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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: 2024/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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RoboMD: 意味的ポテンシャル場によるロボットの脆弱性発見
視覚言語埋め込み空間をポテンシャル場として強化学習し、実機試行なしで操作ポリシーの脆弱性を予測・マッピングするフレームワークを提案。
原題: RoboMD: Uncovering Robot Vulnerabilities through Semantic Potential Fields ／ Som Sagar, Jiafei Duan, Sreevishakh Vasudevan 他
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ManiSkill-HAB：家庭内整理タスクにおける低レベル操作のベンチマーク
家庭内の物体整理タスク向けに、GPU高速化した低レベル操作ベンチマークMS-HABを構築し、強化学習・模倣学習のベースラインと安全基準に基づくデモンストレーションフィルタリングを提供した。
原題: ManiSkill-HAB: A Benchmark for Low-Level Manipulation in Home Rearrangement Tasks ／ Arth Shukla, Stone Tao, Hao Su
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ロボット修理プラットフォームにおける接触工具操作の制御
ロボット修理プラットフォームでの接触工具操作に向け、ハイブリッド位置力制御やアドミタンス制御、遠隔操作、仮想フィクスチャ、共有制御などの制御手法を比較検討した。
原題: Contact Tooling Manipulation Control for Robotic Repair Platform ／ Joong-Ku Lee, Young Soo Park
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タスク難易度を考慮した投擲動作による効率的な物体配置
配置環境からタスク難易度を見積もり、pick-and-placeとpick-and-tossを適切に使い分けることで、物体配置を正確かつ効率的に行う手法を提案した。
原題: Task-Difficulty-Aware Efficient Object Arrangement Leveraging Tossing Motions ／ Takuya Kiyokawa, Mahiro Muta, Weiwei Wan 他
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RT-Grasp: マルチモーダル大規模言語モデルによる推論チューニングロボット把持
大規模言語モデルの推論能力を把持姿勢の数値予測に活用する「Reasoning Tuning」を提案し、専用データセットと実機実験で有効性を示した。
原題: RT-Grasp: Reasoning Tuning Robotic Grasping via Multi-modal Large Language Model ／ Jinxuan Xu, Shiyu Jin, Yutian Lei 他
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VidMan: ビデオ拡散モデルの暗黙的ダイナミクスを活用したロボットマニピュレーション
ビデオ拡散モデルを2段階で訓練し、未来の視覚軌道予測で環境ダイナミクスを学習した後、逆ダイナミクスモデルに変換してロボット操作の行動予測精度を向上させた研究。
原題: VidMan: Exploiting Implicit Dynamics from Video Diffusion Model for Effective Robot Manipulation ／ Youpeng Wen, Junfan Lin, Yi Zhu 他
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時間不変参照スプレッディングを用いた衝撃対応制御
意図的な同時衝突を活用するため、時間不変参照スプレッディング制御を提案し、非平滑物理エンジンで衝撃モデルを構築、600回のロボット衝突実験で検証した。
原題: Impact-Aware Control using Time-Invariant Reference Spreading ／ Jari van Steen, Nathan van de Wouw, Alessandro Saccon
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可逆変換を用いたデータ駆動型モデリングと重量物油圧マニピュレータの運動制御
多層パーセプトロンと可逆変換で油圧マニピュレータの非線形モデルを構築し、モデル逆補償とPD制御を組み合わせたハイブリッド制御で軌道追従誤差を半減させた。
原題: A Data-Driven Modeling and Motion Control of Heavy-Load Hydraulic Manipulators via Reversible Transformation ／ Dexian Ma, Yirong Liu, Wenbo Liu 他
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行動の前に動作を：物体運動をマニピュレーション条件として拡散する手法
観測から物体の将来の姿勢系列を予測し、それを条件としてロボットの行動系列を拡散生成するプラグアンドプレイ型モジュールMBAを提案し、模擬・実環境で既存方策の性能を大幅に向上させた。
原題: Motion Before Action: Diffusing Object Motion as Manipulation Condition ／ Yue Su, Xinyu Zhan, Hongjie Fang 他
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月面探査脚ロボット用グリッパの粒状体への沈下に関する研究
軟弱な粒状表面を歩行する脚ロボット用の腱駆動ソフトグリッパについて、実験と個別要素法シミュレーションで沈下挙動を評価し、月重力・レゴリスモデルでの予測を行った。
