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最新論文: 2024/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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離散地形における協調脚式移動マニピュレーションの安全クリティカルな動作計画
未知のペイロードを運ぶ複数の脚ロボットが、飛び石などの離散地形を障害物を避けながら安全に協調運搬するための動作計画手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Safety-critical Motion Planning for Collaborative Legged Loco-Manipulation over Discrete Terrain ／ Mohsen Sombolestan, Quan Nguyen
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M3Bench：3Dシーンにおけるモバイルマニピュレーションの全身動作生成ベンチマーク
3Dシーンで物体を並べ替える全身動作軌道を生成するモバイルマニピュレーションの新ベンチマークM3Benchを提案し、自動データ生成ツールと物理シミュレーション評価を提供する。
原題: M3Bench: Benchmarking Whole-body Motion Generation for Mobile Manipulation in 3D Scenes ／ Zeyu Zhang, Sixu Yan, Muzhi Han 他
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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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目標姿勢ガイドによるデジタルヒューマンの全身把持動作生成
3D空間の物体の初期姿勢から全身の目標把持姿勢を生成し、Transformerで滑らかな把持軌道を生成する手法を提案。足滑りと手と物体の貫通を防ぐ後処理も導入した。
原題: Target Pose Guided Whole-body Grasping Motion Generation for Digital Humans ／ Quanquan Shao, Yi Fang
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動的オープンボキャブラリ3Dシーングラフによる長期言語誘導型モバイルマニピュレーション
RGB-D入力と視覚言語モデルを用いて動的に更新可能な3Dシーングラフを構築し、言語指示に基づく長期モバイルマニピュレーションを実現するフレームワークDovSGを提案した。
原題: Dynamic Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Long-term Language-Guided Mobile Manipulation ／ Zhijie Yan, Shufei Li, Zuoxu Wang 他
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REPeat: ロボット支援食事における軟食の事前把持のためのReal2Sim2Realアプローチ
軟らかい食品をロボットが掬いやすいよう、押す・切る・ひっくり返すなどの事前動作をシミュレーションで探索し、成功率が上がれば実機で実行するReal2Sim2Real手法を提案。15皿・10種の食品で把持成功率が平均27%向上した。
原題: REPeat: A Real2Sim2Real Approach for Pre-acquisition of Soft Food Items in Robot-assisted Feeding ／ Nayoung Ha, Ruolin Ye, Ziang Liu 他
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視覚的手がかりからの柔軟性推定を活用した変形可能な線状物体の挿入学習
ロボットが視覚情報から線状物体の柔軟性を推定し、その推定値に基づく強化学習方策で挿入作業を行う手法を提案した。
原題: Learning for Deformable Linear Object Insertion Leveraging Flexibility Estimation from Visual Cues ／ Mingen Li, Changhyun Choi
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3D-ViTac：視触覚センシングによる繊細なマニピュレーションの学習
低コストで柔軟な高密度触覚センサと視覚情報を統合した3D表現を用い、拡散ポリシーによる模倣学習で両手巧みな操作を実現するシステムを提案。
原題: 3D-ViTac: Learning Fine-Grained Manipulation with Visuo-Tactile Sensing ／ Binghao Huang, Yixuan Wang, Xinyi Yang 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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LucidGrasp: 6D姿勢推定による透明度の異なる実験器具の自律操作ロボットフレームワーク
透明度が異なる液体入り実験器具を6D姿勢推定で認識し、注液などの繊細な操作を自律的に行うロボットフレームワークを開発した。
原題: LucidGrasp: Robotic Framework for Autonomous Manipulation of Laboratory Equipment with Different Degrees of Transparency via 6D Pose Estimation ／ Maria Makarova, Daria Trinitatova, Qian Liu 他
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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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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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ロボットいちご収穫のための単発6DoF姿勢・3Dサイズ推定
合成データで学習した深層学習モデルにより、いちごの6DoF姿勢と3Dサイズを単一ショットで推定し、実世界の収穫タスクへの有効性を示した。
原題: Single-Shot 6DoF Pose and 3D Size Estimation for Robotic Strawberry Harvesting ／ Lun Li, Hamidreza Kasaei
