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最新論文: 2026/10/3 ／ 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 →- 論文水中マニピュレーションロボティクス
WasserMan: 水中マニピュレーション方策学習のためのベンチマーク
浮遊ベースの水中接触マニピュレーションを視覚運動学習で扱う初のマルチタスクシミュレーションベンチマークを提案し、ACT・拡散方策・模倣学習などを比較評価した。
原題: WasserMan: Benchmark for Underwater Manipulation Policy Learning ／ Danil Belov, Artem Erkhov, Sergei Parsegov 他
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TacOT: 触覚誘導最適輸送による人間実演からの接触豊富な器用マニピュレーション学習
人間の実演とロボットの動作を触覚ダイナミクスに基づいて対応付け、最適輸送で方策を学習することで、接触を伴う器用な操作の人間からロボットへの転移精度を向上させた。
原題: TacOT: Learning Contact-Rich Dexterous Manipulation from Human Demonstrations via Tactile-Guided Optimal Transport ／ Xingting Li, Yifan Han, Zijian Lin 他
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ロボット方策のための残差メモリとしてのテスト時訓練
テスト時訓練(TTT)を「残差メモリ」として再解釈し、現在の観測と限られたメモリバンクから復元できない履歴情報だけを高速重みに保持することで、長期的なロボットマニピュレーションの記憶問題を効率化する手法TTT-RMを提案。
原題: Test-Time Training as Residual Memory for Robot Policies ／ Haoxuan Wang, Gengyu Zhang, Ramana Rao Kompella 他
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ソフト触覚センサを備えたマルチロボットによる物体搬送のための分散カスケード力制御
360度視覚ベースのソフト触覚センサを搭載した複数ロボットが、ロボット間通信なしに協調して剛体を目標へ押し出す分散カスケード力制御を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Distributed Cascade Force Control of Soft-Tactile-Based Multi-robot System for Object Transportation ／ Duy Anh Nguyen, Nhat Minh Dinh Le, Nhan Huu Nguyen 他
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オフセット冗長マニピュレータのためのリアルタイムConformal-Seededハイブリッド逆運動学
オフセット7自由度ロボットアームの逆運動学を、近似解析解による候補生成と学習ベースの難易度予測で選んだ初期値の数値精錬を組み合わせて高速・高精度に解く手法を提案。
原題: Real-Time Conformal-Seeded Hybrid Inverse Kinematics for Offset Redundant Manipulators ／ Duc Cuong Vu, Van Tung Nguyen, Duc Hai Nguyen 他
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RAGrasp: 幾何・意味テンプレート検索と把持転移
展開環境で収集した少数のRGB-D把持テンプレートを検索し、SAM2とDINOv2特徴で対象物を切り出して把持を転移する、再学習不要の平面パラレルジョー把持パイプライン。
原題: RAGrasp: Geometry-Semantic Template Retrieval and Grasp Transfer ／ Shenzhe Zhu, Chengxiao He, Jan Harder
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PatternDex: 関節物体の両手巧みな操作の強化学習を導く相互作用パターンの学習
人間の物体操作デモから手と物体の動きの相関を「相互作用パターン」として学習し、それをガイドに強化学習を行うことで、両手巧みなハンドによる関節物体操作を高成功率で実現する手法を提案。
原題: PatternDex: Learning Interaction Patterns to Guide Reinforcement Learning of Bimanual Dexterous Manipulation of Articulated Objects ／ David Minkwan Kim, Runfa Blark Li, Beckham Po-Ju Lee 他
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AgenticTactileVLA：VLA再学習なしで汎化可能な巧みな操作を実現する接触誘導型実行時監督
固定されたVLAの動作を実行時に監督し、指位置とモータ負荷から接触を推定して把持を調整することで、触覚センサや再学習なしに未知物体への把持成功率を向上させる手法。
原題: AgenticTactileVLA: Contact-Guided Execution-Time Supervision for Generalizable Dexterous Manipulation without VLA Retraining ／ Elizaveta Semenyakina, Ivan Snegirev, Mikhail Kiselev 他
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視覚による力予測を用いたロボット学習
柔軟なFin Rayグリッパの変形から視覚的に力を予測し、力覚センサなしで接触を伴うマニピュレーションを実現する手法を提案。
原題: Robot Learning with Visual Predicted Force ／ Haonan Chen, Feiyang Wu, Yuxiang Ma 他
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EyeRobot 2.0：手首カメラなしで精密操作を可能にする能動的視線制御
単一のステレオカメラのみで、人間の視覚のように視線を能動的に動かして注視点を定め、両手の精密操作を実現するフレームワークを提案。実世界とシミュレーションで評価し、手首カメラなしでも高性能を示した。
