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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: 2025/12/1 ／ 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 →- 論文模倣学習ロボティクス
高次元デモンストレーションからの能動的制約学習
デモンストレーションから未知の制約を推定するため、ガウス過程を用いて情報量の多い軌道を能動的に要求する反復学習アルゴリズムを提案し、高次元非線形系で有効性を示した。
原題: Active Constraint Learning in High Dimensions from Demonstrations ／ Zheng Qiu, Chih-Yuan Chiu, Glen Chou
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拡散モデルによる合成デモンストレーションを用いた敵対的模倣学習
拡散モデルで疑似専門家デモを生成し、優先リプレイで効率的に模倣学習する手法を提案。Hopperタスクで最先端を上回る性能を達成。
原題: SD2AIL: Adversarial Imitation Learning from Synthetic Demonstrations via Diffusion Models ／ Pengcheng Li, Qiang Fang, Tong Zhao 他
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Conformal Predictionによる能動的模倣学習のためのサンプル効率の良いエキスパートクエリ制御
訪問状態の新規性をK近傍距離で測り、Conformal Predictionで閾値を設定することで、エキスパートへのクエリを最大96%削減しつつ専門家レベルの性能を達成する能動的模倣学習手法を提案。
原題: Sample-Efficient Expert Query Control in Active Imitation Learning via Conformal Prediction ／ Arad Firouzkouhi, Omid Mirzaeedodangeh, Lars Lindemann
日本語で読む → - 論文模倣学習/ドメイン転移ロボティクス
状態条件付き敵対的学習：エンドツーエンド模倣学習のためのオフポリシー視覚ドメイン転移手法
目標ドメインのデータがオフポリシーで専門家なし・少量という難設定での視覚的ドメイン転移のため、状態条件付き潜在分布を敵対的に整合させる手法を提案し、自動運転シミュレータで有効性を示した。
原題: State-Conditional Adversarial Learning: An Off-Policy Visual Domain Transfer Method for End-to-End Imitation Learning ／ Yuxiang Liu, Shengfan Cao
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後知恵オンライン模倣によるフローから方策への変換
高レベルプランナが生成した2D点フローを、オンライン試行錯誤と後知恵目標再ラベリングで目標条件付き模倣方策に接地し、操作タスクの性能を2倍以上に改善する手法を提案。
原題: Translating Flow to Policy via Hindsight Online Imitation ／ Yitian Zheng, Zhangchen Ye, Weijun Dong 他
日本語で読む → - 論文手術ロボット/模倣学習ロボティクス
SurgiPose: 単眼手術動画からの手術器具キネマティクス推定による手術ロボット学習
単眼の手術動画から微分可能レンダリングを用いて器具の姿勢と関節角度を推定し、その推定キネマティクスで模倣学習ポリシーを訓練しても実測データと同等の成功率が得られることを示した。
原題: SurgiPose: Estimating Surgical Tool Kinematics from Monocular Video for Surgical Robot Learning ／ Juo-Tung Chen, XinHao Chen, Ji Woong Kim 他
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ManiLong-Shot: 長期的操作のためのインタラクション認識ワンショット模倣学習
物理的インタラクションイベントに基づいて長期的タスクをプリミティブに分解し、VLMやルールベースの推論でワンショット模倣学習を実現するフレームワークを提案。
原題: ManiLong-Shot: Interaction-Aware One-Shot Imitation Learning for Long-Horizon Manipulation ／ Zixuan Chen, Chongkai Gao, Lin Shao 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/RLファインチューニング機械学習
事後行動クローニング：効率的なRLファインチューニングのためのBC方策の事前学習
模倣学習で事前学習した方策がRLファインチューニングの初期値として不十分な場合があることを理論的に示し、デモンストレータ行動の事後分布をモデル化するPostBCを提案して効率的なファインチューニングを可能にした。
原題: Posterior Behavioral Cloning: Pretraining BC Policies for Efficient RL Finetuning ／ Andrew Wagenmaker, Perry Dong, Raymond Tsao 他
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見て学ぶ：人間の動画からの操作軌道のスケーラブルな抽出
人間の操作動画から、大規模基盤モデルと点追跡を組み合わせてタスク関連キーポイントの密な軌道を抽出する手法を提案し、ロボット学習のデータ収集を効率化する。
原題: Learning from Watching: Scalable Extraction of Manipulation Trajectories from Human Videos ／ X. Hu, G. Ye
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ESPADA: 模倣学習のための意味認識型デモデータ間引きによる実行速度向上
VLM-LLMと3D把持物体関係でデモを意味的に区間分割し、重要でない区間だけを間引くことで、再学習なしに成功率を保ちつつ約2倍の速度向上を実現した。
