論文
フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2025/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文姿勢推定画像認識
単一参照画像からの未見物体6自由度姿勢推定とロボット統合
ロボット操作中に撮影した1枚の参照RGB-D画像だけから、未見物体の6自由度絶対姿勢を推定する手法SinRef-6Dを提案し、実機ロボットシステムに統合した。
原題: Scalable Unseen Objects 6-DoF Absolute Pose Estimation with Robotic Integration ／ Jian Liu, Wei Sun, Kai Zeng 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
RAVE: ラスタライズ・ベクター化HDマップを用いたエンドツーエンド階層型視覚自己位置推定
周囲画像とHDマップを統合し、ラスタマップによる粗推定とベクタマップによるTransformerベースの精緻化を組み合わせたエンドツーエンドの視覚自己位置推定システムを提案。
原題: RAVE: End-to-end Hierarchical Visual Localization with Rasterized and Vectorized HD map ／ Jinyu Miao, Tuopu Wen, Kun Jiang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
PD-VLA: 並列デコーディングによるアクションチャンキング統合VLAモデルの高速化
アクションチャンキングを統合したVLAモデルの推論を並列固定点反復で高速化するPD-VLAを提案し、成功率を維持しつつ実行周波数を2.52倍に向上させた。
原題: PD-VLA: Accelerating Vision-Language-Action Model Integrated with Action Chunking via Parallel Decoding ／ Wenxuan Song, Jiayi Chen, Pengxiang Ding 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
オンライン人間デモンストレーションからの能動的カリキュラム学習
人間のデモンストレーションをカリキュラム学習で順序付け、徐々に難しい状況を教えることでロボットの学習効率と成功率を高める手法を提案し、ユーザー研究で人間の教え方への影響も検証した。
原題: Active Robot Curriculum Learning from Online Human Demonstrations ／ Muhan Hou, Koen Hindriks, A. E. Eiben 他
日本語で読む → - 論文レーダオドメトリロボティクス
デジタルビームフォーミングによるレーダオドメトリの高精度化
単一チップミリ波レーダの信号処理に空間ビームフォーミングを導入し、到来方向推定を3Dに拡張することで、従来のFFTベース処理より高精度なレーダオドメトリを実現した。
原題: Digital Beamforming Enhanced Radar Odometry ／ Jingqi Jiang, Shida Xu, Kaicheng Zhang 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
小児用エクソスーツにおける肩・肘の布製空気圧アクチュエータが及ぼす力の解析
小児用上肢エクソスーツの布製空気圧アクチュエータについて、固定位置と隣接関節角度が発生力と可動域に与える影響を実験的に評価した。
原題: Analysis of Forces Exerted by Shoulder and Elbow Fabric-based Pneumatic Actuators for Pediatric Exosuits ／ Mehrnoosh Ayazi, Ipsita Sahin, Caio Mucchiani 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
OceanSim: GPU高速化水中ロボット知覚シミュレーションフレームワーク
物理ベースの水中センサモデリングとGPUによる高速レンダリングを実現し、リアルタイムのソナー画像生成と大量の合成データ生成を可能にする水中ロボット知覚シミュレータを提案。
原題: OceanSim: A GPU-Accelerated Underwater Robot Perception Simulation Framework ／ Jingyu Song, Haoyu Ma, Onur Bagoren 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
ViLAM: 視覚言語推論を注意マップに蒸留する社会規範ロボットナビゲーション
大規模視覚言語モデルの推論を注意マップに蒸留し、社会規範に沿ったロボットナビゲーションを実現する手法を提案。実機実験で成功率が14.2〜50%向上。
原題: ViLAM: Distilling Vision-Language Reasoning into Attention Maps for Social Robot Navigation ／ Mohamed Elnoor, Kasun Weerakoon, Gershom Seneviratne 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
病院におけるヒューマノイド：器用な医療介入のためのヒューマノイドロボット代理の技術的研究
Unitree G1ヒューマノイドに両手遠隔操作システムを構築し、診察・救急・精密注射など7つの医療手技で臨床タスクの実現可能性を評価した。
原題: Humanoids in Hospitals: A Technical Study of Humanoid Robot Surrogates for Dexterous Medical Interventions ／ Soofiyan Atar, Xiao Liang, Calvin Joyce 他
日本語で読む → - 論文人間ロボットインタラクションロボティクス
大規模言語モデルを用いた人間とロボットの双方向メンタルモデル調整
人間とロボットが互いのメンタルモデルのずれを自然言語対話で検出・共有し、双方向に調整して共通理解に至る枠組みを提案した論文。
