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最新論文: 2026/10/6 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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EigenDEXplore: 人間の事前知識を活用した構造的探索による巧みなマニピュレーション
人間の手の動作から得た固有ベクトルに沿ってノイズを加えることで、関節空間の探索を構造化し、巧みなマニピュレーションの強化学習性能を向上させる手法を提案。
原題: EigenDEXplore: Structured Exploration for Dexterous Manipulation with Human Priors ／ Harsh Gupta, Tyler Ga Wei Lum, Changhao Wang 他
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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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ヒューマノイドの地平線：並列訓練・動的開始・報酬ゲーティングによる全身ロコマニピュレーションのタスク時間拡張
ヒューマノイドが散らかった室内で複数の物体を連続して運搬・配置する長期的全身ロコマニピュレーションを、並列訓練・動的開始・報酬ゲーティングの3機構で実現する統一ポリシーを提案。
原題: Humanoid Horizon: Extending Task Horizon in Whole-Body Loco-Manipulation via Parallel Training, Dynamic Starting, and Reward Gating ／ Haozhuo Zhang, Qiang Zhang, Jian Tang 他
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ずれた座標系を見抜く：視覚・力覚精密組立のための特権ノイズ蒸留
精密組立では姿勢誤差が観測と行動の座標系を同時にずらす問題に対し、訓練時のみ特権情報を使う蒸留でノイズに頑健な視覚・力覚方策を学習し、実機Frankaでも高い成功率を達成した。
原題: Seeing Through the Displaced Frame: Privileged Noise Distillation for Vision-Force Precision Assembly ／ Ching-Hsiang Chang, Tzu-Yu Chuang, Yi-Hsiu Lee 他
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HULK: ヒューマノイドの全身力強いロコマニピュレーション学習
MPCで強化学習を導き、荷重下でのバランスを保ちながら重い物体を全身で操作するヒューマノイド制御フレームワークを提案し、Unitree G1で実証した。
原題: HULK: Learning Whole-Body Forceful Loco-Manipulation for Humanoids ／ An Dang, Arturo Flores Alvarez, Yu-Ming Chen 他
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密度関数を用いた安全なマルチロボット協調搬送
複数の四足ロボットが密度ベースの階層型MPCで協調し、狭い通路で物体を押して目標姿勢へ運ぶ手法を提案。
原題: Safe Multi-Robot Collaborative Transport Using Density Functions ／ Jagannath Prasad Sahoo, Sriram S. K. S. Narayanan, Umesh Vaidya
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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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油圧クレーンによる丸太山積み処理のための点群からの把持位置学習
未分割点群からグラップルの把持位置と向きを学習し、油圧式林業クレーンで丸太山を片付ける模倣学習と強化学習の手法を提案。実機実験で幾何学的ヒューリスティックより多くの丸太を運搬できることを示した。
原題: Learning Grasp Targeting from Point Clouds for Log Pile Clearing on a Hydraulic Crane ／ George Sideris, Lucas Bessai, Heshan Fernando 他
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把持後における物体再配向によるロボット挿入の運動学的修復
把持後の物体姿勢を触覚ベースで再配向し、挿入経路の運動学的実現可能性を回復する手法を提案。学習したタスク条件付き事前分布で探索を効率化し、実機で検証した。
原題: Post-Grasp Kinematic Repair for Robotic Insertion via Object-in-Gripper Reorientation ／ Haegu Lee, Christoffer Sloth
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StableGrasp: 単一画像から物理的に安定な人間の把持を再構築
単一RGB画像から、微分可能シミュレータを用いて手の形状と把持力を分離最適化し、物理的に安定な人間の把持を再構築する手法を提案。
原題: StableGrasp: Reconstructing Physically Stable Human Hand Grasps from Single Images ／ Han Jiang, Etienne Vouga, Qixing Huang 他
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PhysEvo: 凍結モデルの物理的自己改善フレームワーク
単一の凍結モデルを中心に、タスク実行とメタエージェントによる失敗診断・ツール改善を繰り返す物理的再帰的自己改善フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
