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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: 2024/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文人間ロボット協調ロボティクス2024/9/1

  協調による成功：アジャイルな産業環境下でのシステム効率とレジリエンスの最適化

  2Dレーザーと3D視覚情報を融合し、ISO/TS規格に準拠した安全監視ゾーンと階層的制御器で人間とロボットの協調作業の効率とレジリエンスを高める手法を提案した。

  原題: Collaborating for Success: Optimizing System Efficiency and Resilience Under Agile Industrial Settings ／ Sunny Katyara, Suchita Sharma, Praveen Damacharla 他

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• 論文アクチュエータロボティクス2024/9/1

  中空円筒型超音波モータの特性評価と設計

  MRI対応ロボット向けに、中空円筒型超音波モータの試作機を開発し、直接駆動で毎分383回転・57.4mNmのトルクを達成した。

  原題: Characterization and Design of A Hollow Cylindrical Ultrasonic Motor ／ Zhanyue Zhao, Yang Wang, Charles Bales 他

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• 論文VLA機械学習2024/9/1

  豊富な報酬の落とし穴：VLM報酬のノイズを理解し軽減する

  VLMが生成する報酬信号の偽陽性ノイズが強化学習エージェントの性能を低下させることを明らかにし、二値相互情報量（BiMI）報酬関数でノイズを軽減する手法を提案した。

  原題: The Dark Side of Rich Rewards: Understanding and Mitigating Noise in VLM Rewards ／ Sukai Huang, Shu-Wei Liu, Nir Lipovetzky 他

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• 論文自動運転/世界モデルロボティクス2024/9/1

  潜在世界モデルから複数の確率的決定を学習する自動運転フレームワーク

  自動運転において、自己回帰型世界モデルから混合分布を用いて複数の確率的仮説を生成し、決定論的な制御信号を導出するLatentDriverを提案。Waymaxベンチマークで強化学習・模倣学習を上回る専門家レベルの性能を達成した。

  原題: Learning Multiple Probabilistic Decisions from Latent World Model in Autonomous Driving ／ Lingyu Xiao, Jiang-Jiang Liu, Sen Yang 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/9/1

  セマンティックセグメンテーションと幾何解析による自律ハイキングトレイルナビゲーション

  カメラのセマンティック情報とLiDARの幾何情報を統合した走行可能性解析モジュールを構築し、トレイル追従とオフトレイル回避を両立する自律ナビゲーション手法を提案、実環境で検証した。

  原題: Autonomous Hiking Trail Navigation via Semantic Segmentation and Geometric Analysis ／ Camndon Reed, Christopher Tatsch, Jason N. Gross 他

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• 論文強化学習ロボティクス2024/9/1

  計画と強化学習で新規状況への適応を橋渡しする学習

  強化学習で「ブリッジ方策」を学習し、モデルベース計画と組み合わせることで、未知の状況変化に効率的に適応する手法を提案。

  原題: Learning to Bridge the Gap: Efficient Novelty Recovery with Planning and Reinforcement Learning ／ Alicia Li, Nishanth Kumar, Tomás Lozano-Pérez 他

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• 論文UAV/軌道計画ロボティクス2024/9/1

  敏捷なUAV飛行のための最小時間軌道のリアルタイム計画

  多点ウェイポイント間の最小時間軌道を機上でリアルタイムに計画する手法を提案し、推力分解と勾配ベース最適化によりミリ秒単位で生成、実機で検証した。

  原題: Real-time Planning of Minimum-time Trajectories for Agile UAV Flight ／ Krystof Teissing, Matej Novosad, Robert Penicka 他

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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  自律的な実世界強化学習による移動マニピュレーションの継続的改善

  人間の監督や大規模な計測装置なしに、実世界で移動マニピュレーション方策を継続的に学習・改善する強化学習フレームワークを提案し、Spotロボットで4つの難タスク平均80%の成功率を達成した。

  原題: Continuously Improving Mobile Manipulation with Autonomous Real-World RL ／ Russell Mendonca, Emmanuel Panov, Bernadette Bucher 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/9/1

  SOAR: 異種UAV群による探索と撮影の同時実行で高速自律再構成

  LiDAR搭載の探索機とカメラ搭載の撮影機からなる異種マルチUAVシステムを提案し、探索と撮影を並行して進めることで複雑環境の高速な3次元再構成を実現した。

  原題: SOAR: Simultaneous Exploration and Photographing with Heterogeneous UAVs for Fast Autonomous Reconstruction ／ Mingjie Zhang, Chen Feng, Zengzhi Li 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  拡散ポリシーを用いた視点選択とマニピュレーションの同時学習のための能動的知覚の最適化

  拡散ポリシーと新たなルックアット逆運動学ソルバを組み合わせ、動的な視点制御とマニピュレーションを同時に学習するフレームワークを提案し、従来手法より高性能かつ高効率であることを示した。

