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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: 2024/10/26 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文強化学習機械学習2024/10/26

  遅延報酬の単純和を超えて：強化学習のための非マルコフ報酬モデリング

  遅延報酬が単純な報酬の和ではなく複雑な構造を持つ場合を扱うRLCoDe問題を提案し、非マルコフ成分の重み付き和でモデル化するCoDeTrを開発した。

  原題: Beyond Simple Sum of Delayed Rewards: Non-Markovian Reward Modeling for Reinforcement Learning ／ Yuting Tang, Xin-Qiang Cai, Jing-Cheng Pang 他

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• 論文模倣学習機械学習2024/10/17

  状態拡散とスコアマッチングによる模倣学習の新枠組み

  拡散モデルの考え方を逐次意思決定に持ち込み、状態をノイズ拡散させてスコアマッチングで専門家と学習者の状態分布の差を測る、敵対的でない安定な模倣学習手法を提案。

  原題: Diffusing States and Matching Scores: A New Framework for Imitation Learning ／ Runzhe Wu, Yiding Chen, Gokul Swamy 他

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• 論文歩行機械学習2024/10/8

  外部行動好奇心による方策行動の多様化

  模倣学習に質的多様性最適化を組み合わせ、外部批評家からの好奇心報酬で多様なロボット歩行行動を獲得する手法を提案した論文。

  原題: Diversifying Policy Behaviors with Extrinsic Behavioral Curiosity ／ Zhenglin Wan, Xingrui Yu, David Mark Bossens 他

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• 論文模倣学習機械学習2024/10/7

  観測からの拡散模倣学習

  拡散モデルを敵対的模倣学習に組み込み、状態遷移の生成と識別を同時に行うことで、行動ラベルなしのデモンストレーションからロボットの連続制御を学習する手法を提案した。

  原題: Diffusion Imitation from Observation ／ Bo-Ruei Huang, Chun-Kai Yang, Chun-Mao Lai 他

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• 論文安全強化学習機械学習2024/10/2

  絶対的状態制約付き方策最適化：高確率での状態制約満足

  強化学習において、確率的システムで状態ごとの安全制約を高い確率で満たす新しい方策探索アルゴリズムASCPOを提案し、ロボット歩行タスクで有効性を示した。

  原題: Absolute State-wise Constrained Policy Optimization: High-Probability State-wise Constraints Satisfaction ／ Weiye Zhao, Feihan Li, Yifan Sun 他

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• 論文タスク・モーション計画ロボティクス2024/10/1

  タスク・モーション計画のための計画ドメイン自動推論

  少数の実演軌道から深層学習と探索で計画ドメインを自動推論し、TAMPの手動設計依存を減らす手法を提案。

  原題: Automated Planning Domain Inference for Task and Motion Planning ／ Jinbang Huang, Allen Tao, Rozilyn Marco 他

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• 論文模倣学習機械学習2024/10/1

  WARPD: 世界モデル支援による反応型ポリシー拡散

  拡散モデルで軌道ではなくニューラルポリシーの重みを生成し、閉ループ制御を実現することで、長期的タスクや外乱に強く、推論コストを大幅に削減した手法。

  原題: WARPD: World model Assisted Reactive Policy Diffusion ／ Shashank Hegde, Satyajeet Das, Gautam Salhotra 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

  DexMimicGen：両腕巧みな操作のための模倣学習による自動データ生成

  少数の人間デモからヒューマノイドロボットの両腕巧みな操作の軌道を自動生成するシステムを提案し、60のデモから21Kのデモを生成して実機タスクに展開した。

  原題: DexMimicGen: Automated Data Generation for Bimanual Dexterous Manipulation via Imitation Learning ／ Zhenyu Jiang, Yuqi Xie, Kevin Lin 他

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• 論文空中VLNロボティクス2024/10/1

  空間表現の探索による空中視覚言語ナビゲーションにおけるLLM推論の強化

  空中VLNタスクにおいて、LLMをエージェントとして活用し、意味論的トポロジカル距離表現（STMR）を導入することで空間推論能力を高め、訓練不要のゼロショットフレームワークを実現した。

  原題: Exploring Spatial Representation to Enhance LLM Reasoning in Aerial Vision-Language Navigation ／ Yunpeng Gao, Zhigang Wang, Pengfei Han 他

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• 論文経路計画ロボティクス2024/10/1

  GSRM: 反応拡散系を用いたクエリ効率が高く準最適な経路計画のためのロードマップ構築

  Gray-Scott反応拡散系とドロネー三角形分割に基づいてロードマップを構築するGSRMを提案し、狭い通路でも頂点と辺が均等に分布し、クエリ効率が高く短い経路を生成できることを示した。

  原題: GSRM: Building Roadmaps for Query-Efficient and Near-Optimal Path Planning Using a Reaction Diffusion System ／ Christian Henkel, Marc Toussaint, Wolfgang Hönig