原題: PhysEvo: Astra Can Act, Let It ／ Wenqing Tian, Zeyu Zhang, Zhaocheng Liu 他
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TacZero: 触覚フィードバックと汎用視覚言語モデルによる訓練不要のペグ挿入
汎用視覚言語モデルに触覚情報を入力し、追加学習やタスク固有ルールなしでペグ挿入を実現する手法を提案。実機実験で触覚入力ありが20回中15回成功し、なしの10回を上回った。
原題: TacZero: Training-Free Peg Insertion Using a General-Purpose Vision-Language Model with Tactile Feedback ／ Kazutoshi Tanaka
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未来が一致する間だけコミット：ロボットマニピュレーションのための結果認識型適応アクションチャンキング
行動チャンクの実行長を、想像した未来の一致度に基づいてベイズ変化点推定で適応的に決める推論時フレームワークを提案し、失敗率を最大71.8%削減した。
原題: Commit While Futures Agree: Consequence-Aware Adaptive Action Chunking for Robot Manipulation ／ Yuyan Li, Yujia Wang, Yusong Huang 他
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複数物体・複数目標への投擲のための高速計画
ロボットハンドの自由度を活かし、1回のスワイプで複数物体を異なる目標へ投げ分ける計画手法を提案。オフラインで可能集合を構築し、オンラインで5ms未満の高速マッチングにより実現した。
原題: Fast Planning for Multi-object Multi-target Throwing ／ Zhengming Zhu, Yang Liu, Xiao Gao 他
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PACE: 進捗整合コンテキストによる段階一貫性のある長期的ロボットマニピュレーション
実演を段階構造を持つトークン列に圧縮し、実行中の行動・観測履歴を記憶して進捗に応じて参照することで、段階の混同を防ぎ長期的な操作タスクの成功率を高める手法を提案。
原題: PACE: Stage-Consistent Long-Horizon Robot Manipulation via Progress-Aligned Context for Execution ／ Yenan Chen, Junjie Shi, Lu Chen 他
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CoRE: 単一ポリシーによる分散協調マニピュレーションのための協調役割エキスパート学習
各ロボットが同一ポリシーを視覚と固有感覚のみで実行する分散協調のため、複数タスク・複数ロボットのデモから役割特化エキスパートを学習し、局所ルーターで組み合わせる手法CoREを提案。
原題: CoRE: Learning Collaboration-Role Experts for Decentralized Collaborative Manipulation with One Policy ／ Yanan Zhou, Zhaoyan Qian, Zihao Li 他
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自己再帰的プルーニングによる効率的なロボットマニピュレーションモデル
ロボット操作ポリシー向けの学習不要な非構造化プルーニング手法LCAMを提案し、再帰的な粗密探索で重要度を再調整することで、再学習なしに高い成功率を維持する。
原題: Towards Efficient Robotic Manipulation Models with Self-Recursive Pruning ／ Zijia Chen, Yuenan Hou, Yu Li 他
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タスク空間模倣ガイダンスによる効率的強化学習
模倣方策をタスク空間の進捗推定器として活用し、疎な報酬の卓上マニピュレーションにおいて密な進捗報酬と事前学習を組み合わせることで、サンプル効率と安全性を向上させる手法を提案。
原題: Task-Space Imitation Guidance for Efficient Reinforcement Learning ／ Salar Asayesh, Hossein Darani, Todd Cao 他
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不確実環境下での柔軟なリーチングのための仮想モデル制御
力制御ロボットアームのリーチングタスクに仮想モデル制御(VMC)を適用し、障害物や不確実性がある環境での6種類の仮想モデル設計手法を提案・実機検証した。
原題: Virtual model control for compliant reaching under uncertainties ／ Yi Zhang, Daniel Larby, Fumiya Iida 他
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オープンエンド環境におけるロバストな把持マニピュレーションに向けて
品質多様性アルゴリズムを用いて、多様でロバストな把持姿勢を効率的に発見し、関節物体の把持マニピュレーション軌道生成の信頼できる起点とする手法を提案した。
原題: Towards Robust Prehensile Manipulation in Open-Ended Environments ／ Mathilde Kappel, Mahdi Khoramshahi, Louis Annabi 他
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STC-MPM：軟組織切断における変形・損傷進展・切開形成の連成
軟組織の切断を、有限ひずみ変形・履歴依存の連続体損傷・破壊後の処理を連成させて解析するMPMフレームワークを提案し、損傷速度制限が工具反力や材料変位に与える影響を数値実験で示した。