原題: Sinkage Study in Granular Material for Space Exploration Legged Robot Gripper ／ Arthur Candalot, James Hurrell, Malik Manel Hashim 他
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vMF-Contact: ノイズの多い clutter における不確実性を考慮した確率的コンタクト把持のためのエビデンシャル学習
把持検出における不確実性をエビデンシャル学習で捉え、方向不確実性を von Mises-Fisher 分布でモデル化する vMF-Contact を提案。実世界実験でクリアランス率を39%改善した。
原題: vMF-Contact: Uncertainty-aware Evidential Learning for Probabilistic Contact-grasp in Noisy Clutter ／ Yitian Shi, Edgar Welte, Maximilian Gilles 他
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階層拡散方策：接触誘導による操作軌道生成
接触情報を上位方策で予測し、その接触に向かう行動列を下位方策が拡散モデルで生成する階層的模倣学習手法を提案し、接触の多い操作タスクで従来手法を平均20.8%上回った。
原題: Hierarchical Diffusion Policy: manipulation trajectory generation via contact guidance ／ Dexin Wang, Chunsheng Liu, Faliang Chang 他
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ET-SEED: 効率的な軌道レベルSE(3)同変拡散ポリシー
空間対称性を利用した軌道レベルのSE(3)同変拡散モデルを提案し、ロボットマニピュレーションにおけるデモンストレーション依存を減らしつつ、データ効率と汎化性能を向上させた。
原題: ET-SEED: Efficient Trajectory-Level SE(3) Equivariant Diffusion Policy ／ Chenrui Tie, Yue Chen, Ruihai Wu 他
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BOMP: ビン最適化モーションプランニング
深いビンから箱を取り出す産業用ロボットの動作を、ニューラルネットで初期化した最適化により高速かつ衝突回避で生成する手法。
原題: BOMP: Bin-Optimized Motion Planning ／ Zachary Tam, Karthik Dharmarajan, Tianshuang Qiu 他
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視覚運動制御のためのタスク指向階層的物体分解
物体や部品ごとに表現を階層的に分解し、タスクに応じて組み合わせることで、模倣学習の効率と汎化性能を高める手法HODORを提案した。
原題: Task-Oriented Hierarchical Object Decomposition for Visuomotor Control ／ Jianing Qian, Yunshuang Li, Bernadette Bucher 他
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糞転がし虫に学ぶマルチタスクロボット：神経制御による歩行と球転がしの統合
糞転がし虫の行動を模倣し、CPG・PFN・ROCモジュールを組み合わせた神経制御で、様々な地形や球の重さ・種類に対応して歩行と球転がしを同時に行うロボットを実現した。
原題: Nature's All-in-One: Multitasking Robots Inspired by Dung Beetles ／ Binggwong Leung, Stanislav Gorb, Poramate Manoonpong
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多関節ロボットアームによる接触式3Dスキャン
6自由度多関節ロボットアームと接触式プローブを用いて物体表面を自動で3Dスキャンし、STL形式で点群を生成するシステムを開発した。
原題: Automatic Contact-Based 3D Scanning Using Articulated Robotic Arm ／ Shadman Tajwar Shahid, Shah Md. Ahasan Siddique, Md. Humayun Kabir Bhuiyan
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衝突を考慮したロボットマニピュレーション：速度ジャンプにおけるSim-to-Realギャップの定量化
物理エンジンを用いたシミュレーションから衝突マップを生成し、参照拡散制御フレームワークに基づく実験的検証手法を提案することで、シミュレーションと実機の衝突後速度の平均誤差3.1%を達成した。
原題: Impact-Aware Robotic Manipulation: Quantifying the Sim-To-Real Gap for Velocity Jumps ／ Jari van Steen, Daan Stokbroekx, Nathan van de Wouw 他
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精密な物体押し操作のための強化学習モデル
視覚と固有感覚を統合した記憶ベースの強化学習モデルを提案し、未知の物体でも少ない修正動作で目標位置へ精密に押し操作できるようにした。
原題: Precision-Focused Reinforcement Learning Model for Robotic Object Pushing ／ Lara Bergmann, David Leins, Robert Haschke 他
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双腕ヒューマノイドロボットのための統合的包装システム
紙やテープで物体を包む複雑な作業をヒューマノイドロボットで実現するため、ハードウェア構成・操作法・認識システムを統合し、異なる形状の物体包装実験で有効性を示した。
原題: Integrative Wrapping System for a Dual-Arm Humanoid Robot ／ Yukina Iwata, Shun Hasegawa, Kento Kawaharazuka 他
