論文

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

• 論文視覚的自己位置推定画像認識2024/10/1

  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

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• 論文自動運転/強化学習ロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文軌道計画cs.MA2024/10/1

  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

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• 論文知覚ロボティクス2024/10/1

  非構造環境におけるキーポイントパッチの設計と識別

  雑然とした環境でも頑健に検出できる4種類のキーポイントパッチを設計し、Superpointネットワークを改良して実映像で有効性を示した研究。

  原題: Design and Identification of Keypoint Patches in Unstructured Environments ／ Taewook Park, Seunghwan Kim, Hyondong Oh

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• 論文安全性ロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/10/1

  移動ロボットの自律ナビゲーションと衝突回避：分類とレビュー

  自律移動ロボットの衝突回避ナビゲーションを3段階・5ステップに分類し、各段階の主要手法と技術を整理したレビュー論文。

  原題: Autonomous Navigation and Collision Avoidance for Mobile Robots: Classification and Review ／ Marcus Vinicius Leal de Carvalho, Roberto Simoni, Leopoldo Yoshioka

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/10/1

  ForceMimic: 力中心の模倣学習と力・動作キャプチャシステムによる接触の多いマニピュレーション

  人間の力加減を計測する装着型デバイスで野菜の皮むきなどの接触作業のデモを集め、力と位置を同時に扱う模倣学習でロボットに教える手法を提案。視覚のみの手法より成功率を54.5%向上させた。

  原題: ForceMimic: Force-Centric Imitation Learning with Force-Motion Capture System for Contact-Rich Manipulation ／ Wenhai Liu, Junbo Wang, Yiming Wang 他

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• 論文動作計画ロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文群制御ロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文点群圧縮画像認識2024/10/1

  地面点群を除去しても物体検出は可能か？障害物認識型点群圧縮

  遠隔物体検出のために、物体認識に不要な地面点群を軽量アルゴリズムで除去し、検出性能を維持しつつ圧縮率を向上させる手法を提案。

  原題: Can We Remove the Ground? Obstacle-aware Point Cloud Compression for Remote Object Detection ／ Pengxi Zeng, Alberto Presta, Jonah Reinis 他

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• 論文SLAMロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文人物-物体インタラクション画像認識2024/10/1

  ピラミッドグラフ畳み込みネットワークによる人物-物体インタラクションの時空間関係の理解

  人物と物体の関係をグラフで表現し、注意機構付きグラフ畳み込みと時間ピラミッドプーリングを組み合わせて、行動のラベルと時間的構造を同時に認識する手法を提案した論文。

  原題: Understanding Spatio-Temporal Relations in Human-Object Interaction using Pyramid Graph Convolutional Network ／ Hao Xing, Darius Burschka

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• 論文VLAロボティクス2024/10/1

  ワンステップ拡散方策：拡散蒸留による高速視覚運動方策

  事前学習済み拡散方策を蒸留して1ステップで行動を生成する手法を提案し、推論速度を1.5Hzから62Hzへと大幅に高速化した。

  原題: One-Step Diffusion Policy: Fast Visuomotor Policies via Diffusion Distillation ／ Zhendong Wang, Zhaoshuo Li, Ajay Mandlekar 他

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• 論文自動運転シャトルロボティクス2024/10/1

  次世代インフラで自律シャトルを強化する

  スマートインフラと連携した自動運転シャトルの実証実験を実施し、システムアーキテクチャや適応的な走行制御、V2Xドライバとデータセットを公開した。

  原題: Empowering Autonomous Shuttles with Next-Generation Infrastructure ／ Sven Ochs, Melih Yazgan, Rupert Polley 他

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• 論文自動運転/運動計画ロボティクス2024/10/1

  不確実性を考慮した自動運転車の強制合流における意思決定と運動計画

  周囲車両の加速度範囲をオンライン推定して不確実性を捉え、強制合流シナリオでの意思決定と運動計画を安全かつ柔軟に行う手法を提案した。

  原題: Uncertainty-Aware Decision-Making and Planning for Autonomous Forced Merging ／ Jian Zhou, Yulong Gao, Björn Olofsson 他

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• 論文空力解析/ドローン配送ロボティクス2024/10/1

  ドローン宅配のための空力とセンシング解析：効率的な荷物輸送に向けて

  CFD解析と実験検証により、ドローンがプロペラの50%を覆う大型荷物を安定して運搬できることを示し、姿勢誤差0.1%を達成した。

  原題: Aerodynamics and Sensing Analysis for Efficient Drone-Based Parcel Delivery ／ Avishkar Seth, Alice James, Endrowednes Kuantama 他

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• 論文レーダーイメージングロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/10/1

  強化学習ベースの局所モーションプランナーにおける未知の群衆行動への汎化性能の向上

  単一ポリシー内で情報理論的目的を最大化してエージェントの多様性を高め、未知の歩行者群衆行動への適応性を向上させる強化学習ベースの局所モーションプランナーを提案。

  原題: Improving the Generalization of Unseen Crowd Behaviors for Reinforcement Learning based Local Motion Planners ／ Wen Zheng Terence Ng, Jianda Chen, Sinno Jialin Pan 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文群制御ロボティクス2024/10/1

