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3D再構成画像認識
MonoPlane: 単眼幾何手がかりを活用した汎化可能な3D平面再構成
単眼画像から得られる深度と法線を手がかりに、RANSACベースの平面フィッティングとマルチプレーン最適化を組み合わせ、未知環境でも高精度に3D平面を検出・再構成する手法を提案。
原題: MonoPlane: Exploiting Monocular Geometric Cues for Generalizable 3D Plane Reconstruction ／ Wang Zhao, Jiachen Liu, Sheng Zhang 他
日本語で読む → - 論文制御/安全制御
未知システムにおける時間的到達・回避・滞在タスクのための時空間チューブ
未知の動特性を持つMIMOシステムに対し、時間依存の危険領域を避けつつ指定時間内に目標へ到達する制御を、サンプリングベースの時空間チューブ構築により実現する手法を提案した。
原題: Spatiotemporal Tubes for Temporal Reach-Avoid-Stay Tasks in Unknown Systems ／ Ratnangshu Das, Ahan Basu, Pushpak Jagtap
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ETA-IK: デュアルアームシステムのための実行時間を考慮した逆運動学
2本のアームの冗長性を活かし、動作実行時間と衝突を直接最適化に組み込むことで、効率的で衝突のない動作を生成する逆運動学手法を提案した。
原題: ETA-IK: Execution-Time-Aware Inverse Kinematics for Dual-Arm Systems ／ Yucheng Tang, Xi Huang, Yongzhou Zhang 他
日本語で読む → - 論文自動運転テストcs.SE
DynNPC: 動的NPC行動生成による自動運転システムのシミュレーションテストでの違反誘発シナリオ探索
自動運転システムのテストにおいて、NPC車両が交通信号や自車の挙動に応じて動的に行動を生成するフレームワークを提案し、より現実的で違反を誘発するシナリオを効率的に見つける。
原題: DynNPC: Finding More Violations Induced by ADS in Simulation Testing through Dynamic NPC Behavior Generation ／ You Lu, Yifan Tian, Dingji Wang 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
自律ロボット網膜下注射におけるモーション補償への取り組み
OCTのB5スキャンを用いて網膜のZ軸方向の動きをリアルタイム追跡し、呼吸や心拍による生理的動きを補償するロボット網膜下注射の手法を提案し、豚眼での検証を行った。
原題: Towards Motion Compensation in Autonomous Robotic Subretinal Injections ／ Demir Arikan, Peiyao Zhang, Michael Sommersperger 他
日本語で読む → - 論文データ収集/遠隔操作ロボティクス
DexHubとDART：インターネット規模のロボットデータ収集に向けて
クラウドシミュレーションとARを組み合わせた遠隔操作プラットフォームDARTを提案し、クラウドソーシングによるロボットデータ収集を実現。収集データはDexHubに蓄積され、実世界への転移も確認された。
原題: DexHub and DART: Towards Internet Scale Robot Data Collection ／ Younghyo Park, Jagdeep Singh Bhatia, Lars Ankile 他
日本語で読む → - 論文目標条件付き強化学習機械学習
制約なし目標ナビゲーションのための世界モデル学習
リプレイバッファ内の任意のサブゴール間の状態遷移をモデル化する世界モデルベースの探索アルゴリズムMUNを提案し、新しい目標設定への汎化性能を向上させた。
原題: Learning World Models for Unconstrained Goal Navigation ／ Yuanlin Duan, Wensen Mao, He Zhu
日本語で読む → - 論文プランニングAI
任意時点で確率的制約を満たす証明可能な収束性を持つオンライン信念空間プランニング
連続領域でのMCTSを用いたオンライン信念空間プランニングにおいて、探索の収束を待たずに任意時点で安全性を保証し、確率的収束を証明した手法を提案する。
原題: Anytime Probabilistically Constrained Provably Convergent Online Belief Space Planning ／ Andrey Zhitnikov, Vadim Indelman
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
動的計画法に基づく冗長マニピュレータの指定経路に沿った実時間調整可能なオフライン冗長性解決
冗長マニピュレータが指定経路に沿って移動しながら経路法線方向に実時間調整できるよう、動的計画法を用いて調整係数の変化量の上限を事前計算するオフライン冗長性解決手法を提案した。
原題: Dynamic Programming-Based Offline Redundancy Resolution of Redundant Manipulators Along Prescribed Paths with Real-Time Adjustment ／ Zhihang Yin, Fa Wu, Ziqian Wang 他
日本語で読む → - 論文慣性測位ロボティクス
ヘビの動きに着想を得たハイブリッド学習による移動ロボットの測位
ヘビのような蛇行運動を行う移動ロボットの慣性センサデータから、ニューラルネットワークで移動距離を推定し、測位誤差を33%改善するフレームワークMoRPINetを提案した。
原題: Snake-Inspired Mobile Robot Positioning with Hybrid Learning ／ Aviad Etzion, Nadav Cohen, Orzion Levy 他
日本語で読む → - 論文モデル圧縮機械学習
OWLed: 外れ値重み付き層別プルーニングによる効率的な自動運転フレームワーク
外れ値特徴の分布に基づいて層ごとに異なるスパース率を割り当てるプルーニング手法を提案し、自動運転向けLLMをファインチューニングなしで圧縮して効率化した。
原題: OWLed: Outlier-weighed Layerwise Pruning for Efficient Autonomous Driving Framework ／ Jiaxi Li, Lu Yin, Xilu Wang
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
制約付き移動ホライズン推定による床反力と状態の同時推定
脚式ロボットにおいて、接触の相補性制約を組み込んだ分散型移動ホライズン推定により、床反力と機体状態を同時に高精度で推定する手法を提案した。
原題: Simultaneous Ground Reaction Force and State Estimation via Constrained Moving Horizon Estimation ／ Jiarong Kang, Xiaobin Xiong
日本語で読む → - 論文全方位深度推定画像認識
Helvipad: 全方位ステレオ深度推定のための実世界データセット
上下に配置した2台の360度カメラとLiDARで収集した4万フレームの全方位ステレオ深度推定データセットを構築し、既存手法のベンチマークと改善策を提案した。