原題: ESPADA: Execution Speedup via Semantics Aware Demonstration Data Downsampling for Imitation Learning ／ Byung-ju Kim, Jinu Pahk, Chungwoo Lee 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
対応志向模倣学習：3D条件付けによる柔軟な視覚運動制御
物体上のキーポイントの動きでタスクを指定し、可変な時空間粒度の指示に適応する条件付き模倣学習フレームワークを提案。実世界のマニピュレーションで従来手法を上回る性能を示した。
原題: Correspondence-Oriented Imitation Learning: Flexible Visuomotor Control with 3D Conditioning ／ Yunhao Cao, Zubin Bhaumik, Jessie Jia 他
日本語で読む → - 論文自動運転/模倣学習画像認識
LEAD: エンドツーエンド運転における学習者と専門家の非対称性の最小化
自動運転の模倣学習において、特権的な専門家デモとセンサベースの学生観測の不一致を分析し、そのギャップを埋める介入によりCARLAベンチマークで最先端性能を達成した研究。
原題: LEAD: Minimizing Learner-Expert Asymmetry in End-to-End Driving ／ Long Nguyen, Micha Fauth, Bernhard Jaeger 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/水中マニピュレーションロボティクス
Bi-AQUA: 照明を考慮したアクションチャンキングTransformerによる水中ロボットアームの双方向制御ベース模倣学習
水中ロボットアームの模倣学習において、照明変動を明示的にモデル化する階層的な照明対応設計と双方向制御を組み合わせ、接触の多いタスクでの頑健な性能を実現した。
原題: Bi-AQUA: Bilateral Control-Based Imitation Learning for Underwater Robot Arms via Lighting-Aware Action Chunking with Transformers ／ Takeru Tsunoori, Masato Kobayashi, Yuki Uranishi
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Deep Koopmanブースト拡散方策による模倣学習の分布外状態へのロバスト性向上
視覚と固有感覚を分離する二枝構成の拡散方策にDeep Koopman演算子を組み込み、把持失敗時に視覚枝へ動的に切替えて復帰・再試行を可能にし、推論時の生成損失を信頼度として重複行動チャンクを統合する手法を提案。
原題: Improving Robustness to Out-of-Distribution States in Imitation Learning via Deep Koopman-Boosted Diffusion Policy ／ Dianye Huang, Nassir Navab, Zhongliang Jiang
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マイクロモビリティにおける追従モードのエンドツーエンド模倣学習
電動車椅子が人間を追従する際の制御を、手動調整ではなくエンドツーエンドの模倣学習で実現し、乗り心地とユーザー体験を向上させた研究。
原題: Follow-Me in Micro-Mobility with End-to-End Imitation Learning ／ Sahar Salimpour, Iacopo Catalano, Tomi Westerlund 他
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逆ゲーム理論による対話型政策の構造的模倣学習
マルチエージェントのデモから個々の行動を模倣学習し、逆ゲーム問題を解いてエージェント間の依存関係を構造的に学習する手法を提案。5エージェントの社会ナビゲーションで有効性を示した。
原題: Structured Imitation Learning of Interactive Policies through Inverse Games ／ Max M. Sun, Todd Murphey
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アラインメントに基づくデモンストレーションからの動作学習
デモンストレーション学習において、代表的な平均軌道とのアラインメントを利用することで、時間依存・非依存の欠点を緩和するCALMを提案し、7自由度ロボットで検証した。
原題: An Alignment-Based Approach to Learning Motions from Demonstrations ／ Alex Cuellar, Christopher K Fourie, Julie A Shah
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AutoFocus-IL: VLMによる顕著性マップで人間アノテーション不要のデータ効率の良い視覚模倣学習
視覚言語モデルを使ってデモ中の重要物体を自動特定し、時間的顕著性マップを生成して模倣学習ポリシーを正則化することで、人間の注視データなしにデータ効率と汎化性能を向上させる手法を提案。
原題: AutoFocus-IL: VLM-based Saliency Maps for Data-Efficient Visual Imitation Learning without Extra Human Annotations ／ Litian Gong, Fatemeh Bahrani, Yutai Zhou 他
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効率的な視覚運動学習のためのL1サンプルフロー
フローマッチングの多峰性を保ちつつ、L1回帰の効率性を活かすため、2ステップでサンプリングするL1 Flowを提案し、模倣学習ベンチマークで有効性を示した。
原題: L1 Sample Flow for Efficient Visuomotor Learning ／ Weixi Song, Zhetao Chen, Tao Xu 他
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一日で千のタスクを学習する
ロボットマニピュレーションの模倣学習において、軌道を整列と相互作用の段階に分解し、検索ベースの一般化を組み合わせることで、タスクあたり1回のデモンストレーションから学習し、24時間以内に1000の日常タスクを教示できる手法MT3を開発した。
