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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

• 論文マニピュレーションロボティクス2024/10/1

  意味論的に安全なロボットマニピュレーション：意味論的シーン理解から動作安全保証まで

  3D環境の意味論的マップと大規模言語モデルの推論を用いて「水の入ったコップをノートPCの上で動かすのは危険」といった常識的な危険条件を検出し、制御バリア関数による安全フィルタでロボット動作を安全に制約する手法を提案した。

  原題: Semantically Safe Robot Manipulation: From Semantic Scene Understanding to Motion Safeguards ／ Lukas Brunke, Yanni Zhang, Ralf Römer 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/10/1

  掴みを極める：大規模多指把持評価によるロバストなsim-to-real転移

  350万件の把持データセットを公開し、視覚ベースの把持評価器を学習させることで、多指ロボットハンドの実世界把持を高精度に実現した。

  原題: Get a Grip: Multi-Finger Grasp Evaluation at Scale Enables Robust Sim-to-Real Transfer ／ Tyler Ga Wei Lum, Albert H. Li, Preston Culbertson 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/10/1

  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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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  文脈ベースメタ強化学習によるロバストで適応的なペグ挿入組立タスク

  ロボットの順運動学と未校正カメラ、力覚センサを活用し、文脈ベースメタ強化学習でペグ挿入組立タスクのサンプル効率と実環境適応性能を向上させた研究。

  原題: Context-Based Meta Reinforcement Learning for Robust and Adaptable Peg-in-Hole Assembly Tasks ／ Ahmed Shokry, Walid Gomaa, Tobias Zaenker 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  ReKep: ロボットマニピュレーションのための関係的キーポイント制約の時空間推論

  環境中の3Dキーポイント間の関係をPython関数で表す制約(ReKep)を導入し、大規模視覚モデルと言語モデルを用いて自由形式の指示から自動生成することで、多様なマニピュレーションタスクをリアルタイムに実行する手法を提案。

  原題: ReKep: Spatio-Temporal Reasoning of Relational Keypoint Constraints for Robotic Manipulation ／ Wenlong Huang, Chen Wang, Yunzhu Li 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  経験科学としてのロボット学習：政策評価のためのベストプラクティス

  ロボット学習の物理実験における評価が成功率のみに偏っている現状を指摘し、実験条件の明示、複数指標の評価、統計解析、失敗モードの定性的記述といったベストプラクティスを提案し、マニピュレーションタスクで実証した。

  原題: Robot Learning as an Empirical Science: Best Practices for Policy Evaluation ／ Hadas Kress-Gazit, Kunimatsu Hashimoto, Naveen Kuppuswamy 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  GraspSAM：Segment Anything Modelを把持検出に応用

  大規模学習済みのSAMをプロンプトベースで把持検出に拡張し、カテゴリに依存せず多様な物体の把持を可能にした手法を提案。

  原題: GraspSAM: When Segment Anything Model Meets Grasp Detection ／ Sangjun Noh, Jongwon Kim, Dongwoo Nam 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  幾何学的不確かさ下での安定物体配置のための微分可能接触ダイナミクス

  接触ダイナミクスの微分可能シミュレーションを用いて、力覚センサの読みから物体の姿勢や形状の不確かさを推定し、ロボットアームによる安定した物体配置を実現する手法を提案。

  原題: Differentiable Contact Dynamics for Stable Object Placement Under Geometric Uncertainties ／ Linfeng Li, Gang Yang, Lin Shao 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  形状空間デフォーマ：変形物体のロボット操作のための視触覚統合表現

  テンプレート拡張を用いて多様な物体変形を統一的に表現し、未知の力への汎化と新規物体への迅速な適応を実現する手法を提案。

  原題: Shape-Space Deformer: Unified Visuo-Tactile Representations for Robotic Manipulation of Deformable Objects ／ Sean M. V. Collins, Brendan Tidd, Mahsa Baktashmotlagh 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  双摩擦面を用いた両手ハンド内操作

  物体の両側に2つの摩擦パッチ接触を協調させ、滑りと固着を交互に切り替えることで、把持内で物体を再配置するモデリング・計画手法を提案し、実機で有効性を示した。

  原題: Bimanual In-hand Manipulation using Dual Limit Surfaces ／ An Dang, James Lorenz, Xili Yi 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  Mambaポリシー：ハイブリッド選択的状態モデルによる効率的な3D拡散ポリシー

  拡散モデルベースの3Dマニピュレーションポリシーを、MambaとAttentionを組み合わせた軽量なXMambaブロックで置き換え、パラメータ数を80%以上削減しつつ性能を向上させた研究。

