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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: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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二足歩行ロボットのアロメトリー則
二足歩行ロボットの設計を異なるサイズにスケールする際の法則を、文献調査とシミュレーションにより導出した。質量はL^2、速度はL^(1/2)、トルクはm*Lに比例するなど、生物や等尺性スケーリングとは異なる傾向を示した。
原題: Allometric Scaling Laws for Bipedal Robots ／ Naomi Oke, Aja M. Carter, Ben Gu 他
日本語で読む → - 論文歩行機械学習
筋シナジー事前分布が予測筋骨格歩行シミュレーションの生体力学的忠実度を高める
少数の歩行実験から抽出した筋シナジーを強化学習の行動空間に組み込むことで、様々な速度・傾斜・不整地で安定した歩容を生成し、非生理的な膝運動を抑えて生体力学的忠実度を向上させた。
原題: Muscle Synergy Priors Enhance Biomechanical Fidelity in Predictive Musculoskeletal Locomotion Simulation ／ Ilseung Park, Eunsik Choi, Jangwhan Ahn 他
日本語で読む → - 論文四足歩行/模倣学習ロボティクス
キーフレーム誘導自己模倣による四足ロボットの頑健かつ適応的なスキル学習
キーフレームをスキル表現として用い、専門家データなしで自己模倣学習により多様なスキルを獲得し、複雑な地形でも頑健に動作する四足ロボットの学習フレームワークを提案した。
原題: KiRAS: Keyframe Guided Self-Imitation for Robust and Adaptive Skill Learning in Quadruped Robots ／ Xiaoyi Wei, Peng Zhai, Jiaxin Tu 他
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人間の動作模倣学習だけでは生体力学的に妥当な歩行キネティクスは保証されない
動作模倣学習にキネティクス情報を組み込まない場合、歩行の関節モーメント推定精度が低下することを示し、キネティクスを考慮した学習の必要性を明らかにした。
原題: Imitation Learning from Human Motion Alone Does Not Guarantee Biomechanically Plausible Gait Kinetics ／ Xinyi Liu, Jangwhan Ahn, Edgar Lobaton 他
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犬には障害物でなく人間には危険：盲導犬ロボットのための共自我ナビゲーションシステム
盲導犬ロボットのナビゲーションにおいて、ロボットの地面センサーでは検知できないが人間の身長では危険な障害物（例：曲がった枝）を扱うため、ユーザーの視点を統合した二重分岐の回避システムを提案し、実験で有効性を示した。
原題: Not an Obstacle for Dog, but a Hazard for Human: A Co-Ego Navigation System for Guide Dog Robots ／ Ruiping Liu, Jingqi Zhang, Junwei Zheng 他
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足元に注意：雑然とした環境での意味論ガイド付き歩行学習
雑然とした環境で低い障害物を避けるため、意味情報と幾何情報を統合した二段階強化学習フレームワークSemLocoを提案し、衝突を大幅に減らすことを実証した。
原題: Watch Your Step: Learning Semantically-Guided Locomotion in Cluttered Environment ／ Denan Liang, Yuan Zhu, Ruimeng Liu 他
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SLowRL: 安全な低ランク適応強化学習による歩行制御
シミュレーションで学習した歩行ポリシーを実機で安全かつ効率的に微調整するフレームワークSLowRLを提案。低ランク適応と回復ポリシーによる安全制約を組み合わせ、Unitree Go2ロボットでのジャンプとトロットタスクで微調整時間を46.5%削減し、安全性違反をほぼゼロにした。
原題: SLowRL: Safe Low-Rank Adaptation Reinforcement Learning for Locomotion ／ Elham Daneshmand, Shafeef Omar, Glen Berseth 他
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GeoLoco: 視覚基盤モデルの3D幾何学的先験知識を活用したRGBのみによる頑健な人型ロコモーション
深度センサーに頼らず、単眼RGB画像と視覚基盤モデルの幾何学的先験知識を用いて、シミュレーションのみで訓練した人型ロボットの歩行制御を実現し、実機へのゼロショット転送を可能にした。
原題: GeoLoco: Leveraging 3D Geometric Priors from Visual Foundation Model for Robust RGB-Only Humanoid Locomotion ／ Yufei Liu, Xieyuanli Chen, Hainan Pan 他
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仮想非ホロノミック拘束による足滑り下での二足歩行の安定化
足滑りを明示的にモデル化した仮想非ホロノミック拘束を導入し、滑り条件下でも安定な二足歩行を実現する制御フレームワークを提案した。
原題: Stable Walking for Bipedal Locomotion under Foot-Slip via Virtual Nonholonomic Constraints ／ Leonardo Colombo, Álvaro Rodríguez Abella, Alexandre Anahory Simoes 他
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コスト整合モデル予測制御によるヒューマノイド歩行の効率的強化学習
MPCベースの強化学習フレームワークにおいて、MPCのコスト関数を行動価値関数に整合させることで、効率的な勾配学習を実現し、ヒューマノイド歩行性能とロバスト性を向上させた。
原題: Cost-Matching Model Predictive Control for Efficient Reinforcement Learning in Humanoid Locomotion ／ Wenqi Cai, Kyriakos G. Vamvoudakis, Sébastien Gros 他
