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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: 2024/9/1 ／ 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2024/9/1

  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

  生成的ファクターチェイニング：拡散モデルベースのファクターグラフによる協調マニピュレーション

  時空間ファクターグラフを拡散モデルで構成し、双方向メッセージパッシングで長期的な両手マニピュレーション計画を生成する手法を提案。

  原題: Generative Factor Chaining: Coordinated Manipulation with Diffusion-based Factor Graph ／ Utkarsh A. Mishra, Yongxin Chen, Danfei Xu

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  産業用ロボットアームの人間らしい運動学に向けて：UR3ロボットのケーススタディ

  人間の腕の速度プロファイル（ベル型）をSigma-Lognormalモデルで生成し、UR3ロボットに実装してロボットらしい動きと比較した。

  原題: Towards human-like kinematics in industrial robotic arms: a case study on a UR3 robot ／ Adam Wolniakowski, Kanstantsin Miatliuk, Jose J. Quintana 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

  MoDex：神経内部モデル学習による高次元巧みな制御の計画

  人間の内部モデルに着想を得て、手の動力学を学習するニューラルネットワークと双方向計画を組み合わせ、シミュレーションと実世界で巧みな手の制御を実現するフレームワークを提案。

  原題: MoDex: Planning High-Dimensional Dexterous Control via Learning Neural Internal Models ／ Tong Wu, Shoujie Li, Chuqiao Lyu 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

  インターネットデータを活用したロボット調理スキルの効率的獲得

  インターネット上の多様なデータ（LLM、動画、オプティカルフロー）を活用し、ロボットの調理スキルにおけるテンプレート行動選択を効率化する手法を提案。16種類の調理タスクで79%の成功率を達成。

  原題: Skills Made to Order: Efficient Acquisition of Robot Cooking Skills Guided by Multiple Forms of Internet Data ／ Mrinal Verghese, Christopher Atkeson

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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

  深層強化学習によるLHD機械の鉱石山自律積み込み

  LHD機械が鉱石山を自律的に積み込むための深層強化学習制御器をシミュレーションで訓練し、実機実験で有効性とロバスト性を検証した。

  原題: Autonomous loading of ore piles with Load-Haul-Dump machines using Deep Reinforcement Learning ／ Rodrigo Salas, Francisco Leiva, Javier Ruiz-del-Solar

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  KALIE: ロボットデータなしで視覚言語モデルを微調整するオープンワールドマニピュレーション

  人間がラベル付けした2D画像のみで視覚言語モデルを微調整し、自然言語指示と視覚からキーポイントアフォーダンスを予測してロボットを制御する手法を提案。50例のデータで未知物体の新規タスクを頑健に遂行できる。

  原題: KALIE: Fine-Tuning Vision-Language Models for Open-World Manipulation without Robot Data ／ Grace Tang, Swetha Rajkumar, Yifei Zhou 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

  AutoPeel: ロボット創傷ケアのための接着考慮型安全剥離軌道最適化

  微分可能物理シミュレーションとMPCを用いて、創傷被覆材を安全に剥がすロボットシステムを開発し、合成皮膚と実被験者で検証した。

  原題: AutoPeel: Adhesion-aware Safe Peeling Trajectory Optimization for Robotic Wound Care ／ Xiao Liang, Youcheng Zhang, Fei 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

  MuxHand：時分割多重モータ駆動によるケーブル駆動型巧みなロボットハンド

  4つのモータを時分割多重制御して9本のケーブルを独立に動かすことで、低コストかつ高巧緻性を実現したロボットハンドを開発し、把持・操作性能を実験で示した。

  原題: MuxHand: A Cable-driven Dexterous Robotic Hand Using Time-division Multiplexing Motors ／ Jianle Xu, Shoujie Li, Hong Luo 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

  グラフ上のオフラインタスク支援計画：理論的・アルゴリズム的基礎

  タスク実行ロボットを支援するロボットの経路計画問題を定式化し、NP困難性を示すとともに、効率的な分枝限定法アルゴリズムを提案して実機検証した。

  原題: Offline Task Assistance Planning on a Graph:Theoretic and Algorithmic Foundations ／ Eitan Bloch, Oren Salzman