原題: Learning a Thousand Tasks in a Day ／ Kamil Dreczkowski, Pietro Vitiello, Vitalis Vosylius 他
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DynaMimicGen: 動的タスクのロボット学習のためのデータ生成フレームワーク
少数の人間デモンストレーションから動的環境に適応するロボット操作データを生成するフレームワークを提案し、長期的・接触の多いタスクでの有効性を示した。
原題: DynaMimicGen: A Data Generation Framework for Robot Learning of Dynamic Tasks ／ Vincenzo Pomponi, Paolo Franceschi, Stefano Baraldo 他
日本語で読む → - 論文筋骨格モデル/模倣学習機械学習
マウス前肢筋骨格リーチングの大規模並列模倣学習
GPU加速物理シミュレーション上でマウス前肢の筋骨格モデルに模倣学習を適用し、エネルギーと速度の制約を加えることで実際のEMG信号をより良く予測できることを示した。
原題: Massively Parallel Imitation Learning of Mouse Forelimb Musculoskeletal Reaching Dynamics ／ Eric Leonardis, Akira Nagamori, Ayesha Thanawalla 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
Observer-Actor: スパースビューガウシアンスプラッティングを用いた能動視覚模倣学習
腕の一方を観測役として最適視点に動かし、3Dガウシアンスプラッティングで遮蔽の少ない視点から他方の腕の模倣学習ポリシーを実行する枠組みを提案。
原題: Observer-Actor: Active Vision Imitation Learning with Sparse-View Gaussian Splatting ／ Yilong Wang, Cheng Qian, Ruomeng Fan 他
日本語で読む → - 論文模倣学習・制御ロボティクス
学習済み力学系のためのロバストなタスクレベル制御アーキテクチャ
力学系ベースの見まね学習で生成した動作計画を、L1適応制御と動的時間伸縮法で補正し、外乱や遅延があっても正確に追従できるタスクレベル制御手法を提案。
原題: A Robust Task-Level Control Architecture for Learned Dynamical Systems ／ Eshika Pathak, Ahmed Aboudonia, Sandeep Banik 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
UMIGen：自己中心点群生成とクロスエンボディメント模倣学習の統合フレームワーク
ハンドヘルドデバイスで点群の観察-行動ペアを収集し、視認性を考慮した最適化で自己中心3D観測を生成することで、異なるロボット形態への転移を可能にする枠組みを提案した。
原題: UMIGen: A Unified Framework for Egocentric Point Cloud Generation and Cross-Embodiment Robotic Imitation Learning ／ Yan Huang, Shoujie Li, Xingting Li 他
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安全で安定なニューラルネットワーク力学系によるロボット動作計画
ニューラルネットワークで力学系を学習し、同時にリアプノフ安定性とバリア安全性の証明も学習する模倣学習フレームワークを提案。安全でないデモからでも安全・安定な動作を獲得できる。
原題: Safe and Stable Neural Network Dynamical Systems for Robot Motion Planning ／ Allen Emmanuel Binny, Mahathi Anand, Hugo T. M. Kussaba 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
行動チャンキングのための時間的行動選択
複数時刻の予測行動チャンクをキャッシュし、軽量セレクタで最適行動を動的に選ぶことで、反応性と決定一貫性を両立させる手法TASを提案。
原題: Temporal Action Selection for Action Chunking ／ Yueyang Weng, Xiaopeng Zhang, Yongjin Mu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
EmbodiSwap：ゼロショットロボット模倣学習のための身体置換
人間の動画にロボットのCGオーバーレイを合成し、V-JEPAを視覚バックボーンに用いることで、実機ロボットのゼロショット模倣学習を実現した研究。
原題: EmbodiSwap for Zero-Shot Robot Imitation Learning ／ Eadom Dessalene, Pavan Mantripragada, Michael Maynord 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/オフライン強化学習ロボティクス
非専門家データを活用したオフライン強化学習による模倣学習のロバスト化
非専門家データ（プレイデータや不完全なデモ）をオフライン強化学習で活用し、模倣学習ポリシーの回復性と汎化性能を高める手法を提案。
原題: Using Non-Expert Data to Robustify Imitation Learning via Offline Reinforcement Learning ／ Kevin Huang, Rosario Scalise, Cleah Winston 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
HRT1: 人間からロボットへのワンショット軌道転送による移動マニピュレーション
ARヘッドセットで撮影した人間のデモ動画から手の3D軌道を抽出し、移動マニピュレータのエンドエフェクタ軌道へ転送して、環境や物体配置が異なっても同じ作業を一度の実演で再現できるシステムを提案した。
原題: HRT1: One-Shot Human-to-Robot Trajectory Transfer for Mobile Manipulation ／ Sai Haneesh Allu, Jishnu Jaykumar P, Ninad Khargonkar 他
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