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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: 2024/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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ResDex: 混合エキスパートと残差学習による汎用器用把持
物体ごとに学習した幾何非依存のベース方策を混合エキスパートで組み合わせ、残差行動を学習することで、多様な物体への汎用器用把持を効率的に実現した。
原題: Efficient Residual Learning with Mixture-of-Experts for Universal Dexterous Grasping ／ Ziye Huang, Haoqi Yuan, Yuhui Fu 他
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脚による視覚マニピュレーション
四足ロボットが脚を使って物体を操作できるシステムを開発し、強化学習による視覚操作方策と歩行・操作コントローラを組み合わせて、シミュレーションと実機で物体の姿勢合わせを実現した。
原題: Visual Manipulation with Legs ／ Xialin He, Chengjing Yuan, Wenxuan Zhou 他
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ガウススプラッティングによる粒状体操作のための視覚的モデル予測制御
シーンをガウススプラッティングで表現し、その上で視覚的ダイナミクスモデルを学習してモデル予測制御を行うことで、豆やナッツなどの粒状体の山を効率的に操作する手法を提案した。
原題: Gaussian Splatting Visual MPC for Granular Media Manipulation ／ Wei-Cheng Tseng, Ellina Zhang, Krishna Murthy Jatavallabhula 他
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QDGset: 品質多様性アルゴリズムで生成した大規模把持データセット
品質多様性(QD)アルゴリズムを拡張し、メッシュ変換と転移学習を組み合わせることで、従来より約3.5倍の把持姿勢と4.5倍の物体を含む大規模な6DoF把持データセットを効率的に生成した。
原題: QDGset: A Large Scale Grasping Dataset Generated with Quality-Diversity ／ Johann Huber, François Hélénon, Mathilde Kappel 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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MSGField: ロボットマニピュレーションのための運動・意味・形状を統合した統一シーン表現
2Dガウシアンを用いて運動・意味・形状を統合したシーン表現を提案し、2視点の画像から非剛体運動を含む動的シーンをリアルタイムに再構成して言語誘導マニピュレーションを実現した。
原題: MSGField: A Unified Scene Representation Integrating Motion, Semantics, and Geometry for Robotic Manipulation ／ Yu Sheng, Runfeng Lin, Lidian Wang 他
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DeformPAM：選好ベースの行動整合による変形物体の長期的操作のためのデータ効率学習
人間の選好データから報酬モデルを学習し、拡散モデルで生成した複数候補行動を報酬で選別することで、変形物体の長期的操作を少ないデータで高精度に実現する枠組みを提案。
原題: DeformPAM: Data-Efficient Learning for Long-horizon Deformable Object Manipulation via Preference-based Action Alignment ／ Wendi Chen, Han Xue, Fangyuan Zhou 他
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FilMBot：高速ソフトパラレルロボットマイクロマニピュレータ
電磁駆動とフィルム構造を組み合わせた3自由度ソフトマイクロマニピュレータを開発し、毎秒2000度を超える角速度と高精度な軌道追従を実現した。
原題: FilMBot: A High-Speed Soft Parallel Robotic Micromanipulator ／ Jiangkun Yu, Houari Bettahar, Hakan Kandemir 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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ロボット操作のための相乗的・汎用的・効率的なデュアルシステムに向けて
汎用ポリシーと専門ポリシーを組み合わせたデュアルシステムRoboDualを提案し、少ない学習データで高精度・高効率なロボット操作を実現した。
原題: Towards Synergistic, Generalized, and Efficient Dual-System for Robotic Manipulation ／ Qingwen Bu, Hongyang Li, Li Chen 他
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EnvBridge: 環境間知識転移による具現化AIの多様環境適応
ロボット制御コードを環境間で転移させるEnvBridgeを提案し、多様な環境でのマニピュレーション適応性を向上させた。
原題: EnvBridge: Bridging Diverse Environments with Cross-Environment Knowledge Transfer for Embodied AI ／ Tomoyuki Kagaya, Yuxuan Lou, Thong Jing Yuan 他
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光電子ロボット群による非接触巧みなマイクロマニピュレーション
