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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: 2025/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  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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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  低コスト支援ロボットのためのAI性能向上

  低コストの6軸ロボットアームで、デモ動画からの模倣学習により食事・掃除・薬の運搬などの支援タスクを90%以上の精度で実現した研究。

  原題: Improving the performance of AI-powered Affordable Robotics for Assistive Tasks ／ Dharunish Yugeswardeenoo

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  軌道条件付き異形態間スキル転移

  人間のデモ動画から疎なオプティカルフロー軌道を抽出し、それを条件としてロボットの操作動画と実行行動を生成することで、形態の違いを超えたスキル転移を実現した研究。

  原題: Trajectory Conditioned Cross-embodiment Skill Transfer ／ YuHang Tang, Yixuan Lou, Pengfei Han 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  拡散モデルによるノイズ除去で模倣学習の実演を復元

  ノイズを含む専門家の実演からクリーンなサンプルを抽出し、条件付き拡散モデルでノイズを復元する枠組みを提案し、ロボットアーム操作・巧みな操作・歩行で既存手法を上回る性能を示した。

  原題: Restoring Noisy Demonstration for Imitation Learning With Diffusion Models ／ Shang-Fu Chen, Co Yong, Shao-Hua Sun

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  拡散ポリシーは運動学的制約多様体をどの程度学習するか？

  両腕ピックアンドプレースタスクを用いて、拡散ポリシーが運動学的等式制約をどの程度正確に学習するかをデータセットサイズ・品質・多様体曲率の観点から分析し、実機評価も行った。

  原題: How Well do Diffusion Policies Learn Kinematic Constraint Manifolds? ／ Lexi Foland, Thomas Cohn, Adam Wei 他

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• 論文模倣学習機械学習2025/10/1

  人間介入からの予測的選好学習

  人間の介入に含まれる暗黙の選好信号を将来のロールアウト予測に活用し、安全性が重要な領域へ修正を伝播させる学習手法を提案。

  原題: Predictive Preference Learning from Human Interventions ／ Haoyuan Cai, Zhenghao Peng, Bolei Zhou

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  多段階一貫性統合ショートカットモデルに基づく模倣学習ポリシー

  フローマッチングの推論速度を改善するため、ショートカットモデルに多段階一貫性損失と適応的勾配配分を導入し、1ステップ推論で高性能を実現した模倣学習手法を提案。

  原題: Imitation Learning Policy based on Multi-Step Consistent Integration Shortcut Model ／ Yu Fang, Xinyu Wang, Xuehe Zhang 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  ロボットが人間より上手くなる：制約付き実演者からの学習

  制約のある実演から状態のみの報酬を推定し、より短く効率的な軌道を探索することで、模倣学習を超える性能を実現した。

  原題: When a Robot is More Capable than a Human: Learning from Constrained Demonstrators ／ Xinhu Li, Ayush Jain, Zhaojing Yang 他

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• 論文模倣学習/オフライン強化学習ロボティクス2025/10/1

  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

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  幾何学を考慮した方策模倣

  模倣学習を実演の幾何学的曲線として捉え、距離場から進行流と吸引流を導出することで、拡散ベースの方策より高成功率かつ20倍高速でメモリ効率の良いロボット制御を実現した。

  原題: Geometry-aware Policy Imitation ／ Yiming Li, Nael Darwiche, Amirreza Razmjoo 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  Traj2Action: 軌道ガイドによる人間からロボットへのスキル転移のための協調デノイジングフレームワーク

  人間の手の3D軌道を中間表現として用い、粗い軌道生成とロボット固有の行動合成を協調デノイジングで行うことで、形態差を超えた人間からロボットへの操作スキル転移を実現するフレームワークを提案。

  原題: Traj2Action: A Co-Denoising Framework for Trajectory-Guided Human-to-Robot Skill Transfer ／ Han Zhou, Jinjin Cao, Liyuan Ma 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  カメラ外部パラメータ条件付けによる視点不変な模倣学習

  カメラの外部パラメータを条件として与えることで、視点が変化しても汎化する模倣学習ポリシーを実現し、背景手がかりへの依存を解消する手法を提案。

  原題: Do You Know Where Your Camera Is? View-Invariant Policy Learning with Camera Conditioning ／ Tianchong Jiang, Jingtian Ji, Xiangshan Tan 他

