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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: 2025/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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計画とコードのリフレクションによる長期的視覚模倣学習
長期的な視覚模倣学習のためのエージェントフレームワークを提案し、計画生成とコード生成にそれぞれリフレクションモジュールを導入して時系列・空間的な整合性を検証・修正する。また、最大18ステップの行動系列を含む300の人間デモからなるベンチマークLongVILBenchを構築した。
原題: Long-Horizon Visual Imitation Learning via Plan and Code Reflection ／ Quan Chen, Chenrui Shi, Qi Chen 他
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重要度重み付きデータ検索による少数ショット模倣学習
少数の実演データを補強するため、事前データセットから関連サンプルを検索する際に、ターゲットと事前データの分布比（重要度重み）をガウスKDEで推定する手法を提案し、従来の最近傍検索の欠点を改善した。
原題: Data Retrieval with Importance Weights for Few-Shot Imitation Learning ／ Amber Xie, Rahul Chand, Dorsa Sadigh 他
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動画デモからの実行可能なロボット動作生成のための関節フロー軌道最適化
人間の動画デモを物体中心のガイドとして扱い、把持姿勢選択・物体軌道生成・衝突回避を統合した微分可能な最適化により、ロボットの関節制約を満たす動作を生成するフレームワークを提案。
原題: Joint Flow Trajectory Optimization For Feasible Robot Motion Generation from Video Demonstrations ／ Xiaoxiang Dong, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi
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GLUE: キーパッチ追跡による模倣学習のためのグローバル・ローカル統合エンコーディング
テキスト誘導でタスク関連のキーパッチを追跡し、グローバル特徴とローカル特徴を融合することで、遮蔽や混雑に強い模倣学習ポリシーを実現した。
原題: GLUE: Global-Local Unified Encoding for Imitation Learning via Key-Patch Tracking ／ Ye Chen, Zichen Zhou, Jianyu Dou 他
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ImMimic: 人間動画からのドメイン横断模倣によるロボットマニピュレーション
人間の動画と少量のロボット実演を組み合わせ、DTWとMixUp補間でドメインギャップを埋めてロボットのマニピュレーションを学習する枠組みを提案。
原題: ImMimic: Cross-Domain Imitation from Human Videos via Mapping and Interpolation ／ Yangcen Liu, Woo Chul Shin, Yunhai Han 他
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行動特性の分離表現学習に基づく模倣学習
人間の修飾指示に応じてロボット動作をオンラインで調整する模倣学習手法を提案し、拭き取りやピックアンドプレースで有効性を示した。
原題: Imitation Learning Based on Disentangled Representation Learning of Behavioral Characteristics ／ Ryoga Oishi, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji
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Transformerによるアクションチャンキングを用いた画像ベース宇宙機の誘導制御
Transformerによるアクションチャンキング（ACT）を宇宙機の誘導・航法・制御に適用し、100件の専門家デモのみで視覚と状態から推力・トルク指令を生成する模倣学習を実現した。ISSとのドッキングタスクで、4000万回の相互作用で訓練したメタ強化学習ベースラインより高精度・滑らか・高サンプル効率を達成。
原題: Action Chunking with Transformers for Image-Based Spacecraft Guidance and Control ／ Alejandro Posadas-Nava, Andrea Scorsoglio, Luca Ghilardi 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/ロボット撮影ロボティクス
地上ロボットによるドリーイン撮影の模倣学習
ジョイスティック操作の実演データからGAILでドリーイン撮影を学習し、報酬設計なしで実機ロボットに転移できることを示した。
原題: Learning Dolly-In Filming From Demonstration Using a Ground-Based Robot ／ Philip Lorimer, Alan Hunter, Wenbin Li
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
Koopmanガイド付き動力学モデリングによるロバストなオンライン残差修正
模倣学習の残差方策にKoopman作用素で学習した潜在空間の大域的動力学を組み込み、長期タスクや未知環境でも安定して高精度に修正できるKORRを提案した。
原題: Robust Online Residual Refinement via Koopman-Guided Dynamics Modeling ／ Zhefei Gong, Shangke Lyu, Pengxiang Ding 他
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単一の人間動画から汎化可能な両手視覚運動方策を学習するParse-Augment-Distill
1本の人間動画をキーポイント動作軌道に変換し、シミュレータなしで両手タスク・動作計画により大規模拡張し、キーポイント条件付き方策へ蒸留することで、汎化可能な両手ロボット方策を学習する手法を提案。
