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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: 2026/10/8 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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StereoEngine: ステレオカメラなしで両手ロボットのステレオデータを拡張
単眼動画からステレオペアを生成する手法と、シミュレーションからフォトリアルなステレオペアを生成する手法を提案し、両手マニピュレーションの性能を向上させた。
原題: StereoEngine: Scaling Stereo Bimanual Robot Data without Stereo Cameras ／ Jason Chen, I-Chun Arthur Liu, Gaurav Sukhatme 他
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SpatialHarness: 精密ロボット操作のためのテスト時空間足場
凍結したマルチモーダル基盤モデルに対し、実世界と同期したシミュレーションから補完的な仮想視点を提示することで、微細なロボット操作の成功率をテスト時に向上させる手法を提案。
原題: SpatialHarness: Test-Time Spatial Scaffolding for Fine Robotic Manipulation ／ Jiayu Wang, Yue Yu, Bin Zhu 他
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RESETTLE: 不一致トリガー検索と効率的修正制御によるロボット復旧
凍結したロボット方策の行動実行インタフェースで、2つの行動提案の不一致を検知して同タスクのデモを検索し、オンライン最適化なしで修正行動を実行するモデル非依存の復旧フレームワーク。
原題: RESETTLE: Robotic Recovery through Disagreement-Triggered Retrieval and Efficient Corrective Control ／ Yuxin Chen, Senqiao Yang, Zixuan Wang 他
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生成的ニューラルリターゲティングによる人間からロボットへの巧みな操作
フローマッチングモデルを用いて人間の動作をロボットの実行可能な軌道に変換する手法を提案し、MPCより少ないサンプルで高い成功率を達成した。
原題: Generative Neural Retargeting for Human-to-Robot Dexterous Manipulation ／ Dechen Gao, Yue Yang, Ben Abbatematteo 他
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把持力はどれくらい強くすべきか？
視触覚情報から物体の材料特性をリアルタイム推定し、物体を傷つけずに把持するための最小把持力を決定する手法を提案。
原題: How Firm Should a Grasp Be? ／ Matthew Beveridge, Shree K. Nayar
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SkillWeave: 異種デモンストレーションを長期的器用マニピュレーションスキルへ織り上げる
遠隔操作とキネステティック教示を組み合わせ、物体マスク条件付き拡散方策と後継者対応ターミナルステアリングにより、長期的な器用マニピュレーションを実現するフレームワークを提案。
原題: SkillWeave: Weaving Heterogeneous Demonstrations into Long-Horizon Manipulation Skills ／ Ryosei Tamura, Xiaoxiang Dong, Uksang Yoo 他
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OmniDex: 多様な雑然シーンへの巧みな手把持のスケーリング
260万以上の雑然シーンと4億の把持正解データからなる大規模ベンチマークを構築し、生成モデルの課題を克服するOmniDexモデルを提案した。
原題: OmniDex: Scaling Dexterous Hand Grasping to Diverse Cluttered Scenes ／ Naiyu Fang, Zhongjin Luo, Yuxin Mo 他
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協調ロボットの動作生成のための物理情報に基づく衝突学習フレームワーク
関節ロボット間の衝突距離を予測する微分可能な物理情報統合フレームワークPI-UDFを提案し、非線形MPCに組み込んで実機の双腕ロボットで高速近接動作を検証した。
原題: A Physics-Informed Collision Learning Framework for Collaborative Robot Motion Generation ／ Chen Cai, Steven Liu
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ManiUnit: 長期的タスクのためのマニピュレーションスキルデータセットとベンチマーク
50のBEHAVIOR-1K活動から構築した21スキル種別・137,899セグメントのデータセットと1,260テストインスタンスのベンチマークを提案し、VLAポリシーのスキル別評価と初期状態摂動への感度を測定した。
原題: ManiUnit: A Manipulation Skill Dataset and Benchmark for Long-Horizon Tasks ／ Guoting Wei, Dawei Yan, Xia Yuan 他
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ソロからアンサンブルへ：構成可能なマルチエージェント物体操作のための階層フレームワーク
単一エージェントの物体操作スキルを物体指向の運動スキルとして蒸留し、高レベル方策で複数エージェントを協調させる階層フレームワークを提案。
原題: From Solo to Ensemble: A Hierarchical Framework for Composable Multi-Agent Human-Object Interaction ／ Zekai Deng, Kangyi Chen, Ye Shi 他