  原題: Mamba Policy: Towards Efficient 3D Diffusion Policy with Hybrid Selective State Models ／ Jiahang Cao, Qiang Zhang, Jingkai Sun 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  隠れた果実の形状・姿勢推定のための安全な葉マニピュレーション

  果実を隠している葉をロボットが安全に押しのけ、遮蔽された果実の形状と姿勢を高精度に推定する手法を提案した論文。

  原題: Safe Leaf Manipulation for Accurate Shape and Pose Estimation of Occluded Fruits ／ Shaoxiong Yao, Sicong Pan, Maren Bennewitz 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  スコアベース拡散ネットワークによる高精度ピックアンドプレース

  RGB-Dカメラの上面画像から拡散ネットワークで物体姿勢を粗から細へ連続推定し、回転角を含む高精度なピックアンドプレースを実現した。

  原題: Precise Pick-and-Place using Score-Based Diffusion Networks ／ Shih-Wei Guo, Tsu-Ching Hsiao, Yu-Lun Liu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  FastUMI: スケーラブルでハードウェア非依存の汎用マニピュレーションインターフェースとデータセット

  ロボットアームの実世界データ収集を低コスト・ハードウェア非依存で実現するため、UMIを再設計したFastUMIを提案し、22タスク・1万軌跡超のデータセットを公開した。

  原題: FastUMI: A Scalable and Hardware-Independent Universal Manipulation Interface with Dataset ／ Zhaxizhuoma, Kehui Liu, Chuyue Guan 他

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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  自律的な実世界強化学習による移動マニピュレーションの継続的改善

  人間の監督や大規模な計測装置なしに、実世界で移動マニピュレーション方策を継続的に学習・改善する強化学習フレームワークを提案し、Spotロボットで4つの難タスク平均80%の成功率を達成した。

  原題: Continuously Improving Mobile Manipulation with Autonomous Real-World RL ／ Russell Mendonca, Emmanuel Panov, Bernadette Bucher 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  パラメトリックバイアス付き深層予測モデルによる可変剛性と素材変化を考慮した動的布操作

  可変剛性機構を持つ筋骨格ヒューマノイドが、深層予測モデルとパラメトリックバイアスを用いて布の物性変化を検知しながら動的に操作できることを示した研究。

  原題: Dynamic Cloth Manipulation Considering Variable Stiffness and Material Change Using Deep Predictive Model with Parametric Bias ／ Kento Kawaharazuka, Akihiro Miki, Masahiro Bando 他

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• 論文変形物体マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  PokeFlex: ロボットマニピュレーションのための実世界変形物体データセット

  ロボットアームで柔らかい物体をつついて変形させ、その3Dメッシュと力・トルクを360度ボリュームキャプチャで記録した実世界データセットを構築し、単一画像からの3Dメッシュ再構成モデルの学習に応用した。

  原題: PokeFlex: Towards a Real-World Dataset of Deformable Objects for Robotic Manipulation ／ Jan Obrist, Miguel Zamora, Hehui Zheng 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  ARCH: 長期的な接触を伴うロボット組立のための階層型ハイブリッド学習

  パラメータ化されたスキルの低レベルライブラリと模倣学習で訓練した高レベル方策を組み合わせ、接触の多い長期的な組立作業を高精度かつデータ効率的に実現する階層型手法を提案。

  原題: ARCH: Hierarchical Hybrid Learning for Long-Horizon Contact-Rich Robotic Assembly ／ Jiankai Sun, Aidan Curtis, Yang You 他

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• 論文空中マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  外乱オブザーバベースのモデル予測制御を用いたソフト空中ビークルによる空中把持

  外乱オブザーバを組み込んだ非線形モデル予測制御でソフト空中ビークルを制御し、ペイロード把持時の動特性変化や外乱を補償して精密な空中把持を実現した。

  原題: Aerial Grasping with Soft Aerial Vehicle Using Disturbance Observer-Based Model Predictive Control ／ Hiu Ching Cheung, Bailun Jiang, Yang Hu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  振動プリミティブと適応インピーダンス制御による難地形の自律掘削

  人間の掘削戦略に倣い、振動回転動作と適応インピーダンス制御を組み合わせて、詰まりやすい難地形でのロボットアームによる自律掘削性能を向上させた。

  原題: Autonomous Excavation of Challenging Terrain using Oscillatory Primitives and Adaptive Impedance Control ／ Noah Franceschini, Pranay Thangeda, Melkior Ornik 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  ResPilot: ガウス過程残差学習による遠隔操作フィンガーゲイティング

