論文
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: 2024/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文触覚ロボティクス
ACROSS: 触覚知覚のための変形ベースのクロスモーダル表現
触覚センサ間のデータ変換フレームワークACROSSを提案し、変形メッシュを介してBioTac信号をDIGIT触覚画像に変換する。
原題: ACROSS: A Deformation-Based Cross-Modal Representation for Robotic Tactile Perception ／ Wadhah Zai El Amri, Malte Kuhlmann, Nicolás Navarro-Guerrero
日本語で読む → - 論文経路計画制御
重み付き被覆経路計画問題へのモデル予測制御の適用
重み付き被覆経路計画問題に対して、被覆制約を導入したモデル予測制御を提案し、TSPヒューリスティックで初期化することで性能が向上することを示した。
原題: On the Application of Model Predictive Control to a Weighted Coverage Path Planning Problem ／ Kilian Schweppe, Ludmila Moshagen, Georg Schildbach
日本語で読む → - 論文自動運転/説明可能AIロボティクス
説明可能な深層学習が自動運転車に対する人間のメンタルモデルを改善する
自動運転車のブラックボックスな計画器の挙動を人間が理解できる概念に基づいて説明するConcept-Wrapper Networkを提案し、実車に搭載してドライバーの予測能力が向上することを示した。
原題: Explainable deep learning improves human mental models of self-driving cars ／ Eoin M. Kenny, Akshay Dharmavaram, Sang Uk Lee 他
日本語で読む → - 論文運動予測画像認識
DECODE: ドメイン認識型継続的ドメイン拡張による運動予測
自動運転の運動予測において、ハイパーネットワークと正規化フローを用いてドメイン特化モデルを継続的に拡張し、ベイズ不確実性推定で汎化モデルと統合するフレームワークを提案。
原題: DECODE: Domain-aware Continual Domain Expansion for Motion Prediction ／ Boqi Li, Haojie Zhu, Henry X. Liu
日本語で読む → - 論文オドメトリロボティクス
AsynEIO: ガウス過程回帰を用いた非同期単眼イベント慣性オドメトリ
イベントカメラと慣性センサの非同期データをガウス過程回帰の枠組みで統合し、高速移動や低照度環境での自己位置推定精度を向上させる手法を提案した。
原題: AsynEIO: Asynchronous Monocular Event-Inertial Odometry Using Gaussian Process Regression ／ Zhixiang Wang, Xudong Li, Yizhai Zhang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
三値力表現を用いたマルチエージェント強化学習による協調的把持と搬送
力覚フィードバックを用いた協調的把持・搬送において、把持環境の変化に頑健な三値力表現を導入したマルチエージェント強化学習手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Cooperative Grasping and Transportation using Multi-agent Reinforcement Learning with Ternary Force Representation ／ Ing-Sheng Bernard-Tiong, Yoshihisa Tsurumine, Ryosuke Sota 他
日本語で読む → - 論文データ収集ロボティクス
RoboCrowd: クラウドソーシングによるロボットデータ収集のスケーリング
クラウドソーシングとインセンティブ設計でロボット模倣学習用の人間デモデータ収集を分散・拡張する枠組みを提案し、大学カフェでの2週間実験で200人以上から800エピソード超を収集した。
原題: RoboCrowd: Scaling Robot Data Collection through Crowdsourcing ／ Suvir Mirchandani, David D. Yuan, Kaylee Burns 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ロボット基盤モデル監査のための身体性レッドチーミング
視覚言語モデルを使って文脈に即した難易度の高い指示を自動生成し、言語条件付きロボットモデルの性能と安全性を評価する手法を提案した。
原題: Embodied Red Teaming for Auditing Robotic Foundation Models ／ Sathwik Karnik, Zhang-Wei Hong, Nishant Abhangi 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
SplatR: 3Dガウシアンスプラッティングと密特徴マッチングによる経験目標視覚再配置
3Dガウシアンスプラッティングで目標状態を表現し、基盤モデルの密特徴マッチングで現在と目標の画像を比較することで、物体の再配置タスクを高精度に実現するフレームワークを提案。
原題: SplatR : Experience Goal Visual Rearrangement with 3D Gaussian Splatting and Dense Feature Matching ／ Arjun P S, Andrew Melnik, Gora Chand Nandi
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
物体特性推定のための予測的視触覚インタラクティブ知覚フレームワーク
視覚と触覚を備えたロボットが押す・引くなどの探索動作を行い、物体の硬さ・質量・摩擦・形状などの物理特性を能動的に推定する枠組みを提案した。
