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最新論文: 2024/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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拡散ポリシーによるハイブリッドオフポリシー強化学習の探索強化：非把持マニピュレーションへの応用
離散行動（接触点選択）と連続行動（動作パラメータ）を統合した最大エントロピー強化学習フレームワークを提案し、連続ポリシーを拡散モデルで表現することで多様な探索を実現。実機6D姿勢合わせタスクで成功率を53%から72%に向上させた。
原題: Enhancing Exploration with Diffusion Policies in Hybrid Off-Policy RL: Application to Non-Prehensile Manipulation ／ Huy Le, Tai Hoang, Miroslav Gabriel 他
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AsymDex：強化学習による両手巧みな操作のための非対称性と相対座標
人間の利き手を模して両手に役割分担を与え、相対的な観測・行動空間と相対姿勢追従制御器を導入することで、実演なしに多指ハンドの多様な両手操作スキルを効率的に学習する強化学習フレームワークを提案。
原題: AsymDex: Asymmetry and Relative Coordinates for RL-based Bimanual Dexterity ／ Zhaodong Yang, Yunhai Han, Ai-Ping Hu 他
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移動サービスロボットによる安全なナビゲーションと効率的な協調マニピュレーションのための人間行動予測
スマートエッジセンサネットワークで人間の行動を予測し、移動マニピュレーションロボットの安全なナビゲーションと家具運搬の協調作業を実現する統合システムを提案した。
原題: Anticipating Human Behavior for Safe Navigation and Efficient Collaborative Manipulation with Mobile Service Robots ／ Simon Bultmann, Raphael Memmesheimer, Jan Nogga 他
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2リンク平面ロボットアームの効率最適化
2リンク平面ロボットアームのエネルギー消費を最小化するため、動力学系の枠組みで熱力学原理を新たに定式化し、外部力に抗してA点からB点へ移動する周期的運動の平均エネルギーを解析して最適化した論文。
原題: Efficiency Optimization of a Two-link Planar Robotic Arm ／ Meysam Fathizadeh, Hanz Richter
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D(R,O) Grasp：ロボットと物体の相互作用を統一的に表現するクロスエンボディメント巧みな把持
ロボットハンドの記述と物体の点群を入力とし、様々なハンドと物体形状に対応する安定した把持を高速に予測するフレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を示した。
原題: $\mathcal{D(R,O)}$ Grasp: A Unified Representation of Robot and Object Interaction for Cross-Embodiment Dexterous Grasping ／ Zhenyu Wei, Zhixuan Xu, Jingxiang Guo 他
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不確実性駆動型の先読み予測による適応的動作生成
ロボット制御モデルに複数の未来を予測して不確実性を低減する先読みモジュールを組み込み、開け方が未知のドアをその場で適応的に開けるようにした研究。
原題: Adaptive Motion Generation Using Uncertainty-Driven Foresight Prediction ／ Hyogo Hiruma, Hiroshi Ito, Tetusya Ogata
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汎用ロボットマニピュレーションポリシーの効果的なファインチューニング戦略
汎用マニピュレーションポリシーのファインチューニングにおいて、行動空間やポリシーヘッド、監督信号、調整可能パラメータの選択が性能に与える影響を大規模実験で調査し、低データ領域での有効な設計指針を提示した。
原題: Effective Tuning Strategies for Generalist Robot Manipulation Policies ／ Wenbo Zhang, Yang Li, Yanyuan Qiao 他
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Real-to-Sim把持：把持検出におけるシミュレーションと実世界のギャップの再考
6-DoF把持検出において、実世界の深度画像を推論時にシミュレーション空間へ適応させるReal-to-SimフレームワークR2SGraspを提案し、カメラノイズの影響を回避して高精度な把持検出を実現した。
原題: Real-to-Sim Grasp: Rethinking the Gap between Simulation and Real World in Grasp Detection ／ Jia-Feng Cai, Zibo Chen, Xiao-Ming Wu 他
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ガイド付き自己注意行動クローニングによる軟体物操作スキルの汎化学習
点群から意味特徴を抽出し、ガイド付き自己注意と二段階ファインチューニングで軟体物の操作スキルを汎化可能に学習する行動クローニング方策を提案した。
原題: Learning the Generalizable Manipulation Skills on Soft-body Tasks via Guided Self-attention Behavior Cloning Policy ／ Xuetao Li, Fang Gao, Jun Yu 他
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形態計算と生成設計の融合：腱駆動グリッパの自動合成