  ガウス過程による残差学習でロボットハンドの可動範囲を拡張し、指先の協調動作を支援することで、多指ハンドの巧みなフィンガーゲイティング遠隔操作を実現した。

  原題: ResPilot: Teleoperated Finger Gaiting via Gaussian Process Residual Learning ／ Patrick Naughton, Jinda Cui, Karankumar Patel 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  RobotFingerPrint: マルチグリッパ把持生成と転移のための統合グリッパ座標空間

  球面座標で異なるロボットグリッパ間の共通座標空間を構築し、未知の物体やグリッパに対しても把持生成と転移を可能にする手法を提案した。

  原題: RobotFingerPrint: Unified Gripper Coordinate Space for Multi-Gripper Grasp Synthesis and Transfer ／ Ninad Khargonkar, Luis Felipe Casas, Balakrishnan Prabhakaran 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  SDP: 学習可能なチャネル別膜閾値を持つスパイキング拡散ポリシーによるロボットマニピュレーション

  拡散ポリシーにスパイキングニューラルネットワークと学習可能なチャネル別膜閾値を組み込み、省エネルギーかつ高性能なロボットマニピュレーション手法を実現した。

  原題: SDP: Spiking Diffusion Policy for Robotic Manipulation with Learnable Channel-Wise Membrane Thresholds ／ Zhixing Hou, Maoxu Gao, Hang Yu 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  GravMAD: 接地された空間価値マップによる汎用3Dマニピュレーションのための行動拡散

  言語指示をサブゴールに分解し、基盤モデルと拡散方策を組み合わせて未知の3D操作タスクへの汎化を実現した手法。

  原題: GravMAD: Grounded Spatial Value Maps Guided Action Diffusion for Generalized 3D Manipulation ／ Yangtao Chen, Zixuan Chen, Junhui Yin 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  衝突のないロボット動作を実現する効率的な衝突検出フレームワーク

  ロボットの符号付き距離場(SDF)を軽量ネットワークで近似し、自己衝突検出も統合した高速な衝突検出フレームワークを提案。微分可能な性質を活かして軌道最適化や動的障害物のリアルタイム回避を実現した。

  原題: Efficient Collision Detection Framework for Enhancing Collision-Free Robot Motion ／ Xiankun Zhu, Yucheng Xin, Shoujie Li 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  複数移動マニピュレータによる協調物体搬送のための運動学的・動力学的動作計画

  複数の移動マニピュレータが協調して物体を搬送する際の動作計画手法を提案し、狭い領域の検出やオンライン軌道生成、自己衝突回避を組み合わせて動的環境での効率を実証した。

  原題: Kinodynamic Motion Planning for Collaborative Object Transportation by Multiple Mobile Manipulators ／ Keshab Patra, Arpita Sinha, Anirban Guha

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  拡散ポリシーを用いた視点選択とマニピュレーションの同時学習のための能動的知覚の最適化

  拡散ポリシーと新たなルックアット逆運動学ソルバを組み合わせ、動的な視点制御とマニピュレーションを同時に学習するフレームワークを提案し、従来手法より高性能かつ高効率であることを示した。

  原題: Optimizing Active Perception for Learning Simultaneous Viewpoint Selection and Manipulation with Diffusion Policy ／ Xiatao Sun, Francis Fan, Yinxing Chen 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  参照画像セグメンテーションと幾何制約による顕著視覚下でのロボットマニピュレーション

  言語指示に基づく軽量な参照画像セグメンテーションモデルCLIPU²Netを開発し、これをアイ・イン・ハンド視覚サーボ系に統合することで、幾何制約を介して実環境でのロボットマニピュレーションを実現した。

  原題: Robot Manipulation in Salient Vision through Referring Image Segmentation and Geometric Constraints ／ Chen Jiang, Allie Luo, Martin Jagersand

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  DualLQR: タスクパラメータ化模倣学習による揺れるリンゴの効率的把持

  揺れる果実を把持するため、2つの参照座標系でLQRを走らせるDualLQRを提案し、模倣学習で経路を生成。シミュレーションと実機で99%の成功率を達成。

  原題: DualLQR: Efficient Grasping of Oscillating Apples using Task Parameterized Learning from Demonstration ／ Robert van de Ven, Ard Nieuwenhuizen, Eldert J. van Henten 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  ゼロショット新規視点合成による視点不変な方策学習

  単一画像から新規視点を合成するモデルをデータ拡張に用い、単一視点の実演データから視点に頑健な操作方策を学習する手法を提案し、実機・シミュレーションで有効性を示した。

  原題: View-Invariant Policy Learning via Zero-Shot Novel View Synthesis ／ Stephen Tian, Blake Wulfe, Kyle Sargent 他

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