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最新論文: 2024/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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磁気デジタルマイクロ流体における強磁性流体マーブルの精密操作のための新規磁気駆動戦略：位置制御と応用
ヘルムホルツコイルと永久磁石を組み合わせた新しい磁気駆動法により、強磁性流体マーブルの位置を精密に制御する手法を提案し、二つのマーブルの同時制御や非磁性マーブルの輸送などの応用を示した。
原題: Novel Magnetic Actuation Strategies for Precise Ferrofluid Marble Manipulation in Magnetic Digital Microfluidics: Position Control and Applications ／ Mohammad Hossein Sarkhosh, Mohammad Hassan Dabirzadeh, Mohamad Ali Bijarchi 他
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EC-Diffuser: エンティティ中心の行動生成によるマルチオブジェクト操作
物体中心表現とエンティティ中心Transformer、拡散モデルを組み合わせ、オフライン画像データからマルチオブジェクト操作を学習し、未見の物体・目標の組み合わせへゼロショット汎化を実現した。
原題: EC-Diffuser: Multi-Object Manipulation via Entity-Centric Behavior Generation ／ Carl Qi, Dan Haramati, Tal Daniel 他
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DenseMatcher: 単一デモからのカテゴリレベル操作のための3Dセマンティック対応学習
マルチビュー2D特徴をメッシュに投影して3Dネットワークで精錬し、関数写像で密な3D対応を計算する手法を提案。単一デモからのロボット操作のクロスカテゴリ汎化を実現。
原題: DenseMatcher: Learning 3D Semantic Correspondence for Category-Level Manipulation from a Single Demo ／ Junzhe Zhu, Yuanchen Ju, Junyi Zhang 他
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T-DOM: 変形可能物体のロボットマニピュレーションのための分類体系
衣類やロープ、手術用手袋など変形する物体の操作を、ロボットの動き・力・把持形態・物体の変形パターンまで細かく分類する新しいタクソノミーT-DOMを提案し、既存手法では区別できなかった操作スキルを識別できることを示した。
原題: T-DOM: A Taxonomy for Robotic Manipulation of Deformable Objects ／ David Blanco-Mulero, Yifei Dong, Julia Borras 他
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振動を用いた薄型物体の全状態インハンドマニピュレーション
振動アクチュエータを duty 比変調で駆動し、把持点周りで物体の重心を円運動させることで、薄型物体の位置と姿勢を同時に制御する手法を提案した。
原題: Vibration-based Full State In-Hand Manipulation of Thin Objects ／ Oron Binyamin, Guy Shapira, Noam Nahum 他
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蠕動搬送のための生体模倣空気圧モジュール式アクチュエータ
ドーナツ型の空気圧モジュールを並べ、圧力フィードバックで同期させて、繊細で不規則な形状の物体を安全に把持・搬送するソフトロボットシステムを提案した。
原題: Bio-Inspired Pneumatic Modular Actuator for Peristaltic Transport ／ Brian Ye, Zhuonan Hao, Priya Shah 他
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視覚システムを備えた電動義手による人間らしい把持の実現
視覚情報のみから把持ジェスチャと把持意図を推定し、人間らしい把持動作を実現する電動義手の手法を提案した。
原題: A Powered Prosthetic Hand with Vision System for Enhancing the Anthropopathic Grasp ／ Yansong Xu, Xiaohui Wang, Junlin Li 他
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展開可能なテープスプリング付属物を用いた把持と転がり平面内マニピュレーション
双方向テープスプリングを2本使った双腕ロボットGRIP-tapeを開発し、コンパクト収納と広作業空間を両立。物体の把持・転がり・同時並進回転・複数物体搬送を実現した。
原題: Grasping and Rolling In-plane Manipulation Using Deployable Tape spring Appendages ／ Gengzhi He, Curtis Sparks, Nicholas Gravish
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エンドエフェクタ軌道に基づくオープンボキャブラリ物体操作タスクの将来成否予測
自然言語指示・視点画像・エンドエフェクタ軌道を統合し、操作実行前に成否を予測する手法を提案。軌道に学習可能な重み付けを行うTrajectory Encoderで精度を向上させた。
原題: Future Success Prediction in Open-Vocabulary Object Manipulation Tasks Based on End-Effector Trajectories ／ Motonari Kambara, Komei Sugiura
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線形時相論理で解釈可能な操作のためのハイブリッド強化学習方針
線形時相論理(LTL)でタスク仕様を符号化し、ウェイポイント計画・行動プリミティブ選択・パラメータ決定の3階層方針を組み合わせることで、長期的なロボット操作タスクの探索効率と解釈性を高める強化学習フレームワークHyTLを提案した。
