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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: 2024/11/1 ／ 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 →- 論文模倣学習/農業ロボティクスロボティクス
非構造農業環境における模倣学習による自律ピーマン収穫ロボット
手持ち式のハサミ型グリッパで300回の実演を収集し、視覚運動ポリシーを模倣学習で訓練することで、屋外の非構造的な農場でピーマンを自律収穫するシステムを実現した。
原題: Autonomous Robotic Pepper Harvesting: Imitation Learning in Unstructured Agricultural Environments ／ Chung Hee Kim, Abhisesh Silwal, George Kantor
日本語で読む → - 論文制御最適化ロボティクス
カーネル選択による安全ベイズ最適化を用いたロボット制御の最適化
加法ガウス過程ベースのSafe Bayesian Optimizationにカーネル選択を導入し、ドローンのPID制御最適化など高次元制御問題を効率的に解く手法を提案した論文。
原題: Robotic Control Optimization Through Kernel Selection in Safe Bayesian Optimization ／ Lihao Zheng, Hongxuan Wang, Xiaocong Li 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
大規模ソフトロボットの動的タスクを少数試行で学習
大規模ソフトロボットの動的タスク制御を、モデル化を介さずベイズ最適化で直接圧力指令から少数試行で学習する手法を提案し、実機とシミュレーションで有効性を示した。
原題: Learning Dynamic Tasks on a Large-scale Soft Robot in a Handful of Trials ／ Sicelukwanda Zwane, Daniel Cheney, Curtis C. Johnson 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
D4W: 車輪ロボットのための信頼性の高いデータ駆動型ダイナミクス
実世界のセンサデータから車輪ロボットの正確なダイナミクスモデルを学習し、シミュレーション精度を高めるフレームワークを提案。
原題: D4W: Dependable Data-Driven Dynamics for Wheeled Robots ／ Yunfeng Lin, Minghuan Liu, Yong Yu
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
自分を表現しよう：MOSAIXによる多人数-群ロボットインタラクションを実現する大規模公共イベント
科学博物館で63台のロボット群を用い、来場者294人が参加する多人数-群ロボットインタラクションの大規模公共イベントを実施し、その知見を報告した。
原題: Express Yourself: Enabling large-scale public events involving multi-human-swarm interaction for social applications with MOSAIX ／ Merihan Alhafnawi, Maca Gomez-Gutierrez, Edmund R. Hunt 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
内在的触覚計量を用いた準静的マニピュレーション計画：本の挿入ケーススタディ
混雑した本棚に本を挿入するため、隣の本を押しのけて空間を作る準静的マニピュレーションを、平衡条件から導かれる内在的触覚計量に基づく計画問題として定式化し、適応的アルゴリズムで解く手法を提案した。
原題: Planning for quasi-static manipulation tasks via an intrinsic haptic metric: a book insertion case study ／ Lin Yang, Sri Harsha Turlapati, Chen Lv 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
スマートエージェント確率モデルを用いた荒野におけるマルチUAV捜索救助
遭難者の行動を模したエージェントベース確率モデルを構築し、それを事前情報として動的領域分割と再cedingホライズン探索を行う分散マルチUAV捜索戦略を提案した。
原題: Multi-UAV Search and Rescue in Wilderness Using Smart Agent-Based Probability Models ／ Zijian Ge, Jingjing Jiang, Matthew Coombes
日本語で読む → - 論文車輪脚ロボット/全身制御ロボティクス
不整地における車輪脚ロボットの全身インピーダンス協調制御
車輪脚ヒューマノイドロボットが複雑な地形に適応しつつ上半身の安定を保つため、可変減衰インピーダンス制御と全身制御最適化を組み合わせた二層制御フレームワークを提案し、水運びタスクで有効性を示した。
原題: Whole-Body Impedance Coordinative Control of Wheel-Legged Robot on Uncertain Terrain ／ Lei Shi, Xinghua Yu, Cheng Zhou 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