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何本脚でも歩ける：不整地を歩行する多脚ロボットの制御
2脚につき3アクチュエータを持つセグメント型ロボットで、6〜16脚の不整地歩行を実現する軽量な制御アーキテクチャを提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Walking on Rough Terrain with Any Number of Legs ／ Zhuoyang Chen, Xinyuan Wang, Shai Revzen
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
四足歩行ロボットによるペイロード輸送のための間接適応則を用いた予測制御
四足歩行ロボットが未知のペイロードを運ぶ際に、間接適応則でモデルパラメータを推定し、MPCで軌道計画を行う階層型制御フレームワークを開発した。平地で最大109%、不整地で91%の静的ペイロード輸送を実現した。
原題: Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots ／ Leila Amanzadeh, Taizoon Chunawala, Randall T. Fawcett 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
データ駆動型物理埋め込みダイナミクスと予測制御・強化学習による四足歩行
ラグランジュニューラルネットワークを強化学習とモデル予測制御に統合し、四足歩行の物理的に整合したダイナミクス学習と効率的な実時間計画を実現した。
原題: Data-Driven Physics Embedded Dynamics with Predictive Control and Reinforcement Learning for Quadrupeds ／ Prakrut Kotecha, Aditya Shirwatkar, Shishir Kolathaya
日本語で読む → - 論文歩行推定ロボティクス
外骨格スーツのためのユーザー適応型歩行モード予測学習
軽量な外骨格スーツのユーザーに合わせて、慣性センサのみから階段昇降や平地歩行などの歩行モードを推定する機械学習モジュールを提案し、オンラインでの自己ラベリングによる適応と閉ループ制御での検証を行った。
原題: User-Tailored Learning to Forecast Walking Modes for Exosuits ／ Gabriele Abbate, Enrica Tricomi, Nathalie Gierden 他
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容易に分離可能な関節を持つ脚式モジュラーロボットの関節負荷と機動性を両立する歩容生成
脚式モジュラーロボットの歩容生成において、関節負荷を最小化しつつ移動速度と安定性を維持するパレート最適解をNSGA-IIIで導出する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Gait Generation Balancing Joint Load and Mobility for Legged Modular Robots with Easily Detachable Joints ／ Kennosuke Chihara, Takuya Kiyokawa, Kensuke Harada
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ContractionPPO: 微分可能な縮小層による認定強化学習
四足歩行ロボットの強化学習に状態依存の縮小メトリック層を組み込み、閉ループ系の指数的安定性を認定しつつ、シミュレーションから実機への一般化を保証する枠組みを提案した。
原題: ContractionPPO: Certified Reinforcement Learning via Differentiable Contraction Layers ／ Vrushabh Zinage, Narek Harutyunyan, Eric Verheyden 他
日本語で読む → - 論文歩行・マニピュレーションロボティクス
BinWalker: 持続可能なごみ収集のための四足マニピュレータプラットフォームの開発とフィールド評価
不整地での自律ごみ収集を目的とした四足ロボットプラットフォームを開発し、屋外実験でその有効性を実証した論文。
原題: BinWalker: Development and Field Evaluation of a Quadruped Manipulator Platform for Sustainable Litter Collection ／ Giulio Turrisi, Angelo Bratta, Giovanni Minelli 他
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不連続な足場におけるヒューマノイド歩行のための知覚型可変タイミング足踏み計画
障害物や危険な地面領域により不連続な足場環境で、足の配置と歩行タイミングを同時に計画する混合整数モデル予測制御フレームワークを提案。深度画像から凸な可踏領域を抽出し、DCMダイナミクスに基づく安全性制約を組み込むことで、実時間で動的に一貫した歩容を生成する。
原題: Perceptive Variable-Timing Footstep Planning for Humanoid Locomotion on Disconnected Footholds ／ Zhaoyang Xiang, Upama Pant, Ayonga Hereid
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CASSR: 到達可能性に基づく連続A*探索によるリアルタイム足踏み計画
二足歩行ロボットの足踏み計画を、連続的な運動学的制約をA*探索内で再帰的に伝播させることで高速化し、最大30歩の接触列を125ms未満で計画する手法を提案した。
原題: CASSR: Continuous A-Star Search through Reachability for real time footstep planning ／ Jiayi Wang, Steve Tonneau
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MorFiC: ゼロショット四足歩行移行のための価値関数の誤較正の修正
異なる形態の四足ロボット間でゼロショットで歩行ポリシーを移行するための強化学習手法MorFiCを提案。共有クリティックの形態依存の較正問題を解決し、シミュレーションでの形態ランダム化のみで未見ロボットへの転移を実現。
原題: MorFiC: Fixing Value Miscalibration for Zero-Shot Quadruped Transfer ／ Prakhar Mishra, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao 他