  原題: Optimizing Active Perception for Learning Simultaneous Viewpoint Selection and Manipulation with Diffusion Policy ／ Xiatao Sun, Francis Fan, Yinxing Chen 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  GOPT: Transformerベース深層強化学習による汎化可能なオンライン3Dビンパッキング

  Transformerベースの深層強化学習を用いて、異なるビン寸法の環境にも汎化できるオンライン3Dビンパッキング手法GOPTを提案し、実機ロボットでの有効性も示した。

  原題: GOPT: Generalizable Online 3D Bin Packing via Transformer-based Deep Reinforcement Learning ／ Heng Xiong, Changrong Guo, Jian Peng 他

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• 論文ロボット最適化ロボティクス2024/9/1

  コンピュータビジョンとベイズ最適化を活用した粉末飲料のロボット最適化

  粉末カプチーノの泡品質を最適化するため、ロボットとコンピュータビジョン、ベイズ最適化を組み合わせた閉ループ制御システムを構築し、その有効性を示した。

  原題: Robotic Optimization of Powdered Beverages Leveraging Computer Vision and Bayesian Optimization ／ Emilia Szymanska, Josie Hughes

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• 論文sim2realロボティクス2024/9/1

  PIETRA: 分布外地形走行のための物理情報に基づく証拠学習

  自己教師あり学習に物理モデルを組み込み、未知の地形では学習予測と物理予測を切り替えることで、分布外環境での走行性能を向上させたフレームワーク。

  原題: PIETRA: Physics-Informed Evidential Learning for Traversing Out-of-Distribution Terrain ／ Xiaoyi Cai, James Queeney, Tong Xu 他

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• 論文マルチUAVナビゲーションロボティクス2024/9/1

  DRAL: 未知の屋内環境におけるマルチUAVナビゲーションのための深層強化学習適応学習

  単一カメラのみを用いた深層強化学習により、屋内でドローンが自律的に目標物を探索・協調運搬する適応制御システムを提案した。

  原題: DRAL: Deep Reinforcement Adaptive Learning for Multi-UAVs Navigation in Unknown Indoor Environment ／ Kangtong Mo, Linyue Chu, Xingyu Zhang 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  SAM2ベースのトラッキングとオンライン軸推定による関節物体マニピュレーション

  SAM2で動的部分を追跡しながら3D点群から関節軸をオンライン推定し、関節物体を閉ループで操作する手法を提案した論文。

  原題: Articulated Object Manipulation using Online Axis Estimation with SAM2-Based Tracking ／ Xi Wang, Tianxing Chen, Qiaojun Yu 他

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• 論文VLAロボティクス2024/9/1

  知覚行動APIと大規模言語モデルによる物体属性の発見

  視覚言語モデルと大規模言語モデルを組み合わせた知覚行動APIを提案し、ロボットが能動的な知覚を通じて物体の重さなどの非視覚的属性を検出できるようにした。

  原題: Discovering Object Attributes by Prompting Large Language Models with Perception-Action APIs ／ Angelos Mavrogiannis, Dehao Yuan, Yiannis Aloimonos

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  DexDiff: 制約のない環境で掴めない物体を外的手先で操作する

  VLMによる高レベル計画と目標条件付き拡散モデルを組み合わせ、壁や机の端を利用して本や鍋のような掴みにくい物体を掴む外的手先操作を実現した。

  原題: DexDiff: Towards Extrinsic Dexterity Manipulation of Ungraspable Objects in Unrestricted Environments ／ Chengzhong Ma, Houxue Yang, Hanbo Zhang 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  不確実性下での適合部品嵌合のための二段階信念空間探索

  接触を利用して不確実性を減らしながら狭い隙間の部品嵌合を行うモデルベースプランナBILBAを提案し、シミュレーションと実機のペグ挿入タスクで有効性を示した。

  原題: Bi-Level Belief Space Search for Compliant Part Mating Under Uncertainty ／ Sahit Chintalapudi, Leslie Kaelbling, Tomas Lozano-Perez

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  強化学習によるピックアンドプレース作業のための効率的なマルチロボットアーム協調戦略

  廃棄物選別のピックアンドプレース作業を強化学習で最適化し、複数ロボットアームの協調戦略を学習。シミュレーションで従来のゲーム理論手法より最大16%高いピッキング率を達成し、実機2台の選別ステーションで検証した。

  原題: An Efficient Multi-Robot Arm Coordination Strategy for Pick-and-Place Tasks using Reinforcement Learning ／ Tizian Jermann, Hendrik Kolvenbach, Fidel Esquivel Estay 他

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• 論文外骨格ロボティクス2024/9/1

  人間-外骨格インタラクションのモデル化によるハーネス運動学的設計の透明性評価

  下半身外骨格の装着感をシミュレーションで評価する手法を提案し、ハーネス設計の違いが相互作用力に与える影響を最適化で比較した。

  原題: Transparency evaluation for the Kinematic Design of the Harnesses through Human-Exoskeleton Interaction Modeling ／ Riccardo Bezzini, Carlo Alberto Avizzano, Francesco Porcini 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  移動マニピュレータの衝突回避のための安全で迅速な全身制御