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物体指向型報酬による人間とロボットの器用さのギャップの橋渡し
人間の動画から物体の軌道を抽出して報酬を計算し、多指ロボットハンドのポリシーをオンライン微調整する手法HuDORを提案。
原題: Bridging the Human to Robot Dexterity Gap through Object-Oriented Rewards ／ Irmak Guzey, Yinlong Dai, Georgy Savva 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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階層的ヒートマップと特徴伝播によるエッジデバイス向け効率的なEnd-to-End 6自由度把持検出フレームワーク
階層的ヒートマップ表現と効率的なネットワーク設計により、エッジデバイス上でリアルタイムに動作する6自由度把持検出ネットワークE3GNetを提案し、実環境で94%の把持成功率を達成した。
原題: Efficient End-to-End 6-Dof Grasp Detection Framework for Edge Devices with Hierarchical Heatmaps and Feature Propagation ／ Kaiqin Yang, Yixiang Dai, Guijin Wang 他
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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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基盤モデルとPDDLによる食材状態認識に基づく実世界調理ロボットシステム
LLMとPDDLで調理行動を計画し、VLMで食材の状態を少量データから認識することで、PR2が実環境で新しいレシピ通りに調理を行うシステムを実現した。
原題: Real-World Cooking Robot System from Recipes Based on Food State Recognition Using Foundation Models and PDDL ／ Naoaki Kanazawa, Kento Kawaharazuka, Yoshiki Obinata 他
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パラレルグリッパによる滑り検知型把持内物体操作のための知覚・制御・ハードウェア
接触力と滑り速度を独立に計測できるセンサ付きグリッパと低レベル力制御を組み合わせ、把持中の滑りを検知して物体を操作するシステムを提案し、多様な物体で有効性を示した。
原題: Perception, Control and Hardware for In-Hand Slip-Aware Object Manipulation with Parallel Grippers ／ Gabriel Arslan Waltersson, Yiannis Karayiannidis
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3D密拡散による非剛体の相対配置
変形物体同士の相対的な配置関係を「cross-displacement」として定式化し、密拡散モデルで学習する視覚ベースの手法を提案した。
原題: Non-rigid Relative Placement through 3D Dense Diffusion ／ Eric Cai, Octavian Donca, Ben Eisner 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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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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視覚言語モデルによるタスク指向ロボットマニピュレーション
視覚言語モデルと空間推論パイプラインを組み合わせ、高レベルなタスク指示に基づいて物体を操作するフレームワークを提案。
原題: Task-oriented Robotic Manipulation with Vision Language Models ／ Nurhan Bulus Guran, Hanchi Ren, Jingjing Deng 他
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繊細な把持のための力覚フィードバック付きロボット方策
把持時の力覚フィードバックを含む130の軌道データセットを収集し、力覚あり・なしの拡散方策を比較。力覚ありの方策が繊細な物体の把持と未知物体への汎化に優れ、遅延も約4分の1に削減できることを示した。
原題: Just Add Force for Contact-Rich Robot Policies ／ William Xie, Stefan Caldararu, Nikolaus Correll
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拡散モデルに基づく確率的接触探索による多指マニピュレーション
拡散モデルで接触モード列を生成しA*探索と粒子フィルタで不確実性を考慮して多指操作の接触計画を行う手法を提案し、実機ネジ回しタスクなどで有効性を示した。
原題: Diffusion-Informed Probabilistic Contact Search for Multi-Finger Manipulation ／ Abhinav Kumar, Thomas Power, Fan Yang 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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Diff-DAgger: 拡散ポリシーを用いた不確実性推定によるロボットマニピュレーション
拡散ポリシーの学習目的を利用して不確実性を推定し、ロボットが専門家に質問する対話型模倣学習を効率化した手法を提案。積み重ね・押し・挿入タスクで失敗予測と成功率を改善し、時間も短縮した。
原題: Diff-DAgger: Uncertainty Estimation with Diffusion Policy for Robotic Manipulation ／ Sung-Wook Lee, Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo
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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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