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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

• 論文キャリブレーション画像認識2024/9/1

  UniCal: 統合ニューラルセンサキャリブレーション

  LiDARとカメラを備えた自動運転車のキャリブレーションを、特別な基準物なしで走行データから微分可能なボリュームレンダリングを用いて同時に学習する統合フレームワークを提案。

  原題: UniCal: Unified Neural Sensor Calibration ／ Ze Yang, George Chen, Haowei Zhang 他

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• 論文シミュレーションロボティクス2024/9/1

  敵対的・反応的な交通エンティティによる挙動リアルな運転シミュレーション：レビュー

  自動運転車の計画アルゴリズム検証のため、リアルで敵対的な挙動をする交通エンティティのシミュレーション研究を分類・整理し、課題と今後の研究方向をまとめたレビュー論文。

  原題: Adversarial and Reactive Traffic Entities for Behavior-Realistic Driving Simulation: A Review ／ Joshua Ransiek, Philipp Reis, Tobias Schürmann 他

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• 論文ヒューマンロボット協調ロボティクス2024/9/1

  PRO-MIND: 産業環境における安全性・人間のストレス・生産性を調整するためのロボット動作の近接性と反応性の最適化

  人間の注意・心的負荷・生理的ストレスを推定し、Bスプライン曲線を用いてロボットの安全領域と軌道を動的に調整するヒューマン・イン・ザ・ループ枠組みを提案し、作業者の負担軽減と生産性向上を両立させる。

  原題: PRO-MIND: Proximity and Reactivity Optimisation of robot Motion to tune safety limits, human stress, and productivity in INDustrial settings ／ Marta Lagomarsino, Marta Lorenzini, Elena De Momi 他

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• 論文SLAM画像認識2024/9/1

  UDGS-SLAM：UniDepth支援のガウススプラッティングによる単眼SLAM

  単眼深度推定ネットワークUniDepthをガウススプラッティングに統合し、RGB-Dセンサー不要でカメラ軌跡とシーン表現を同時最適化するSLAM手法を提案した。

  原題: UDGS-SLAM : UniDepth Assisted Gaussian Splatting for Monocular SLAM ／ Mostafa Mansour, Ahmed Abdelsalam, Ari Happonen 他

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• 論文強化学習ロボティクス2024/9/1

  ロボティクスにおけるリー群を用いた姿勢表現の強化学習

  ロボットや物体の姿勢をリー群構造に従ってニューラルネットワークで扱う簡単な入出力修正を提案し、姿勢制御やピックアンドプレースで性能を向上させた。

  原題: Reinforcement Learning with Lie Group Orientations for Robotics ／ Martin Schuck, Jan Brüdigam, Sandra Hirche 他

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• 論文自動運転レース/マルチセンサ融合画像認識2024/9/1

  イベントカメラとLiDARの融合による自動運転レースのステアリング予測

  自動運転レース向けに、2D LiDARとイベントカメラを統合したマルチセンサデータセットを構築し、低ランク手法を用いた効率的な融合モデルでステアリング予測精度を大幅に改善した研究。

  原題: Steering Prediction via a Multi-Sensor System for Autonomous Racing ／ Zhuyun Zhou, Zongwei Wu, Florian Bolli 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/9/1

  深層強化学習によるスケーラブルなマルチロボット情報経路計画

  未知の3D環境で静止ターゲットを効率的に発見するため、集中訓練・分散実行と協調グラフを用いた深層強化学習手法を提案し、最大64台のロボットで従来手法を上回る性能を実現した。

  原題: Scalable Multi-Robot Informative Path Planning for Target Mapping via Deep Reinforcement Learning ／ Apoorva Vashisth, Manav Kulshrestha, Damon Conover 他

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• 論文状態推定ロボティクス2024/9/1

  全身近接センサによる多関節構造の状態推定と環境認識

  全身に分散配置した近接センサの情報を統合し、多関節ロボットの姿勢推定と環境マッピングを同時に行う手法を提案。離散時間モデルを関節構造の空間方向に拡張し、シミュレーションで推定誤差の大幅な低減を実証した。

  原題: State Estimation and Environment Recognition for Articulated Structures via Proximity Sensors Distributed over the Whole Body ／ Kengo Iwao, Hikaru Arita, Kenji Tahara

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  視覚と聴覚による外部接触の推定

  把持物体と環境の接触を、視覚と能動音響センシングを組み合わせて推定する手法を提案し、シミュレーションで学習して実世界にゼロショット転移した。

  原題: Visual-auditory Extrinsic Contact Estimation ／ Xili Yi, Jayjun Lee, Nima Fazeli

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• 論文マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  接触の多い汎用マニピュレーションのためのアドミタンス視覚運動方策学習

  接触力・視覚・固有感覚を入力に拡散モデルで動作軌道と目標接触力を計画し、アドミタンス制御で実行する接触の多い汎用マニピュレーション方策を提案。5つの難タスクで成功率と接触の滑らかさが向上。