  LLM2Swarm：LLMで応答的に推論・計画・協調するロボット群

  大規模言語モデルをロボット群に統合する2つの手法（制御器を生成・検証する間接統合と、各ロボットがLLMを実行し自然言語で協調する直接統合）を提案し、実証した。

  原題: LLM2Swarm: Robot Swarms that Responsively Reason, Plan, and Collaborate through LLMs ／ Volker Strobel, Marco Dorigo, Mario Fritz

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• 論文教示学習ロボティクス2024/10/1

  多様な教示インターフェース：より柔軟なロボット教示データ収集に向けて

  協働ロボットに取り付けるアタッチメント型インターフェースを提案し、視覚・力覚・状態追跡を組み合わせて3種類の教示を簡単に収集できるようにした。製造現場の専門家によるユーザー調査で実用性を検証した。

  原題: Versatile Demonstration Interface: Toward More Flexible Robot Demonstration Collection ／ Michael Hagenow, Dimosthenis Kontogiorgos, Yanwei Wang 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/10/1

  GPTベースのDecision Transformerによる無信号交差点でのマルチ車両協調

  GPTアーキテクチャを用いたDecision Transformerを無信号交差点の複数車両調整に適用し、予約ベース手法より総走行時間を短縮できることを示した研究。

  原題: A GPT-based Decision Transformer for Multi-Vehicle Coordination at Unsignalized Intersections ／ Eunjae Lee, Minhee Kang, Yoojin Choi 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/10/1

  GenSim2: マルチモーダル推論LLMによるロボットデータ生成のスケーリング

  マルチモーダル推論LLMを活用して多様なシミュレーションタスクとデモデータを自動生成し、生成データで学習するマルチタスク方策により実機へのゼロショット転移や実データとの共同学習で性能向上を実現した。

  原題: GenSim2: Scaling Robot Data Generation with Multi-modal and Reasoning LLMs ／ Pu Hua, Minghuan Liu, Annabella Macaluso 他

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• 論文VLA自然言語2024/10/1

  身体性強化学習エージェントへの教示：言語使用の情報量と多様性

  強化学習エージェントへの言語入力について、フィードバックの情報量と表現の多様性が学習・推論に与える影響を4つのベンチマークで検証し、多様で情報豊富な言語教示が汎化と新タスクへの適応を促進することを示した。

  原題: Teaching Embodied Reinforcement Learning Agents: Informativeness and Diversity of Language Use ／ Jiajun Xi, Yinong He, Jianing Yang 他

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• 論文経路計画ロボティクス2024/10/1

  時間情報に基づく学習済みサブゴール選択による経路計画

  生成モデルで複雑な計画問題をサブゴールに分解し、時間推定器で候補を選別することで、動的環境での時間制約を満たす経路計画手法を提案した。

  原題: Planning with Learned Subgoals Selected by Temporal Information ／ Xi Huang, Gergely Sóti, Christoph Ledermann 他

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• 論文ビンピッキングロボティクス2024/10/1

  工場自動化向け低コスト・高速・ロバストなビンピッキングシステム：ノンストップ・マルチビュー・アクティブビジョンによる実現

  ロボットの手先に3Dセンサを搭載し、動作と並行して複数視点から能動的に撮影することで、金属部品のビンピッキングを高速かつ高精度に行うシステムを開発した。

  原題: A Low-Cost, High-Speed, and Robust Bin Picking System for Factory Automation Enabled by a Non-Stop, Multi-View, and Active Vision Scheme ／ Xingdou Fu, Lin Miao, Yasuhiro Ohnishi 他

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• 論文報酬学習ロボティクス2024/10/1

  比較言語フィードバックによる軌道改善と報酬学習

  軌道データと言語フィードバックを統合した潜在空間を学習し、比較言語フィードバックからロボット軌道を反復改善しつつ人間の選好を報酬関数として学習する手法を提案した。

  原題: Trajectory Improvement and Reward Learning from Comparative Language Feedback ／ Zhaojing Yang, Miru Jun, Jeremy Tien 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/10/1

  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

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• 論文テレオペレーションロボティクス2024/10/1

  データ駆動型テレオペレーションにおける非線形アクションマップの利点の検証

  低次元コントローラと多自由度マニピュレータ間の写像を学習する際、非線形な奇関数アクションマップを提案し検証したが、従来手法に対する明確な優位性は見られなかった。

  原題: Investigating the Benefits of Nonlinear Action Maps in Data-Driven Teleoperation ／ Michael Przystupa, Gauthier Gidel, Matthew E. Taylor 他

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• 論文マルチエージェント強化学習制御2024/10/1

  ポテンシャルゲームと低ランク政策構造によるマルチエージェント到達回避MDP

  マルチエージェント到達回避MDPを局所フィードバック政策で解き、ポテンシャルゲーム構造を利用して通信・メモリ・計算量を削減しつつ最適解に近い性能を達成する手法を提案。

  原題: Multi-agent Reach-avoid MDP via Potential Games and Low-rank Policy Structure ／ Adam Casselman, Abraham P. Vinod, Sarah H. Q. Li

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