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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VINSロボティクス2024/9/1

  PC-SRIF: 視覚支援慣性航法のための前処理付きコレスキー平方根情報フィルタ

  視覚支援慣性航法において、情報行列の条件数悪化の原因を分析し、前処理により単精度でもコレスキー分解を安定に適用可能にした推定器を提案。QR分解ベースより41%高速化を実現。

  原題: PC-SRIF: Preconditioned Cholesky-based Square Root Information Filter for Vision-aided Inertial Navigation ／ Tong Ke, Parth Agrawal, Yun Zhang 他

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• 論文イベントカメラロボティクス2024/9/1

  EvMAPPER: イベントカメラによる高高度オルソマッピング

  イベントカメラを初めてオルソモザイク生成に用い、厳しい照明条件や高速運動下でも地図生成を可能にする手法を提案した。

  原題: EvMAPPER: High Altitude Orthomapping with Event Cameras ／ Fernando Cladera, Kenneth Chaney, M. Ani Hsieh 他

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• 論文LiDARセグメンテーションロボティクス2024/9/1

  Semantic2D: 2D LiDAR単独で意味的シーン理解を実現

  単一の2D LiDARのみを用いた意味的シーン理解のワークフローを提案し、初の公開2D LiDAR意味セグメンテーションデータセットと細粒度セグメンテーションアルゴリズムを開発した。

  原題: Semantic2D: Enabling Semantic Scene Understanding with 2D Lidar Alone ／ Zhanteng Xie, Yipeng Pan, Yinqiang Zhang 他

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• 論文自動運転/RLHFロボティクス2024/9/1

  物理知識と人間フィードバックを統合した信頼できる自動運転強化学習

  人間のフィードバックと交通流モデルなどの物理知識を強化学習に組み込み、人間のデモが不完全でも物理ベースの方策以上の安全性を保証する枠組みを提案した。

  原題: Trustworthy Human-AI Collaboration: Reinforcement Learning with Human Feedback and Physics Knowledge for Safe Autonomous Driving ／ Zilin Huang, Zihao Sheng, Sikai Chen

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• 論文ロボット科学実験ロボティクス2024/9/1

  AI駆動型ロボット結晶探索システムによる多形の迅速同定

  機械学習による結晶画像認識とロボット実験を組み合わせた閉ループ系を構築し、結晶多形の探索を自動化・高効率化した研究。

  原題: AI-Driven Robotic Crystal Explorer for Rapid Polymorph Identification ／ Edward C Lee, Daniel Salley, Abhishek Sharma 他

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• 論文ロバスト推定画像認識2024/9/1

  FracGM: Geman-McClureロバスト推定のための高速分数計画法

  外れ値に強いGeman-McClure推定を分数計画法で解く高速ソルバFracGMを提案し、回転推定や点群位置合わせで高精度・高速を実現した。

  原題: FracGM: A Fast Fractional Programming Technique for Geman-McClure Robust Estimator ／ Bang-Shien Chen, Yu-Kai Lin, Jian-Yu Chen 他

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• 論文経路計画ロボティクス2024/9/1

  混合整数線形計画法による剛体経路計画

  衝突のない凸多面体グラフを構築し、小さなMILPを多数解くことで、混雑環境でもスケーラブルに剛体の経路をオンライン生成する手法を提案。

  原題: Rigid Body Path Planning using Mixed-Integer Linear Programming ／ Mingxin Yu, Chuchu Fan

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• 論文歩行者意図予測画像認識2024/9/1

  歩行者意図予測における特徴量重要度：文脈を考慮したレビュー

  歩行者の横断意図予測モデルの解釈性を高めるため、シナリオ文脈ごとに特徴量重要度を評価するCAPFI手法を提案し、PIEデータセットで5つのモデルを比較した。

  原題: Feature Importance in Pedestrian Intention Prediction: A Context-Aware Review ／ Mohsen Azarmi, Mahdi Rezaei, He Wang 他