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高級革靴研磨におけるスマート自動化：人間中心のロボットアプローチ
協働ロボットと力制御を用いて高級革靴の研磨を自動化し、熟練作業者の工程設計・監督と組み合わせることで品質と信頼性を向上させた。
原題: Smart Automation in Luxury Leather Shoe Polishing: A Human Centric Robotic Approach ／ Matteo Forlini, Marianna Ciccarelli, Luca Carbonari 他
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10回のデモンストレーションから汎化可能な3Dマニピュレーションを学習する手法
わずか10回の実演データから、物体位置やカメラ視点が変化しても汎化できる3Dマニピュレーションスキルを学習するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。
原題: Learning Generalizable 3D Manipulation With 10 Demonstrations ／ Yu Ren, Yang Cong, Ronghan Chen 他
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未知の狭所・散乱環境における効率的な物体回収のための能動センシングと再配置計画の統合
未知の狭く散らかった空間から対象物を取り出すため、能動センシングとMCTSベースの再配置計画を統合し、互いにフィードバックしながら障害物の移動と回収軌道を計画する手法を提案した。
原題: Integrating Active Sensing and Rearrangement Planning for Efficient Object Retrieval from Unknown, Confined, Cluttered Environments ／ Junyong Kim, Hanwen Ren, Ahmed H. Qureshi
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リソース格差を埋める：高度な模倣学習モデルを手頃な組み込みプラットフォームへ展開
Transformerベースの大規模模倣学習モデルを、モデル圧縮とTemporal Ensemble with Dropped Actions（TEDA）によりエッジデバイスへ効率的に展開するパイプラインを提案し、各種マニピュレーションタスクで有効性を示した。
原題: Bridging the Resource Gap: Deploying Advanced Imitation Learning Models onto Affordable Embedded Platforms ／ Haizhou Ge, Ruixiang Wang, Zhu-ang Xu 他
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卓上物体の再配置計画のための拡張A*アルゴリズム
卓上物体の再配置計画において、状態表現の改善と遅延評価付き反復目標試行を組み合わせた拡張A*アルゴリズムを提案し、スケーラビリティと解品質を向上させた。
原題: Planning for Tabletop Object Rearrangement ／ Jiaming Hu, Jan Szczekulski, Sudhansh Peddabomma 他
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安全クリティカルな協調移動マニピュレーションのための非線形モデル予測制御を用いた階層型適応動作計画
四脚ロボットチームが協調して大型物体を運ぶ際に、制御バリア関数を組み込んだ非線形モデル予測制御で障害物を回避しつつ安全に適応計画する階層型制御システムを提案し、実機で検証した。
原題: Hierarchical Adaptive Motion Planning with Nonlinear Model Predictive Control for Safety-Critical Collaborative Loco-Manipulation ／ Mohsen Sombolestan, Quan Nguyen
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傾けて掴む：湾曲したエンドエフェクタを用いた物体把持のためのハンド内操作
湾曲した受動エンドエフェクタと2つの平らな支持面との接触を利用し、把持が難しい大きな物体を傾けて持ち上げ、エンドエフェクタを隙間に差し込んで把持するハンド内操作技術を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Picking by Tilting: In-Hand Manipulation for Object Picking using Effector with Curved Form ／ Yanshu Song, Abdullah Nazir, Darwin Lau 他
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時間最適かつ速度調整可能な触覚によるハンド内操作の学習
強化学習により、触覚フィードバックのみを用いて物体を高速でハンド内回転させる方策を学習し、速度調整も可能にした。シミュレーションから実機DLR-Hand IIへのゼロショット転移も実証した。
原題: Learning Time-Optimal and Speed-Adjustable Tactile In-Hand Manipulation ／ Johannes Pitz, Lennart Röstel, Leon Sievers 他
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DexH2R: 人間からロボットへのタスク指向巧みな操作
人間の手の動きをロボットハンドに再ターゲットし、タスク指向の残差行動ポリシーを学習させることで、テレオペレーションなしに巧みな操作を実現するフレームワーク。
原題: DexH2R: Task-oriented Dexterous Manipulation from Human to Robots ／ Shuqi Zhao, Xinghao Zhu, Yuxin Chen 他
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