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最新論文: 2024/9/1 / arXivを3時間ごとに自動収集
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LLMによるロボットマニピュレーションのためのビヘイビアツリー自動拡張
大規模言語モデルを活用し、計画・実行中のエラーを解決しながらビヘイビアツリーを動的に拡張・構成する手法を提案し、多様なタスクと失敗への対応とポリシーの恒久的な更新を実現した。
原題: Automatic Behavior Tree Expansion with LLMs for Robotic Manipulation / Jonathan Styrud, Matteo Iovino, Mikael Norrlöf 他
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IMRL:視覚・物理・時間・幾何表現を統合した食事取得の強化
視覚・物理・時間・幾何の多次元表現を統合し、模倣学習によるロボットの食事取得を多様な食品や未知の食品にも適応できるよう頑健化した手法を提案。
原題: IMRL: Integrating Visual, Physical, Temporal, and Geometric Representations for Enhanced Food Acquisition / Rui Liu, Zahiruddin Mahammad, Amisha Bhaskar 他
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ロボットマニピュレーション方策のためのオンライン安全補正に向けて
強化学習によるロボット制御方策の動作を、逆運動学二次計画法(iKinQP)で実行時に補正し、学習時にない新たな障害物があっても衝突を完全に回避するハイブリッド手法を提案した。
原題: Towards Online Safety Corrections for Robotic Manipulation Policies / Ariana Spalter, Mark Roberts, Laura M. Hiatt
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縫い目情報を活用したTシャツ展開戦略
縫い目を手がかりに把持点を選び、実データで学習してTシャツを把持・展開するロボット戦略を提案。
原題: SIS: Seam-Informed Strategy for T-shirt Unfolding / Xuzhao Huang, Akira Seino, Fuyuki Tokuda 他
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産業環境向け移動マニピュレータロボットの技術報告
RoboCup 2024向けに開発された、メカナム4輪と5自由度アームを備えた産業用移動マニピュレータロボットの設計とSLAM・経路計画・物体検出などのソフトウェア構成を報告した論文。
原題: Technical Report of Mobile Manipulator Robot for Industrial Environments / Erfan Amoozad Khalili, Kiarash Ghasemzadeh, Hossein Gohari 他
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LEMMo-Plan: マルチモーダル実演からのLLM強化学習による接触の多い逐次マニピュレーション計画
人間の実演から触覚・力覚情報も取り込み、LLMが接触の多い逐次操作タスクの計画を生成できるようにするインコンテキスト学習フレームワークを提案した。
原題: LEMMo-Plan: LLM-Enhanced Learning from Multi-Modal Demonstration for Planning Sequential Contact-Rich Manipulation Tasks / Kejia Chen, Zheng Shen, Yue Zhang 他
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GraspSplats: 3D特徴スプラッティングによる効率的なマニピュレーション
ガウススプラッティングと深度教師あり学習を用いて60秒未満で高品質な3Dシーン表現を構築し、VLMと組み合わせてロボットのゼロショット把持や動的物体操作を実現する手法を提案。
原題: GraspSplats: Efficient Manipulation with 3D Feature Splatting / Mazeyu Ji, Ri-Zhao Qiu, Xueyan Zou 他
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実環境における把持不能物体の双腕非把持マニピュレーションによるピッキング
吸着グリッパとパラレルジョーグリッパを備えた双腕移動マニピュレータが、非把持操作を活用して通常把持できない大型・重量・不規則形状の物体を棚から取り出す手法を提案し、実店舗で高い成功率を達成した。
原題: In the Wild Ungraspable Object Picking with Bimanual Nonprehensile Manipulation / Albert Wu, Dan Kruse
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KinScene: 関節物体を含むシーンのモデルベース移動マニピュレーション
移動マニピュレータが屋内シーンを自律探索し、関節物体の運動モデルを構築して、長期的な操作タスクを計画・実行するフルスタック手法を提案。
原題: KinScene: Model-Based Mobile Manipulation of Articulated Scenes / Cheng-Chun Hsu, Ben Abbatematteo, Zhenyu Jiang 他
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姿勢不確かさ下のマニピュレーションのためのPOMDPに基づく階層的計画フレームワーク
接触信号を用いて物体の位置・姿勢の不確かさを減らしながら操作するため、粗い3Dボリューム表現と粒子表現を組み合わせた階層的POMDP計画手法を提案し、プラグ挿入タスクで有効性を示した。
原題: A POMDP-based hierarchical planning framework for manipulation under pose uncertainty / Muhammad Suhail Saleem, Rishi Veerapaneni, Maxim Likhachev
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障害物回避を伴う知覚的ペディピュレーション