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Dex-One2Many: 単一の人間デモンストレーションから多様な巧みな操作を学習
人間の動画1本をシーングラフに抽象化し、強化学習の探索を導くことで、動画にない物体姿勢や把持にも汎化する多指ハンド操作方策を実機転移まで実現した。
原題: Dex-One2Many: Learning Dexterous Manipulation from a Single Human Demonstration ／ Jusuk Lee, Sungha Kim, Yeonsoo Park 他
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拡散モデルによる軌道計画を用いた移動ロボットの非把持マルチオブジェクト配置
移動ロボットが複数の物体を押して狭い許容誤差で配置する問題に対し、因果的分解を導入した拡散プランナを提案し、倉庫を模した環境で成功率を向上させた。
原題: Non-Prehensile Multi-Object Placement with Mobile Robots via Diffusion-Based Trajectory Planning ／ Lance Pharand, Megnath Ramesh, Mark Chiu 他
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CASTERA: 合成動画からのゼロショットマニピュレーションを制約付き最適化として形式化
動画生成モデルで作った合成動画からロボットの動作軌道を生成する問題を制約付き最適化として定式化し、物理的整合性とタスク整合性を保ちながら軌道を修正する枠組みを提案した。
原題: CASTER: Formalizing Zero-Shot Manipulation from Synthetic Videos as Constrained Optimization ／ Yinlong Dai, Homanga Bharadhwaj, Dylan P. Losey
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時間的ずれに頑健なロボットマニピュレーションのための信頼性認識型未来条件付け
生成された未来映像の時間的ずれを制御問題として扱い、信頼性推定と候補アンサンブルでロボット操作の成功率を改善する手法RAFCを提案。
原題: Reliability-Aware Future Conditioning for Temporally Robust Robot Manipulation ／ Mohammad Khoshnazar, Mohammad Dehghani Tezerjani, Zhiyuan Gao 他
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FOCUS: 特権状態からRGB-Dへ、モダリティ切替と表現整合を制御する強化学習
シミュレーションの特権状態とRGB-D観測のKLダイバージェンスに基づきロールアウトのモダリティを自動調整し、テスト時のRGB-D入力に適応させる単段階PPOフレームワークを提案。
原題: FOCUS: From Privileged States to RGB-D with Controlled Modality Switching and Representation Alignment ／ Filip Grigorov, Kourosh Darvish, Nandita Vijaykumar
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予測された未来だけでは不十分：ロボットマニピュレーションのための実行可能な目標の学習
3Dトレース世界モデルから実行可能な終端目標を明示的に出力する学習インターフェースを提案し、5つのマニピュレーションタスクで平均79.69%の成功率を達成した。
原題: Predicted Futures Are Not Enough: Learning Executable Goals for Robot Manipulation ／ Tzu-Yu Chuang, Ching-Hsiang Chang, Yi-Hsiu Lee 他
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腱の巻き付きとショートカットを考慮した腱駆動ロボットの設計最適化
腱駆動アームの関節トルクと太さのトレードオフを、腱の巻き付き・ショートカット効果を考慮して多目的最適化し、コンパクトで高トルクな設計指針を示した。
原題: Design optimization of tendon-driven robots considering tendon wrapping and shortcut ／ Yuta Sahara, Kento Kawaharazuka, Kei Okada
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巧みな把持安定性のための時間的視触覚学習
4本の高解像度触覚センサを備えた多指ロボットハンドで1万回の把持試行を収集し、触覚を含む時間的多モーダルモデルで持ち上げ後の安定性を予測、実機での再把持により成功率を10.5ポイント改善した。
原題: Temporal Visuo-Tactile Learning for Dexterous Grasp Stability ／ Ken Nakahara, Aleksei Buvailik, Prokhor Kotov 他
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長期的スキル連結における観測空間シフトの診断と回復
独立に学習したスキルを連結すると性能が急落する「観測空間シフト」の原因を診断し、シーン状態の復元と再開で回復する学習システムを構築した。
原題: Diagnosing and Recovering from Observation-Space Shift at Long-Horizon Skill Seams ／ Pranav Wagh, Yu Fang, Yue Yang 他
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FoldBack: 長期的な衣類折り畳みのための自己修正型マスク生成ポリシー
衣類折り畳みタスクにおいて、把持の失敗を検知して巻き戻し、失敗箇所を再生成する自己修正型ポリシーを提案。再訓練なしで成功率を大幅に向上させた。
原題: FoldBack: Self-Correcting Masked Generative Policy for Long-Horizon Garment Folding ／ Lipeng Zhuang, Shiyu Fan, Yingdong Ru 他