グラフ文法とヒューリスティック探索を用いて、多様な物体を把持できる腱駆動グリッパの機構を自動設計する手法を提案した。
原題: Synergizing Morphological Computation and Generative Design: Automatic Synthesis of Tendon-Driven Grippers ／ Kirill Zharkov, Mikhail Chaikovskii, Yefim Osipov 他
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長期的なタスク指向の巧みな操作を解決するための混合手法アプローチの実現可能性について
道具を使った器用な手の操作という長期的タスクに対し、模倣学習・強化学習・モデルベース制御を組み合わせた混合手法を提案し、各サブタスクで従来の強化学習より優れることを示した。
原題: On the Feasibility of A Mixed-Method Approach for Solving Long Horizon Task-Oriented Dexterous Manipulation ／ Shaunak A. Mehta, Rana Soltani Zarrin
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REGNet V2: 異なるサイズのグリッパ向けエンドツーエンド領域ベース把持検出ネットワーク
点群にグリッパパラメータを埋め込み、スコア・領域・精緻化の3段階ネットワークで多様な物体への把持を予測するシステムを提案し、実環境で高い成功率を達成した。
原題: REGNet V2: End-to-End REgion-based Grasp Detection Network for Grippers of Different Sizes in Point Clouds ／ Binglei Zhao, Han Wang, Jian Tang 他
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動的環境におけるロバストなロボット把持のための自己教師あり学習
RGBDセンサと固有受容感覚データに自己教師あり学習を適用し、動的環境での把持戦略をリアルタイムに学習・改善する手法を提案。既存手法より把持成功率が15%向上した。
原題: Self-Supervised Learning For Robust Robotic Grasping In Dynamic Environment ／ Ankit Shaw
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宅配用ドローンのロボットアーム統合設計と制御
クアッドコプターにロボットアームを統合する設計・制御手法を提案し、PID制御とMRACを比較して宅配タスクでの性能を評価した。
原題: Integrated Design and Control of a Robotic Arm on a Quadcopter for Enhanced Package Delivery ／ Animesh Singh, Jason Hillyer, Fariba Ariaei 他
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暗黙的接触拡散モデル：潜在点群拡散による逐次的接触推論
物体と環境の接触関係を表す潜在記述子の系列を拡散モデルで生成し、MPCのガイドとして使うことで、ケーブル配線やノート折りなどの長期的な接触リッチ操作を実現した研究。
原題: Implicit Contact Diffuser: Sequential Contact Reasoning with Latent Point Cloud Diffusion ／ Zixuan Huang, Yinong He, Yating Lin 他
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マルチエンボディメント把持のための拡散モデル
グリッパ形状に依存しないシーン表現とグリッパ形状を考慮した把持姿勢生成を拡散モデルで実現し、多様なグリッパ間で把持戦略を転移可能にした。
原題: Diffusion for Multi-Embodiment Grasping ／ Roman Freiberg, Alexander Qualmann, Ngo Anh Vien 他
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模倣学習による拡散ポリシーで実現するコンプライアントな接触リッチマニピュレーション
拡散モデルを用いてエンドエフェクタ姿勢とアーム剛性を予測し、粉体研磨のような力制御が難しい接触作業を模倣学習で実現するフレームワークDIPCOMを提案した。
原題: Learning Diffusion Policies from Demonstrations For Compliant Contact-rich Manipulation ／ Malek Aburub, Cristian C. Beltran-Hernandez, Tatsuya Kamijo 他
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Clearpath Husky A200プラットフォームとUR5マニピュレータの構成と運用
移動ロボットHusky A200と協働ロボットアームUR5を組み合わせたシステムの初期設定手順をまとめ、新規ユーザー向けのガイドとして機能を検証した論文。
原題: Configura\c{c}\~ao e opera\c{c}\~ao da plataforma Clearpath Husky A200 e manipulador Cobot UR5 2-finger gripper ／ Sodre Hiago, Barcelona Sebastian, Sandin Vincent 他
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ニューラルアテンションフィールド：3Dシーンにおける点間関連性の創発とワンショット巧み把持
3D空間の任意のクエリ点とシーン点群のクロスアテンションを計算するトランスフォーマーデコーダを自己教師あり学習し、ワンショット実演から新しいシーンで巧みな把持を実現する手法を提案。
原題: Neural Attention Field: Emerging Point Relevance in 3D Scenes for One-Shot Dexterous Grasping ／ Qianxu Wang, Congyue Deng, Tyler Ga Wei Lum 他
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DexGraspNet 2.0：大規模合成乱雑シーンでの生成的器用把持の学習