脚ロボットの足で操作を行うペディピュレーションにおいて、強化学習により静的・動的障害物を回避しながら足先位置指令に追従する全身制御方策を学習し、ANYmal四脚ロボットで実機検証した。
原題: Perceptive Pedipulation with Local Obstacle Avoidance / Jonas Stolle, Philip Arm, Mayank Mittal 他
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ピックアンドプレイス作業のシーン理解:初期と最終シーン間の変化の分析
初期と最終の画像から物体を検出し、ピックアンドプレイス作業を検出する手法を提案。幾何学的手法とCNNベースの手法を比較し、CNNが優れることを示した。
原題: Scene Understanding in Pick-and-Place Tasks: Analyzing Transformations Between Initial and Final Scenes / Seraj Ghasemi, Hamed Hosseini, MohammadHossein Koosheshi 他
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OptiGrasp: RGB画像のみを用いた倉庫ピッキングロボット向けの最適化された把持姿勢検出
深度センサに頼らずRGB画像と基盤モデルだけで吸着把持の姿勢を予測し、合成データのみで学習しながら実機で82.3%の成功率を達成した。
原題: OptiGrasp: Optimized Grasp Pose Detection Using RGB Images for Warehouse Picking Robots / Soofiyan Atar, Yi Li, Markus Grotz 他
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適応制御に基づく摩擦推定によるロボットマニピュレータの軌道追従制御
非線形な静止摩擦現象を捉える線形パラメータ化摩擦モデルを提案し、バックステッピングに基づく適応制御摩擦推定器とロバスト推定のための励起生成アルゴリズムを開発、KUKA iiwa 14での軌道追従実験で有効性を示した。
原題: Adaptive Control based Friction Estimation for Tracking Control of Robot Manipulators / Junning Huang, Davide Tateo, Puze Liu 他
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公称限界を超えるペイロード操作に向けて:マルチスキルロボットマニピュレーションのための逆動力学解析
Franka Emika Pandaロボットの実測解析により、公称ペイロード限界の2倍以上を扱えることを示し、把持以外の動作プリミティブを組み合わせることで超過ペイロード操作の成功率を高められる可能性を示した。
原題: Towards Super-Nominal Payload Handling: Inverse Dynamics Analysis for Multi-Skill Robotic Manipulation / Anuj Pasricha, Alessandro Roncone
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Haptic-ACT: 没入型VRによる人間の直感と柔軟なロボットマニピュレーションの橋渡し
没入型VRテレオペレーションで実演データを収集し、触覚フィードバックを活用した模倣学習フレームワークHaptic-ACTを提案。柔軟なマニピュレーションを実現する。
原題: Haptic-ACT: Bridging Human Intuition with Compliant Robotic Manipulation via Immersive VR / Kelin Li, Shubham M Wagh, Nitish Sharma 他
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言語誘導型物体グラウンディングとロボット把持のためのパラメータ効率チューニングフレームワーク
CLIPベースのマルチモーダルパラメータ効率チューニングにより、言語指示に基づく物体のセグメンテーション、把持合成、把持アフォーダンス予測を実現するフレームワークを提案。
原題: A Parameter-Efficient Tuning Framework for Language-guided Object Grounding and Robot Grasping / Houjian Yu, Mingen Li, Alireza Rezazadeh 他
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能動視覚こそが全てかもしれない:双腕ロボットマニピュレーションにおける能動視覚の探求
模倣学習に能動視覚を導入し、ロボットが人間の実演からカメラ視点を動的に変える方策を学習する双腕テレオペレーションシステムAV-ALOHAを提案し、実世界とシミュレーションで有効性を検証した。
原題: Active Vision Might Be All You Need: Exploring Active Vision in Bimanual Robotic Manipulation / Ian Chuang, Andrew Lee, Dechen Gao 他
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SPIBOT: ドローン係留型移動グリッパによる動的環境での堅牢な空中物体回収
ドローンからテザーで吊り下げた6脚移動グリッパSPIBOTを提案し、強風や動く船上でも1kgの対象物を安定して把持・回収できることを実証した。
原題: SPIBOT: A Drone-Tethered Mobile Gripper for Robust Aerial Object Retrieval in Dynamic Environments / Gyuree Kang, Ozan Güneş, Seungwook Lee 他
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CushionCatch:最適化と学習を組み合わせた移動マニピュレータの柔軟なキャッチング機構
移動マニピュレータが飛来する物体を柔軟に受け止めるため、最適化と学習を組み合わせたフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率と衝撃トルクの低減を達成した。
原題: CushionCatch: A Compliant Catching Mechanism for Mobile Manipulators via Combined Optimization and Learning / Bingjie Chen, Keyu Fan, Qi Yang 他