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• 論文模倣学習機械学習2025/10/1

  実演からのパラメータ化スキル学習

  専門家の実演からパラメータ化されたスキルを発見するDEPSを提案し、メタポリシーと共に学習することで未見タスクへの汎化性能を向上させた。

  原題: Learning Parameterized Skills from Demonstrations ／ Vedant Gupta, Haotian Fu, Calvin Luo 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  目隠しされた専門家はより良く汎化する：ロボットマニピュレーションとビデオゲームからの知見

  実演者にタスク情報の一部を隠して「目隠し」状態で行動させることで、その行動を模倣したモデルが未見タスクへより良く汎化することを、実機のペグ挿入とProcgenゲームで示し、理論的にも汎化誤差が√(I/m)でスケールすることを確認した。

  原題: Blindfolded Experts Generalize Better: Insights from Robotic Manipulation and Videogames ／ Ev Zisselman, Mirco Mutti, Shelly Francis-Meretzki 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/10/1

  不確実性駆動型先読み予測による実時間適応動作生成

  将来軌道を内部シミュレーションして不確実性を減らす「先読み」モジュールをRNNに組み込み、失敗例なしでもドア開けタスクで適応的に探索できる模倣学習手法を提案した。

  原題: UF-RNN: Real-Time Adaptive Motion Generation Using Uncertainty-Driven Foresight Prediction ／ Hyogo Hiruma, Hiroshi Ito, Tetsuya Ogata

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• 論文模倣学習機械学習2025/9/30

  ノイズ誘導輸送による模倣学習

  少数の専門家デモしかない低データ状況で、模倣学習を最適輸送問題として捉え敵対的訓練で解く軽量なオフポリシー手法を提案し、高次元ヒューマノイド制御でも20遷移程度で高性能を示した。

  原題: Noise-Guided Transport for Imitation Learning ／ Lionel Blondé, Joao A. Candido Ramos, Alexandros Kalousis

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  自己拡張ロボット軌道：実演者注釈付き精度による安全な自己拡張を用いた効率的模倣学習

  1回の人間実演と精度境界の注釈から、ロボットが安全に衝突のない軌道を自己生成してデータを拡張し、模倣学習の効率と成功率を高めるフレームワークSARTを提案。

  原題: Self-Augmented Robot Trajectory: Efficient Imitation Learning via Safe Self-augmentation with Demonstrator-annotated Precision ／ Hanbit Oh, Masaki Murooka, Tomohiro Motoda 他

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• 論文模倣学習データセットロボティクス2025/9/1

  Liaohe-CobotMagic-PnP: 産業応用向け知能ロボットの模倣学習データセット

  産業環境での動的な外乱を再現し、視覚・トルク・関節状態を同期収集したマルチモーダル模倣学習データセットを構築し、公開した。

  原題: Liaohe-CobotMagic-PnP: an Imitation Learning Dataset of Intelligent Robot for Industrial Applications ／ Chen Yizhe, Wang Qi, Hu Dongxiao 他

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• 論文強化学習/模倣学習/衛星計画AI2025/9/1

  地球観測衛星の科学成果を高める学習ベースの計画手法

  地球観測衛星の動的ターゲティングにおいて、強化学習と模倣学習を用いて観測地点の系列を計画し、既存のヒューリスティック手法より優れた性能を達成した。

  原題: Learning-Based Planning for Improving Science Return of Earth Observation Satellites ／ Abigail Breitfeld, Alberto Candela, Juan Delfa 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  End2Race: リアルタイムF1Tenthレースのための効率的なエンドツーエンド模倣学習

  F1Tenthの自動レース向けに、GRUとLiDARのシグモイド正規化を用いた高速なエンドツーエンド模倣学習を提案し、追い越しシナリオで高い安全性と成功率を達成した。

  原題: End2Race: Efficient End-to-End Imitation Learning for Real-Time F1Tenth Racing ／ Zhijie Qiao, Haowei Li, Zhong Cao 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  アノテーション不要のワンショット模倣学習による多段階マニピュレーション

  人間の実演1回だけから、追加学習や人手アノテーションなしで多段階のマニピュレーション作業をロボットに模倣させる手法を提案し、平均成功率82.5%を達成した。

  原題: Annotation-Free One-Shot Imitation Learning for Multi-Step Manipulation Tasks ／ Vijja Wichitwechkarn, Emlyn Williams, Charles Fox 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  シミュレータ内での自己進化型模倣学習