1319物体・8270シーン・4億2700万把持からなる大規模合成ベンチマークを構築し、局所形状を条件とする拡散モデルによる二段階把持手法を提案。乱雑シーンでの実世界把持成功率90.7%を達成。
原題: DexGraspNet 2.0: Learning Generative Dexterous Grasping in Large-scale Synthetic Cluttered Scenes ／ Jialiang Zhang, Haoran Liu, Danshi Li 他
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月面探査ローバー用6自由度マニピュレータの逆運動学の解析解
月面探査ローバーシステムに搭載された6自由度多関節ロボットアームについて、幾何学的手法に基づく逆運動学の閉形式解析解を導出し、数値解法より計算コストを大幅に削減した。
原題: Analytical Solution for Inverse Kinematics ／ Serdar Kalaycioglu, Anton de Ruiter, Ethan Fung 他
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人間の実演に基づく動的異種グラフを用いた目標指向の両手生地伸ばし学習
動的異種グラフで状態表現と方策学習を統一的に扱い、人間の実演を活用して両手ロボットによる生地伸ばしを学習する手法を提案し、シミュレータと実機で有効性を示した。
原題: Learning Goal-oriented Bimanual Dough Rolling Using Dynamic Heterogeneous Graph Based on Human Demonstration ／ Junjia Liu, Chenzui Li, Shixiong Wang 他
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巧みな挿入タスクにおける視覚と触覚の相互作用の分析
ロボットの挿入タスクにおいて、視覚と触覚のフィードバックの相互作用を分析し、触覚が厳しい公差や多様な穴の向きの挿入成功率を大幅に向上させることを示した。
原題: Analysing the Interplay of Vision and Touch for Dexterous Insertion Tasks ／ Janis Lenz, Theo Gruner, Daniel Palenicek 他
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PACA: 視点を考慮したクロスアテンション表現によるゼロショットシーン再配置
Stable Diffusionの生成・セグメンテーション・特徴符号化を1ステップに統合し、視点制御可能な物体表現で6-DoFのゼロショットシーン再配置を実現した。
原題: PACA: Perspective-Aware Cross-Attention Representation for Zero-Shot Scene Rearrangement ／ Shutong Jin, Ruiyu Wang, Kuangyi Chen 他
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CAGE: 因果アテンションによるデータ効率的で汎化可能なロボットマニピュレーション
視覚基盤モデルDINOv2と因果アテンションを組み合わせ、50回程度の実演から未知環境でも汎化できるロボット操作ポリシーを提案した。
原題: CAGE: Causal Attention Enables Data-Efficient Generalizable Robotic Manipulation ／ Shangning Xia, Hongjie Fang, Cewu Lu 他
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少数デモンストレーションからの画像ベース把持のためのオフライン・オンライン強化学習
少数の人間デモンストレーションから画像ベースのロボット把持タスクを学習するオフライン・オンライン強化学習アルゴリズムを提案し、2時間以内に90%以上の成功率を達成した。
原題: Offline-to-online Reinforcement Learning for Image-based Grasping with Scarce Demonstrations ／ Bryan Chan, Anson Leung, James Bergstra
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VIP: 視覚指示によるロボットマニピュレーションの事前学習
テキスト指示の代わりに将来画像とスパース点フローを視覚指示として用いる事前学習手法VIPを提案し、多様なタスクでの性能を大幅に向上させた。
原題: VIP: Vision Instructed Pre-training for Robotic Manipulation ／ Zhuoling Li, Liangliang Ren, Jinrong Yang 他
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ロボット把持のための自己教師あり深層学習
人手によるラベル付けを不要にし、ロボット自身がデータを収集・ラベル付けしてCNNを訓練する自己教師あり把持学習の枠組みを提案した。
原題: Self Supervised Deep Learning for Robot Grasping ／ Danyal Saqib, Wajahat Hussain
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SPIRE: 長期的操作のための計画・模倣・強化学習の相乗的統合
タスク・動作計画でタスクを分解し、模倣学習と強化学習を組み合わせて長期的なロボット操作を効率的に学習する手法を提案。
原題: SPIRE: Synergistic Planning, Imitation, and Reinforcement Learning for Long-Horizon Manipulation ／ Zihan Zhou, Animesh Garg, Dieter Fox 他
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トライプレーン把持: 単一RGB画像による効率的な6自由度把持
単一のRGB画像からトライプレーン・ガウス表現で物体を再構成し、6自由度の把持姿勢を高速に決定する手法を提案。
原題: Triplane Grasping: Efficient 6-DoF Grasping with Single RGB Images ／ Yiming Li, Hanchi Ren, Yue Yang 他
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