原題: EyeRobot 2.0: Active Gaze for Precise Manipulation without Wrist Cameras ／ Kush Hari, Justin Kerr, Nidhya Shivakumar 他
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SARI: 接触の多いマニピュレーションのためのフェーズ分割Sim-Real協調訓練
自由空間の接近はシミュレーションで多様に生成し、接触物理は実機で少数収集するフェーズ分割協調訓練により、未知配置でも成功するVLAポリシーを実現した。
原題: SARI: Phase-Split Sim-Real Co-Training for Contact-Rich Manipulation ／ Xingxin He, Yuxuan Jiang, Haonan Zhang 他
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接触の多い操作のための反射的行動の学習
シミュレーションで訓練した固有感覚反射ポリシーを高レベル制御の下に凍結実行層として組み込み、接触の多い操作を安定化させる手法を提案。
原題: Learning Reflexive Behavior for Contact-Rich Manipulation ／ Quan Nguyen, Yunho Kim, Joonho Lee
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RoboChemGym：長期的な化学操作のためのプロトコル駆動型生成シミュレーションフレームワーク
化学実験プロトコルに沿った高忠実度の操作デモを自動生成し、自己改善型タスク合成で複雑な多段階タスクの専門家軌道を生成するフレームワークを提案。
原題: RoboChemGym: A Protocol-Driven Generative Simulation Framework for Long-Horizon Chemical Manipulation ／ Chenxi Li, Haiyuan Wan, Rui Li 他
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AdaTempo: 実演から共有相対テンポを学習しロボット操作を高速化
実演の位相ごとの相対的な速さの共通構造を自己教師ありで抽出し、それを用いて訓練軌道を再サンプリングすることで、実行時の速度調整なしに視覚運動方策を最大3.57倍高速化する手法。
原題: AdaTempo: Learning Shared Relative Tempo from Demonstrations for Faster Robot Manipulation ／ Jiale Cao, Yike Niu, Zhengrong Xue 他
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DexJoCo-X: 多様なロボットハンド操作のための行動表現ベンチマーク
7種類の器用なハンド、6つのタスク、2100のデモを用いて、異なるハンド形態に共通する行動表現を比較評価するベンチマークとツールキットを提案し、統一行動空間と身体性認識エキスパートの有効性を示した。
原題: DexJoCo-X: Benchmarking Action Representations for Multi-Hand Dexterous Manipulation ／ Xiangwei Jiang, Yao Mu, Lixin Duan 他
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接触の多い操作のための同変視覚触覚拡散ポリシー
視覚と触覚の観測を球面トークンに射影し、同変拡散ポリシーで空間的に一貫した行動を予測することで、接触の多い模倣学習のデータ効率を大幅に向上させるVISTAを提案。
原題: Equivariant Visual-Tactile Diffusion Policy for Contact-Rich Manipulation ／ Lik Hang Kenny Wong, Yiyao Ma, Xiu-Shen Wei 他
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LOCUS: 空間グラフを用いたランドマーク指向の容器識別
シーングラフ上でCLIP埋め込みをGNNで更新し、物体の空間的・意味的関係を統合して目的物体が入っていそうな容器を推論する手法を提案。シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: LOCUS: Landmark-Oriented Container Discrimination Using Spatial Graphs ／ Taylor Bergeron, Shibani Senthilbabu, Kevin Leahy
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PointWAM: 3D世界行動モデリングによる器用なロボットマニピュレーション
世界をシーンと手に分解し、両者を3D点軌跡として予測することで、人間の動画から事前学習し器用な操作を実現する手法を提案。
原題: PointWAM: 3D World Action Modeling for Dexterous Robotic Manipulation ／ Chunghyun Park, Beomjun Kim, Seungcheol Park 他
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MobiAgent: 長期的モバイルマニピュレーションのための二重ループ再帰的政策自己改善
VLMを基盤に高レベル推論と低レベル制御を分離し、展開中の自己改善ループと自動スキル獲得ループを組み合わせて長期的モバイルマニピュレーションを実現するエージェントフレームワーク。
原題: MobiAgent: Dual-Loop Recursive Policy Self-Improvement for Long-Horizon Mobile Manipulation ／ Chenzhi Liu, Yue Zhang, Jiehong Lin 他
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UniIntervene++：実世界強化学習を効率化する適応的介入エージェント
強化学習方策の能力変化に応じて、自律実行と多様な支援行動の間で制御を適応的に配分する介入エージェントを提案し、実世界のマニピュレーション5タスクで成功率89.67%・人的介入0.77%を達成した。
原題: UniIntervene++: An Adaptive Intervention Agent for Efficient Real-World Reinforcement Learning ／ Yudong Lin, Haoyuan Deng, Zhuoxuan Yuan 他
