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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 →- 論文視覚的自己位置推定画像認識
LoGS: 少ない学習画像でガウススプラッティングによる視覚的自己位置推定
3Dガウススプラッティングをシーン表現に用い、画像検索と特徴マッチングで初期姿勢を推定した後、合成による解析で高精度なカメラ姿勢を求める視覚的自己位置推定手法を提案。
原題: LoGS: Visual Localization via Gaussian Splatting with Fewer Training Images ／ Yuzhou Cheng, Jianhao Jiao, Yue Wang 他
日本語で読む → - 論文サイボーグ昆虫ロボティクス
サイボーグゴキブリの流線型形状が狭所環境での隙間通過性を向上させる
マダガスカルゴキブリに基板を埋め込むことで体の凹凸を減らし、狭い隙間を通過する成功率が向上することを示した研究。
原題: Streamlined shape of cyborg cockroach promotes traversability in confined environments by gap negotiation ／ Kazuki Kai, Le Duc Long, Hirotaka Sato
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
制御Lyapunov関数と制御バリア関数を用いた安全かつ動的に実行可能な動作計画
RRTと制御Lyapunov関数・制御バリア関数を組み合わせ、衝突回避と動的制約を満たす経路を生成するC-CLF-CBF-RRTを提案し、確率的完全性を示した。
原題: Safe and Dynamically-Feasible Motion Planning using Control Lyapunov and Barrier Functions ／ Pol Mestres, Carlos Nieto-Granda, Jorge Cortés
日本語で読む → - 論文レーダーイメージングロボティクス
NeRFによる解析・合成フレームワークを用いた小型物体のISARイメージング
NeRFを活用した解析・合成フレームワークにより、安価で携帯可能なUWBレーダーの疎でノイズの多いデータから小型物体の高解像度ISAR画像を再構成する手法を提案。
原題: NeRF-enabled Analysis-Through-Synthesis for ISAR Imaging of Small Everyday Objects with Sparse and Noisy UWB Radar Data ／ Md Farhan Tasnim Oshim, Albert Reed, Suren Jayasuriya 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクス/力制御ロボティクス
安全なロボット超音波撮像のための準ダイレクトドライブ柔軟エンドエフェクタの設計と評価
準ダイレクトドライブアクチュエータを用いた1自由度エンドエフェクタを開発し、呼吸や急な患者動作を模擬した生体外プラットフォームで力制御性能を検証した。
原題: Design and Evaluation of a Compliant Quasi Direct Drive End-effector for Safe Robotic Ultrasound Imaging ／ Danyi Chen, Ravi Prakash, Zacharias Chen 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
AdaCropFollow: 視覚による樹冠下ナビゲーションのための自己教師ありオンライン適応
農業ロボットの樹冠下ナビゲーションにおいて、視覚基盤モデルと幾何学的事前知識、擬似ラベルを用いた自己教師ありオンライン適応により、展開時のドメインシフトに適応する手法を提案した。
原題: AdaCropFollow: Self-Supervised Online Adaptation for Visual Under-Canopy Navigation ／ Arun N. Sivakumar, Federico Magistri, Mateus V. Gasparino 他
日本語で読む → - 論文模倣学習AI
時間的最適輸送報酬によるロボット方策学習
専門家の動画デモからロボットの方策を学ぶ際、最適輸送に時間順序情報を組み込んだ報酬を提案し、Meta-worldベンチマークで有効性を示した。
原題: Robot Policy Learning with Temporal Optimal Transport Reward ／ Yuwei Fu, Haichao Zhang, Di Wu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DexGraspNet 2.0：大規模合成乱雑シーンでの生成的器用把持の学習
1319物体・8270シーン・4億2700万把持からなる大規模合成ベンチマークを構築し、局所形状を条件とする拡散モデルによる二段階把持手法を提案。乱雑シーンでの実世界把持成功率90.7%を達成。
原題: DexGraspNet 2.0: Learning Generative Dexterous Grasping in Large-scale Synthetic Cluttered Scenes ／ Jialiang Zhang, Haoran Liu, Danshi Li 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
月面探査ローバー用6自由度マニピュレータの逆運動学の解析解
月面探査ローバーシステムに搭載された6自由度多関節ロボットアームについて、幾何学的手法に基づく逆運動学の閉形式解析解を導出し、数値解法より計算コストを大幅に削減した。
原題: Analytical Solution for Inverse Kinematics ／ Serdar Kalaycioglu, Anton de Ruiter, Ethan Fung 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
BestMan: 統一シミュレーション・ハードウェアAPIを備えた身体性AI向けモジュール式移動マニピュレータプラットフォーム
PyBulletベースの身体性AI研究用シミュレーションプラットフォームBestManを提案し、知覚・計画・制御の統合、モジュール性、sim-to-real転送、多様なハードウェア対応を実現した。