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• 論文人間ロボットインタラクションロボティクス2024/9/1

  人間がロボットの行動をどう予測するかを高レベルパターンから推定する手法

  人間とロボットの軌跡を離散潜在空間に埋め込み、人間がロボットの行動を高レベルなパターンで予測する様子をロボットが推定できる二次的思考理論のアプローチを提案した。

  原題: Using High-Level Patterns to Estimate How Humans Predict a Robot will Behave ／ Sagar Parekh, Lauren Bramblett, Nicola Bezzo 他

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• 論文群制御ロボティクス2024/9/1

  分散型ラベルなし動作計画におけるグラフニューラルネットワークの汎化性

  各ロボットが近傍のロボットと目標位置のみを知る状況で、グラフニューラルネットワークを用いた分散政策を模倣学習と強化学習で訓練し、大規模なラベルなし動作計画を実現した。

  原題: Generalizability of Graph Neural Networks for Decentralized Unlabeled Motion Planning ／ Shreyas Muthusamy, Damian Owerko, Charilaos I. Kanatsoulis 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

  CageCoOpt: ケージング誘導による形態と方策の協調最適化でマニピュレーションのロバスト性を向上

  ケージングの指標を両階層の目的に組み込み、強化学習とベイズ最適化でマニピュレータの形態と制御方策を同時最適化し、不確実性下での把持・操作の成功率を高める手法を提案。

  原題: CageCoOpt: Enhancing Manipulation Robustness through Caging-Guided Morphology and Policy Co-Optimization ／ Yifei Dong, Shaohang Han, Xianyi Cheng 他

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• 論文SLAMロボティクス2024/9/1

  SLIM: 都市環境におけるスケーラブルで軽量なLiDARマッピング

  都市環境での長期LiDARマッピングのため、構造物を線や平面にパラメータ化し、地図統合やポーズグラフ最適化を可能にする軽量でスケーラブルなシステムを提案。KITTIなどで精度と軽量性を検証し、約130KB/kmの低メモリで地図を生成。

  原題: SLIM: Scalable and Lightweight LiDAR Mapping in Urban Environments ／ Zehuan Yu, Zhijian Qiao, Wenyi Liu 他

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• 論文安全強化学習機械学習2024/9/1

  安全強化学習における長期的安全性と不確実性への対処

  モデルベースの安全強化学習手法ATACOMを学習可能な制約で拡張し、長期的な安全性と不確実性に対処できるようにした研究。

  原題: Handling Long-Term Safety and Uncertainty in Safe Reinforcement Learning ／ Jonas Günster, Puze Liu, Jan Peters 他

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• 論文人間-ロボット協調ロボティクス2024/9/1

  人間-ロボット協調における適応知能とコンピュータビジョンのベンチマーク

  人間-ロボット協調システムにおいて、骨格姿勢前処理と自己ラベリング機構を組み合わせることで、意図認識の精度向上と概念ドリフトへの適応を実現した研究。

  原題: Benchmarking Adaptive Intelligence and Computer Vision on Human-Robot Collaboration ／ Salaar Saraj, Gregory Shklovski, Kristopher Irizarry 他

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• 論文レーダーオドメトリロボティクス2024/9/1

  細部へのこだわり：レーダーオドメトリのための点群抽出器の系統的比較

  自動運転環境におけるFMCWレーダーの点群抽出器13種を、公開道路約176kmのデータで比較し、最も単純で高速なK-strongestが平均より13.59%・24.94%優れることを示した。

  原題: The Finer Points: A Systematic Comparison of Point-Cloud Extractors for Radar Odometry ／ Elliot Preston-Krebs, Daniil Lisus, Timothy D. Barfoot

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• 論文社会的ナビゲーションロボティクス2024/9/1