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GOTT: 再利用可能なクロスエンボディメントプリミティブによる物体中心の器用マニピュレーション
ロボットに依存しない物体軌道と到達仕様から、多指ハンドで安定した接触を確立し物体運動を追従する再利用可能なプリミティブを提案し、多様なハンド形態で頑健な接触とタスク成功率の向上を示した。
原題: GOTT: Object-centric Dexterous Manipulation with a Reusable Cross-Embodiment Primitive ／ Yulin Liu, Lai Wei, Yen-Jen Wang 他
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経験と実演による6自由度把持合成の継続学習
把持結果を記憶として蓄積し、ユーザー実演も活用しながら未知物体への把持をオンラインで適応させる継続学習フレームワークを提案。実世界1500回以上の試行で有効性を検証。
原題: Continual Learning for 6-DoF Grasp Synthesis via Experience and Demonstrations ／ Giulio Schiavi, Andrei Cramariuc, Michael Pantic 他
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
ALFRED: 長期植物モニタリングのための要件駆動型オープンソース移動マニピュレータ開発
市販部品で構成したオープンソース移動マニピュレータALFREDを4回の設計反復で開発し、森林での1年間の月次調査を完遂して耐久性・再現性を実証した。
原題: ALFRED: Requirement-driven development of an open-source mobile manipulator for long-term plant monitoring ／ Ciarán Miceal Johnson, Christopher Quail, Garry Ellard 他
日本語で読む → - 論文脚式マニピュレーションロボティクス
ReCo: 応答一貫性のある脚式マニピュレーションのためのポリシー認識型MPC
脚式ロボットの歩行中に腕で連続的なマニピュレーションを行うため、強化学習ポリシーの応答を一貫化し、その閉ループ応答モデルを組み込んだMPCでベースと腕を協調制御する手法を提案。
原題: ReCo: Response-Consistent Locomotion with Policy-Aware MPC for Legged Manipulation ／ Kuankuan Sima, Yichao Gao, Chenxi Gu 他
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解像度に一貫したヤコビアン場を学習する生体模倣剛柔指
腱駆動の剛柔複合指の制御のため、Conditional Flow Matchingに基づき解像度に一貫したヤコビアン場を学習する手法を提案し、予測精度と長期軌道の再現性を改善した。
原題: Learning a Resolution-Consistent Jacobian Field for Bio-Inspired Rigid-Soft Finger ／ Tianyou Liang, Haisen Zeng, Shanjun Chen 他
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Recova: 自律ロボットマニピュレーションのためのエージェント誘導型失敗回復
デジタルツイン上でエージェントが失敗を診断し回復行動を学習、実機での検証と人間デモを組み合わせて回復能力を拡張する枠組みを提案し、成功率と人間介入の削減を実証した。
原題: Recova: Agent-Guided Failure Recovery for Autonomous Robotic Manipulation ／ Isabella Liu, An-Chieh Cheng, Johan Bjorck 他
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SkeleWAM: 骨格ワールドアクションモデリングによる効率的なロボットマニピュレーション
ロボット関節・物体中心・接触点からなる疎な3D骨格を状態表現として用い、行動生成と将来骨格予測を統合した軽量なワールドアクションモデルを提案。LIBERO-Plusで85.9%の成功率を達成。
原題: SkeleWAM: Skeleton World-Action Modeling for Efficient Robotic Manipulation ／ Juyi Sheng, Hua Wang, Mengyuan Liu
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FlashDexRetarget: 多動作リターゲティングによる器用操作データ生成の高速化
人間の手と物体のデモンストレーションをロボットハンドに転送する強化学習ベースのリターゲティング手法を提案し、50動作で90%の成功率を達成しつつ、学習計算量を最大100倍削減した。
原題: FlashDexRetarget: Accelerating Dexterous Manipulation Data Generation through Multi-Motion Retargeting ／ Kyungmin Lee, Sibeen Kim, Dongyoon Hwang 他
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世界行動モデルを再考する：構成的・文脈内ロボットマニピュレーションに向けて
操作タスクを視覚サブゴール計画と実行に階層化し、事前学習済み世界モデル表現を共有するViGARを提案。長期構成的タスクと文脈内学習で高い成功率を示した。
原題: Rethinking World-Action Model for Compositional and In-Context Robotic Manipulation ／ Shukai Gong, Xuanran Zhai, Yintianrun Zhang 他
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RUL対応RRT*：関節劣化バランスを考慮したマニピュレータの動作計画
関節の残存寿命（RUL）を動作計画に組み込み、劣化の偏りを抑えて長期運用時の故障を遅らせるRRT*ベースの手法を提案・評価した論文。
原題: RUL-Aware RRT*: Degradation-Balanced Motion Planning for Robotic Manipulators ／ Haibo Li, Zhiguo Zeng, Xu Li
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