10回のデモンストレーションから汎化可能な3Dマニピュレーションを学習する手法
わずか10回の実演データから、物体位置やカメラ視点が変化しても汎化できる3Dマニピュレーションスキルを学習するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。
原題: Learning Generalizable 3D Manipulation With 10 Demonstrations ／ Yu Ren, Yang Cong, Ronghan Chen 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
プログラム可能な運動を実現するスマート自律アクティブ粒子としてのブレインボット
内部振動子と音響・磁気センサ、マイコンを搭載した小型ロボットで、水平振動によるサイクロイド軌道を利用して、弾道的運動からランダムウォーク的拡散運動まで多様な動態をプログラム可能にした。
原題: Brainbots as smart autonomous active particles with programmable motion ／ M. Noirhomme, I. Mammadli, N. Vanesse 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
GelSight FlexiRay: 大変形を活用した柔軟・全面マルチモーダル触覚センシング
Fin Ray効果グリッパに統合し、多鏡構成で大変形時でも光学経路を確保することで、柔軟構造でも接触力・位置・固有感覚・温度・テクスチャ・滑りを検知できる視覚触覚センサを実現した。
原題: GelSight FlexiRay: Breaking Planar Limits by Harnessing Large Deformations for Flexible,Full-Coverage Multimodal Sensing ／ Yanzhe Wang, Hao Wu, Haotian Guo 他
日本語で読む → - 論文UAV点検/軌道計画ロボティクス
風力発電設備の効率的なUAV点検のための動的軌道適応
風車のブレード位置やピッチ角を考慮し、安全距離と最適視野を満たすUAV点検軌道を自動生成する手法を提案し、点検時間78%削減などの効果を示した。
原題: Dynamic Trajectory Adaptation for Efficient UAV Inspections of Wind Energy Units ／ Serhii Svystun, Oleksandr Melnychenko, Pavlo Radiuk 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 → - 論文自然言語指示ロボティクス
自然言語指示における曖昧な時間要件を持つロボットタスク
自然言語による「数分後に開始」といった曖昧な時間指示を満足度関数で表現し、ユーザー調査に基づき台形関数で近似できることを示した。
原題: Robot Tasks with Fuzzy Time Requirements from Natural Language Instructions ／ Sascha Sucker, Michael Neubauer, Dominik Henrich
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
双腕ヒューマノイドロボットのための統合的包装システム
紙やテープで物体を包む複雑な作業をヒューマノイドロボットで実現するため、ハードウェア構成・操作法・認識システムを統合し、異なる形状の物体包装実験で有効性を示した。
原題: Integrative Wrapping System for a Dual-Arm Humanoid Robot ／ Yukina Iwata, Shun Hasegawa, Kento Kawaharazuka 他
日本語で読む → - 論文セマンティックマッピングロボティクス
Voxeland: 証拠に基づく不確実性定量化を伴う確率的インスタンス認識セマンティックマッピング
ニューラルネットの予測を主観的意見として扱い、証拠理論に基づいて時系列に統合することで、不確実性を定量化しながらインスタンス単位のセマンティックマップを構築する手法を提案。不確実性の高い領域にはLVLMで意味的曖昧性解消を行う。
原題: Voxeland: Probabilistic Instance-Aware Semantic Mapping with Evidence-based Uncertainty Quantification ／ Jose-Luis Matez-Bandera, Pepe Ojeda, Javier Monroy 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
衝突率を低減するマルチエージェントの統合予測手法
自動運転向けに、シーン全体で整合性のある複数エージェントの軌道を統合予測する手法を提案し、Argoverse 2で衝突率を大幅に低減した。
原題: A Joint Prediction Method of Multi-Agent to Reduce Collision Rate ／ Mingyi Wang, Hongqun Zou, Yifan Liu 他
日本語で読む → - 論文制御制御
デルタロボットの残留振動抑制のためのミスマッチ補償付き反復学習制御
デルタロボットの残留振動を抑えるため、入力整形とファジィ近似によるモデル誤差補償を組み合わせた適応型反復学習制御を提案し、収束性を理論的に保証した。
原題: Iterative Learning Control with Mismatch Compensation for Residual Vibration Suppression in Delta Robots ／ Mingkun Wu, Alisa Rupenyan, Burkhard Corves