原題: Parse-Augment-Distill: Learning Generalizable Bimanual Visuomotor Policies from Single Human Video ／ Georgios Tziafas, Jiayun Zhang, Hamidreza Kasaei
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
観察からの学習：最近の進展に関するサーベイ
専門家の行動情報なしに状態のみから模倣学習を行うLfO/SOIL手法を整理・分類し、関連分野との繋がりや今後の課題をまとめたサーベイ論文。
原題: Learning from Observation: A Survey of Recent Advances ／ Returaj Burnwal, Hriday Mehta, Nirav Pravinbhai Bhatt 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/XRロボティクス
ARMimic: 拡張現実における受動的な人間デモンストレーションからのロボットマニピュレーション学習
XRヘッドセットと据え置きカメラだけで、ロボットなしで人間の手の動きを収集し、AR上で仮想ロボットの動作を重ねて衝突を避けつつ模倣学習データを作るフレームワーク。遠隔操作よりデモ時間を半減し、タスク成功率も向上させた。
原題: ARMimic: Learning Robotic Manipulation from Passive Human Demonstrations in Augmented Reality ／ Rohan Walia, Yusheng Wang, Ralf Römer 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/視覚運動ポリシーロボティクス
VGGT-DP: 視覚基盤モデルによる汎化可能なロボット制御
3D知覚モデルVGGTを視覚エンコーダに用い、固有感覚フィードバックと組み合わせた視覚運動ポリシーを提案。トークン再利用とランダム枝刈りで推論を高速化し、MetaWorldタスクで高精度・長期的タスクの性能を向上させた。
原題: VGGT-DP: Generalizable Robot Control via Vision Foundation Models ／ Shijia Ge, Yinxin Zhang, Shuzhao Xie 他
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TReF-6: 単一実演からタスク関連フレームを推定し、ワンショットでスキルを汎化
単一の軌道から6自由度のタスク関連フレームを推定し、視覚言語モデルとGrounded-SAMで新規シーンに定位することで、多様な物体配置でもタスク意図を保つワンショット模倣学習を実現した。
原題: TReF-6: Inferring Task-Relevant Frames from a Single Demonstration for One-Shot Skill Generalization ／ Yuxuan Ding, Shuangge Wang, Tesca Fitzgerald
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デモンストレーションによる直感的なロボット動作プログラミングのためのガウス経路モデルライブラリ
教示データから経路形状を表すガウス経路モデルを生成し、複数モデルのライブラリ化により人間のデモンストレーションから直感的にロボット動作をプログラミングする手法を提案。既存モデルのデモによる修正法も示す。
原題: Gaussian path model library for intuitive robot motion programming by demonstration ／ Samuli Soutukorva, Markku Suomalainen, Martin Kollingbaum 他
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GANを用いた非熟練者から熟練者への動作変換
非熟練者の動作データを入力すると、訓練済みのGANモデルが熟練者の技能を反映した動作指令を生成し、ロボットに教示できる手法を提案した。3自由度の書道ロボットで評価した。
原題: Non-expert to Expert Motion Translation Using Generative Adversarial Networks ／ Yuki Tanaka, Seiichiro Katsura
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マルチモーダル知覚が模倣学習のサンプル複雑度と最適化景観に与える影響の分析
RGB-D・固有感覚・言語を統合した模倣学習が、単一モーダルより優れた汎化性能と最適化景観を達成する理由を統計的学習理論で説明した論文。
原題: Analyzing the Impact of Multimodal Perception on Sample Complexity and Optimization Landscapes in Imitation Learning ／ Luai Abuelsamen, Temitope Lukman Adebanjo
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行動制約付き模倣学習
行動制約のある模倣者が、より広い行動空間を持つ専門家から学ぶ新設定ACILを提案し、DTW距離に基づく軌道アライメントで専門家の軌道に沿った代理データを生成するDTWILを開発した。
原題: Action-Constrained Imitation Learning ／ Chia-Han Yeh, Tse-Sheng Nan, Risto Vuorio 他
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任意のデモンストレーションによるオフライン模倣学習：ダイナミクス表現の事前学習
遷移ダイナミクスの分解からダイナミクス表現を事前学習し、限られた専門家データでもオフライン模倣学習を高精度化する手法を提案。非専門家データを再利用でき、MuJoCoや実機四足歩行で少数デモからの学習を実現。
原題: Offline Imitation Learning upon Arbitrary Demonstrations by Pre-Training Dynamics Representations ／ Haitong Ma, Bo Dai, Zhaolin Ren 他
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MimicFunc: 単一の人間動画から機能対応を介して道具操作を模倣する
機能中心の局所座標系「ファンクションフレーム」を構築し、1本のRGB-D人間動画から新しい道具への操作スキルを汎化するフレームワークを提案。