原題: Exploiting Hybrid Policy in Reinforcement Learning for Interpretable Temporal Logic Manipulation ／ Hao Zhang, Hao Wang, Xiucai Huang 他
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専門家の積によるサンプリングベース拘束運動計画
サンプリングベースMPCの拘束最適化において、最適性と実行可能性を別々の分布に分け、専門家の積で統合するproject-then-sample戦略を提案し、障害物回避や非把持マニピュレーションで有効性を示した。
原題: Sampling-Based Constrained Motion Planning with Products of Experts ／ Amirreza Razmjoo, Teng Xue, Suhan Shetty 他
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逆運動学計画と制御における統合階層的意思決定
階層的意思決定と全身逆運動学計画・制御を統合する非線形計画法を提案し、L0ノルムを活用して効率的かつ汎用的に複雑な問題を解く。
原題: Integrated Hierarchical Decision-Making in Inverse Kinematic Planning and Control ／ Kai Pfeiffer, Quan Zhang, Yuqing Chen 他
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Grasp Diffusion Network: 部分点群からSO(3)×R3上の拡散モデルで把持姿勢を生成
単視点の部分点群から、回転多様体上の拡散モデルと衝突回避コスト誘導を用いて把持姿勢を生成し、実世界で90%の成功率を達成した。
原題: Grasp Diffusion Network: Learning Grasp Generators from Partial Point Clouds with Diffusion Models in SO(3)xR3 ／ Joao Carvalho, An T. Le, Philipp Jahr 他
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ロボットマニピュレーションのための報酬マシン推論
視覚的な実演から報酬マシンの構造と高レベルイベントを同時に学習し、強化学習エージェントが最適方策を獲得できる手法を提案した。
原題: Reward Machine Inference for Robotic Manipulation ／ Mattijs Baert, Sam Leroux, Pieter Simoens
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UniGraspTransformer：スケーラブルな器用把持のための簡素化された方策蒸留
物体ごとに強化学習で把持方策を訓練し、それを単一のTransformerネットワークに蒸留することで、多様な物体・姿勢に対応する汎用器用把持を実現した研究。
原題: UniGraspTransformer: Simplified Policy Distillation for Scalable Dexterous Robotic Grasping ／ Wenbo Wang, Fangyun Wei, Lei Zhou 他
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RobotDiffuse: 冗長マニピュレータのための拡散モデルベース運動計画とROP障害物回避データセット
拡散モデルと点群エンコーダ、エンコーダのみのTransformerを組み合わせ、冗長マニピュレータの滑らかな運動計画を実現。35M姿勢・0.14M障害物回避シーンを含む新データセットROPを公開。
原題: RobotDiffuse: Diffusion-Based Motion Planning for Redundant Manipulators with the ROP Obstacle Avoidance Dataset ／ Xudong Mou, Xiaohan Zhang, Tiejun Wang 他
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触覚の暗黙的キャリブレーションによる視覚誘導型ロボットマニピュレーションの力安全性の確保
視覚と触覚を統合した状態拡散フレームワークSafeDiffを提案し、ドア開けなどの拘束環境で安全な力制御を実現する。大規模シミュレーションデータセットSafeDoorManip50kも構築した。
原題: Ensuring Force Safety in Vision-Guided Robotic Manipulation via Implicit Tactile Calibration ／ Lai Wei, Jiahua Ma, Yibo Hu 他
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人間らしいロボットマニピュレーションのための視覚的逆強化学習
人間の操作をRGB-Dキーポイントで観察し、逆強化学習と神経記号的動力学モデルを用いて協働ロボットに人間らしい動作を学習させる手法を提案した。
原題: Visual IRL for Human-Like Robotic Manipulation ／ Ehsan Asali, Prashant Doshi
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欲しいものを掴む：音声で駆動する身体性を備えた巧みな把持システム
音声指示と視覚情報を視覚言語モデルで統合し、雑然とした環境でも対象物体を正確に把持する身体性把持システム（EDGS）を提案。人間の手と物体の相互作用に着想を得た把持戦略で高い成功率を実現した。
原題: Grasp What You Want: Embodied Dexterous Grasping System Driven by Your Voice ／ Junliang Li, Kai Ye, Haolan Kang 他
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動的タスク負荷下でのロボットマニピュレータの寿命予測フレームワーク
タスクの負荷がロボットの劣化に与える影響を考慮し、ブラウン運動と連続時間マルコフ連鎖を用いてマニピュレータの残存寿命を予測する枠組みを提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities ／ Ayush Mohanty, Jason Dekarske, Stephen K. Robinson 他
