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最新論文: 2024/8/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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シミュレーション上の最大展開ギャップを用いたドメインシフト下での少数ショットすくい取り
地球外天体でのサンプリングに向け、展開ギャップをシミュレートして訓練する深層カーネルGPとベイズ最適化により、未知地形で数回の試行から適応するすくい取り戦略を提案した。
原題: Few-shot Scooping Under Domain Shift via Simulated Maximal Deployment Gaps ／ Yifan Zhu, Pranay Thangeda, Erica L Tevere 他
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自己接触を利用したモジュラー型ソフト・リジッドハイブリッドマニピュレータの設計と制御
ソフト連続体モジュールと剛体関節を直列に組み合わせ、自己接触で剛性を切り替えられるハイブリッドマニピュレータを設計し、安定性が保証された制御則を実装して実機検証した。
原題: Design and Control of Modular Soft-Rigid Hybrid Manipulators with Self-Contact ／ Zach J. Patterson, Emily Sologuren, Cosimo Della Santina 他
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想像力を刺激する：汎用「何かをどこかに置く」タスクに向けて
大規模視覚モデルと拡散ベースの姿勢推定を組み合わせ、未知環境でも「何かをどこかに置く」という指示に従って物体を配置できる汎用ロボット配置手法SPORTを提案。
原題: Stimulating Imagination: Towards General-purpose "Something Something Placement" ／ Jianyang Wu, Jie Gu, Xiaokang Ma 他
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物体再配置と安定配置を組み合わせたオンライン3Dビンパッキングのための効率的な深層強化学習モデル
オンライン3Dビンパッキング問題に対し、物理ヒューリスティックと物体の再配置・安定配置を統合した深層強化学習フレームワークを提案し、少ない学習エポックで高い空間利用率を達成した。
原題: An Efficient Deep Reinforcement Learning Model for Online 3D Bin Packing Combining Object Rearrangement and Stable Placement ／ Peiwen Zhou, Ziyan Gao, Chenghao Li 他
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DM2RM: オープンボキャブラリ指示に基づく対象物と設置場所のデュアルモードマルチモーダルランキング
家庭用サービスロボットがオープンボキャブラリの指示に従い、対象物とその設置場所の画像を単一モデルで検索できるデュアルモードランキング手法を提案し、実環境で82%のタスク成功率を達成した。
原題: DM2RM: Dual-Mode Multimodal Ranking for Target Objects and Receptacles Based on Open-Vocabulary Instructions ／ Ryosuke Korekata, Kanta Kaneda, Shunya Nagashima 他
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Polaris: 合成から実世界への視覚グラウンディングと大規模言語モデルによるオープンエンド対話型ロボットマニピュレーション
GPT-4と視覚グラウンディングモデルを組み合わせ、合成データで学習した姿勢推定パイプラインにより、テーブルトップ上のオープンエンドな対話型マニピュレーションを実現するフレームワークを提案した。
原題: Polaris: Open-ended Interactive Robotic Manipulation via Syn2Real Visual Grounding and Large Language Models ／ Tianyu Wang, Haitao Lin, Junqiu Yu 他
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吊り下げ把持：未知物体のための学習不要な把持検出手法
物体を「引っ掛ける」という人間らしい動作に着目し、学習データ不要の3段階手法で未知物体の把持姿勢を推定する。実機実験で薄く平らな物体において既存の学習ベース手法より高い把持精度と安定性を示した。
原題: Grasping by Hanging: a Learning-Free Grasping Detection Method for Previously Unseen Objects ／ Wanze Li, Wan Su, Gregory S. Chirikjian
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AEROBULL: 重心移動機構を備えた高推力接触作業用ドローン
チルト可能なローターと重心移動機構を組み合わせ、自重に匹敵する約28Nの押し付け力を非水平面に加えられる軽量ドローンを開発した。
原題: AEROBULL: A Center-of-Mass Displacing Aerial Vehicle Enabling Efficient High-Force Interaction ／ Tong Hui, Esteban Zamora, Simone D'Angelo 他
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重作業油圧マニピュレータのための耐衝撃型統合ロバスト制御
力センサを使わずに6自由度油圧マニピュレータの位置・姿勢追従と接触時の衝撃緩和を両立する制御手法を提案し、実機実験でサブセンチ精度と衝撃80%低減を達成した。
原題: Impact-Resilient Orchestrated Robust Controller for Heavy-duty Hydraulic Manipulators ／ Mahdi Hejrati, Jouni Mattila
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方向制御可能な3D全身把持合成
物体と周囲環境との衝突を考慮した到達方向を早期に推定し、左右どちらの手でも全身での自然な把持姿勢を効率的に生成する手法CWGraspを提案した。