原題: MimicFunc: Imitating Tool Manipulation from a Single Human Video via Functional Correspondence ／ Chao Tang, Anxing Xiao, Yuhong Deng 他
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不均衡データセットからのバランスの取れた行動クローニングに向けて
人間のデモンストレーションデータが不均衡な場合に、各状態行動ペアを均等に重み付けすると偏ったポリシーになることを証明し、データセットを自動的に再重み付けする手法を分析・開発した。
原題: Towards Balanced Behavior Cloning from Imbalanced Datasets ／ Sagar Parekh, Heramb Nemlekar, Dylan P. Losey
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GBC: 全身ヒューマノイド模倣のための汎用行動クローニングフレームワーク
人間のモーションキャプチャデータを任意のヒューマノイドに自動リターゲットし、DAgger-MMPPOとMMTransformerで高忠実な模倣方策を学習する統合フレームワークを提案。Isaac Labベースのオープンソースとして公開。
原題: GBC: Generalized Behavior-Cloning Framework for Whole-Body Humanoid Imitation ／ Yifei Yao, Chengyuan Luo, Jiaheng Du 他
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COLLAGE: 適応的融合に基づく検索による拡張方策学習
少数の模倣学習デモから大規模データセットを検索する際、複数の特徴量に基づく適応的な後期融合で関連デモを選択し、重要度サンプリングで方策学習を改善する手法を提案。
原題: COLLAGE: Adaptive Fusion-based Retrieval for Augmented Policy Learning ／ Sateesh Kumar, Shivin Dass, Georgios Pavlakos 他
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合理的逆推論：計画による意図推定を用いた少数ショット模倣
VLMが提案する意図プログラムを階層プランナで評価・洗練し、1回の実演から転移可能なタスク構造を推論する少数ショット模倣手法を提案。
原題: Rational Inverse Reasoning: Few-Shot Imitation by Inferring Intent through Planning ／ Ben Zandonati, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling
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Masquerade: データ編集による野生の人間動画からのロボット学習
人間の一人称視点動画をロボットの腕に置き換えて編集し、その動画でロボット政策を事前学習・微調整することで、少ない実演データでも汎化性能を大幅に向上させる手法を提案。
原題: Masquerade: Learning from In-the-wild Human Videos using Data-Editing ／ Marion Lepert, Jiaying Fang, Jeannette Bohg
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MPC誘導外乱注入による安全志向模倣学習
専門家のデモンストレーション中にMPCで最悪ケースの外乱を注入し、模倣方策に安全な回復行動を学習させる手法を提案。四足歩行やドローンの実験で安全性とタスク性能の向上を実証した。
原題: Safety-Aware Imitation Learning via MPC-Guided Disturbance Injection ／ Le Qiu, Yusuf Umut Ciftci, Somil Bansal
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ポテンシャル場誘導フローマッチングによる安全な模倣学習
成功デモからタスク方策と障害物情報(ポテンシャル場)を同時に学習し、推論時にフローマッチングのベクトル場をポテンシャル場で変調することで、タスク成功率を保ちながら衝突を大幅に削減する手法PF2MPを提案した。
原題: Towards Safe Imitation Learning via Potential Field-Guided Flow Matching ／ Haoran Ding, Anqing Duan, Zezhou Sun 他
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ラベルなしロボット動画に対する変分ボトルネックによる行動情報の強化
行動ラベルなしのロボット動画から、潜在行動と真の行動の相互情報量を最大化する変分情報ボトルネックを提案し、模倣学習の性能を向上させた。
原題: Boosting Action-Information via a Variational Bottleneck on Unlabelled Robot Videos ／ Haoyu Zhang, Long Cheng
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド/模倣学習ロボティクス
HuBE: ヒューマノイドロボットのための異機種対応ヒトらしい行動実行
ロボット状態・目標姿勢・文脈を統合した二層閉ループで、ヒトらしい動きの類似性と適切性を両立し、骨格スケーリングによるデータ拡張で異なるヒューマノイド間の転移を可能にした。
原題: HuBE: Cross-Embodiment Human-like Behavior Execution for Humanoid Robots ／ Shipeng Lyu, Fangyuan Wang, Weiwei Lin 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
T2S: 生涯模倣学習のためのトークン化スキルスケーリング
モデルパラメータをトークン化し、言語ガイド付きでスキルを拡張することで、破滅的忘却を防ぎつつ新しいスキルを効率的に学習する生涯模倣学習フレームワークを提案。
原題: T2S: Tokenized Skill Scaling for Lifelong Imitation Learning ／ Hongquan Zhang, Jingyu Gong, Zhizhong Zhang 他
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