光電子場に生じる反発的な誘電泳動力を用いてマイクロロボットを駆動し、対象物に接触せずに押し操作する非接触マイクロマニピュレーション手法を提案した。
原題: Non-contact Dexterous Micromanipulation with Multiple Optoelectronic Robots ／ Yongyi Jia, Shu Miao, Ao Wang 他
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重心を動的に移動可能なUAVのマニピュレーション能力向上
重心位置を動的に変化させられる飛行ロボットにおいて、接触時の力発生を最大化する重心位置の最適化手法を提案し、2自由度マニピュレータ搭載時のツール作業への拡張をシミュレーションで検証した。
原題: Advancing Manipulation Capabilities of a UAV Featuring Dynamic Center-of-Mass Displacement ／ Tong Hui, Matteo Fumagalli
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離散表現学習によるロボットインタラクションモードの発見
関節物体を操作するロボットの動作を、専門家ラベルなしの教師なし学習で離散的な「インタラクションモード」として獲得し、それに基づく行動予測を可能にする手法ActAIM2を提案した。
原題: Discovering Robotic Interaction Modes with Discrete Representation Learning ／ Liquan Wang, Ankit Goyal, Haoping Xu 他
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画像ベース視覚サーボによる双腕マニピュレーションの協調強化
双腕ロボットの協調制御において、各腕が相手のマーカーをカメラで捉え視覚サーボで位置合わせすることで、運動学誤差に強く、姿勢同期誤差と相互作用力の変動を低減する手法を提案。
原題: Image-Based Visual Servoing for Enhanced Cooperation of Dual-Arm Manipulation ／ Zizhe Zhang, Yuan Yang, Wenqiang Zuo 他
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安全な空中物理インタラクションのための柔軟ロボットアームの設計
軽量でエネルギー散逸性を持つ柔軟なロボットアームを設計し、ドローンによる空中物理インタラクションを安全かつ精密に実現する。
原題: Design of a Flexible Robot Arm for Safe Aerial Physical Interaction ／ Julien Mellet, Andrea Berra, Achilleas Santi Seisa 他
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DexMimicGen：両腕巧みな操作のための模倣学習による自動データ生成
少数の人間デモからヒューマノイドロボットの両腕巧みな操作の軌道を自動生成するシステムを提案し、60のデモから21Kのデモを生成して実機タスクに展開した。
原題: DexMimicGen: Automated Data Generation for Bimanual Dexterous Manipulation via Imitation Learning ／ Zhenyu Jiang, Yuqi Xie, Kevin Lin 他
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非把持物体再配置のための物体中心キノダイナミック計画
物体中心の計画パラダイムを採用し、大規模で物理的に複雑な非把持再配置問題を、モデル誤差や実世界の不確実性に対処しながら解く統合フレームワークを提案した。
原題: Object-Centric Kinodynamic Planning for Nonprehensile Robot Rearrangement Manipulation ／ Kejia Ren, Gaotian Wang, Andrew S. Morgan 他
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お手伝いわんちゃんボット：脚式ロボットと視覚言語モデルによるオープンワールド物体取得
四足歩行ロボットにグリッパと視覚言語モデルを組み合わせ、未知の屋内環境で指示に従って物を取ってくるシステムを実現した。
原題: Helpful DoggyBot: Open-World Object Fetching using Legged Robots and Vision-Language Models ／ Qi Wu, Zipeng Fu, Xuxin Cheng 他
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分割統治：ロボットのペグ挿入組立におけるインピーダンス戦略の解読
ペグ挿入組立において、成功する複数のインピーダンスパラメータの分布と構造をクラスタリングとPCAで分析し、ニューラルネットワークで実現可能なパラメータを予測する手法を提案した。
原題: Divide et Impera: Decoding Impedance Strategies for Robotic Peg-in-Hole Assembly ／ Johannes Lachner, Federico Tessari, A. Michael West 他
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時間的ケージング：不確実性と限られた知覚下でのロバスト物体操作フレームワーク
1台のロボットでも時間的にエンドエフェクタを切り替えてケージ配置を形成し、物体形状や物理特性の詳細知識なしに開ループでロバストな操作を実現する手法を提案。
原題: Caging in Time: A Framework for Robust Object Manipulation under Uncertainties and Limited Robot Perception ／ Gaotian Wang, Kejia Ren, Andrew S. Morgan 他
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適応コンプライアンスポリシー：拡散誘導制御のための近似コンプライアンス学習