  認知から予知へ：社会的ナビゲーションのための未来認識フレームワーク

  人間の将来の軌道を予測し、その経路を妨げる行動にペナルティを与える強化学習手法Falconを提案し、新しいベンチマークSocialNavで評価した。

  原題: From Cognition to Precognition: A Future-Aware Framework for Social Navigation ／ Zeying Gong, Tianshuai Hu, Ronghe Qiu 他

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• 論文探索ロボティクス2024/9/1

  LiDARと深度カメラに対応した視覚慣性SLAMによるサブマップベースのMAV自律探索

  サブマップ単位の視覚慣性SLAMとサンプリングベースの次善視点計画を組み合わせ、LiDARまたは深度カメラのどちらでも動くMAVの自律探索フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

  原題: Efficient Submap-based Autonomous MAV Exploration using Visual-Inertial SLAM Configurable for LiDARs or Depth Cameras ／ Sotiris Papatheodorou, Simon Boche, Sebastián Barbas Laina 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2024/9/1

  放送映像からの車いすテニスナビゲーション学習：ドメイン知識転移と拡散運動計画

  ウェブ上のテニス放送映像から専門家のナビゲーション戦略を抽出し、拡散モデルによる模倣学習で車いすロボットのボール打撃領域への移動を実現するゼロショット知識転移フレームワークを提案。

  原題: Learning Wheelchair Tennis Navigation from Broadcast Videos with Domain Knowledge Transfer and Diffusion Motion Planning ／ Zixuan Wu, Zulfiqar Zaidi, Adithya Patil 他

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• 論文触覚ロボティクス2024/9/1

  人間不要の力制御デモンストレーションからの優しい把持学習

  接触特性が既知の物体を用いて参照力曲線を自動生成し、物理ベースの力学モジュールを組み込んだDual-CNNで把持力を予測することで、視覚触覚センサ上で優しく安定した把持を実現する手法を提案した。

  原題: Learning Gentle Grasping from Human-Free Force Control Demonstration ／ Mingxuan Li, Lunwei Zhang, Tiemin Li 他

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• 論文宇宙ロボティクス/状態推定ロボティクス2024/9/1

  RGB・イベントカメラを用いたデータ駆動型と幾何モデルの融合による衛星ドッキングポート状態推定

  RGBまたはイベントカメラの単眼視データから、浅いデータ駆動手法と幾何モデルを組み合わせて衛星ドッキングポートを検出・状態推定する軽量パイプラインを提案し、両モダリティを定量的に比較した。

  原題: Mixing Data-driven and Geometric Models for Satellite Docking Port State Estimation using an RGB or Event Camera ／ Cedric Le Gentil, Jack Naylor, Nuwan Munasinghe 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

  RTAGrasp: 人間の動画からの検索・転移・整合によるタスク指向把持の学習

  人間の把持動画から把持位置と方向の制約を抽出し、視覚基盤モデルで対象物に転移してロボットの動作に整合させる、訓練不要のタスク指向把持フレームワークを提案。

  原題: RTAGrasp: Learning Task-Oriented Grasping from Human Videos via Retrieval, Transfer, and Alignment ／ Wenlong Dong, Dehao Huang, Jiangshan Liu 他

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• 論文強化学習ロボティクス2024/9/1

  LiRA: 実世界のモデルベース強化学習のための軽量ロバスト敵対学習

  変分推論に基づく敵対学習でロバスト性と保守性のバランスを自動調整し、四足ロボットの力反応型歩行制御を2時間未満の実データで学習した。

  原題: LiRA: Light-Robust Adversary for Model-based Reinforcement Learning in Real World ／ Taisuke Kobayashi

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• 論文群制御ロボティクス2024/9/1

  ハイパーグラフによるマルチロボットの協調タスク割り当てと社会的配慮ナビゲーション

  ハイパーグラフとマルチエージェント強化学習を用いて、人混みの中でのロボット群のタスク割り当てと社会的に配慮したナビゲーションを同時に実現する手法を提案した。

  原題: Hypergraph-based Coordinated Task Allocation and Socially-aware Navigation for Multi-Robot Systems ／ Weizheng Wang, Aniket Bera, Byung-Cheol Min