原題: BestMan: A Modular Mobile Manipulator Platform for Embodied AI with Unified Simulation-Hardware APIs ／ Kui Yang, Nieqing Cao, Yan Ding 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
巧みな挿入タスクにおける視覚と触覚の相互作用の分析
ロボットの挿入タスクにおいて、視覚と触覚のフィードバックの相互作用を分析し、触覚が厳しい公差や多様な穴の向きの挿入成功率を大幅に向上させることを示した。
原題: Analysing the Interplay of Vision and Touch for Dexterous Insertion Tasks ／ Janis Lenz, Theo Gruner, Daniel Palenicek 他
日本語で読む → - 論文障害物回避ロボティクス
凸包と予測最近点を活用した多体システムの非保守的障害物回避
将来の最近点予測を距離制約に組み込み、凸包と最近点計算を用いることで、最近点の急激な変化を抑え衝突リスクを低減する障害物回避制御を提案し、画像誘導治療ロボットで有効性を示した。
原題: Non-Conservative Obstacle Avoidance for Multi-Body Systems Leveraging Convex Hulls and Predicted Closest Points ／ Lotte Rassaerts, Eke Suichies, Bram van de Vrande 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
動的環境におけるロバストなロボット把持のための自己教師あり学習
RGBDセンサと固有受容感覚データに自己教師あり学習を適用し、動的環境での把持戦略をリアルタイムに学習・改善する手法を提案。既存手法より把持成功率が15%向上した。
原題: Self-Supervised Learning For Robust Robotic Grasping In Dynamic Environment ／ Ankit Shaw
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
ハイブリッド自己位置推定システムの誤差分解手法
ハイブリッド自己位置推定の誤差をパラメータ化された成分に分解するKappa-Phi法を提案し、予測改善やキャリブレーションに活用できることを示した。
原題: Error Decomposition for Hybrid Localization Systems ／ Benedict Flade, Simon Kohaut, Julian Eggert
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ARCADE: 拡張現実による模倣学習のためのスケーラブルなデモ収集と生成
ARを使って手で日常作業をするだけでデモを収集し、1つの人間デモから合成デモを自動生成することで、模倣学習のデモ収集を効率化するフレームワークを提案。実機Fetchロボットで複数タスクの学習と水注ぎタスク80%成功を達成。
原題: ARCADE: Scalable Demonstration Collection and Generation via Augmented Reality for Imitation Learning ／ Yue Yang, Bryce Ikeda, Gedas Bertasius 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
テキスト手がかりによる困難環境でのロバストなループ閉じ込み
廊下やトンネルなど特徴の乏しい環境で、OCRで読み取った文字情報とLiDARオドメトリを組み合わせてループ閉じ込みを行うマルチモーダル手法を提案した。
原題: Robust Loop Closure by Textual Cues in Challenging Environments ／ Tongxing Jin, Thien-Minh Nguyen, Xinhang Xu 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
階層型探索に基づく協調動作計画
非ホロノミックなアッカーマンモデルの無人地面車両群に対し、二値衝突探索木を用いた階層型のリーダーレス協調動作計画法を提案し、複数グループや障害物環境での有効性を実機検証した。
原題: Hierarchical Search-Based Cooperative Motion Planning ／ Yuchen Wu, Yifan Yang, Gang Xu 他
日本語で読む → - 論文安全性ロボティクス
自律機械における生成AIエージェント：安全性の観点から
生成AIを組み込んだ自律機械の安全性要件を整理し、高リスク環境での安全な展開に向けた安全スコアカードの導入を提案した展望論文。
原題: Generative AI Agents in Autonomous Machines: A Safety Perspective ／ Jason Jabbour, Vijay Janapa Reddi
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスphysics.med-ph
CBCT撮影における頭部運動を再現するワイヤ駆動パラレルロボットの設計と構築
CBCT撮影時の患者の動きによるモーションアーティファクトを研究するため、乾燥頭蓋骨を3自由度で同期運動させるワイヤ駆動パラレルロボットを開発し、95%以上の再現性を達成した。
原題: Design and construction of a wireless robot that simulates head movements in cone beam computed tomography imaging ／ R. Baghbani, M. Ashoorirad, F. Salemi 他
日本語で読む → - 論文軌道計画cs.MA
V2Xを活用した連結自動運転車の半分散型変分均衡軌道プランナ
V2X通信を活用し、安全性制約が結合したゲームとして軌道計画を定式化し、変分均衡に基づく公平な軌道を半分散的に並列計算で求める手法を提案した。
原題: A Semi-decentralized and Variational-Equilibrium-Based Trajectory Planner for Connected and Autonomous Vehicles ／ Zhengqin Liu, Jinlong Lei, Peng Yi
