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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 →- 論文群制御ロボティクス
マルチロボット自律探査のための階層型計画フレームワークの強化
フロンティア探索の効率性と深層強化学習の先見性を組み合わせた3層構造の計画フレームワークを提案し、マルチロボットによる環境探査の性能を向上させた。
原題: An Enhanced Hierarchical Planning Framework for Multi-Robot Autonomous Exploration ／ Gengyuan Cai, Luosong Guo, Xiangmao Chang
日本語で読む → - 論文筋骨格シミュレーションロボティクス
靭帯を含む肩複合体の筋骨格シミュレーション構築とモデル予測制御による検証
靭帯配置まで再現した肩複合体の筋骨格シミュレータを構築し、モデル予測制御で靭帯が関節安定化に寄与することを確認した。
原題: Construction of Musculoskeletal Simulation for Shoulder Complex with Ligaments and Its Validation via Model Predictive Control ／ Yuta Sahara, Akihiro Miki, Yoshimoto Ribayashi 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
柔軟な動作を実現する腰部回旋機構を備えた堅牢な四足歩行ロボット
オープンソース四足ロボットsolo8に腰部の自由度を追加したsolo9を開発し、GAILに基づく全身制御で様々な歩容での旋回や不整地適応を実現した。
原題: A Robust Quadruped Robot with Twisting Waist for Flexible Motions ／ Quancheng Qian, Xiaoyi Wei, Zonghao Zhang 他
日本語で読む → - 論文歩行者予測ロボティクス
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
日本語で読む → - 論文自律着陸ロボティクス
セマンティックセグメンテーションを用いた都市環境における自律着陸のリスク評価
SegFormerで都市環境の画像をセグメンテーションし、クラスごとにリスクを割り当てることで、UAVの緊急着陸先をリアルタイムに安全評価する手法を提案した。
原題: Risk Assessment for Autonomous Landing in Urban Environments using Semantic Segmentation ／ Jesús Alejandro Loera-Ponce, Diego A. Mercado-Ravell, Israel Becerra-Durán 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
Sim-to-Realギャップの克服：探索方策の学習による実世界強化学習の効率化
シミュレータで直接方策を学習するのではなく、探索方策を学習して実世界に転移することで、サンプル効率を指数関数的に改善できることを理論と実験で示した。
原題: Overcoming the Sim-to-Real Gap: Leveraging Simulation to Learn to Explore for Real-World RL ／ Andrew Wagenmaker, Kevin Huang, Liyiming Ke 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
拡散モデルに基づく確率的接触探索による多指マニピュレーション
拡散モデルで接触モード列を生成しA*探索と粒子フィルタで不確実性を考慮して多指操作の接触計画を行う手法を提案し、実機ネジ回しタスクなどで有効性を示した。
原題: Diffusion-Informed Probabilistic Contact Search for Multi-Finger Manipulation ／ Abhinav Kumar, Thomas Power, Fan Yang 他
日本語で読む → - 論文オフライン強化学習ロボティクス
マルチゴールオフライン強化学習のためのゴール条件付きDecision Transformer
ゴール状態を系列モデリングに組み込んだDecision Transformerにより、収集済みデータのみでロボットの多様なタスクを効率的に学習する手法を提案し、Franka Pandaのオフラインデータセットで有効性を示した。
原題: Goal-Conditioned Decision Transformer for Multi-Goal Offline Reinforcement Learning ／ Paweł Gajewski, Dominik Żurek, Marcin Pietroń 他
日本語で読む → - 論文3次元再構成画像認識
LBurst: 低照度3次元再構成のための学習ベースバースト特徴抽出
低照度環境でのドローン撮影画像から、バースト画像中の特徴点を学習ベースで検出・記述し、3次元再構成の精度を向上させる手法を提案した。
原題: LBurst: Learning-Based Robotic Burst Feature Extraction for 3D Reconstruction in Low Light ／ Ahalya Ravendran, Mitch Bryson, Donald G. Dansereau
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
安全な空中物理インタラクションのための柔軟ロボットアームの設計
軽量でエネルギー散逸性を持つ柔軟なロボットアームを設計し、ドローンによる空中物理インタラクションを安全かつ精密に実現する。
原題: Design of a Flexible Robot Arm for Safe Aerial Physical Interaction ／ Julien Mellet, Andrea Berra, Achilleas Santi Seisa 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
教師なしサブタスク発見のための選択メカニズムの同定
長期タスクをサブタスクに分解するため、行動に対する「選択」メカニズムとしてサブタスクを捉え、逐次非負値行列分解でサブゴールを学習する手法を提案した。