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
微分可能シミュレーションにおける接触モードの励起によるロボット学習
微分可能シミュレータで情報量の多い接触モードを能動的に計画・励起し、sim-to-realギャップを縮める手法を提案。ロボットのパラメータ推定問題でランダムサンプリング比べ推定誤差を約84%削減した。
原題: Exciting Contact Modes in Differentiable Simulations for Robot Learning ／ Hrishikesh Sathyanarayan, Ian Abraham
日本語で読む → - 論文LiDAR/NeRF画像認識
ニューラル放射輝度場によるLiDARマッピングの確率論的定式化
NeRFを用いたLiDARの新規視点生成において、損失を確率の積分として定式化することで、複数のリターン（first/nth/strongest）を単一チャネルからサンプリング可能にした研究。
原題: A Probabilistic Formulation of LiDAR Mapping with Neural Radiance Fields ／ Matthew McDermott, Jason Rife
日本語で読む → - 論文知覚データ処理ロボティクス
空間正規表現による知覚ストリームのクエリ
マルチモーダルな動的環境から得られる時空間知覚データを対象に、空間正規表現(SpREs)という新しいクエリ言語を提案し、オフライン/オンライン両対応のパターンマッチングツールSTREMを開発した。
原題: Querying Perception Streams with Spatial Regular Expressions ／ Jacob Anderson, Georgios Fainekos, Bardh Hoxha 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
IDF-MFL: 移動ロボットのためのインフラ不要・ドリフトフリー磁場自己位置推定
建物や地下パイプなどが生む環境磁場を利用し、事前インフラなしで外れ値に頑健な状態推定によりドリフトのない自己位置推定を実現した。
原題: IDF-MFL: Infrastructure-free and Drift-free Magnetic Field Localization for Mobile Robot ／ Hongming Shen, Zhenyu Wu, Wei Wang 他
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sim2real制御
自律航行船のためのデジタルツイン：安全な海上ナビゲーションの実現
自律航行船（ASV）の安全な制御とシミュレーションのため、レベル0〜5のデジタルツインフレームワークを提案し、その構築方法を概説した論文。
原題: Digital Twin for Autonomous Surface Vessels: Enabler for Safe Maritime Navigation ／ Daniel Menges, Adil Rasheed
日本語で読む → - 論文転がり移動ロボティクス
姿勢操作による転がりロボットの動力学検証と閉ループ方位角制御
ヘビ型ロボットCOBRAの転がり移動について、姿勢操作で方位角を制御する低次カスケードモデルを構築し、高忠実度剛体シミュレーションで検証した。
原題: Validation of Tumbling Robot Dynamics with Posture Manipulation for Closed-Loop Heading Angle Control ／ Adarsh Salagame, Eric Sihite, Alireza Ramezani
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
意味的マスキングと視覚特徴マッチングによる堅牢な自己位置推定
長期運用される宇宙ロボット向けに、意味的マスキングで視覚特徴マッチングを効率化し、動的環境での自己位置推定精度と堅牢性を向上させる手法を提案。
原題: Semantic Masking and Visual Feature Matching for Robust Localization ／ Luisa Mao, Ryan Soussan, Brian Coltin 他
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
狭所改修作業の安全性を高める用途駆動型移動ロボット
天井裏や床下などの狭所で遠隔操作によりマッピング・断熱不足箇所の検査・隙間の気密シーリングを行う移動マニピュレータPARISの試作機を開発し、DOEのE-ROBOT Prize Phase Iを受賞した。
原題: Use-Inspired Mobile Robot to Improve Safety of Building Retrofit Workforce in Constrained Spaces ／ Smruti Suresh, Michael Angelo Carvajal, Nathaniel Hanson 他
日本語で読む → - 論文3D LiDAR画像認識
車載3D LiDARを用いた幾何・意味的シーン理解のための深層学習
車載3D LiDARの点群理解の精度と効率を高めるため、128チャネルLiDARデータセットDurLAR、少数アノテーションで高精度なセグメンテーション手法、RAPiD特徴とRAPiD-Segを提案した論文。
原題: On Deep Learning for Geometric and Semantic Scene Understanding Using On-Vehicle 3D LiDAR ／ Li Li
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