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  GauTOAO: ガウス表現に基づく物体のタスク指向アフォーダンス

  視覚言語モデルをゼロショットで用い、自然言語クエリに応じて物体のタスクに関連する部位をガウス表現で推定する枠組みを提案し、実機実験で有効性を示した。

  原題: GauTOAO: Gaussian-based Task-Oriented Affordance of Objects ／ Jiawen Wang, Dingsheng Luo

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  RTAGrasp: 人間の動画からの検索・転移・整合によるタスク指向把持の学習

  人間の把持動画から把持位置と方向の制約を抽出し、視覚基盤モデルで対象物に転移してロボットの動作に整合させる、訓練不要のタスク指向把持フレームワークを提案。

  原題: RTAGrasp: Learning Task-Oriented Grasping from Human Videos via Retrieval, Transfer, and Alignment ／ Wenlong Dong, Dehao Huang, Jiangshan 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

  フォースを感じろ、ボット！ ― イベントベース再計画を備えた力覚対応ProDMP

  力覚を考慮して軌道を実行時に再計画するProDMP拡張手法FA-ProDMPを提案し、嵌合組立タスク用の3Dプリント製ベンチマークPOEMPELで有効性を示した。

  原題: Use the Force, Bot! -- Force-Aware ProDMP with Event-Based Replanning ／ Paul Werner Lödige, Maximilian Xiling Li, Rudolf Lioutikov

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• 論文マニピュレーション画像認識2024/9/1

  卓上物体の検出・認識・姿勢推定

  深層学習を用いて卓上の一般的な物体を検出・認識し、その設置角度を推定するモデルを開発した。推定した姿勢から物体を目標位置へ移動させる変換行列を計算し、ピックアンドプレースロボットに応用する。

  原題: Detection, Recognition and Pose Estimation of Tabletop Objects ／ Sanjuksha Nirgude, Kevin DuCharme, Namrita Madhusoodanan

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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

  視覚と聴覚による外部接触の推定

  把持物体と環境の接触を、視覚と能動音響センシングを組み合わせて推定する手法を提案し、シミュレーションで学習して実世界にゼロショット転移した。

  原題: Visual-auditory Extrinsic Contact Estimation ／ Xili Yi, Jayjun Lee, Nima Fazeli

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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

  電磁石を搭載したダクテッドファンUAVによる複数荷物の安全な空中把持・搬送

  同軸ダクテッドファンUAVの機体外部に電磁石を搭載し、追加アクチュエータなしで空中での複数荷物の把持・搬送と人からの直接受け渡しを実現した。

  原題: A Ducted Fan UAV for Safe Aerial Grabbing and Transfer of Multiple Loads Using Electromagnets ／ Zhong Yin, Hailong Pei

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  大規模言語モデルによる行動木生成：人間の指示とフィードバックを用いた逐次マニピュレーション計画

  人間の指示とフィードバックを活用し、大規模言語モデルでロボットの逐次組立作業の行動木を生成するフレームワークを提案し、実機で評価した。

  原題: Behavior Tree Generation using Large Language Models for Sequential Manipulation Planning with Human Instructions and Feedback ／ Jicong Ao, Yansong Wu, Fan Wu 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

  CageCoOpt: ケージング誘導による形態と方策の協調最適化でマニピュレーションのロバスト性を向上

  ケージングの指標を両階層の目的に組み込み、強化学習とベイズ最適化でマニピュレータの形態と制御方策を同時最適化し、不確実性下での把持・操作の成功率を高める手法を提案。

  原題: CageCoOpt: Enhancing Manipulation Robustness through Caging-Guided Morphology and Policy Co-Optimization ／ Yifei Dong, Shaohang Han, Xianyi Cheng 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

  拡散モデルと運動学的制約勾配誘導による多様なロボット打撃動作の学習

  拡散モデルと運動学的制約勾配誘導(KCGG)を組み合わせ、オフラインで制約を守りつつ多様な打撃動作を生成する手法を提案し、エアホッケーと卓球で模倣学習を上回る性能を示した。