原題: Identifying Selections for Unsupervised Subtask Discovery ／ Yiwen Qiu, Yujia Zheng, Kun Zhang
日本語で読む → - 論文UAVセキュリティロボティクス
オートエンコーダ特徴抽出と機械学習によるUAV通信の効果的な侵入検知
実際のUAV侵入データセットに対し、オートエンコーダで特徴抽出し機械学習で攻撃を分類する侵入検知手法を提案し、従来の特徴選択法より高精度を示した。
原題: Effective Intrusion Detection for UAV Communications using Autoencoder-based Feature Extraction and Machine Learning Approach ／ Tuan-Cuong Vuong, Cong Chi Nguyen, Van-Cuong Pham 他
日本語で読む → - 論文クロスモーダル位置認識画像認識
LiDARマップにおける単眼視覚位置認識：クロスモーダル状態空間モデルとマルチビューマッチング
RGB画像からLiDARマップ内の3Dシーンを検索するクロスモーダル位置認識のため、VMambaをバックボーンにピクセル・ビュー・シーン統合学習と可視3D点重複に基づくマルチビュー監視を組み合わせた効率的な記述子学習フレームワークを提案。
原題: Monocular Visual Place Recognition in LiDAR Maps via Cross-Modal State Space Model and Multi-View Matching ／ Gongxin Yao, Xinyang Li, Luowei Fu 他
日本語で読む → - 論文能動学習ロボティクス
身体性を活かした生成的な物体モデルの能動学習
ロボットが未知の物体を将来見つけられるよう、潜在的な不確かさに基づいて能動的にデータを収集し、画像特徴を学習する手法を提案。実機とシミュレーションで検証した。
原題: Embodied Active Learning of Generative Sensor-Object Models ／ Allison Pinosky, Todd D. Murphey
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
AssemblyComplete: 深層強化学習による3D組み合わせ構造の補完
レゴブロックのような組み合わせ単位を用い、不完全な構造の意図を推論して不足部分を自動補完する深層強化学習フレームワークを提案。物理制約を考慮した行動マスクと安定物体ライブラリにより、未知の物体でも組み立てを実現した。
原題: AssemblyComplete: 3D Combinatorial Construction with Deep Reinforcement Learning ／ Alan Chen, Changliu Liu
日本語で読む → - 論文音声インターフェースロボティクス
食事支援ロボットのためのLLM音声インターフェースに向けて
市販の食事支援ロボットに対し、LLMを活用した音声インターフェースを実装し、高齢者11名を対象としたユーザー研究で評価した。
原題: Towards an LLM-Based Speech Interface for Robot-Assisted Feeding ／ Jessie Yuan, Janavi Gupta, Akhil Padmanabha 他
日本語で読む → - 論文群制御制御
マルチエージェントシステムにおける到達可能集合の分散計算アルゴリズム
無向グラフで相互作用するマルチエージェント系に対し、各エージェントが自身の状態のみを用いて到達可能集合を分散的に計算するアルゴリズムを提案し、静的グラフと制限付き時変グラフでの収束を保証した。
原題: An Algorithm for Distributed Computation of Reachable Sets for Multi-Agent Systems ／ Omanshu Thapliyal, Shanelle Clarke, Inseok Hwang
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
異種ロボットチームのための協調・非同期トランスフォーマーによるミッションプランニング
通信制約下で異種ロボットチームを協調させるため、非同期マルチエージェントトランスフォーマーを用いた強化学習フレームワークCATMiPを提案し、2Dグリッド環境で効率性・拡張性・通信断絶への頑健性を示した。
原題: Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning for Heterogeneous Teams of Mobile Robots ／ Milad Farjadnasab, Shahin Sirouspour
日本語で読む → - 論文ビジュアルサーボロボティクス
Imagine2Servo: 拡散モデルによる目標画像生成を活用した知的ビジュアルサーボ
拡散モデルで中間目標画像を生成し、目標画像が不要で初期・目標画像の重なりが小さい場合でも動作するビジュアルサーボ手法を提案。実機実験で長距離ナビゲーションやマニピュレーションに有効性を示した。
原題: Imagine2Servo: Intelligent Visual Servoing with Diffusion-Driven Goal Generation for Robotic Tasks ／ Pranjali Pathre, Gunjan Gupta, M. Nomaan Qureshi 他
日本語で読む → - 論文自動運転レーシングロボティクス
速度予測を組み込んだ局所軌道計画によるデータ駆動型アグレッシブ自動レーシング
ベイズ最適化でパラメータを学習するVPMPCCを提案し、急カーブでの速度プロファイルを最適化して実車F1TENTHで車両限界の93%の速度を達成した。
原題: A Data-Driven Aggressive Autonomous Racing Framework Utilizing Local Trajectory Planning with Velocity Prediction ／ Zhouheng Li, Bei Zhou, Cheng Hu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
GR-2: ウェブ規模の知識を持つ生成型ビデオ・言語・行動モデルによるロボットマニピュレーション
3800万本のインターネット動画で事前学習した大規模モデルをロボット軌道で微調整し、100以上のタスクで平均97.7%の成功率と未知環境への高い汎化性能を実現した。
