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
📖 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 →- 論文歩行ロボティクス
未知の水平・垂直運動をする面上での二足歩行のための適応足首トルク制御
未知の動きをする面上での二足歩行を安定させるため、適応足首トルク制御器と歩幅計画法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Adaptive Ankle Torque Control for Bipedal Humanoid Walking on Surfaces with Unknown Horizontal and Vertical Motion ／ Jacob Stewart, I-Chia Chang, Yan Gu 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
EMOTION: 大規模言語モデルの文脈内学習によるヒューマノイドロボットの表情豊かな動作生成
大規模言語モデルの文脈内学習を活用し、人間とのインタラクションに適した表情豊かなジェスチャー動作列をヒューマノイドロボット向けに生成するフレームワークを提案し、ユーザー調査で人間と同等以上の自然さと理解しやすさを示した。
原題: EMOTION: Expressive Motion Sequence Generation for Humanoid Robots with In-Context Learning ／ Peide Huang, Yuhan Hu, Nataliya Nechyporenko 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボット操作のための相乗的・汎用的・効率的なデュアルシステムに向けて
汎用ポリシーと専門ポリシーを組み合わせたデュアルシステムRoboDualを提案し、少ない学習データで高精度・高効率なロボット操作を実現した。
原題: Towards Synergistic, Generalized, and Efficient Dual-System for Robotic Manipulation ／ Qingwen Bu, Hongyang Li, Li Chen 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ニューロシンボリックなスキル発見による条件付き多段階プランニング
少数のラベルなし低レベルスキル軌道から汎化可能な高レベル記号スキルを獲得し、視覚言語モデルで解釈して多段階プランニングを行う手法を提案。実世界の雑然とした環境でも長期的タスクを実行できることを示した。
原題: Neuro-Symbolic Skill Discovery for Conditional Multi-Level Planning ／ Hakan Aktas, Yigit Yildirim, Ahmet Firat Gamsiz 他
日本語で読む → - 論文行動認識画像認識
LS-HAR: 骨格と視覚を言語で監督する人間行動認識と建設現場データセット
骨格と視覚の特徴を言語モデルで監督しながら顕著性融合する行動認識手法LS-HARを提案し、建設現場向けの新データセットVolvoConstActを構築した。
原題: LS-HAR: Language Supervised Human Action Recognition with Salient Fusion, Construction Sites as a Use-Case ／ Mohammad Mahdavian, Mohammad Loni, Ted Samuelsson 他
日本語で読む → - 論文移動ロボット/運動計画ロボティクス
インフラセンサノードを活用した統合運動計画・制御による知的移動システム
屋内で患者搬送や物資運搬を行う自律移動システムにおいて、インフラセンサノードとクラウドによる全体認識・自己位置推定を用い、MPCと人工ポテンシャル場を組み合わせた局所計画・追従制御を提案した。
原題: Intelligent Mobility System with Integrated Motion Planning and Control Utilizing Infrastructure Sensor Nodes ／ Yufeng Yang, Minghao Ning, Shucheng Huang 他
日本語で読む → - 論文感情認識ロボティクス
UGotMe: 感情的人間-ロボットインタラクションのための身体性システム
多人数会話における感情認識のためのノイズ除去とリアルタイム応答を実現する人間-ロボットインタラクションシステムを提案。
原題: UGotMe: An Embodied System for Affective Human-Robot Interaction ／ Peizhen Li, Longbing Cao, Xiao-Ming 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
階層的ヒートマップと特徴伝播によるエッジデバイス向け効率的なEnd-to-End 6自由度把持検出フレームワーク
階層的ヒートマップ表現と効率的なネットワーク設計により、エッジデバイス上でリアルタイムに動作する6自由度把持検出ネットワークE3GNetを提案し、実環境で94%の把持成功率を達成した。
原題: Efficient End-to-End 6-Dof Grasp Detection Framework for Edge Devices with Hierarchical Heatmaps and Feature Propagation ／ Kaiqin Yang, Yixiang Dai, Guijin Wang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
サーボアクチュエータの物理シミュレーションのための拡張摩擦モデル
サーボアクチュエータの複雑な摩擦ダイナミクスをより正確にシミュレートする拡張摩擦モデルを提案し、振り子試験台の軌道からパラメータを同定して物理エンジンに統合する手法を示した。
原題: Extended Friction Models for the Physics Simulation of Servo Actuators ／ Marc Duclusaud, Grégoire Passault, Vincent Padois 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
可動障害物を含む対話的環境における探索ベース経路計画
ロボットが経路上の可動物体を押しのけて進むPAMO問題に対し、巨大な状態空間のごく一部のみを探索するPAMO*を提案し、最大400物体の混雑環境で1秒以内に最適解を得られることを示した。