原題: Predictive Visuo-Tactile Interactive Perception Framework for Object Properties Inference ／ Anirvan Dutta, Etienne Burdet, Mohsen Kaboli
日本語で読む → - 論文自動運転計画ロボティクス
二段階最適化による自動運転の意思決定と軌道計画の統合
自動運転の意思決定と軌道計画を二段階の最適化で統合し、安全性と効率を向上させるプランナーを提案した。
原題: Synergizing Decision Making and Trajectory Planning Using Two-Stage Optimization for Autonomous Vehicles ／ Wenru Liu, Haichao Liu, Lei Zheng 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
UBSoft: 非有界軟質環境におけるロボットスキル学習のためのシミュレーションプラットフォーム
軟質材料を含む広大な環境でロボットのスキル学習を可能にするため、ロボット近傍に応じて解像度を動的に変える空間適応型シミュレーションプラットフォームUBSoftを開発し、移動・操作タスクのベンチマークを構築した。
原題: UBSoft: A Simulation Platform for Robotic Skill Learning in Unbounded Soft Environments ／ Chunru Lin, Jugang Fan, Yian Wang 他
日本語で読む → - 論文画像圧縮/新規視点合成eess.IV
新規視点合成の事前情報を用いた画像圧縮
ミッションの事前情報を活用し、学習済みの新規視点合成モデルと勾配降下法で潜在表現を最適化することで、水中遠隔操作のための高効率な画像圧縮を実現した。
原題: Image Compression Using Novel View Synthesis Priors ／ Luyuan Peng, Mandar Chitre, Hari Vishnu 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
NavAgent: 都市街路ビューのマルチスケール融合によるUAV身体性視覚言語ナビゲーション
大規模視覚言語モデルを活用し、トポロジカルマップ・パノラマ・ランドマークのマルチスケール情報を統合して都市環境でのUAVナビゲーションを実現するモデルを提案。
原題: NavAgent: Multi-scale Urban Street View Fusion For UAV Embodied Vision-and-Language Navigation ／ Youzhi Liu, Fanglong Yao, Yuanchang Yue 他
日本語で読む → - 論文運動予測機械学習
ModeSeq: 逐次モードモデリングによる疎なマルチモーダル運動予測の改善
将来の運動予測において、モードを逐次的に生成する新手法ModeSeqを提案し、多様性と精度のバランスを向上させた。
原題: ModeSeq: Taming Sparse Multimodal Motion Prediction with Sequential Mode Modeling ／ Zikang Zhou, Hengjian Zhou, Haibo Hu 他
日本語で読む → - 論文BMI/脳波制御ロボティクス
サイコ・ガンダム：深層学習を用いた脳波によるリアルタイムロボット制御システム
脳波（EEG）と深層学習を組み合わせ、思考でロボットをリアルタイム制御するシステムを開発した研究。
原題: Psycho Gundam: Electroencephalography based real-time robotic control system with deep learning ／ Chi-Sheng Chen, Wei-Sheng Wang
日本語で読む → - 論文制御・安全制御
状態と入力に依存する安全制約をもつサンプル値システムのためのゼロ次制御バリア関数
微分を必要とせず、連続するサンプリング時刻間の値の差で安全性を評価するゼロ次制御バリア関数を提案し、衝突回避や横転防止の例で有効性を示した。
原題: Zero-Order Control Barrier Functions for Sampled-Data Systems with State and Input Dependent Safety Constraints ／ Xiao Tan, Ersin Das, Aaron D. Ames 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
グリッド環境におけるセンサ非依存ロボットナビゲーションのためのオープンソースSim2Realアプローチ
Frozen Lakeシミュレーションで学習した強化学習エージェントを、高価な位置推定センサなしで実機の四足歩行ロボットに転移し、グリッド環境での自律ナビゲーションを実現するオープンソースのSim2Real手法を提案した。
原題: An Open-source Sim2Real Approach for Sensor-independent Robot Navigation in a Grid ／ Murad Mehrab Abrar, Souryadeep Mondal, Michelle Hickner
日本語で読む → - 論文模倣学習/ナビゲーションロボティクス
専門家データから学ぶ全駆動型自律表面船の自律ドッキング操作
全駆動型自律表面船のドッキングを模倣学習問題として捉え、逆強化学習で専門家軌跡から報酬関数を学習し、人間らしいドッキング動作を生成する手法を提案した。
原題: Learning Autonomous Docking Operation of Fully Actuated Autonomous Surface Vessel from Expert data ／ Akash Vijayakumar, Atmanand M A, Abhilash Somayajula
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
並列ガウス変分推論による効率的な反復近接運動計画
不確実性下の運動計画を確率的制御問題として定式化し、ガウス分布空間での変分推論をGPU並列計算で高速に解く手法を提案。非線形系にも拡張し、ロボットシステムで有効性を検証した。