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習ロボティクス
LLM駆動のデータ合成とポリシー適応による自動運転向けロバスト強化学習
LLMエージェントが生成したオフラインデータを蒸留し、ロバスト蒸留と混合ポリシー適応を組み合わせて、自動運転向けの効率的でロバストな強化学習ポリシーを訓練するRAPIDを提案した。
原題: Robust RL with LLM-Driven Data Synthesis and Policy Adaptation for Autonomous Driving ／ Sihao Wu, Jiaxu Liu, Xiangyu Yin 他
日本語で読む → - 論文視覚的自己位置推定ロボティクス
LiteVLoc: 画像ゴールナビゲーションのための軽量マップによる視覚的自己位置推定
軽量なトポ・メトリックマップと学習ベースの特徴マッチングを組み合わせ、粗から細への段階的推定でカメラ姿勢を求める視覚的自己位置推定フレームワークを提案。大規模環境での精度と効率を実証した。
原題: LiteVLoc: Map-Lite Visual Localization for Image Goal Navigation ／ Jianhao Jiao, Jinhao He, Changkun Liu 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
ヒトとロボットの顔における感情知覚：目領域だけで十分か？
ロボットの外見（人間的・機械的）と顔領域（全体・目のみ）が感情認識に与える影響を、305人の参加者実験で調査した。
原題: Perception of Emotions in Human and Robot Faces: Is the Eye Region Enough? ／ Chinmaya Mishra, Gabriel Skantze, Peter Hagoort 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
マルチエンボディメント把持のための拡散モデル
グリッパ形状に依存しないシーン表現とグリッパ形状を考慮した把持姿勢生成を拡散モデルで実現し、多様なグリッパ間で把持戦略を転移可能にした。
原題: Diffusion for Multi-Embodiment Grasping ／ Roman Freiberg, Alexander Qualmann, Ngo Anh Vien 他
日本語で読む → - 論文微細操作画像認識
微細ステレオカメラと頭蓋特徴量レジストレーションによるロボット微細操作
マウス頭蓋骨の部分露出面をCNNベースで位置合わせする手法を提案し、微細ステレオカメラと組み合わせてロボット微細操作の精度を高めた。
原題: A Cranial-Feature-Based Registration Scheme for Robotic Micromanipulation Using a Microscopic Stereo Camera System ／ Xiaofeng Lin, Saúl Alexis Heredia Pérez, Kanako Harada
日本語で読む → - 論文アクティブマッピングロボティクス
マルチモーダルLLMとフィッシャー情報を用いた探索・アクティブマッピング
3Dガウシアンスプラッティング表現とマルチモーダルLLMを組み合わせ、長期的な探索目標と短期的な行動計画を同時に行うアクティブマッピングシステムを提案。位置推定の不確かさを考慮した情報利得最大化により、最先端の性能を実現した。
原題: Multimodal LLM Guided Exploration and Active Mapping using Fisher Information ／ Wen Jiang, Boshu Lei, Katrina Ashton 他
日本語で読む → - 論文自動運転制御
怒りの強化学習：感情のジェットコースターを体験する
自動運転レースの強化学習コンペで、視覚入力をルールベース制御に組み合わせる手法が優勝した。
原題: Learn 2 Rage: Experiencing The Emotional Roller Coaster That Is Reinforcement Learning ／ Lachlan Mares, Stefan Podgorski, Ian Reid
日本語で読む → - 論文自動運転シミュレーションロボティクス
LASER: 自律エージェントによるスクリプト実行でオンデマンド交通シミュレーション
大規模言語モデルを用いて自然言語の指示から交通シナリオのスクリプトを生成し、自律エージェントがリアルタイムに実行するフレームワークを提案。CARLAで検証し、複雑な運転シナリオをオンデマンドで生成できることを示した。
原題: LASER: Script Execution by Autonomous Agents for On-demand Traffic Simulation ／ Hao Gao, Jingyue Wang, Wenyang Fang 他
日本語で読む → - 論文ワイヤ駆動ロボットロボティクス
CubiX: 環境に接続して活用する可搬型ワイヤ駆動パラレルロボット
アクチュエータを内蔵し、最大8本のワイヤを環境に接続して自身を駆動する可搬型ワイヤ駆動パラレルロボットCubiXを開発した。これにより、作業空間の制限なく任意の場所でワイヤ駆動構造を構築できる。
原題: CubiX: Portable Wire-Driven Parallel Robot Connecting to and Utilizing the Environment ／ Shintaro Inoue, Kento Kawaharazuka, Temma Suzuki 他
日本語で読む → - 論文自動運転計画ロボティクス
Gen-Drive: 報酬モデリングと強化学習ファインチューニングによる拡散生成運転ポリシーの強化
拡散モデルで多様な将来シーンを生成し、VLM支援で学習した報酬モデルで評価する「生成→評価」型の自動運転計画フレームワークを提案し、強化学習で微調整することでnuPlan上での計画性能を向上させた。
原題: Gen-Drive: Enhancing Diffusion Generative Driving Policies with Reward Modeling and Reinforcement Learning Fine-tuning ／ Zhiyu Huang, Xinshuo Weng, Maximilian Igl 他
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