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• 論文自己教師あり学習ロボティクス2024/10/1

  マルチLED分類を自己教師あり学習の pretext としたロボット方位推定

  ロボットに搭載した4つのLEDの点灯状態を推定する自己教師あり学習により、視覚的なロボット検出と方位推定を実現した。

  原題: Multi-LED Classification as Pretext For Robot Heading Estimation ／ Nicholas Carlotti, Mirko Nava, Alessandro Giusti

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• 論文4D生成画像認識2024/10/1

  DynamicCity: 動的シーンからの大規模4D占有生成

  動的運転環境の大規模4D占有シーンを生成するフレームワークを提案し、HexPlane表現のVAEとDiTベース拡散モデルで高品質な生成を実現した。

  原題: DynamicCity: Large-Scale 4D Occupancy Generation from Dynamic Scenes ／ Hengwei Bian, Lingdong Kong, Haozhe Xie 他

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• 論文生体信号制御/強化学習/アシスティブロボティクス2024/10/1

  STREAMS: 生体信号によるロボット制御を支援するマルチモーダルAIフレームワーク

  生体信号を用いたロボットアーム制御において、深層強化学習と自己学習機構を組み合わせ、ノイズの多い入力から滑らかな軌道を生成する支援フレームワークを提案。シミュレーションと実機実験で成功率とユーザー満足度を大幅に改善した。

  原題: STREAMS: An Assistive Multimodal AI Framework for Empowering Biosignal Based Robotic Controls ／ Ali Rabiee, Sima Ghafoori, Xiangyu Bai 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

  不確実性を考慮した模倣学習による文脈適応型ロボットマニピュレーション

  模倣学習と不確実性推定を組み合わせ、環境に応じて適応する頑健な操作ポリシーを生成するフレームワークを提案し、実機で検証した。

  原題: A context-adaptive policy framework for robust and reactive robotic manipulation via uncertainty-aware imitation learning ／ Tim R. Winter, Leonard Klüpfel, Ashok M. Sundaram 他

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• 論文軌道予測ロボティクス2024/10/1

  注意を制御せよ：自動運転における堅牢な軌道予測のための因果的注意ゲーティング

  自動運転の軌道予測において、非因果的なエージェントからの摂動に頑健にするため、因果発見ネットワークと因果的注意ゲーティングを組み合わせたモデルCRiTICを提案し、最大54%の堅牢性向上と29%のドメイン汎化性能向上を達成した。

  原題: Curb Your Attention: Causal Attention Gating for Robust Trajectory Prediction in Autonomous Driving ／ Ehsan Ahmadi, Ray Mercurius, Soheil Alizadeh 他

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• 論文マルチモーダル対話ロボティクス2024/10/1

  談話一貫性に基づく能動学習型マルチモーダル安全対話システム

  家庭内の危険物など安全上重要な状況で、ロボットが視覚情報と対話を統合して適切に介入するためのマルチモーダル対話システムを提案し、能動学習で訓練して実機実験で有効性を示した。

  原題: Coherence-Driven Multimodal Safety Dialogue with Active Learning for Embodied Agents ／ Sabit Hassan, Hye-Young Chung, Xiang Zhi Tan 他

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• 論文マルチエージェント/交通制御AI2024/10/1

  CoMAL: 混合交通における協調型マルチエージェント大規模言語モデル

  自動運転車同士が大規模言語モデルを用いて協調し、議論・役割分担を通じて混合交通の流れを最適化するフレームワークCoMALを提案した。

  原題: CoMAL: Collaborative Multi-Agent Large Language Models for Mixed-Autonomy Traffic ／ Huaiyuan Yao, Longchao Da, Vishnu Nandam 他

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• 論文群制御eess.SP2024/10/1

  リー群を用いたマニフォールドセンサフュージョンによる空中磁気探査のための視覚協調測位法

  GNSSが使えない環境での複数UAVによる空中磁気探査に向け、視覚処理とリー群上のマニフォールドセンサフュージョンを組み合わせた協調測位手法を提案し、実飛行実験でセンチメートル級の精度を実証した。

  原題: A Visual Cooperative Localization Method for Airborne Magnetic Surveying Based on a Manifold Sensor Fusion Algorithm Using Lie Groups ／ Liang Liu, Xiao Hu, Wei Jiang 他

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• 論文自動運転ロボティクス2024/10/1

  LLM4AD：自動運転のための大規模言語モデル — 概念・レビュー・ベンチマーク・実験・将来動向

  自動運転に大規模言語モデルを応用するLLM4ADの概念を提唱し、既存研究のレビュー、ベンチマーク構築、実車実験を通じて、その可能性と課題を包括的に整理した論文。

  原題: LLM4AD: Large Language Models for Autonomous Driving -- Concept, Review, Benchmark, Experiments, and Future Trends ／ Can Cui, Yunsheng Ma, Sung-Yeon Park 他