  少数のデモンストレーションからシミュレータとの相互作用を通じて徐々に性能を向上させるSEILを提案し、LIBEROベンチマークで少数ショット模倣学習の最先端性能を達成した。

  原題: Self-evolved Imitation Learning in Simulated World ／ Yifan Ye, Jun Cen, Jing Chen 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  RaC: 復旧と修正のスケーリングによる長期的タスクのロボット学習

  人間の介入による復旧・修正軌道でロボット政策を微調整し、長期的タスクの効率と堅牢性を向上させる手法を提案。

  原題: RaC: Robot Learning for Long-Horizon Tasks by Scaling Recovery and Correction ／ Zheyuan Hu, Robyn Wu, Naveen Enock 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  EgoBridge: 一人称視点の人間データから汎化可能な模倣学習のためのドメイン適応

  人間の一人称視点データとロボットのデータ間の視覚・センサ・運動学的なギャップを、最適輸送に基づくドメイン適応でポリシーの潜在空間を揃えることで橋渡しし、実機の片腕・両腕マニピュレーションタスクで成功率を大幅に改善した。

  原題: EgoBridge: Domain Adaptation for Generalizable Imitation from Egocentric Human Data ／ Ryan Punamiya, Dhruv Patel, Patcharapong Aphiwetsa 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  模倣学習におけるSoft Actor-Criticの可能性を引き出す

  敵対的モーションプライア（AMP）とオフポリシーのSoft Actor-Criticを組み合わせた模倣学習フレームワークを提案し、四足歩行の歩容生成においてAMP+PPOより高い模倣報酬とデータ効率を実現した。

  原題: Unlocking the Potential of Soft Actor-Critic for Imitation Learning ／ Nayari Marie Lessa, Melya Boukheddimi, Frank Kirchner

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  LLM Trainer: 大規模言語モデルによる実演拡張を用いたロボットデータ自動生成

  少数の人間の実演から大規模言語モデルの世界知識を活用して模倣学習用のロボットデータセットを自動生成するパイプラインを提案し、実機で有効性を示した。

  原題: LLM Trainer: Automated Robotic Data Generation via Demonstration Augmentation using LLMs ／ Abraham George, Amir Barati Farimani

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  RoboSSM: 状態空間モデルによるスケーラブルな文脈内模倣学習

  Transformerの代わりに状態空間モデル(Longhorn)を用いた文脈内模倣学習手法を提案し、長い文脈のプロンプトでも効率的に推論できることを示した。

  原題: RoboSSM: Scalable In-context Imitation Learning via State-Space Models ／ Youngju Yoo, Jiaheng Hu, Yifeng Zhu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  MIMIC-D: 分散拡散ポリシーによるマルチエージェント協調のためのマルチモーダル模倣

  拡散モデルを用いて、エージェント間の通信なしに局所情報のみでマルチモーダルな協調行動を模倣学習する分散実行フレームワークを提案。

  原題: MIMIC-D: Multi-modal Imitation for MultI-agent Coordination with Decentralized Diffusion Policies ／ Dayi Dong, Maulik Bhatt, Seoyeon Choi 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  Prompt2Auto: 動作プロンプトから幾何不変ワンショットガウス過程学習による自動制御へ

  単一の人間の動作プロンプトから、並進・回転・スケーリングに不変なワンショットガウス過程学習（GeoGP）を用いてロボットの自動制御を実現するフレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。

  原題: Prompt2Auto: From Motion Prompt to Automated Control via Geometry-Invariant One-Shot Gaussian Process Learning ／ Zewen Yang, Xiaobing Dai, Dongfa Zhang 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  RoboManipBaselines：実機とシミュレーションを横断するロボットマニピュレーション模倣学習の統合フレームワーク

  データ収集・方策学習・実行までを一貫して行える模倣学習用のオープンソース基盤を提案し、複数シミュレータと実機ロボットに対応したベンチマークと応用例を示した。

  原題: RoboManipBaselines: A Unified Framework for Imitation Learning in Robotic Manipulation across Real and Simulation Environments ／ Masaki Murooka, Tomohiro Motoda, Ryoichi Nakajo 他

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