原題: 3D Whole-body Grasp Synthesis with Directional Controllability ／ Georgios Paschalidis, Romana Wilschut, Dimitrije Antić 他
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マルチ吸盤グリッパによる高速・高信頼ピックアンドプレースのための把持失敗制約
多数の吸盤を持つグリッパで重量物を把持する際の荷重分布を二次計画法で高速に求め、把持失敗を予測する制約を時間最適軌道計画に組み込む手法を提案した。
原題: Grasp Failure Constraints for Fast and Reliable Pick-and-Place Using Multi-Suction-Cup Grippers ／ Jee-eun Lee, Robert Sun, Andrew Bylard 他
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DiPGrasp: 効率的な微分可能把持計画のための並列局所探索
力閉包に基づく把持品質指標を勾配最適化し、並列サンプリングと衝突処理を組み合わせることで、様々な自由度のグリッパに対応する高速で微分可能な把持計画手法を提案した。
原題: DiPGrasp: Parallel Local Searching for Efficient Differentiable Grasp Planning ／ Wenqiang Xu, Jieyi Zhang, Tutian Tang 他
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物理制約を考慮したデータ不要アクションマスキングによる組合せ組立順序計画
深層強化学習と物理を考慮したオンラインアクションマスキングを用いて、レゴブロックなどの組合せ組立において物理的に実行可能な組立順序を計画する手法を提案し、250以上の構造物で100%の成功率を達成した。
原題: Physics-Aware Combinatorial Assembly Sequence Planning using Data-free Action Masking ／ Ruixuan Liu, Alan Chen, Weiye Zhao 他
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ContactSDF: 多接触モデルとしての符号付距離関数による巧みなマニピュレーション
符号付距離関数(SDF)を用いて衝突検出と時間ステップ予測を含む多接触動力学モデルを構築し、接触の多い巧みなマニピュレーションのモデル学習とリアルタイム制御を実現した。
原題: ContactSDF: Signed Distance Functions as Multi-Contact Models for Dexterous Manipulation ／ Wen Yang, Wanxin Jin
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深層強化学習を用いた遠隔操作宇宙マニピュレータの軌道計画
遠隔操作宇宙マニピュレータの軌道計画において、深層強化学習(SAC)と遅延対策(Mapping・Prediction・State Augmentation)を組み合わせ、非ホロノミック拘束や通信遅延に対応する枠組みを提案し、MuJoCo上で有効性を検証した。
原題: Trajectory Planning for Teleoperated Space Manipulators Using Deep Reinforcement Learning ／ Bo Xia, Xianru Tian, Bo Yuan 他
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暗黙的ニューラルマップを用いた反応型移動マニピュレーション
ニューラルSDFで環境形状を連続的・微分可能に表現し、ベースとアームの動作を二次計画法で同時最適化する反応型制御フレームワークRMMIを提案。混雑環境での到達成功率が25%向上した。
原題: RMMI: Reactive Mobile Manipulation using an Implicit Neural Map ／ Nicolas Marticorena, Tobias Fischer, Jesse Haviland 他
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日常指：日常のインタラクティブ操作のニーズに応えるロボット指
30種類の日常タスクをこなすための要件を満たす、直列弾性アクチュエーションを用いたコンパクトなロボット指を開発し、2指ハンドで皿の出し入れや薄い物体・繊細な物体の把持を実証した。
原題: Everyday Finger: A Robotic Finger that Meets the Needs of Everyday Interactive Manipulation ／ Rubén Castro Ornelas, Tomás Cantú, Isabel Sperandio 他
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Points2Plans: 点群から長期計画を生成する構成可能な関係力学モデル
部分視点の点群と言語指示から、関係力学モデルを連続・記号表現の橋渡しとして使い、長期マニピュレーション計画をゼロショットで生成するフレームワーク。
原題: Points2Plans: From Point Clouds to Long-Horizon Plans with Composable Relational Dynamics ／ Yixuan Huang, Christopher Agia, Jimmy Wu 他
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EyeSight Hand：視覚ベース触覚センサと柔軟アクチュエーションを統合した全駆動型巧みなロボットハンドの設計
7自由度の人間型ロボットハンドに視覚ベースの触覚センサと準直接駆動を統合し、模倣学習による複雑な操作タスクで触覚フィードバックの有効性を示した。
原題: EyeSight Hand: Design of a Fully-Actuated Dexterous Robot Hand with Integrated Vision-Based Tactile Sensors and Compliant Actuation ／ Branden Romero, Hao-Shu Fang, Pulkit Agrawal 他
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相互情報量を用いた物体探索マニピュレーション
視覚的に隠れた環境で既知の可動物体の姿勢を推定するため、相互情報量に基づいてロボットの接触を伴う探索行動をオンライン生成する手法を提案。
