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最新論文: 2026/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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共形外乱境界を備えたロバストな動作空間制御による安全な冗長マニピュレーション
冗長マニピュレータの動作空間制御において、拡張状態オブザーバと共形予測を組み合わせ、不確実性下でも安全かつ高精度な追従を実現するロバスト制御手法を提案した。
原題: Robust Operational Space Control with Conformal Disturbance Bounds for Safe Redundant Manipulation ／ Wenhua Liu, Fan Zhang, Qin Lin
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気流曝露制約下におけるモジュール型空中マニピュレータのタスク適応設計
マルチロータの気流が対象物に与える影響を考慮し、タスクの力学的要件とエンドエフェクタ配置を同時に最適化するモジュール型空中マニピュレータの設計フレームワークを提案した。
原題: Task-Adaptive Design of Modular Aerial Manipulators Under Airflow Exposure Constraints ／ Mengguang Li, Heinz Koeppl
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差動増幅器に着想を得たAmpAttentionによる多視点ロボット操作
多視点ロボット操作における注意機構のノイズを抑制するため、アナログ回路の差動増幅器に着想を得た新しい注意機構AmpAttentionを提案し、これを統合したRVAFモデルがRLBenchタスクで最高成功率を達成しつつ訓練時間を短縮することを示した。
原題: Differential Amplifier-Inspired AmpAttention for Multi-View Robotic Manipulation ／ Jin Yang, Ping Wei, Nanning Zheng
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巧みな操作のための最小限のリターゲティング誘導強化学習レシピ
人間のデモ1つから、リターゲティングと強化学習を組み合わせて多指ロボットハンドの器用な操作ポリシーを学習し、実機にゼロショット転送する手法を提案した。
原題: A Minimalist Retargeting-Guided Reinforcement Learning Recipe for Dexterous Manipulation ／ Yunhai Feng, Natalie Leung, Jiaxuan Wang 他
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食品切断のための知覚-操作ロボットシステム
食品の特性に応じて適切な包丁を選択し、強化学習で切断速度とエネルギー効率を最適化するロボットシステムを提案。未見の食品に対する包丁選択成功率は100%で、人間と同等の性能を示した。
原題: A Perception-Manipulation Robotics System for Food Cutting ／ Xinyuan Luo, Wenzhen Yuan
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散乱した収納作業におけるブレード挿入のための3Dアフォーダンス学習
散乱した布製ビン内でブレードを挿入する空間を確保するため、3D占有フィールド上のマスク付きオートエンコーダを用いて、各ボクセルでブレードの挿入可能性を推定する手法を提案した。実データ10,000エピソードで訓練し、従来のポーズベース手法より高い被覆率を達成した。
原題: Learning 3D Affordances for Blade Insertion in Cluttered Stowing ／ Tianyu Li, Harpreet Sawhney, Minju Jung 他
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SplatCtrl: ガウスシーン表現とリアクティブロボット制御による知覚-行動連携
3Dガウススプラッティングを用いたリアルタイムシーン再構築と衝突回避のためのリアクティブ制御を統合したフレームワークを提案し、動的環境でのロボットアーム制御を実現した。
原題: SplatCtrl: Perception-Action Coupling via Gaussian Scene Representations and Reactive Robot Control ／ Siddarth Jain, Ho Jin Choi
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FORGE: キーポイント軌道推論による機能的一般化を目指したツール使用
ロボットが特定の道具にしか使えない問題を解決するため、道具の機能に基づく一般化を実現する手法を提案。キーポイント軌道を中間表現として用い、機能推論と動作実行を分離する2段階ポリシーを開発し、未見の道具での成功率を2倍以上向上させた。
原題: FORGE: Towards Functional Tool-Use Generalization via Keypoint Trajectory Reasoning ／ Chuhao Zhou, Liquan Wang, Shuxin Cao 他
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EDAR: ロボット操作のための環境依存行動表現の学習
ロボット操作において、行動トークンを実行可能な制御構造と環境条件付きの視覚的結果に基づいて表現する手法を提案し、長期的な操作タスクでのポリシー学習を改善した。
原題: EDAR: Learning Environment-Dependent Action Representations for Robotic Manipulation ／ Yuecheng Xu, Tong Yang, Jingkai Jia 他
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URF: 接触を考慮した安定操作のための統合ロボット制御ポリシーフレームワーク
ロボット操作の学習ポリシーが、コンプライアントな動作予測とインピーダンス・アドミッタンス制御を統合するフレームワークを提案し、剛体接触時の不安定さを低減して成功率を向上させた。
原題: URF: A Unified Robot Control-Policy Framework for Stable Contact Aware Manipulation ／ Jiyou Shin, Youngjin Seo, Jaeseog Won 他
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EVA-Client: 実ロボット上の身体化ポリシーのための統合データ収集・推論・展開フレームワーク
実ロボットで学習済み操作ポリシーを展開・評価・データ収集するためのオープンソースフレームワークを提案。コンポーネント分離アーキテクチャとデバッグ/収集/評価ワークフローを備え、評価がそのまま次の学習用データ収集になる。
原題: EVA-Client: A Unified Data Collection, Inference, and Deployment Framework for Embodied Policies on Real Robots ／ Heqing Yang, Yang Yi, Liyao Wang 他
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Seg2Grasp: ビンピッキングにおける堅牢なモジュール式吸着把持
ビンピッキングのためのモジュール式パイプラインSeg2Graspを提案。セグメンテーション、把持点計算、分類の3段階で構成し、未知の物体や複雑な環境でも高い把持成功率を実現する。
原題: Seg2Grasp: A Robust Modular Suction Grasping in Bin Picking ／ Hye-Jung Yoon, Juno Kim, Yesol Park 他
