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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
📖 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 →- 論文移動操作ロボティクス
ロバストなマルチコンタクト移動操作のための誘導強化学習
タスク非依存のMDPと適応的位相ダイナミクスを用い、1回の実演から強化学習でドア開けや重い食洗機の操作などのマルチコンタクト移動操作を学習し、実機に転移した。
原題: Guided Reinforcement Learning for Robust Multi-Contact Loco-Manipulation ／ Jean-Pierre Sleiman, Mayank Mittal, Marco Hutter
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
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
日本語で読む → - 論文3Dガウシアンスプラッティング/能動視点選択ロボティクス
Next Best Sense: FisherRFで3Dガウシアンスプラッティングの視覚と触覚を誘導
3Dガウシアンスプラッティングを用いたロボットマニピュレータのための能動的な次善視点・触覚選択フレームワークを提案し、SAM2による深度整合とFisherRF拡張で少数視点での性能を向上させた。
原題: Next Best Sense: Guiding Vision and Touch with FisherRF for 3D Gaussian Splatting ／ Matthew Strong, Boshu Lei, Aiden Swann 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
DyPNIPP: 環境動態を予測するRLベースのロバストな情報経路計画
時空間的に変化する環境での情報経路計画(IPP)のため、ドメインランダム化と動態予測モデルを組み合わせた強化学習フレームワークを提案し、山火事環境での実験でロバスト性と性能の向上を示した。
原題: DyPNIPP: Predicting Environment Dynamics for RL-based Robust Informative Path Planning ／ Srujan Deolasee, Siva Kailas, Wenhao Luo 他
日本語で読む → - 論文ロボティクス意味論ロボティクス
ロボティクスにおける意味論：環境データから人間行動の慣習は得られない
ロボティクスでいう「意味論」は環境データから抽出できるものではなく、人間行動の慣習に基づくデータであると論じ、特にアフォーダンスが物理理解と超知能を要する問題であることを明らかにした。
原題: Semantics in Robotics: Environmental Data Can't Yield Conventions of Human Behaviour ／ Jamie Milton Freestone
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
L-VITeX：地形探索のための軽量視覚直感システム
リソース制約のあるロボットや群ロボット向けに、tinyMLで地形の注目領域を高速・省メモリで検出する軽量視覚システムを提案し、山岳・水中・火星表面などで評価した。
原題: L-VITeX: Light-weight Visual Intuition for Terrain Exploration ／ Antar Mazumder, Zarin Anjum Madhiha
日本語で読む → - 論文パーソナライゼーションロボティクス
疎なユーザーフィードバックによるロボット行動のパーソナライズ
ユーザーの少量のフィードバックから、家庭内の多様なタスクにおける好みの支援方法を予測し、ロボットの行動をカスタマイズする枠組みTAACoを提案した。
原題: Robot Behavior Personalization from Sparse User Feedback ／ Maithili Patel, Sonia Chernova
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
開かれたパラメトリックハンド設計による過去と未来の形態を備えた身体性マニピュレーション
カスタマイズ可能なオープンなパラメトリックハンド設計を提案し、人間・双拇指・アイアイの3種のハンドを製作して操作能力の違いと創発的行動を評価した。
原題: Embodied Manipulation with Past and Future Morphologies through an Open Parametric Hand Design ／ Kieran Gilday, Chapa Sirithunge, Fumiya Iida 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
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
日本語で読む → - 論文群制御AI
巡回警備ゲーム：攻撃のタイミング・場所・持続時間に自由度を持つ敵対者への防御
攻撃者がタイミング・場所・持続時間を自由に選べる状況でのロボット巡回警備をスタッケルベルクゲームとして定式化し、最適な巡回スケジュールを求めるアルゴリズムを提案した。
原題: Patrol Security Game: Defending Against Adversary with Freedom in Attack Timing, Location, and Duration ／ Hao-Tsung Yang, Ting-Kai Weng, Ting-Yu Chang 他
日本語で読む → - 論文点群セグメンテーション画像認識
局所特徴と距離画像を活用した小規模データでのリアルタイム点群セマンティックセグメンテーション
3次元表現から局所特徴を捉えつつ距離画像表現を組み合わせ、GPUベースのKDTreeで高速化した点群セマンティックセグメンテーション手法を提案し、小規模データ設定でもリアルタイム性能と競争力を示した。
原題: Exploiting Local Features and Range Images for Small Data Real-Time Point Cloud Semantic Segmentation ／ Daniel Fusaro, Simone Mosco, Emanuele Menegatti 他