原題: Search-Based Path Planning in Interactive Environments among Movable Obstacles ／ Zhongqiang Ren, Bunyod Suvonov, Guofei Chen 他
日本語で読む → - 論文自動運転レースロボティクス
AARK: 自動運転レース研究のためのオープンツールキット
自動運転レース研究の参入障壁を下げるため、Assetto Corsa用の視覚インターフェース、知覚学習用データ生成、モジュール式制御スタックを提供するオープンソースツールキットを開発した。
原題: AARK: An Open Toolkit for Autonomous Racing Research ／ James Bockman, Matthew Howe, Adrian Orenstein 他
日本語で読む → - 論文マルチモーダル融合画像認識
t-READi: 自動運転向けTransformer駆動の堅牢で効率的なマルチモーダル推論
マルチモーダルセンサのデータ分布や可用性の変動に適応する推論システムを提案し、欠損モダリティを補償しつつ精度と効率を向上させた。
原題: t-READi: Transformer-Powered Robust and Efficient Multimodal Inference for Autonomous Driving ／ Pengfei Hu, Yuhang Qian, Tianyue Zheng 他
日本語で読む → - 論文水中マニピュレーションロボティクス
自己改善型の自律水中マニピュレーション
人間のデモからの行動クローニングと自己学習最適化を組み合わせ、水中で物体把持・ゴミ分別・救助回収を自律遂行し、人間の遠隔操作より41%高速化したシステムAquaBotを開発した。
原題: Self-Improving Autonomous Underwater Manipulation ／ Ruoshi Liu, Huy Ha, Mengxue Hou 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
スケーラブルなマルチエージェントナビゲーションのためのハイブリッド意思決定：セマンティックマップ、離散調整、モデル予測制御の統合
共有セマンティックマップとエリア占有権の調整ポリシー、モデル予測制御を組み合わせ、衝突回避制約を排除してデッドロックを防ぐマルチエージェントナビゲーション手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Hybrid Decision Making for Scalable Multi-Agent Navigation: Integrating Semantic Maps, Discrete Coordination, and Model Predictive Control ／ Koen de Vos, Elena Torta, Herman Bruyninckx 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション機械学習
SOLD: スロット物体中心潜在ダイナミクスモデルによるピクセルからの関係操作学習
ピクセル入力から物体中心の潜在ダイナミクスモデルを教師なしで学習し、モデルベース強化学習の性能と解釈性を高める手法を提案した。
原題: SOLD: Slot Object-Centric Latent Dynamics Models for Relational Manipulation Learning from Pixels ／ Malte Mosbach, Jan Niklas Ewertz, Angel Villar-Corrales 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットマニピュレーションのための自己回帰行動系列学習
ロボットの行動を系列データとして扱い、自己回帰的に生成するChunking Causal TransformerとAutoregressive Policyを提案し、多様なマニピュレーションタスクで有効性を示した。
原題: Autoregressive Action Sequence Learning for Robotic Manipulation ／ Xinyu Zhang, Yuhan Liu, Haonan Chang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
CANVAS: 常識を考慮した直感的な人間-ロボットインタラクションのためのナビゲーションシステム
視覚と言語の指示を組み合わせ、模倣学習により常識を考慮したナビゲーションを実現するフレームワークCANVASを提案し、シミュレーションと実世界で有効性を示した。
原題: CANVAS: Commonsense-Aware Navigation System for Intuitive Human-Robot Interaction ／ Suhwan Choi, Yongjun Cho, Minchan Kim 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
非把持物体再配置のための物体中心キノダイナミック計画
物体中心の計画パラダイムを採用し、大規模で物理的に複雑な非把持再配置問題を、モデル誤差や実世界の不確実性に対処しながら解く統合フレームワークを提案した。
原題: Object-Centric Kinodynamic Planning for Nonprehensile Robot Rearrangement Manipulation ／ Kejia Ren, Gaotian Wang, Andrew S. Morgan 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
蠕動波の追加が複雑地形における多脚歩行性能を向上させる
多脚ロボットに蠕動波を追加することで、起伏のある地形での障害物乗り越え能力と走破性が大幅に向上することを示した研究。
原題: Addition of a peristaltic wave improves multi-legged locomotion performance on complex terrains ／ Massimiliano Iaschi, Baxi Chong, Tianyu Wang 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習機械学習
Drama: Mambaを活用したモデルベース強化学習のサンプル効率とパラメータ効率
Mambaをベースにした状態空間モデルで世界モデルを構築し、Atari100kで競争力のある性能を700万パラメータで達成した研究。