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• 論文制御バリア関数制御2024/9/1

  外乱に頑健なバックアップ制御バリア関数：不確かなダイナミクス下での安全性

  外乱を含む非線形システムに対し、ノミナル系の周囲に拡張するノルム球チューブの安全性を保証することで、オンラインで前方不変集合を構成するDR-bCBFを提案した。

  原題: Disturbance-Robust Backup Control Barrier Functions: Safety Under Uncertain Dynamics ／ David E. J. van Wijk, Samuel Coogan, Tamas G. Molnar 他

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• 論文VLAロボティクス2024/9/1

  HiFi-CS: 視覚言語モデルを用いたロボット把持のためのオープン語彙視覚的グラウンディング

  画像とテキストの埋め込みを階層的に融合する軽量デコーダで、複雑な指示文から把持対象を高精度に特定し、7自由度アームでの実機実験で90.33%の精度を達成した。

  原題: HiFi-CS: Towards Open Vocabulary Visual Grounding For Robotic Grasping Using Vision-Language Models ／ Vineet Bhat, Prashanth Krishnamurthy, Ramesh Karri 他

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• 論文触覚ロボティクス2024/9/1

  触覚スキンによる巧みな操作：シミュレーション学習と実機転移

  柔らかい指先の触覚スキンを物理シミュレータで再現し、ビー玉やボルトを指間で回す繊細な操作を強化学習で獲得、実機へ転移させた。

  原題: Fine Manipulation Using a Tactile Skin: Learning in Simulation and Sim-to-Real Transfer ／ Ulf Kasolowsky, Berthold Bäuml

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• 論文軌道最適化cs.MS2024/9/1

  MPPI-Generic: 確率的軌道最適化のためのCUDAライブラリ

  GPU加速による確率的軌道最適化ライブラリMPPI-Genericを開発し、MPPI制御の複数変種を既存のモデルやコスト関数と組み合わせて利用可能にした。

  原題: MPPI-Generic: A CUDA Library for Stochastic Trajectory Optimization ／ Bogdan Vlahov, Jason Gibson, Manan Gandhi 他

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• 論文SLAMロボティクス2024/9/1

  CELLmap: 弾力的で軽量な球面マップ表現によるLiDAR SLAMの強化

  大規模LiDAR SLAMの地図を、場所ごとの局所マップCELLに分割して保持する軽量な表現を提案し、双方向レジストレーションとループ閉じ込みで地図の一貫性を高めた。

  原題: CELLmap: Enhancing LiDAR SLAM through Elastic and Lightweight Spherical Map Representation ／ Yifan Duan, Xinran Zhang, Yao Li 他

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• 論文近接操作ロボティクス2024/9/1

  確率的マルコフモデルを用いたロバストな近接操作

  拡張カルマンフィルタによる姿勢推定とマルコフ決定過程に基づく状態切替を組み合わせ、小型衛星のドッキングや航空機の精密着陸などの近接操作をロバスト化する枠組みを提案・実験検証した。

  原題: Robust Proximity Operations using Probabilistic Markov Models ／ Deep Parikh, Ali Hasnain Khowaja, Manoranjan Majji

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• 論文力推定ロボティクス2024/9/1

  手術ロボットのためのモデルと学習を組み合わせた力推定フレームワーク

  da Vinci Research Kitのマニピュレータを対象に、モデルベースの動力学同定と学習ベースの環境補償を組み合わせて、器具先端の組織接触力を高精度に推定する手法を提案した。

  原題: A Hybrid Model and Learning-Based Force Estimation Framework for Surgical Robots ／ Hao Yang, Haoying Zhou, Gregory S. Fischer 他

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