日本語で読む → - 論文歩行/強化学習ロボティクス
SteadyTray: 残差強化学習による人型ロボットのトレイ運搬における物体バランス学習
人型ロボットが歩行中にトレイ上の物体を安定して運ぶための階層型強化学習フレームワークを提案し、歩行制御と物体安定化を分離することで高い成功率と実機でのゼロショット転移を実現した。
原題: SteadyTray: Learning Object Balancing Tasks in Humanoid Tray Transport via Residual Reinforcement Learning ／ Anlun Huang, Zhenyu Wu, Soofiyan Atar 他
日本語で読む → - 論文四脚歩行/ナビゲーション/階層型制御ロボティクス
タスクレベル意思決定から歩容制御へ：四脚ナビゲーションのための階層型ポリシーアプローチ
四脚ロボットのナビゲーションにおいて、高レベルのタスク意思決定と低レベルの歩容実行のスケール不整合を解決するため、階層型ポリシーアーキテクチャを提案し、シミュレーションから実機への転送を強化した。
原題: Task-Level Decisions to Gait Level Control: A Hierarchical Policy Approach for Quadruped Navigation ／ Sijia Li, Haoyu Wang, Shenghai Yuan 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
TransCurriculum: 高速かつ安定した移動のための多次元カリキュラム学習
本論文では、四足歩行ロボットの高速移動を安定させるため、速度指令、地形難易度、ドメインランダム化の3軸を適応的に調整するトランスフォーマーを用いた多次元カリキュラム学習手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: TransCurriculum: Multi-Dimensional Curriculum Learning for Fast & Stable Locomotion ／ Prakhar Mishra, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao 他
日本語で読む → - 論文歩行制御ロボティクス
産業運搬タスクにおける人型ロボットの負荷対応歩行制御
人型ロボットが荷物を運搬する際の安定歩行を実現するため、強化学習と運動学に基づく参照軌道を組み合わせた負荷対応フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Load-Aware Locomotion Control for Humanoid Robots in Industrial Transportation Tasks ／ Lequn Fu, Yijun Zhong, Xiao Li 他
日本語で読む → - 論文歩行者意図予測画像認識
心理学的特徴とTransformer融合による歩行者横断意図予測
歩行者の横断意図を、注意・位置・状況・相互作用の4つの行動ストリームをTransformerで融合し、不確実性も考慮して予測する軽量モデルを提案した。PSIベンチマークで高い性能を示し、選択的予測により精度も向上した。
原題: Pedestrian Crossing Intent Prediction via Psychological Features and Transformer Fusion ／ Sima Ashayer, Hoang H. Nguyen, Yu Liang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
SEA-Nav: 混雑環境における安全で俊敏な四足歩行ナビゲーションのための効率的方策学習
微分可能な制御バリア関数による安全制約と衝突リプレイ・危険探索報酬を組み合わせ、数分の学習で混雑環境を安全かつ俊敏に歩行する四足ロボットのナビゲーション方策を実現した。
原題: SEA-Nav: Efficient Policy Learning for Safe and Agile Quadruped Navigation in Cluttered Environments ／ Shiyi Chen, Mingye Yang, Haiyan Mao 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
エージェント駆動型自律強化学習研究：四足歩行の反復的政策改善
エージェントがコード修正や実験管理を自律的に行い、四足歩行ロボットの強化学習を70以上の実験を通じて改善した事例研究。
原題: Agent-Driven Autonomous Reinforcement Learning Research: Iterative Policy Improvement for Quadruped Locomotion ／ Nimesh Khandelwal, Shakti S. Gupta
日本語で読む → - 論文歩行/クライミングロボットロボティクス
LIMBERO: 岩壁を移動する四肢型クライミング探査ロボット
岩場や急斜面を移動するための10kg級の四肢型クライミングロボットLIMBEROを開発し、スパイン型グリッパーと把持可能性指標を用いて、1G環境下での急な岩場の登攀を実証した。
原題: LIMBERO: A Limbed Climbing Exploration Robot Toward Traveling on Rocky Cliffs ／ Kentaro Uno, Masazumi Imai, Kazuki Takada 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
PRIOR: 参照歩容事前知識を用いたヒューマノイド歩行の知覚学習
ヒューマノイドの自然な歩行と複雑地形の踏破を両立するフレームワークPRIORを提案。パラメトリック歩容生成器とGRU状態推定器、地形適応型足場報酬を組み合わせ、深度画像から地形を推定し、100%の踏破成功率を達成した。
原題: PRIOR: Perceptive Learning for Humanoid Locomotion with Reference Gait Priors ／ Chenxi Han, Shilu He, Yi Cheng 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
逆抵抗力学理論（I-RFT）：ロボットと地形の物理的相互作用による粒状特性の学習
本論文は、粒状地形の特性を推定するための物理情報機械学習フレームワークI-RFTを提案し、任意の歩行軌道における接触力から地形特性を正確に推定できることを示した。
原題: Inverse Resistive Force Theory (I-RFT): Learning granular properties through robot-terrain physical interactions ／ Shipeng Liu, Feng Xue, Yifeng Zhang 他
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