原題: Drama: Mamba-Enabled Model-Based Reinforcement Learning Is Sample and Parameter Efficient ／ Wenlong Wang, Ivana Dusparic, Yucheng Shi 他
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
ComDrive: 快適性重視のエンドツーエンド自動運転
拡散モデルで時間的に一貫した軌道を生成し、快適性を考慮したスコアラで選択するエンドツーエンド自動運転システムを提案。
原題: ComDrive: Comfort-Oriented End-to-End Autonomous Driving ／ Junming Wang, Xingyu Zhang, Zebin Xing 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
画像編集によるロボットマニピュレーションのサブゴール生成にタスク進捗知識を組み込む
タスク進捗を表す視覚表現と潜在拡散モデルを組み合わせ、言語指示に基づく次の視覚サブゴールを生成してマニピュレーションを誘導するTaKSIEを提案。CALVINベンチマークで最先端性能を達成。
原題: Incorporating Task Progress Knowledge for Subgoal Generation in Robotic Manipulation through Image Edits ／ Xuhui Kang, Yen-Ling Kuo
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
M2Distill: 生涯模倣学習のためのマルチモーダル蒸留
視覚・言語・行動の潜在空間を一貫させ、GMM方策のずれを抑えるマルチモーダル蒸留により、破滅的忘却を防ぎつつ新タスクを継続学習する手法を提案。
原題: M2Distill: Multi-Modal Distillation for Lifelong Imitation Learning ／ Kaushik Roy, Akila Dissanayake, Brendan Tidd 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
エージェント間相互作用グラフ埋め込みによる自動運転の軌道予測
自動運転車周辺の交通車両の軌道予測のため、履歴フレームのエージェント間相互作用を時空間グラフとして表現し、深層グラフエンコーダとGRUデコーダで埋め込みを生成して予測する手法AiGemを提案した。
原題: Trajectory Prediction for Autonomous Driving using Agent-Interaction Graph Embedding ／ Jilan Samiuddin, Benoit Boulet, Di Wu
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
CLIMB: 言語ガイドによる反復モデル構築を伴う継続的タスクプランニング学習
基盤モデルと実行フィードバックを活用し、自然言語記述からドメインモデルを構築しながら未知の述語を学習・蓄積する継続的タスクプランニング手法を提案。
原題: CLIMB: Language-Guided Continual Learning for Task Planning with Iterative Model Building ／ Walker Byrnes, Miroslav Bogdanovic, Avi Balakirsky 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
脚による視覚マニピュレーション
四足ロボットが脚を使って物体を操作できるシステムを開発し、強化学習による視覚操作方策と歩行・操作コントローラを組み合わせて、シミュレーションと実機で物体の姿勢合わせを実現した。
原題: Visual Manipulation with Legs ／ Xialin He, Chengjing Yuan, Wenxuan Zhou 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/ヒューマノイドロボティクス
OKAMI: 単一動画の模倣によるヒューマノイドロボットの操作スキル学習
1本のRGB-D動画から物体を認識して人間の動きをヒューマノイドに再ターゲティングし、操作計画と実行ポリシーを生成する手法を提案。閉ループ視覚運動ポリシーは79.2%の成功率を達成した。
原題: OKAMI: Teaching Humanoid Robots Manipulation Skills through Single Video Imitation ／ Jinhan Li, Yifeng Zhu, Yuqi Xie 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ダイナミクスをプロンプトに：文脈内学習によるSim-to-Realシステム同定
過去の相互作用履歴を文脈として用いる文脈内学習により、勾配更新なしでシミュレーション環境のパラメータを実世界のダイナミクスにオンライン適応させる手法を提案し、物体すくい上げとエアホッケーで有効性を示した。
原題: Dynamics as Prompts: In-Context Learning for Sim-to-Real System Identifications ／ Xilun Zhang, Shiqi Liu, Peide Huang 他
日本語で読む → - 論文安全制御math.OC
制御バリア関数による安全臨界制御：階層最適化フレームワーク
制御バリア関数（CBF）を用いた安全臨界システム設計において、多目的最適化問題を安全性優先で入れ子型の部分問題に分解する階層最適化フレームワークを提案し、既存のQPベース手法より安全性・実現可能性・収束速度で優れることを示した。
原題: Safety-critical Control with Control Barrier Functions: A Hierarchical Optimization Framework ／ Junjun Xie, Liang Hu, Jiahu Qin 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
基盤モデルとPDDLによる食材状態認識に基づく実世界調理ロボットシステム
LLMとPDDLで調理行動を計画し、VLMで食材の状態を少量データから認識することで、PR2が実環境で新しいレシピ通りに調理を行うシステムを実現した。
原題: Real-World Cooking Robot System from Recipes Based on Food State Recognition Using Foundation Models and PDDL ／ Naoaki Kanazawa, Kento Kawaharazuka, Yoshiki Obinata 他
日本語で読む →