原題: STC-MPM: Coupled Deformation, Progressive Damage, and Cut Formation in Soft-Tissue Cutting ／ Kewei Zuo, Jiahe Chen, Ziao Kuang 他
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四足歩行ロボットによる頑健な非把持物体搬送
不確実性を考慮した軌道最適化とモデル予測制御を組み合わせ、四足歩行ロボットが物体を把持せずに安定して運ぶフレームワークを提案し、実機実験で滑りを大幅に低減した。
原題: Robust Nonprehensile Object Transport with Quadruped Robots ／ Ainoor Teimoorzadeh, Riccardo Pretto, Mario Selvaggio 他
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物理残差ダイナミクスと低次元全身計画による障害物回避型人間-ロボット協調布運搬
人間とロボットが協調して布を運ぶ際に、学習した布モデルと低次元全身モデルを組み合わせて障害物を回避しながら布の変形を抑える階層的計画手法を提案した。
原題: Physics Residual Dynamics and Reduced Order Whole-Body Planning for Obstacle Aware Human Robot Cloth CoTransportation ／ Moein Forouhar, Kosar Behnia, Anirvan Dutta 他
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DexForge: 高忠実度な物理情報に基づく巧みなリターゲティング
人間の動画デモから球面ガウス物体モデルと手・物体動作を再構成し、微分可能シミュレータ上で接触と力を考慮したリターゲティングを行うことで、高忠実度なロボット巧み手の軌道を生成するフレームワーク。
原題: DexForge: High-Fidelity Physics-Informed Dexterous Retargeting ／ Meizhong Wang, Kun Cao, Ruiqi Ni 他
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MobileVISTA: 移動マニピュレーションにおける姿勢汎化のための生成データ拡張
単一姿勢の実演データから、視覚観測の拡張と動作の再ターゲティングを組み合わせて姿勢摂動に頑健な訓練データを生成し、ヒューマノイドや双腕ロボットの移動マニピュレーションの汎化性能を向上させるフレームワーク。
原題: MobileVISTA: Generative Data Augmentation for Pose Generalization in Mobile Manipulation ／ Suzannah Wistreich, Stephen Tian, Isabella Huang 他
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能動推論制御のための生成軌道モデルのベンチマーク
生成軌道モデルを用いた能動推論制御(GenAIF)を提案し、拡散モデル・自己回帰Transformer・CVAE・フローマッチングをMuJoCoマニピュレーションで比較評価した。
原題: Benchmarking Generative Trajectory Models for Active-Inference Control ／ Yulin Li, Mohsen A. Jafari, Andrea Matta
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デモンストレーションで調整するポート・ハミルトン型マニピュレーション方策の再チューニング
デモからポート・ハミルトンモデルを学習し、凍結した方策の予測行動に対する努力とエネルギーを評価して、下流のインピーダンス制御器のゲインを閉形式で一度に調整するオフライン手法を提案。
原題: Demonstration-Calibrated Port-Hamiltonian Retuning for Manipulation Policies ／ Yulong Yang, Fan Wu, Christine Allen-Blanchette 他
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HexaGripper: 単一アクチュエータ・ウインチ展開型グリッパによる自律空中荷物回収
単一アクチュエータで駆動する6枚板グリッパをウインチで吊り下げ、視覚と測距を用いて位置ずれに寛容な把持を実現し、着陸せずに屋外で荷物を自律回収できることを示した。
原題: HexaGripper: A Single-Actuator, Winch-Deployed Gripper for Autonomous Aerial Parcel Collection ／ Nimantha Adikaram, Mahen Abeyratne, Lakmina Chandrajith 他
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RMMBench：ロボット移動マニピュレーションのための包括的ベンチマーク
移動とマニピュレーションを組み合わせた70種類のタスクでVLMの身体性能力を評価するベンチマークを提案し、最先端VLMでも空間定位に課題があることを示した。
原題: RMMBench: A Comprehensive Benchmark for Robotic Mobile Manipulation ／ Huapeng Li, Fuxiang Feng, Jinqiu Fan 他
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VICON: 視覚・慣性・接触を統合した操作データセット用ハンド・物体トラッキング
視覚・慣性グローブとRGB-Dカメラを組み合わせ、遮蔽下でも手と物体の動き・接触点・力を同時に記録するトラッキング手法を提案。
原題: VICON: Visual-Inertial-Contact based Hand-Object Tracking for Manipulation Datasets ／ Yubin Jeon, Uiseong Shin, Hwanchul La 他
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