人間のデモから操作タスクに応じて空間的・時間的にシステムのコンプライアンスを動的に調整する枠組みを提案し、接触の多い複雑な操作タスクで従来の視覚運動ポリシーを50%以上上回る性能を達成した。
原題: Adaptive Compliance Policy: Learning Approximate Compliance for Diffusion Guided Control ／ Yifan Hou, Zeyi Liu, Cheng Chi 他
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電動リニアアクチュエータ駆動のパラレル-シリアル重作業マニピュレータにおける省エネルギーのための運動学的パラメータ設計
油圧駆動の重作業マニピュレータを電動リニアアクチュエータに置き換えるため、閉ループ運動連鎖の運動学的パラメータを構造最適化し、既存の能力を保ちつつエネルギー消費を削減する手法を提案・シミュレーション検証した。
原題: Energy-Cautious Designation of Kinematic Parameters for a Sustainable Parallel-Serial Heavy-Duty Manipulator Driven by Electromechanical Linear Actuator ／ Alvaro Paz, Mohammad Bahari, Jouni Mattila
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自己改善型の自律水中マニピュレーション
人間のデモからの行動クローニングと自己学習最適化を組み合わせ、水中で物体把持・ゴミ分別・救助回収を自律遂行し、人間の遠隔操作より41%高速化したシステムAquaBotを開発した。
原題: Self-Improving Autonomous Underwater Manipulation ／ Ruoshi Liu, Huy Ha, Mengxue Hou 他
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ロボットマニピュレータの低次元制御のための状態条件付き線形写像の学習
ロボットの状態に応じて変化する局所的な線形写像を学習し、高次元の関節指令を低次元の行動空間で表現することで、マニピュレーション制御を簡略化する手法を提案した。
原題: Learning State Conditioned Linear Mappings for Low-Dimensional Control of Robotic Manipulators ／ Michael Przystupa, Kerrick Johnstonbaugh, Zichen Zhang 他
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ForceMimic: 力中心の模倣学習と力・動作キャプチャシステムによる接触の多いマニピュレーション
人間の力加減を計測する装着型デバイスで野菜の皮むきなどの接触作業のデモを集め、力と位置を同時に扱う模倣学習でロボットに教える手法を提案。視覚のみの手法より成功率を54.5%向上させた。
原題: ForceMimic: Force-Centric Imitation Learning with Force-Motion Capture System for Contact-Rich Manipulation ／ Wenhai Liu, Junbo Wang, Yiming Wang 他
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スマート薬局における薬剤配送の最適化：多段階把持ネットワークと適応型ロボティクス機構を組み合わせた新規フレームワーク
乱雑に重なった多様な形状の薬剤を把持するため、超解像前処理・YOLO-EASBセグメンテーション・IAFFGA-Net把持計画・改良アリコロニー法による軌道計画を統合した適応型ロボットアームシステムを提案。
原題: Optimizing Drug Delivery in Smart Pharmacies: A Novel Framework of Multi-Stage Grasping Network Combined with Adaptive Robotics Mechanism ／ Rui Tang, Shirong Guo, Yuhang Qiu 他
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不確実性を考慮した模倣学習による文脈適応型ロボットマニピュレーション
模倣学習と不確実性推定を組み合わせ、環境に応じて適応する頑健な操作ポリシーを生成するフレームワークを提案し、実機で検証した。
原題: A context-adaptive policy framework for robust and reactive robotic manipulation via uncertainty-aware imitation learning ／ Tim R. Winter, Leonard Klüpfel, Ashok M. Sundaram 他
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見ることを学ぶ：方策分解による意思決定のための情報探索
ロボットが操作に必要な情報を能動的に探し出す「情報探索方策」と、得た情報を使って操作を行う「情報受容方策」に分解して別々に学習する手法DISaMを提案し、実機を含む5つの操作タスクで有効性を示した。
原題: Learning to Look: Seeking Information for Decision Making via Policy Factorization ／ Shivin Dass, Jiaheng Hu, Ben Abbatematteo 他
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未知の動的連成力を伴うモジュール型適応空中マニピュレーション
空中マニピュレータの機体とマニピュレータ間の未知の連成動力を事前知識なしに適応制御で補償し、各サブダイナミクスを独立にチューニング可能なモジュール型制御則を提案・実験検証した。
原題: Modular Adaptive Aerial Manipulation under Unknown Dynamic Coupling Forces ／ Rishabh Dev Yadav, Swati Dantu, Wei Pan 他
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