原題: Bi-Directional Mental Model Reconciliation for Human-Robot Interaction with Large Language Models ／ Nina Moorman, Michelle Zhao, Matthew B. Luebbers 他
日本語で読む → - 論文モデル予測制御制御
教師なしC-Uniform軌道サンプラーとモデル予測パス積分制御への応用
制御入力確率をニューラルネットで計算する教師なしC-Uniform軌道サンプラーを提案し、MPPI制御に統合して探索性能を向上させた。
原題: An Unsupervised C-Uniform Trajectory Sampler with Applications to Model Predictive Path Integral Control ／ O. Goktug Poyrazoglu, Rahul Moorthy, Yukang Cao 他
日本語で読む → - 論文身体性認知ロボティクス
世界の理解から介入へ：身体性認知のための統合マルチスケールフレームワーク
知覚・記憶・意思決定をマルチスケール誤差フィードバックで統合する身体性認知フレームワークAUKAIを提案し、ロボットナビゲーションへの応用可能性を示した。
原題: From Understanding the World to Intervening in It: A Unified Multi-Scale Framework for Embodied Cognition ／ Maijunxian Wang
日本語で読む → - 論文点群マッピングロボティクス
HIF: 高さ区間フィルタリングによる効率的な動的点除去
柱ベースの高さ区間表現とベイズ推定で動的点を確率的に除去し、低高さ保持戦略で遮蔽領域の誤判定を抑えつつ、既存手法比7.7倍の高速化を実現した。
原題: HIF: Height Interval Filtering for Efficient Dynamic Points Removal ／ Shufang Zhang, Tao Jiang, Jiazheng Wu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
量子化不要の自己回帰アクショントランスフォーマ
行動空間を離散化せず、連続的な自己回帰トランスフォーマで模倣学習を行う手法を提案し、模擬ロボットタスクで最高性能を達成した。
原題: Quantization-Free Autoregressive Action Transformer ／ Ziyad Sheebaelhamd, Michael Tschannen, Michael Muehlebach 他
日本語で読む → - 論文クロスモーダル知覚ロボティクス
HumanoidPano：ヒューマノイドロボットのための球面パノラマ-LiDARハイブリッドクロスモーダル知覚
パノラマ視覚とLiDARを球面ビジョントランスフォーマーで融合し、ヒューマノイドの自己遮蔽と狭視野を克服する360度BEV知覚フレームワークを提案。
原題: HumanoidPano: Hybrid Spherical Panoramic-LiDAR Cross-Modal Perception for Humanoid Robots ／ Qiang Zhang, Zhang Zhang, Wei Cui 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
MarsLGPR: 地中レーダーを用いた火星探査車の自己位置推定
火星探査車の位置推定に地中レーダー(GPR)を活用するため、GPRから1次元の相対移動量を予測する深層学習モデルを開発し、慣性・車輪オドメトリとフィルタリングで統合した。火星類似環境での実験で、車輪オドメトリより高精度で滑り環境での推定を改善し、GPR位置推定用の初の公開データセットも提供する。
原題: MarsLGPR: Mars Rover Localization with Ground Penetrating Radar ／ Anja Sheppard, Katherine A. Skinner
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
混雑環境における劣駆動林業クレーンのGPU加速動作計画
GPU加速確率最適化と軌道最適化を組み合わせた2段階手法で、劣駆動林業クレーンの衝突回避経路を高速に生成し、動的制約を満たす軌道へ精緻化する。
原題: GPU-Accelerated Motion Planning of an Underactuated Forestry Crane in Cluttered Environments ／ Minh Nhat Vu, Gerald Ebmer, Alexander Watcher 他
日本語で読む → - 論文オフロード走行ロボティクス
飛べ、車よ！――高速オフロード走行のための空中マニューバ
物理と機械学習を組み合わせたハイブリッドモデルとサンプリングベースのプランナを用い、既存のスロットルとステアリング操作だけで車両の空中姿勢を制御し、着地位置を高精度に合わせる手法を提案した。
原題: Dom, cars don't fly! -- Or do they? In-Air Vehicle Maneuver for High-Speed Off-Road Navigation ／ Anuj Pokhrel, Aniket Datar, Xuesu Xiao
日本語で読む → - 論文ソフトロボット制御ロボティクス
断熱スペクトル部分多様体によるデータ駆動型ソフトロボット制御
ソフトロボットの非線形ダイナミクスを断熱スペクトル部分多様体（aSSM）で低次元化し、データのみからモデル予測制御を構築して高精度な軌道追従を実現した。
原題: Data-Driven Soft Robot Control via Adiabatic Spectral Submanifolds ／ Roshan S. Kaundinya, John Irvin Alora, Jonas G. Matt 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
遮蔽物の多い環境でのロボットナビゲーションのための遮蔽認識型一貫モデル予測制御
遮蔽された障害物の将来位置をリスク領域として考慮し、複数の軌道候補を生成して安全性と運動の一貫性を両立するモデル予測制御手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Occlusion-Aware Consistent Model Predictive Control for Robot Navigation in Occluded Obstacle-Dense Environments ／ Minzhe Zheng, Lei Zheng, Lei Zhu 他