日本語で読む → - 論文3D再構成/イベントカメラ画像認識
E-3DGS: 露光イベントと動きイベントを活用したガウシアンスプラッティング
露光調整デバイスを組み込み、イベントカメラで露光イベントと動きイベントを取得し、3Dガウシアンスプラッティングによる高品質・高速・バランス型の3D再構成を実現した研究。
原題: E-3DGS: Gaussian Splatting with Exposure and Motion Events ／ Xiaoting Yin, Hao Shi, Yuhan Bao 他
日本語で読む → - 論文アフォーダンス理解ロボティクス
PAVLM：視覚言語モデルによる点群のアフォーダンス理解の高度化
大規模言語モデルの知識を活用し、点群データから3D物体の操作可能領域（アフォーダンス）を高精度に理解するフレームワークPAVLMを提案。
原題: PAVLM: Advancing Point Cloud based Affordance Understanding Via Vision-Language Model ／ Shang-Ching Liu, Van Nhiem Tran, Wenkai Chen 他
日本語で読む → - 論文SLAM/バンドル調整ロボティクス
グラフ最適性を考慮した確率的LiDARバンドル調整と漸進的空間平滑化
LiDARバンドル調整を高精度・高効率・大規模化するため、多項式平滑化カーネルによる特徴対応とグラフ最適性に基づく確率的クラスタリング・周辺化を組み合わせたPSS-GOSOを提案した。
原題: Graph Optimality-Aware Stochastic LiDAR Bundle Adjustment with Progressive Spatial Smoothing ／ Jianping Li, Thien-Minh Nguyen, Muqing Cao 他
日本語で読む → - 論文シーン表現/軌道生成ロボティクス
SplaTraj: セマンティックGaussian Splattingによるカメラ軌道生成
言語指示に基づき、Gaussian Splattingで再構成した環境内を映える形で巡るカメラ軌道を連続時間最適化で生成するフレームワーク。
原題: SplaTraj: Camera Trajectory Generation with Semantic Gaussian Splatting ／ Xinyi Liu, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
SkillMimicGen: スキル学習と展開を効率化する自動デモ生成
少数の人間デモをスキルに分割・適応・連結して大量のデモを自動生成し、ハイブリッドスキルポリシーで長期的タスクの模倣学習と実機転移を実現する。
原題: SkillMimicGen: Automated Demonstration Generation for Efficient Skill Learning and Deployment ／ Caelan Garrett, Ajay Mandlekar, Bowen Wen 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
散らかして逃げ切れ：円配置を伴う巡回セールスマン問題
訪問した各地点の隣に円形障害物を置く制約下で、有効な閉路が存在する最大半径と最小巡回コストを求める問題(TSP-CP)を定式化し、Dubins車両版や自己消去グラフ上のTSPを含む新解法を提案した。
原題: Making a Complete Mess and Getting Away with it: Traveling Salesperson Problems with Circle Placement Variants ／ David Woller, Masoumeh Mansouri, Miroslav Kulich
日本語で読む → - 論文VLA自然言語
対話によるコード生成：自動運転車テスト用シナリオ生成のための対話システム設計事例
自動運転車のシミュレーションテスト用に、自然言語でシナリオを生成する対話システムを設計。対話が成功に重要で、成功率が4.5倍向上することを示した。
原題: Conversational Code Generation: a Case Study of Designing a Dialogue System for Generating Driving Scenarios for Testing Autonomous Vehicles ／ Rimvydas Rubavicius, Antonio Valerio Miceli-Barone, Alex Lascarides 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
REPeat: ロボット支援食事における軟食の事前把持のためのReal2Sim2Realアプローチ
軟らかい食品をロボットが掬いやすいよう、押す・切る・ひっくり返すなどの事前動作をシミュレーションで探索し、成功率が上がれば実機で実行するReal2Sim2Real手法を提案。15皿・10種の食品で把持成功率が平均27%向上した。
原題: REPeat: A Real2Sim2Real Approach for Pre-acquisition of Soft Food Items in Robot-assisted Feeding ／ Nayoung Ha, Ruolin Ye, Ziang Liu 他
日本語で読む → - 論文マッピングロボティクス
自律走行車のためのニューラルセマンティックマップ学習
複数車両から集めた局所サブマップを、シーン特化型のニューラルSDFで統合し、走行可能領域や車線、障害物などを含む高精度な3Dメッシュ地図を生成する手法を提案した。
原題: Neural Semantic Map-Learning for Autonomous Vehicles ／ Markus Herb, Nassir Navab, Federico Tombari
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
模倣学習のタスク実行速度を向上させる先行的時間アンサンブル
模倣学習に時間アンサンブルを導入し、将来の行動を先行的に実行することで、追加計算なしでタスク実行速度を最大3倍に高速化した。