原題: Efficient Iterative Proximal Variational Inference Motion Planning ／ Zinuo Chang, Hongzhe Yu, Patricio Vela 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
Aim My Robot: 任意の物体への高精度ローカルナビゲーション
ロボットが近傍の任意の物体に対してセンチメートル精度で所望の相対姿勢に到達できるローカルナビゲーションシステムAMRを開発し、シミュレーションで大規模学習してsim2real転移を実現した。
原題: Aim My Robot: Precision Local Navigation to Any Object ／ Xiangyun Meng, Xuning Yang, Sanghun Jung 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
LEGATO: 把持ツールを用いた異形態間模倣学習
手持ちグリッパで行動と観測を統一し、模倣学習で得た視覚運動方策を逆運動学で多様なロボットの全身動作に変換する異形態間スキル転移フレームワーク。
原題: LEGATO: Cross-Embodiment Imitation Using a Grasping Tool ／ Mingyo Seo, H. Andy Park, Shenli Yuan 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
GANを用いたUAS着陸軌道予測
敵対的生成ネットワーク(GAN)を使って無人航空機(UAS)の着陸軌道を予測するモデルを提案し、実パイロットが操縦した2600以上のドローン着陸軌道データセットで従来手法(GMR)より高精度な予測を実現した。
原題: Landing Trajectory Prediction for UAS Based on Generative Adversarial Network ／ Jun Xiang, Drake Essick, Luiz Gonzalez Bautista 他
日本語で読む → - 論文形式検証ロボティクス
ロボットシステムのレイヤ横断形式検証
ロボットシステムの複数レイヤにまたがる性質を検証するため、他レイヤの抽象化を用いて対象レイヤを検証する手法を提案し、抽象モデルの洗練と検証性質の洗練という2つのアプローチを示した論文。
原題: Cross--layer Formal Verification of Robotic Systems ／ Sylvain Raïs, Julien Brunel, David Doose 他
日本語で読む → - 論文自動運転/LLMロボティクス
ゼロショットLLMを用いた実環境におけるエンドツーエンド自動運転の汎化
マルチモーダルLLMを定期的に走らせて高レベルな運転指示を生成し、それをエンドツーエンド運転モデルに与えることで、実環境のクローズドループでも汎化性能を高める手法を提案した。
原題: Generalizing End-To-End Autonomous Driving In Real-World Environments Using Zero-Shot LLMs ／ Zeyu Dong, Yimin Zhu, Yansong Li 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
核廃棄物処理向け双腕テレロボットプラットフォーム
原子力廃棄物処理のホットボックス作業を遠隔で安全に行うため、双腕ロボットと操作ステーションを統合したテレロボティクスシステムを開発し、実証試験で有効性を示した。
原題: Dual-Arm Telerobotic Platform for Robotic Hotbox Operations for Nuclear Waste Disposition in EM Sites ／ Joong-Ku Lee, Young Soo Park
日本語で読む → - 論文車両ダイナミクス/ガウス過程ロボティクス
DKMGP: 自動運転レースにおけるマルチタスク・マルチステップ車両ダイナミクスモデリングのためのガウス過程アプローチ
深層カーネル学習を組み込んだ変分マルチタスク・マルチステップガウス過程モデルを提案し、適応補正ホライズンアルゴリズムで高速走行時の車両ダイナミクスを高精度かつリアルタイムに予測する。
原題: DKMGP: A Gaussian Process Approach to Multi-Task and Multi-Step Vehicle Dynamics Modeling in Autonomous Racing ／ Jingyun Ning, Madhur Behl
日本語で読む → - 論文モデル予測制御ロボティクス
産業用重量油圧ロボットのためのデータ駆動型多段非線形モデル予測制御
LSTMとMLPによる一括多段予測モデルとオンライン更新を組み合わせ、勾配降下法で非線形モデル予測制御を高速化した産業用重量油圧ロボットの制御手法。
原題: Data-Driven Multi-step Nonlinear Model Predictive Control for Industrial Heavy Load Hydraulic Robot ／ Dexian Ma, Bo Zhou
日本語で読む → - 論文オプティカルフロー/ロバスト性eess.IV
オプティカルフロー推定の腐敗に対するロバスト性ベンチマーク
オプティカルフロー推定モデルの一般的な腐敗に対するロバスト性を評価するため、7つの時間的腐敗と17の単一画像腐敗からなるベンチマークを構築し、29モデルを評価した。
原題: Benchmarking the Robustness of Optical Flow Estimation to Corruptions ／ Zhonghua Yi, Hao Shi, Qi Jiang 他
日本語で読む → - 論文敵対的攻撃機械学習
敵対的蒸留による言語条件付きロボットモデルへの攻撃：中間特徴の再考
言語条件付きロボットモデルに対し、任意のプロンプトに付加する普遍的な敵対的プレフィックスを生成し、意図しない動作を引き起こす攻撃手法を提案。連続行動表現と中間自己注意特徴の負勾配を活用して攻撃効果を高めた。
原題: Rethinking the Intermediate Features in Adversarial Attacks: Misleading Robotic Models via Adversarial Distillation ／ Ke Zhao, Huayang Huang, Miao Li 他
日本語で読む →