日本語で読む → - 論文歩行機械学習
人間の歩行制御の時間スケールは環境文脈と感覚入力モダリティに依存する
深層学習を用いて歩行・走行時の足配置制御の時間スケールを予測し、複雑な地形では速い制御に依存することや、視線→全身状態→重心状態の順に予測精度が高いことを明らかにした。
原題: Human locomotor control timescales depend on the environmental context and sensory input modality ／ Wei-Chen Wang, Antoine De Comite, Alexandra Voloshina 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
3次元複雑建築空間における走行可能平面に基づく効率的軌道生成
3D点群から走行可能な平面を抽出して平面グラフを構築し、多層建築空間を移動する地上ロボットの効率的で滑らかな軌道を生成するプランナを提案した論文。
原題: Efficient Trajectory Generation Based on Traversable Planes in 3D Complex Architectural Spaces ／ Mengke Zhang, Zhihao Tian, Yaoguang Xia 他
日本語で読む → - 論文タスク計画ロボティクス
ロボットタスク計画におけるソクラテス式Chain-of-Thought推論手法の有効性検証：ケーススタディ
GPT-4とシミュレーションロボットを用いた物体探索タスクで、ソクラテス式Chain-of-Thought推論がタスク計画に有効かを検証した。
原題: Investigating the Effectiveness of a Socratic Chain-of-Thoughts Reasoning Method for Task Planning in Robotics, A Case Study ／ Veronica Bot, Zheyuan Xu
日本語で読む → - 論文飛行制御ロボティクス
TACO: 目標とコマンド指向強化学習による汎用アクロバティック飛行制御
目標とコマンド指向の強化学習フレームワークTACOを提案し、異なる機動タスクを統一的に扱いオンラインパラメータ変更を可能にするとともに、スペクトル正規化でsim-to-realギャップを克服した。
原題: TACO: General Acrobatic Flight Control via Target-and-Command-Oriented Reinforcement Learning ／ Zikang Yin, Canlun Zheng, Shiliang Guo 他
日本語で読む → - 論文歩行・飛行ハイブリッドロボティクス
四足歩行ロボットSPIDARのマルチモーダル移動のためのベクタブル推力制御
各脚にベクタリングロータを備えた四足ロボットSPIDARで、地上・空中・クロール移動を実現する推力制御法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Vectorable Thrust Control for Multimodal Locomotion of Quadruped Robot SPIDAR ／ Moju Zhao
日本語で読む → - 論文3D再構成ロボティクス
LiDAR強化型3Dガウシアンスプラッティングマッピング
LiDAR点群を統合して3Dガウシアンスプラッティングの姿勢推定とシーン再構成を高精度化するフレームワークLiGSMを提案。
原題: LiDAR-enhanced 3D Gaussian Splatting Mapping ／ Jian Shen, Huai Yu, Ji Wu 他
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
LLMとグラフネットワーク検証による料理タスクプランニング
料理動画と字幕からLLMでタスク計画を生成し、機能物体指向ネットワーク(FOON)で検証・フィードバックすることで、ロボットが実行可能な論理的に正しい操作系列を生成する手法を提案した。
原題: Cooking Task Planning using LLM and Verified by Graph Network ／ Ryunosuke Takebayashi, Vitor Hideyo Isume, Takuya Kiyokawa 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
有界合理性を持つ敵対的強化学習による動的障害物回避
四足歩行ロボットのナビゲーションにおいて、障害物を敵対的エージェントとしてモデル化し、量子応答均衡でその合理性を制限する階層的強化学習手法を提案。未見の迷路でのロバスト性を実証し、Unitree GO1のシミュレーションで有効性を示した。
原題: Dynamic Obstacle Avoidance with Bounded Rationality Adversarial Reinforcement Learning ／ Jose-Luis Holgado-Alvarez, Aryaman Reddi, Carlo D'Eramo
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
Centaur: テスト時訓練による堅牢なエンドツーエンド自動運転
テスト時訓練でプランナーの不確実性を最小化し、手設計のルールやコスト関数に頼らずに自動運転の安全性を向上させる手法を提案。
原題: Centaur: Robust End-to-End Autonomous Driving with Test-Time Training ／ Chonghao Sima, Kashyap Chitta, Zhiding Yu 他
日本語で読む → - 論文強化学習/製造応用ロボティクス
強化学習によるレンズシステムの能動的アライメント
強化学習を用いて、製造公差やノイズがある実環境でも高精度・高速・ロバストにレンズと撮像素子の位置合わせを行う手法を提案し、物理ベースのオープンソースシミュレータrelignを公開した。
原題: Active Alignments of Lens Systems with Reinforcement Learning ／ Matthias Burkhardt, Tobias Schmähling, Pascal Stegmann 他
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