  原題: Learning Diverse Robot Striking Motions with Diffusion Models and Kinematically Constrained Gradient Guidance ／ Kin Man Lee, Sean Ye, Qingyu Xiao 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

  キャッチせよ！移動型多指ハンドによる飛来物の捕球学習

  移動ベース・6自由度アーム・12自由度ハンドからなる移動マニピュレータで、飛んでくる物体を捕球する全身制御方策を2段階強化学習で訓練し、シミュレーションで約80%の成功率を達成、実機にも直接展開した。

  原題: Catch It! Learning to Catch in Flight with Mobile Dexterous Hands ／ Yuanhang Zhang, Tianhai Liang, Zhenyang 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

  接触の多い汎用マニピュレーションのためのアドミタンス視覚運動方策学習

  接触力・視覚・固有感覚を入力に拡散モデルで動作軌道と目標接触力を計画し、アドミタンス制御で実行する接触の多い汎用マニピュレーション方策を提案。5つの難タスクで成功率と接触の滑らかさが向上。

  原題: Admittance Visuomotor Policy Learning for General-Purpose Contact-Rich Manipulations ／ Bo Zhou, Ruixuan Jiao, Yi 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

  移動マニピュレーションのための身体性統合制御EHC-MM

  移動と把持のバランスをQP問題として定式化し、ロボットの状態と環境に応じて動的に重み付けする統合制御手法を提案。実環境で95.6%の成功率と52.8%の時間効率向上を達成した。

  原題: EHC-MM: Embodied Holistic Control for Mobile Manipulation ／ Jiawen Wang, Yixiang Jin, Jun Shi 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

  StackGen: シルエットから拡散モデルで安定構造を生成

  目標のシルエットに合う積み木の安定配置を拡散モデルで多様に生成し、ロボットアームで実環境での組み立てを実証した。

  原題: StackGen: Generating Stable Structures from Silhouettes via Diffusion ／ Luzhe Sun, Takuma Yoneda, Samuel W. Wheeler 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

  離散ポリシー：マルチタスクロボット操作のための分離された行動空間の学習

  ベクトル量子化で行動系列を離散潜在空間にマッピングし、タスク固有のコードを学習することで、マルチタスク操作を可能にするロボット学習手法を提案。実機実験でDiffusion PolicyやOpenVLAを上回る成功率を達成。

  原題: Discrete Policy: Learning Disentangled Action Space for Multi-Task Robotic Manipulation ／ Kun Wu, Yichen Zhu, Jinming 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

  ReloPush: 非ホロノミック移動ロボットによる狭所での複数物体再配置

  非ホロノミックな移動ロボットが物体を押して複数物体を再配置する計画手法を提案し、Push-Traversabilityグラフで制約を統一的に扱い、最大9物体の混雑環境で高速かつ堅牢な実行を実現した。

  原題: ReloPush: Multi-object Rearrangement in Confined Spaces with a Nonholonomic Mobile Robot Pusher ／ Jeeho Ahn, Christoforos Mavrogiannis

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  FoAM: 先読み拡張によるマルチタスク模倣方策

  多様なタスクを単一方策でこなす模倣学習において、行動の視覚的結果を予測する先読み拡張を導入し、未見タスクへの汎化と行動信頼性を高めた手法を提案。

  原題: FoAM: Foresight-Augmented Multi-Task Imitation Policy for Robotic Manipulation ／ Litao Liu, Wentao Wang, Yifan Han 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

  動画からの手と物体のインタラクション事前学習

  野生の動画から人間の手と物体の3D軌道を抽出し、ロボットの操作スキルを事前学習する手法を提案。生成モデルで汎用的な操作の事前分布を獲得し、下流タスクへの適応を効率化する。

  原題: Hand-Object Interaction Pretraining from Videos ／ Himanshu Gaurav Singh, Antonio Loquercio, Carmelo Sferrazza 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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