原題: Proleptic Temporal Ensemble for Improving the Speed of Robot Tasks Generated by Imitation Learning ／ Hyeonjun Park, Daegyu Lim, Seungyeon Kim 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
ハイブリッド系のための最適推定：Hybrid Iterative Linear Quadratic Estimation
跳躍行列を用いてハイブリッド遷移を介した勾配計算を行い、ハイブリッド力学系のオフライン状態推定を最適化する手法を提案し、ASLIPホッパーで推定誤差を最大63.55%削減した。
原題: Hybrid Iterative Linear Quadratic Estimation: Optimal Estimation for Hybrid Systems ／ J. Joe Payne, James Zhu, Nathan J. Kong 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
D(R,O) Grasp：ロボットと物体の相互作用を統一的に表現するクロスエンボディメント巧みな把持
ロボットハンドの記述と物体の点群を入力とし、様々なハンドと物体形状に対応する安定した把持を高速に予測するフレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を示した。
原題: $\mathcal{D(R,O)}$ Grasp: A Unified Representation of Robot and Object Interaction for Cross-Embodiment Dexterous Grasping ／ Zhenyu Wei, Zhixuan Xu, Jingxiang Guo 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
マルチレベル整列表現に基づくオープンボキャブラリマニピュレーションのタスク成功予測
指示文と操作前後の視点画像から、卓上マニピュレーションの成否を予測する手法を提案。局所画像情報・言語整列特徴・言語構造化特徴を統合したマルチレベル表現で、MLLMを上回る精度を達成した。
原題: Task Success Prediction for Open-Vocabulary Manipulation Based on Multi-Level Aligned Representations ／ Miyu Goko, Motonari Kambara, Daichi Saito 他
日本語で読む → - 論文多脚ロボットロボティクス
体幹のうねり波を変調させる多脚長尺ロボットの操舵
ムカデ型多脚ロボットの旋回を、体幹の進行波2つの重ね合わせで実現し、理論予測とロボット実験で検証した。
原題: Steering Elongate Multi-legged Robots By Modulating Body Undulation Waves ／ Esteban Flores, Baxi Chong, Daniel Soto 他
日本語で読む → - 論文触覚HCI
機械学習を活用した伸縮性スマートテキスタイルグローブによる複雑な手の動きと物体操作の計測
伸縮性のあるスマートグローブに螺旋状のセンサ糸と慣性計測装置を組み込み、機械学習を用いて手指の関節角度を高精度に推定し、物体操作や手話ジェスチャー認識を実現した研究。
原題: Capturing complex hand movements and object interactions using machine learning-powered stretchable smart textile gloves ／ Arvin Tashakori, Zenan Jiang, Amir Servati 他
日本語で読む → - 論文SLAM/セマンティックセグメンテーションロボティクス
Visual SLAMとセマンティックセグメンテーションを用いた高速な平均放射温度マッピングフレームワーク
Visual SLAMとGrounded SAMによるセマンティックセグメンテーションを組み合わせ、表面温度情報を付加した3Dサーモ点群から室内の平均放射温度分布を高速に推定・マッピングするフレームワークを提案した。
原題: An Expeditious Spatial Mean Radiant Temperature Mapping Framework using Visual SLAM and Semantic Segmentation ／ Wei Liang, Yiting Zhang, Ji Zhang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
HE-Nav: 複雑環境における空中・地上ロボット向け高性能・高効率ナビゲーションシステム
軽量な意味シーン補完ネットワークとエネルギー効率の良いキノダイナミックA*探索を組み合わせ、密集環境で空中・地上ロボットのリアルタイム障害物予測と省エネ経路計画を実現した。
原題: HE-Nav: A High-Performance and Efficient Navigation System for Aerial-Ground Robots in Cluttered Environments ／ Junming Wang, Zekai Sun, Xiuxian Guan 他
日本語で読む → - 論文安全強化学習/制御ロボティクス
外乱下でのマルチコプタ衝突回避追従のための安全強化学習フィルタ
外乱がある環境でマルチコプタが衝突せずに軌道追従できるよう、ロバスト制御バリア関数と二次計画法を組み合わせた安全フィルタを強化学習に導入した研究。
原題: Safe Reinforcement Learning Filter for Multicopter Collision-Free Tracking under disturbances ／ Qihan Qi, Xinsong Yang, Gang Xia
日本語で読む → - 論文軌道計画math.OC
6自由度システムのための連続時間視線制約付き軌道計画
ロボット移動中に重要点への視線（LoS）を常に維持する軌道計画手法を提案し、既存手法より視線違反と計算時間を大幅に削減した。
原題: Continuous-Time Line-of-Sight Constrained Trajectory Planning for 6-Degree of Freedom Systems ／ Christopher R. Hayner, John M. Carson, Behçet Açıkmeşe 他
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