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狙って叩け：方向条件付き変形可能線状物体の動的マニピュレーション
ロープ先端の位置と到達方向を指定する単振り打撃タスクに対し、高速シミュレータDeformX2.0と打撃データ生成法TRACE、実機適応法RECAPを提案し、実機で成功率を大幅に向上させた。
原題: Point It, Strike It: Direction-Conditioned Dynamic Manipulation of Deformable Linear Objects ／ Yi Yang, Xiang Fei, Lehong Wang 他
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RoboPace: 接触を考慮した行動チャンク方策の時間最適リタイミング
ロボットの運動制約と接触予測に基づき、方策の経路を変えずに実行速度をリアルタイムで調整する層を提案し、接触の多いタスクで成功率を保ちつつ実行時間を半減させた。
原題: RoboPace: Contact-Aware Time-Optimal Retiming for Action-Chunk Policies ／ Mimo Shirasaka, Takehiko Ohkawa, Takuya Okubo 他
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断続的な視覚喪失に頑健な実ロボットマニピュレーションのための標的モダリティドロップアウト
注意機構で各モダリティへの依存度を推定し、最も支配的なモダリティを選択的にドロップアウトさせる手法を提案。実ロボット実験で、視覚喪失時もタスク遂行を維持できることを示した。
原題: Targeted Modality Dropout for Real-Robot Manipulation Robust to Intermittent Vision Loss ／ Genki Shikada, Kazuki Osamura, Masaru Ide 他
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モデルベースのリリース設計によるロボットのブーメラン投げ
6自由度マニピュレータで戻ってくるブーメラン投擲を実現するため、リリース時の速度・姿勢・スピンをモデル化し、限られた関節速度でも可能な投擲動作とブーメラン形状を設計した。
原題: Robotic Boomerang Throwing via Model-Based Release Design ／ Yang Liu, Colin Jones, Aude Billard
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関節特化型ハイブリッド遠隔駆動を用いた全駆動4自由度ロボット指の設計
MCP関節をリンク機構、PIP/DIP関節をワイヤ駆動で独立に動かす4自由度ロボット指を設計し、伝達特性と指先力を評価した。
原題: Design of a Fully Actuated 4-DOF Robotic Finger With Joint-Specific Hybrid Remote Actuation ／ Hyojae Kang, Hyun-mok Jung, Joonho Lee 他
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UMI型ロボット教示のための高精度エンドエフェクタ位置推定
近距離マニピュレーション教示向けに実世界・シミュレーションの位置推定データセットMILDを構築し、フィッシュアイVIOとAprilTagを組み合わせたAprilVINSを提案した論文。
原題: Towards Accurate End-Effector Localization for UMI-Style Robotic Manipulation Teaching ／ Junjie Zhang, Deteng Zhang, Zhisong Xu 他
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OmniHOI: 単眼人間動画からの巧みな手と物体のインタラクション
単眼RGB動画から手と物体のインタラクションを再構成し、物理的一貫性を段階的に強制することで、多様な自由度のロボットハンドへ高成功率で転送するパイプラインを提案。
原題: OmniHOI: Dexterous Hand-Object Interaction from Monocular Human Video ／ Ting Mao, Yanming Shao, Ziheng Wang 他
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MCFR: 多品種基板対基板コネクタ組立のためのマスク誘導粗密回帰フレームワーク
マスク誘導の粗密回帰により、多品種の基板対基板コネクタの自動挿入を高精度かつ頑健に実現する手法を提案。実機で99.25%の挿入成功率を達成。
原題: MCFR: A Mask-Guided Coarse-to-Fine Regression Framework for Robust Multi-Variant Board-to-Board Connector Assembly ／ Guanghui Shen, Song Wang, Dan Wu
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VOMMI: モバイルマニピュレーションのためのポータブル実演収集と活用
RGB動画からオフラインで軌道を再構成し、視覚運動条件付けでVLAを事後学習させるポータブルな実演収集・学習フレームワークを提案。
原題: VOMMI: Collecting and Leveraging Portable Demonstrations for Mobile Manipulation ／ Yutian Zhang, Xingrui Xiong, Siyuan Ma 他
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仮想モデル制御による冗長ロボットの未知環境リアクティブ探索
冗長マニピュレータと手先カメラを用い、情報利得に基づくボクセル選択と仮想モデル制御で経路再計画なしに未知環境を安全に探索する手法を提案した。
原題: Reactive Exploration of Unknown Environments for Redundant Robots using Virtual Model Control ／ Alessio Canzolino, Omar Faris, Alessandro De Blasi 他
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