原題: RUMI: Rummaging Using Mutual Information ／ Sheng Zhong, Nima Fazeli, Dmitry Berenson
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仮想力に基づく視覚サーボによる密結合マルチマニピュレータの複数ペグ挿入組立
各マニピュレータの単眼ハンドカメラのみを用い、仮想力で視覚特徴を統合する協調視覚サーボ制御を提案し、0.2mmのクリアランスでデュアルマニピュレータの2ペグ挿入を100%成功させた。
原題: Virtual-force Based Visual Servo for Multiple Peg-in-Hole Assembly with Tightly Coupled Multi-Manipulator ／ Jiawei Zhang, Chengchao Bai, Wei Pan 他
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局所占有予測と複数三平面投影による物体把持
単視点の点群から把持点周辺の占有を予測して形状を補完し、6自由度把持姿勢を高精度に推定する手法を提案。
原題: Local Occupancy-Enhanced Object Grasping with Multiple Triplanar Projection ／ Kangqi Ma, Hao Dong, Yadong Mu
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画像生成モデルを行動モデルとして活用するGENIMA
Stable Diffusionを微調整し、RGB画像上に目標関節動作を描画させる行動クローニングエージェントを提案。RLBenchと実世界の操作タスクで、シーン変化への頑健性や新規物体への汎化性能が向上することを示した。
原題: Generative Image as Action Models ／ Mohit Shridhar, Yat Long Lo, Stephen James
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RoboCAS：複雑な物体配置シナリオにおけるロボットマニピュレーションのベンチマーク
散在・整列・積み重ねなど複雑な物体配置を扱うロボット操作ベンチマークRoboCASを提案し、長期的な空間推論や連鎖反応予測の能力を評価した。
原題: RoboCAS: A Benchmark for Robotic Manipulation in Complex Object Arrangement Scenarios ／ Liming Zheng, Feng Yan, Fanfan Liu 他
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DaDu-Corki：身体性AIロボットマニピュレーションのためのアルゴリズム・アーキテクチャ協調設計
LLM推論・ロボット制御・通信を分離し、近未来の軌道予測と専用ハードウェアでマニピュレーションを高速化・省エネ化する協調設計フレームワークを提案。
原題: DaDu-Corki: Algorithm-Architecture Co-Design for Embodied AI-powered Robotic Manipulation ／ Yiyang Huang, Yuhui Hao, Bo Yu 他
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屋外環境でごみを把持する視覚・触覚ロボットシステム
色画像と深度データで屋外のごみを検出・3D位置推定し、把持を計画する。さらに指尖の低コスト触覚センサで接触と滑りを検知し、回収成功率94%を達成した。
原題: Vision and Tactile Robotic System to Grasp Litter in Outdoor Environments ／ Ignacio de Loyola Páez-Ubieta, Julio Castaño-Amorós, Santiago T. Puente 他
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Omnigrasp: シミュレーションされたヒューマノイドによる多様な物体の把持
シミュレーション上のヒューマノイドが1200以上の多様な物体を把持し、ランダムな軌道に沿って運搬できる制御器を学習した研究。
原題: Omnigrasp: Grasping Diverse Objects with Simulated Humanoids ／ Zhengyi Luo, Jinkun Cao, Sammy Christen 他
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光学近接センサを活用した統合把持制御：同時接触・衝撃低減・力制御の実現
光学近接センサと多重インピーダンス制御を用い、未知物体を把持する際に複数指の同時接触・衝撃低減・接触力制御を制御則の切替なしに同時実現する手法を提案した。
原題: Integrated Grasping Controller Leveraging Optical Proximity Sensors for Simultaneous Contact, Impact Reduction, and Force Control ／ Shunsuke Tokiwa, Hikaru Arita, Yosuke Suzuki 他
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フローマッチング模倣学習によるマルチサポートマニピュレーション
ヒューマノイドロボットが上半身を支持接触に使えるよう、最適化ベースの全身多接触制御とフローマッチングを組み合わせた模倣学習手法を提案し、実機で箱押しや食洗機の引き出し閉めを実現した。
原題: Flow Matching Imitation Learning for Multi-Support Manipulation ／ Quentin Rouxel, Andrea Ferrari, Serena Ivaldi 他
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人間とエージェントの共同学習による効率的なロボットマニピュレーションスキル獲得
人間と学習型アシストエージェントがロボットの制御を共有し、データ収集とロボットの訓練を同時に行うことで、効率的にマニピュレーションスキルを獲得するシステムを提案した。
原題: Human-Agent Joint Learning for Efficient Robot Manipulation Skill Acquisition ／ Shengcheng Luo, Quanquan Peng, Jun Lv 他
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