  移動マニピュレータの動的障害物回避のため、適応的循環不等式(ACI)をCBF-QPに組み込み、自己衝突回避も統合した全身制御手法を提案し、実験で有効性を示した。

  原題: Safe Expeditious Whole-Body Control of Mobile Manipulators for Collision Avoidance ／ Bingjie Chen, Yancong Wei, Rihao Liu 他

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• 論文ビジュアルサーボロボティクス2024/9/1

  マルチコプタの画像ベースビジュアルサーボによる高精度迎撃飛行

  画像ベースビジュアルサーボと比例航法を組み合わせ、遅延カルマンフィルタで目標位置を推定することで、マルチコプタによる高精度な迎撃を実現した。

  原題: Precise Interception Flight Targets by Image-based Visual Servoing of Multicopter ／ Hailong Yan, Kun Yang, Yixiao Cheng 他

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• 論文宇宙ロボティクスロボティクス2024/9/1

  宇宙用ロボットアームSpaceDREAMのソフトウェア

  ドイツ航空宇宙センター(DLR)などが開発中の宇宙用ロボットアームSpaceDREAMの搭載コンピュータ用ソフトウェアアーキテクチャを紹介し、既存ソフトウェアの再利用により迅速な運用開始を可能にした。

  原題: Software for the SpaceDREAM Robotic Arm ／ Maximilian Mühlbauer, Maxime Chalon, Maximilian Ulmer 他

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• 論文イベントカメラ/ステレオ深度推定画像認識2024/9/1

  イベントカメラによるステレオ深度推定：サーベイ

  イベントカメラを用いたステレオ深度推定の研究を、瞬時推定からSLAM向け長期手法、深層学習、データセットまで包括的にレビューしたサーベイ論文。

  原題: Event-based Stereo Depth Estimation: A Survey ／ Suman Ghosh, Guillermo Gallego

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  並列化可能な物理シミュレータを用いた非把持物体操作のためのインクリメンタル少数ショット適応

  並列化可能な剛体物理シミュレーションを動的モデルとして用い、MPCで収集した少数のロボット-物体相互作用からモデルパラメータをサンプリング最適化することで、非把持物体操作を少数ショットで適応させる手法を提案し、物体押し出し実験で検証した。

  原題: Incremental Few-Shot Adaptation for Non-Prehensile Object Manipulation using Parallelizable Physics Simulators ／ Fabian Baumeister, Lukas Mack, Joerg Stueckler

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  連続体-剛体マニピュレータのためのS-RRT*ベース障害物回避自律動作計画

  S-RRT*と逆瞬間運動学の零空間を組み合わせ、連続体-剛体マニピュレータが障害物を回避しつつ滑らかな経路を追従する動作計画手法を提案した。

  原題: S-RRT*-based Obstacle Avoidance Autonomous Motion Planner for Continuum-rigid Manipulator ／ Yulin Li, Tetsuro Miyazaki, Yoshiki Yamamoto 他

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• 論文検出/エッジAIロボティクス2024/9/1

  類似度対応Transformerによる高速魚検出システム

  水揚げ現場で密集した類似魚を高速カメラと軽量エッジAIで自動検出するシステムと、類似度対応ViT(FishViT)を提案した論文。

  原題: Intelligent Fish Detection System with Similarity-Aware Transformer ／ Shengchen Li, Haobo Zuo, Changhong Fu 他

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• 論文軌道予測ロボティクス2024/9/1

  意図とリスクを考慮した複雑交通環境における自動運転の軌道予測

  車両間の相互作用・運転意図・リスク評価を組み合わせ、複雑な交通シナリオでも周囲車両の軌道を高精度に予測するモデルを提案した。

  原題: Intention-based and Risk-Aware Trajectory Prediction for Autonomous Driving in Complex Traffic Scenarios ／ Wen Wei, Jiankun Wang

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• 論文VLAロボティクス2024/9/1

  VLM-Vac: VLM知識蒸留と言語誘導経験再生によるスマート掃除機の高度化

  視覚言語モデル(VLM)の知識を小型モデルに蒸留し、言語誘導型経験再生で継続学習することで、ロボット掃除機が多様な背景でも物体を回避・吸引できるようにした研究。

  原題: VLM-Vac: Enhancing Smart Vacuums through VLM Knowledge Distillation and Language-Guided Experience Replay ／ Reihaneh Mirjalili, Michael Krawez, Florian Walter 他

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• 論文安全制御ロボティクス2024/9/1

  自然言語フィードバックからロボットの安全表現をオンライン更新

  視覚言語モデルで言語フィードバックと画像を解釈し、安全制約をオンラインで更新してハミルトン・ヤコビ到達可能性に基づく安全制御器を再計算する手法を提案。

  原題: Updating Robot Safety Representations Online from Natural Language Feedback ／ Leonardo Santos, Zirui Li, Lasse Peters 他

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