  原題: Admittance Visuomotor Policy Learning for General-Purpose Contact-Rich Manipulations ／ Bo Zhou, Ruixuan Jiao, Yi Li 他

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• 論文ソフトロボティクス/遊泳ロボティクス2024/9/1

  低・高レイノルズ数で泳ぐソフト連続体ロボットの幾何学的設計と歩容の共最適化

  幾何力学に基づき、低・高レイノルズ数環境でのソフト連続体遊泳ロボットの設計と歩容を共最適化する枠組みを提案し、従来の遊泳体より高効率な設計・歩容を得た。

  原題: Geometric Design and Gait Co-Optimization for Soft Continuum Robots Swimming at Low and High Reynolds Numbers ／ Yanhao Yang, Ross L. Hatton

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• 論文歩行ロボティクス2024/9/1

  デュークヒューマノイド：受動ダイナミクスを活用した省エネ二足歩行の設計と制御

  10自由度のオープンソースヒューマノイドを開発し、強化学習で速度追従歩行を実現するとともに、受動ダイナミクスを活用して移動エネルギーを最大50%削減する手法を提案した。

  原題: The Duke Humanoid: Design and Control For Energy Efficient Bipedal Locomotion Using Passive Dynamics ／ Boxi Xia, Bokuan Li, Jacob Lee 他

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• 論文空中マニピュレーションロボティクス2024/9/1

  電磁石を搭載したダクテッドファンUAVによる複数荷物の安全な空中把持・搬送

  同軸ダクテッドファンUAVの機体外部に電磁石を搭載し、追加アクチュエータなしで空中での複数荷物の把持・搬送と人からの直接受け渡しを実現した。

  原題: A Ducted Fan UAV for Safe Aerial Grabbing and Transfer of Multiple Loads Using Electromagnets ／ Zhong Yin, Hailong Pei

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• 論文ダイナミクス学習ロボティクス2024/9/1

  微分可能なファクターグラフと回転並進不変表現によるボールダイナミクスの学習

  微分可能なファクターグラフ推定器とダイナミクスモデルをエンドツーエンドで学習し、回転並進不変表現と自己乗算バイパスを導入して卓球ボールの軌道予測精度を向上させた。

  原題: Learning Dynamics of a Ball with Differentiable Factor Graph and Roto-Translational Invariant Representations ／ Qingyu Xiao, Zixuan Wu, Matthew Gombolay

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• 論文強化学習機械学習2024/9/1

  SHIRE: 人間の直感を活用した強化学習のサンプル効率向上

  人間の直感を確率的グラフィカルモデルで符号化し、深層強化学習の学習に組み込むことで、サンプル効率を25〜78%改善しつつ方策の説明可能性も高めるフレームワークを提案した。

  原題: SHIRE: Enhancing Sample Efficiency using Human Intuition in REinforcement Learning ／ Amogh Joshi, Adarsh Kumar Kosta, Kaushik Roy

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• 論文軌道最適化ロボティクス2024/9/1

  SPLANNING: 正規化ガウシアンスプラットにおけるリスク考慮型軌道最適化

  ガウシアンスプラッティングモデル上で衝突確率の上限を厳密に導出し、正規化再定式化により効率的に計算するリスク考慮型軌道最適化手法を提案。実ロボットマニピュレータでも検証。

  原題: Let's Make a Splan: Risk-Aware Trajectory Optimization in a Normalized Gaussian Splat ／ Jonathan Michaux, Seth Isaacson, Challen Enninful Adu 他

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• 論文自動運転評価ロボティクス2024/9/1

  自動運転システムのシナリオベース評価：シナリオをどうパラメータ化する（しない）べきか？

  UN R157の自動車線維持システム評価で用いられる3種類のシナリオのパラメータ化がシミュレーション結果に与える影響を分析し、より実世界に近い代替パラメータ化を提案した研究。

  原題: Scenario-based assessment of automated driving systems: How (not) to parameterize scenarios? ／ Erwin de Gelder, Olaf Op den Camp

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• 論文軌道予測ロボティクス2024/9/1

  自動運転の軌道予測における分布外検知のリアルタイム化

  軌道予測モデルが信頼できない予測をする分布外シーンを、変化点検出としてリアルタイムに検知する手法を提案した論文。

  原題: Building Real-time Awareness of Out-of-distribution in Trajectory Prediction for Autonomous Vehicles ／ Tongfe Guo, Taposh Banerjee, Rui Liu 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

  移動マニピュレーションのための身体性統合制御EHC-MM

  移動と把持のバランスをQP問題として定式化し、ロボットの状態と環境に応じて動的に重み付けする統合制御手法を提案。実環境で95.6%の成功率と52.8%の時間効率向上を達成した。

  原題: EHC-MM: Embodied Holistic Control for Mobile Manipulation ／ Jiawen Wang, Yixiang Jin, Jun Shi 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

  ロボットユーティリティモデル：新環境へのゼロショット展開のための汎用ポリシー

  ファインチューニングなしで新しい環境や未知の物体に直接適応できるゼロショットロボットポリシーを訓練・展開するフレームワークを提案し、5つの実用的タスクで平均90%の成功率を達成した。