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ManipGPT：大規模視覚モデルのアフォーダンスセグメンテーションは関節物体操作に十分か？
大規模視覚Transformerを微調整し、関節物体の操作に必要な部位レベルのアフォーダンスマスクを予測する枠組みを提案。シミュレーションと実世界の画像データセットで学習し、インピーダンス適応方策と組み合わせることで複雑な知覚システムなしに操作を実現した。
原題: ManipGPT: Is Affordance Segmentation by Large Vision Models Enough for Articulated Object Manipulation? ／ Taewhan Kim, Hojin Bae, Zeming Li 他
日本語で読む → - 論文協調マニピュレーションロボティクス
人間の運動制御目的と多成分到達戦略を用いた人間-ロボット協調マニピュレーションの計画
人間の運動制御モデル（速度-正確性・費用-便益トレードオフ）を数値軌道最適化に組み込み、目標推定と同期動作を含む協調マニピュレーション計画を実現した。
原題: Planning Human-Robot Co-manipulation with Human Motor Control Objectives and Multi-component Reaching Strategies ／ Kevin Haninger, Luka Peternel
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
TidyBot++: ロボット学習のためのオープンソース全方向移動マニピュレータ
模倣学習による家庭内移動マニピュレーションのデータ収集を容易にするため、動力付きキャスタで全方向移動を実現し、任意のアームを搭載できる低コストなオープンソース移動マニピュレータを提案した。スマホ遠隔操作インタフェースで収集したデータから学習した方策が家庭内タスクを実行できることを示した。
原題: TidyBot++: An Open-Source Holonomic Mobile Manipulator for Robot Learning ／ Jimmy Wu, William Chong, Robert Holmberg 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
密集クラッタ環境における双腕プッシュ・把持シナジーの学習
密集した clutter 環境で対象物を把持するため、視覚入力から双腕のプッシュと把持の協調動作を階層型深層強化学習で学習するフレームワークを提案。
原題: Learning Dual-Arm Push and Grasp Synergy in Dense Clutter ／ Yongliang Wang, Hamidreza Kasaei
日本語で読む → - 論文マニピュレーションcs.GR
CHOICE: 雑然とした環境における人間と物体の協調的なピックアンドプレース動作
雑然とした環境で物体を掴んで運ぶ動作を生成するため、両手のスケジューラ、神経暗黙プランナー、カルマンフィルタ付きDeepPhaseコントローラを組み合わせた階層型システムを開発した。
原題: CHOICE: Coordinated Human-Object Interaction in Cluttered Environments for Pick-and-Place Actions ／ Jintao Lu, He Zhang, Yuting Ye 他
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RoboMIND：ロボットマニピュレーションのためのマルチエンボディメント知能規範データセット
4種類のロボットによる10.7万件の模倣学習用デモンストレーション軌道と失敗例、デジタルツイン環境を提供する大規模データセットを構築し、VLAモデルの性能を評価した。
原題: RoboMIND: Benchmark on Multi-embodiment Intelligence Normative Data for Robot Manipulation ／ Kun Wu, Chengkai Hou, Jiaming Liu 他
日本語で読む → - 論文変形物体マニピュレーションロボティクス
3D変形物体の計画と推論による階層的テキストからのロボット造形
テキスト指示から粘土を粗い形状に配置し、変形動作で徐々に3D形状を造形する自律ロボットシステムを提案。大規模言語モデルでサブゴールを生成し、点群領域ベースの行動モデルでロボット動作を予測する。
原題: Planning and Reasoning with 3D Deformable Objects for Hierarchical Text-to-3D Robotic Shaping ／ Alison Bartsch, Amir Barati Farimani
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Spline-FRIDA：多様で人間らしい筆致を実現するサンプル効率の良い微分可能筆ストロークモデル
モーションキャプチャで人間の筆致を記録し、オートエンコーダと新たなストローク動力学モデルでロボット描画プラットフォームFRIDAを拡張、より人間らしく芸術的な筆致を生成できるようにした。
原題: Spline-FRIDA: Towards Diverse, Humanlike Robot Painting Styles with a Sample-Efficient, Differentiable Brush Stroke Model ／ Lawrence Chen, Peter Schaldenbrand, Tanmay Shankar 他
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並列形状マッチングによる把持
グリッパと物体の剛体形状マッチングとして把持問題を定式化し、AS-ICPとGPU並列化で高速かつロバストな把持を実現した。
原題: Grasping by parallel shape matching ／ Wenzheng Zhang, Fahira Afzal Maken, Tin Lai 他
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予測的逆動力学モデルによるロボットマニピュレーションのスケーラブル学習
ロボットの予測視覚状態に基づく逆動力学モデルで行動を予測するPIDMを提案し、大規模データで事前学習したSeerがシミュレーションと実世界で大幅な性能向上を達成した。
原題: Predictive Inverse Dynamics Models are Scalable Learners for Robotic Manipulation ／ Yang Tian, Sizhe Yang, Jia Zeng 他
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