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生成期待を用いた閉ループ視覚運動制御によるロボットマニピュレーション
テキスト条件付き動画拡散モデルで視覚計画を生成し、誤差を定量化する埋め込み空間とフィードバック制御器を組み合わせて、長期的なロボット操作を閉ループで適応制御するフレームワークCLOVERを提案した。
原題: Closed-Loop Visuomotor Control with Generative Expectation for Robotic Manipulation / Qingwen Bu, Jia Zeng, Li Chen 他
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移動マニピュレータの衝突回避のための安全で迅速な全身制御
移動マニピュレータの動的障害物回避のため、適応的循環不等式(ACI)をCBF-QPに組み込み、自己衝突回避も統合した全身制御手法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Safe Expeditious Whole-Body Control of Mobile Manipulators for Collision Avoidance / Bingjie Chen, Yancong Wei, Rihao Liu 他
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道具を操る多指ロボットハンド設計のための基礎ポーズ選択メカニズム
道具を操るための基礎ポーズ(FP)を仮説として、FPに到達できるハンドは道具を操れるとし、サンプリングベースの多目的最適化で多様なハンド設計を生成・評価した。
原題: The Foundational Pose as a Selection Mechanism for the Design of Tool-Wielding Multi-Finger Robotic Hands / Sunyu Wang, Jean Oh, Nancy S. Pollard
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掴めたものだけを正解に:把持姿勢を検証に用いた姿勢推定の自己教師ありファインチューニング用データエンジン
ゼロショット姿勢推定と把持時のハンド内姿勢推定を組み合わせ、人手ラベルなしで姿勢推定モデルを自己教師ありでファインチューニングする手法を提案し、ビンピッキングで有効性を示した。
原題: Good Grasps Only: A data engine for self-supervised fine-tuning of pose estimation using grasp poses for verification / Frederik Hagelskjær
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XMoP: ゼロショット異機種間ニューラル動作計画のための全身制御ポリシー
300万以上のシミュレーションロボットで訓練した全身制御ポリシーにより、未知のマニピュレータへゼロショットで動作計画を転移する手法を提案。
原題: XMoP: Whole-Body Control Policy for Zero-shot Cross-Embodiment Neural Motion Planning / Prabin Kumar Rath, Nakul Gopalan
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拡散ポリシーを用いた視点選択とマニピュレーションの同時学習のための能動的知覚の最適化
拡散ポリシーと新たなルックアット逆運動学ソルバを組み合わせ、動的な視点制御とマニピュレーションを同時に学習するフレームワークを提案し、従来手法より高性能かつ高効率であることを示した。
原題: Optimizing Active Perception for Learning Simultaneous Viewpoint Selection and Manipulation with Diffusion Policy / Xiatao Sun, Francis Fan, Yinxing Chen 他
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文脈ベースメタ強化学習によるロバストで適応的なペグ挿入組立タスク
ロボットの順運動学と未校正カメラ、力覚センサを活用し、文脈ベースメタ強化学習でペグ挿入組立タスクのサンプル効率と実環境適応性能を向上させた研究。
原題: Context-Based Meta Reinforcement Learning for Robust and Adaptable Peg-in-Hole Assembly Tasks / Ahmed Shokry, Walid Gomaa, Tobias Zaenker 他
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ゼロショット新規視点合成による視点不変な方策学習
単一画像から新規視点を合成するモデルをデータ拡張に用い、単一視点の実演データから視点に頑健な操作方策を学習する手法を提案し、実機・シミュレーションで有効性を示した。
原題: View-Invariant Policy Learning via Zero-Shot Novel View Synthesis / Stephen Tian, Blake Wulfe, Kyle Sargent 他
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フローマッチングを用いたアフォーダンスベースのロボットマニピュレーション
視覚モデルにプロンプトチューニングを適用してアフォーダンスを予測し、フローマッチングでロボットの行動軌跡を学習する枠組みを提案。日常生活タスクの実世界データセットで評価した。
原題: Affordance-based Robot Manipulation with Flow Matching / Fan Zhang, Michael Gienger
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オンボード知覚のみで自律飛行マニピュレーションを実現するオープンソース軟体ロボットプラットフォーム
外部の知覚システムに頼らず、機体に搭載したセンサのみで屋内・屋外を問わず自律的に物体を把持できる空中マニピュレーション用の軟体ロボットプラットフォームを開発し、ROS 2ソフトウェアとハードウェア設計をオープンソース化した。
原題: An Open-Source Soft Robotic Platform for Autonomous Aerial Manipulation in the Wild / Erik Bauer, Marc Blöchlinger, Pascal Strauch 他
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