  原題: Robot Utility Models: General Policies for Zero-Shot Deployment in New Environments ／ Haritheja Etukuru, Norihito Naka, Zijin Hu 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/9/1

  単一の人間ガイダンスによるマルチロボット協調の実現

  人間が短時間だけ複数のエージェントを切り替え操作し、心の理論モデルを組み込むことで、マルチエージェントの協調行動を効率的に学習させる手法を提案し、かくれんぼタスクで成功率を最大58%改善、実機マルチロボットでも検証した。

  原題: Enabling Multi-Robot Collaboration from Single-Human Guidance ／ Zhengran Ji, Lingyu Zhang, Paul Sajda 他

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• 論文マルチエージェント計画ロボティクス2024/9/1

  LaMMA-P: 言語モデル駆動PDDLプランナによる汎化可能なマルチエージェント長期的タスク割当と計画

  言語モデルの推論能力と従来のPDDLプランナを統合し、異種ロボットチームの長期的タスクにおけるサブタスク識別と割当を高成功率・高効率で行うマルチエージェント計画フレームワークを提案。

  原題: LaMMA-P: Generalizable Multi-Agent Long-Horizon Task Allocation and Planning with LM-Driven PDDL Planner ／ Xiaopan Zhang, Hao Qin, Fuquan Wang 他

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• 論文V2Xロボティクス2024/9/1

  自動運転車の交差点制御を支援する路側機

  V2X通信を活用した路側機（RSU）による交差点制御システムを提案し、実車とシミュレーションで検証した。交差点通過時の加減速を最大75.35%削減し、燃料消費の低減に貢献する。

  原題: A Roadside Unit for Infrastructure Assisted Intersection Control of Autonomous Vehicles ／ Michael Evans, Marcial Machado, Rickey Johnson 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2024/9/1

  実行ミスマッチ下でのワンショット模倣学習

  人間とロボットの軌道を系列レベルの最適輸送コストで自動対応付けし、ペアデータなしで長期タスクの模倣を可能にするRHyMEを提案した。

  原題: One-Shot Imitation under Mismatched Execution ／ Kushal Kedia, Prithwish Dan, Angela Chao 他

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• 論文制御最適化制御2024/9/1

  制御制約定式化による安全性と性能の協調最適化

  安全性を状態制約から等価な制御制約に変換し、動的計画法で解ける制御制約付き最適制御問題として定式化することで、非線形システムの安全性と性能を両立させる手法を提案した。

  原題: Cooptimizing Safety and Performance with a Control-Constrained Formulation ／ Hao Wang, Adityaya Dhande, Somil Bansal

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• 論文マルチロボット協調ロボティクス2024/9/1

  COHERENT: 大規模言語モデルによる異種マルチロボット協調システム

  ドローン・ロボット犬・ロボットアームなど異種ロボットの協調を、LLMによる提案・実行・フィードバック・調整のループで計画するフレームワークを提案し、100タスクのベンチマークで従来手法を大きく上回った。

  原題: COHERENT: Collaboration of Heterogeneous Multi-Robot System with Large Language Models ／ Kehui Liu, Zixin Tang, Dong Wang 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

  動画からの手と物体のインタラクション事前学習

  野生の動画から人間の手と物体の3D軌道を抽出し、ロボットの操作スキルを事前学習する手法を提案。生成モデルで汎用的な操作の事前分布を獲得し、下流タスクへの適応を効率化する。

  原題: Hand-Object Interaction Pretraining from Videos ／ Himanshu Gaurav Singh, Antonio Loquercio, Carmelo Sferrazza 他

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• 論文自動運転ロボティクス2024/9/1

  車両の行動プロファイル発見の改善

  交差点の観測データからEKFとEMベースのクラスタリングで運転行動プロファイルを自動抽出する手法を提案。

  原題: Improving behavior profile discovery for vehicles ／ Nelson de Moura, Fawzi Nashashibi, Fernando Garrido

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• 論文超音波センシング画像認識2024/9/1

  エッジデバイス上での前腕超音波によるジェスチャー認識

  前腕の超音波画像から手のジェスチャーを認識する深層学習モデルを量子化してエッジデバイスに実装し、Raspberry Pi上で92%の精度と0.31秒の推論時間を達成した。

  原題: Forearm Ultrasound based Gesture Recognition on Edge ／ Keshav Bimbraw, Haichong K. Zhang, Bashima Islam

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• 論文NeRF/農業ロボティクス2024/9/1

  AgriNeRF: 厳しい照明条件下での農業向けニューラル放射場

  RGB・イベント・熱カメラを組み合わせたNeRFで、低照度や極端な明るさなど厳しい照明下でも農業シーンの3D再構成と果実検出を高精度化した研究。

  原題: AgriNeRF: Neural Radiance Fields for Agriculture in Challenging Lighting Conditions ／ Samarth Chopra, Fernando Cladera, Varun Murali 他

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