原題: GR-2: A Generative Video-Language-Action Model with Web-Scale Knowledge for Robot Manipulation ／ Chi-Lam Cheang, Guangzeng Chen, Ya Jing 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
ノイズ除去拡散プランナ：低品質デモンストレーションからの複雑経路学習
DDPMを用いてロボットエンドエフェクタの複雑な経路を生成し、低品質なデモでも任意の目標到達と障害物回避が可能なことを示した。
原題: Denoising Diffusion Planner: Learning Complex Paths from Low-Quality Demonstrations ／ Michiel Nikken, Nicolò Botteghi, Wesley Roozing 他
日本語で読む → - 論文セマンティックセグメンテーションロボティクス
自動運転におけるリアルタイムLiDARセマンティックセグメンテーションは実用段階か？
LiDAR点群の3Dセマンティックセグメンテーション手法を組み込みNVIDIA Jetson上で評価し、SemanticKITTIとnuScenesでベンチマークした。
原題: Are We Ready for Real-Time LiDAR Semantic Segmentation in Autonomous Driving? ／ Samir Abou Haidar, Alexandre Chariot, Mehdi Darouich 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
ゾーン分割強化学習とRRTを統合した衝突確率・接続性考慮の経路計画
kd-treeで地図をゾーン分割し、Q学習でゾーン間の接続を考慮しながらRRTと組み合わせることで、高次元環境でも高速かつ高成功率な経路計画を実現した。
原題: Zonal RL-RRT: Integrated RL-RRT Path Planning with Collision Probability and Zone Connectivity ／ AmirMohammad Tahmasbi, MohammadSaleh Faghfoorian, Saeed Khodaygan 他
日本語で読む → - 論文GNSS/INS/ビジョン統合ロボティクス
FGOに基づくGNSS/INS/ビジョン統合のための完全性監視スキームIM-GIV
ファクターグラフ最適化を用いたGNSS/INS/ビジョン統合航法において、測位誤差の上限を算出して完全性を監視する手法を初めて提案し、実地実験で有効性を検証した。
原題: IM-GIV: an effective integrity monitoring scheme for tightly-coupled GNSS/INS/Vision integration based on factor graph optimization ／ Yunong Tian, Tuan Li, Haitao Jiang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
AugInsert: 物体組立タスクのためのデータ拡張によるロバストな視覚-力政策の学習
ペグ挿入組立タスクにおいて、知覚IOアーキテクチャを用いたマルチセンサー政策を開発し、因子ベースの評価フレームワークでロバスト性を評価した。マルチセンサーデータ拡張により分布外性能を向上させ、力-トルクセンシングが最も情報量が多いことを示した。
原題: AugInsert: Learning Robust Visual-Force Policies via Data Augmentation for Object Assembly Tasks ／ Ryan Diaz, Adam Imdieke, Vivek Veeriah 他
日本語で読む → - 論文ローカリゼーションロボティクス
小型ロボットのための磁気振動ローカリゼーション
機械共振カンチレバーの磁気双極子振動を利用し、深部組織内でミリメートル規模のトラッカーを6自由度でワイヤレス位置推定するSMOL法を提案した。
原題: Magneto-oscillatory localization for small-scale robots ／ Felix Fischer, Christian Gletter, Moonkwang Jeong 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
汎用ロボットマニピュレーションポリシーの効果的なファインチューニング戦略
汎用マニピュレーションポリシーのファインチューニングにおいて、行動空間やポリシーヘッド、監督信号、調整可能パラメータの選択が性能に与える影響を大規模実験で調査し、低データ領域での有効な設計指針を提示した。
原題: Effective Tuning Strategies for Generalist Robot Manipulation Policies ／ Wenbo Zhang, Yang Li, Yanyuan Qiao 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
SwarmCVT: 重心ボロノイ分割に基づく超大規模ロボティクスの経路計画
超大規模ロボット群の経路計画において、重心ボロノイ分割を用いてガウス混合モデルの成分を障害物のない領域に体系的に生成し、性能と信頼性を向上させた。
原題: SwarmCVT: Centroidal Voronoi Tessellation-Based Path Planning for Very-Large-Scale Robotics ／ James Gao, Jacob Lee, Yuting Zhou 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
強化学習による異なるロボットハンド間で汎用な巧みな把持
人間の手の固有把持（eigengrasp）に基づく共通行動空間と、指先・手のひらの位置のみに簡略化した観察空間を用いて、単一の視覚ベース方策で複数のロボットハンドを制御する強化学習手法を提案した。
原題: Cross-Embodiment Dexterous Grasping with Reinforcement Learning ／ Haoqi Yuan, Bohan Zhou, Yuhui Fu 他
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