原題: Helvipad: A Real-World Dataset for Omnidirectional Stereo Depth Estimation ／ Mehdi Zayene, Jannik Endres, Albias Havolli 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
HI-SLAM2: 高速単眼シーン再構成のための幾何認識ガウシアンSLAM
RGB入力のみで高精度な単眼シーン再構成を実現する3DガウシアンスプラッティングベースのSLAMシステム。単眼事前分布と学習ベース密SLAMを組み合わせ、ループ閉じ込み時の効率的なポーズグラフ最適化とガウシアン変形により高速かつ幾何学的に正確な再構成を可能にする。
原題: HI-SLAM2: Geometry-Aware Gaussian SLAM for Fast Monocular Scene Reconstruction ／ Wei Zhang, Qing Cheng, David Skuddis 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
協働ロボットアームを用いた両手用ハプティックディスプレイの開発
協働ロボットアームを活用し、配置構成の最適化と慣性・摩擦補償により、透明性が高く疲労の少ない両手用ハプティックディスプレイを実現した。実機・シミュレーションでの両手バイラテラル遠隔操作で有効性を示した。
原題: Development of a Collaborative Robotic Arm-based Bimanual Haptic Display ／ Joong-Ku Lee, Donghyeon Kim, Seong-Su Park 他
日本語で読む → - 論文SLAM画像認識
モーションブラー対応ガウススプラッティングSLAM
露光中のカメラ軌跡を推定してブレを補正し、NeRFや3DGSを用いたSLAMのローカライゼーションと地図再構成を高精度化した。
原題: MBA-SLAM: Motion Blur Aware Gaussian Splatting SLAM ／ Peng Wang, Lingzhe Zhao, Yin Zhang 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
ロボティクスにおける連続時間状態推定手法のサーベイ
ロボティクスにおける連続時間状態推定の研究を統一的な定式化で整理し、スプラインとガウス過程をまとめて体系的に分類した包括的サーベイ。
原題: Continuous-Time State Estimation Methods in Robotics: A Survey ／ William Talbot, Julian Nubert, Turcan Tuna 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
基盤モデルによる品質多様性解の評価を用いたタスク認識型ロボット把持
LLMと品質多様性アルゴリズムを組み合わせ、物体を意味的に分割してタスクに応じた把持をゼロショットで生成するフレームワークを提案し、YCBデータセットで有効性を示した。
原題: Task-Aware Robotic Grasping by evaluating Quality Diversity Solutions through Foundation Models ／ Aurel X. Appius, Emiland Garrabe, Francois Helenon 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ゼロショット物体中心指示追従：基盤モデルと従来型ナビゲーションの統合
因子グラフ地図上で自然言語指示をゼロショットで接地するLIFGIFを提案し、物体中心VLNデータセットOC-VLNで評価、Spotロボットでの実世界実証も行った。
原題: Zero-shot Object-Centric Instruction Following: Integrating Foundation Models with Traditional Navigation ／ Sonia Raychaudhuri, Duy Ta, Katrina Ashton 他
日本語で読む → - 論文ソフトアクチュエータロボティクス
電気駆動の相転移アクチュエータでソフトロボットを動かす
水の液-気相転移を利用した電気駆動ソフトアクチュエータを開発し、高速な応答と大きな力を実現してソフトロボットへの応用を示した。
原題: Electrically-driven phase transition actuators to power soft robot designs ／ Diogo Fonseca, Pedro Neto
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
SoGraB：ソフトグリッパー評価のための視覚的ベンチマーク手法
把持前後の点群間のDensity-Aware Chamfer距離を用いて物体変形を定量化し、ソフトグリッパーの把持品質を評価する新プロトコルを提案・検証した。
原題: SoGraB: A Visual Method for Soft Grasping Benchmarking and Evaluation ／ Benjamin G. Greenland, Josh Pinskier, Xing Wang 他
日本語で読む → - 論文安全フィルタ/強化学習ロボティクス
Q学習に基づくモデルフリー安全フィルタ
Q学習を用いて任意のタスク方策の危険な行動をフィルタリングする、モデルフリーでプラグアンドプレイな安全フィルタ学習フレームワークを提案し、シミュレーションとソフトロボットアームで有効性を検証した。
原題: Q-learning-based Model-free Safety Filter ／ Guo Ning Sue, Yogita Choudhary, Richard Desatnik 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ELEMENTAL: デモンストレーションと視覚言語モデルを活用したロボット報酬設計のための対話型学習
自然言語指示と視覚的なユーザーデモンストレーションを組み合わせ、逆強化学習と自己反省による反復フィードバックでロボットの報酬関数を設計するフレームワークを提案。
原題: ELEMENTAL: Interactive Learning from Demonstrations and Vision-Language Models for Reward Design in Robotics ／ Letian Chen, Nina Moorman, Matthew Gombolay
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 → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
形状変化の観察によるソフトロボットの低次元ひずみモデル学習とモデルベース制御への応用
画像から得られる形状変化データを用いて、ソフトロボットの動きを記述するのに必要な最小限のセグメントと関連ひずみを特定し、解釈性が高く計算効率の良い低次元物理モデルを学習する手法を提案した。
原題: Learning Low-Dimensional Strain Models of Soft Robots by Looking at the Evolution of Their Shape with Application to Model-Based Control ／ Ricardo Valadas, Maximilian Stölzle, Jingyue Liu 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
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