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• 論文農業ロボットロボティクス2024/10/1

  農業ロボットのエネルギー消費をより深く理解するために

  自動化された農業トラクターの一年間の作業データを分析し、速度・作業種別とエネルギー消費の間に単純ではない相関があることを明らかにした。

  原題: Toward a Better Understanding of Robot Energy Consumption in Agroecological Applications ／ Alexis Bras, Alix Montanaro, Cyrille Pierre 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/10/1

  X-Mobility：世界モデリングによるエンドツーエンドの汎化可能なナビゲーション

  潜在状態空間を持つ自己回帰的な世界モデルと多頭デコーダを組み合わせ、行動方策と分離して学習することで、未知環境でも汎化するナビゲーションモデルを実現した。

  原題: X-MOBILITY: End-To-End Generalizable Navigation via World Modeling ／ Wei Liu, Huihua Zhao, Chenran Li 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/10/1

  数は力：未知環境における群ロボットナビゲーションのための原始アルゴリズム

  未知環境を群ロボットの数と簡単な局所ルールだけでナビゲートする手法を提案し、数理検証・シミュレーション・実機実験で有効性を示した。

  原題: Power in Numbers: Primitive Algorithm for Swarm Robot Navigation in Unknown Environments ／ Yusuke Tsunoda, Shoken Otsuka, Kazuki Ito 他

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• 論文制御/MPCロボティクス2024/10/1

  ガウス過程と能動探索を用いた限界ドリフト旋回の学習制御

  ガウス過程回帰で車両モデルの誤差を補正し、MPCと能動探索を組み合わせてドリフト旋回の軌道追従精度を高める手法を提案し、シミュレーションとRCカーで検証した。

  原題: Learning to Drift in Extreme Turning with Active Exploration and Gaussian Process Based MPC ／ Guoqiang Wu, Cheng Hu, Wangjia Weng 他

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• 論文MPCロボティクス2024/10/1

  Transformerベースのモデル予測制御：系列モデリングによる軌道最適化

  Transformerで非凸軌道最適化の初期解を予測し、MPCの収束と計算時間を大幅に改善する枠組みを提案した。

  原題: Transformer-based Model Predictive Control: Trajectory Optimization via Sequence Modeling ／ Davide Celestini, Daniele Gammelli, Tommaso Guffanti 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/10/1

  ロボット群行動の実現に向けたエージェントベースエミュレーション

  実世界実験と軽量シミュレーションを統合するRSRSプロセスにより、単純なロボット群の自己組織化行動を再現・発見するエージェントベースのエミュレーション手法を提案した。

  原題: Agent-Based Emulation for Deploying Robot Swarm Behaviors ／ Ricardo Vega, Kevin Zhu, Connor Mattson 他

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• 論文VLAロボティクス2024/10/1

  イベントストリームと深層強化学習によるUAVのエンドツーエンド追跡

  イベントカメラの生データを深層強化学習で直接UAVの制御指令に変換し、高速移動や照明変化に強いエンドツーエンドの追跡手法を提案した。

  原題: Leveraging Event Streams with Deep Reinforcement Learning for End-to-End UAV Tracking ／ Ala Souissi, Hajer Fradi, Panagiotis Papadakis

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/10/1

  PACER: 選好条件付き全地形コストマップ生成

  鳥瞰図画像とユーザーの選好コンテキストを入力として、その選好に沿ったコストマップを生成する機械学習手法を提案し、新しい地形への適応と汎化性能を示した。

  原題: PACER: Preference-conditioned All-terrain Costmap Generation ／ Luisa Mao, Garrett Warnell, Peter Stone 他

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• 論文触覚ロボティクス2024/10/1

  適応的圧縮触覚サブサンプリング：スケーラブルなロボットスキンにおける高時空間分解能の実現

  触覚センサアレイの読み出しを適応的に間引き・スパース復元することで、1024画素で最大1000Hzの高速サンプリングを実現し、高速物体分類や跳弾角度推定、触覚フィードバック制御などを可能にした。

  原題: Adaptive Compressive Tactile Subsampling: Enabling High Spatiotemporal Resolution in Scalable Robotic Skin ／ Ariel Slepyan, Dian Li, Hongjun Cai 他

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• 論文医療ロボティクスロボティクス2024/10/1

  心不整脈治療のための磁気ボールチェーンロボット

  球状永久磁石のチェーンからなる磁気アブレーションカテーテルと、回転する2つの永久磁石を備えた駆動システムを開発し、心臓アブレーションの到達性と組織焼灼性能を実験的に検証した。

  原題: Magnetic Ball Chain Robots for Cardiac Arrhythmia Treatment ／ Giovanni Pittiglio, Fabio Leuenberger, Margherita Mencattelli 他

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• 論文歩行者予測ロボティクス2024/10/1

  都市自動運転のための歩行者運動予測評価

  歩行者運動予測の最先端手法を自動運転フレームワークAutoware Miniに統合し、エストニア・タルトゥの実都市環境で実験して、従来の予測評価指標の有効性を検証した。

  原題: Pedestrian motion prediction evaluation for urban autonomous driving ／ Dmytro Zabolotnii, Yar Muhammad, Naveed Muhammad

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