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xperception：ロボット把持をより簡単にする
CADモデルと基盤モデルの特徴を活用し、追加学習なしで物体の6D姿勢を高精度に推定する技術を提案。産業用エッジデバイスでも動作し、乱雑な環境での把持を可能にする。
原題: xperception -- Making Robotic Grasping Easier ／ Matteo Bortolon, Andrea Caraffa, Alice Fasoli 他
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先見的残差強化学習による視覚言語行動モデルを用いた長期的ロボット操作
凍結したVLAベースポリシー上で残差RLを行う際、各サブタスクの成功報酬に将来の成功確率を掛け合わせることで、サブタスク間の受け渡し品質を最適化し、長期的なタスク成功率を向上させる手法を提案した。
原題: Foresight Residual RL for Long-Horizon Robot Manipulation with Vision-Language-Action Models ／ Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Litao Liu 他
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IMBench: 直感的ロボット操作のためのベンチマーク
人間の直感的操作能力を評価する新しいベンチマークを提案し、視覚言語モデルとVLAモデルのギャップを明らかにした。
原題: IMBench: A Benchmark for Intuitive Robotic Manipulation ／ Anurag Maurya, Sukhvansh Jain, Prajwal Avhad 他
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GeoProp: ロボット状態を視覚に接地する汎用操作のための手法
ロボットの状態と視覚特徴を幾何学的に整合させる軽量アダプタを提案し、操作ポリシーの性能を向上させた。
原題: GeoProp: Grounding Robot State in Vision for Generalist Manipulation ／ Guoyang Zhao, Quanhao Qian, Gongjie Zhang 他
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ConceptTree: ロボット操作のブラックボックス意思決定に意味的透明性をもたらす
ロボット操作の高レベルスキル選択を、人間が解釈可能な概念に基づく決定木で表現し、透明性と介入可能性を実現するフレームワークを提案した。実世界の複雑な長期的タスクで既存手法より優れた性能を示し、個々の概念の修正による細かい介入も可能にした。
原題: ConceptTree: Bringing Semantic Transparency to Black-Box Decision Making for Robotic Manipulation ／ Yongyan Wen, Feifan Liu, Jinyi Chen 他
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アクションマップポリシー：ピクセル分類による3D閉ループ操作の学習
ロボットの操作行動をカメラ画像平面上のピクセル位置として分類問題に変換し、高次元で多峰性の行動を効率的に学習する手法を提案。拡散ポリシーより高速で高精度な推論を実現。
原題: Action Map Policy: Learning 3D Closed-loop Manipulation via Pixel Classification ／ Haojie Huang, Zhang Ye, Linfeng Zhao 他
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衝突ベースの遅延探索による高速マルチマニピュレータ計画
複数マニピュレータの動作計画を高速化するため、遅延評価と事前計算を組み合わせた新しいアルゴリズムCBLSを提案した。
原題: Conflict-Based Lazy Search for Fast Multi-Manipulator Planning ／ Dongliang Zheng, Zhipeng Wang, Siqi Wang 他
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ACE: ゼロショットワークフロー推論による身体的操作のためのエージェント制御
テーブル上のピックアンドプレース操作を自然言語指示からゼロショットで実行するフレームワークACEを提案。ワークフロー推論と視覚接地・再利用可能なプリミティブを組み合わせ、実行失敗を検出して適応する。
原題: ACE: Agentic Control for Embodied Manipulation via Zero-shot Workflow Reasoning ／ Iok Tong Lei, QianZhi Li, Ying Jie Yap 他
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VT-WAM: 接触を伴う操作のための視覚-触覚ワールドアクションモデル
接触を伴う操作タスク向けに、視覚予測・触覚変形予測・行動予測を統合したフレームワークを提案し、実世界6タスクで高い成功率を達成した。
原題: VT-WAM: Visual-Tactile World Action Model for Contact-Rich Manipulation ／ Shuai Tian, Yupeng Zheng, Yuhang Zheng 他
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ROBOCYCLE: リサイクル応用のための自律型双腕ロボット操作と協調
都市ごみの増加と人手不足に対応するため、透明・変形・散乱物体の3D認識と操作を統合した自律型双腕リサイクルプラットフォームを提案し、90.3%の把持成功率と84.3%のタスク成功率を達成した。
原題: ROBOCYCLE: Autonomous Dual-Arm Robotic Manipulation and Coordination for Recycling Applications ／ Rubén de J. Hilario-Cruz, Jesus A. García-González, Enrique Coronado 他
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PriGo: テスト時プリミティブガイダンスによる拡散・フローポリシーの適応的ロボット操作
模倣学習ベースの拡散・フローポリシーがタスクや環境の変化に弱い問題を解決するため、観測からプリミティブ分布を予測し、推論時に生成動作を意味的に一貫した方向へ洗練する軽量モジュールを提案。再学習不要で既存ポリシーに統合でき、複数ベンチマークで頑健性と汎化性を向上させた。
原題: PriGo: Test-Time Primitive Guidance to Diffusion and Flow Policies for Adaptive Robotic Manipulation ／ Zezeng Li, Enda Xiang, Thuy Tran 他
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EAGG: 幾何認識グラフ条件付けによる身体性整合グラスプ生成
異なるエンドエフェクタ形状に適応する統一グラスプ生成モデルを提案し、トポロジー認識グラフと反復的な幾何注入で成功率と接触精度を向上させた。
原題: EAGG: Embodiment-Aligned Grasp Generation via Geometry-Aware Graph Conditioning ／ Wanhao Niu, Qiyan Ke, Yuan Sun 他
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DragMesh-2: 関節物体との物理的に妥当な器用な手と物体のインタラクション
関節物体を器用な手で操作するための接触駆動フレームワークを提案し、物理信号を注入する学習機構により接触負荷の変化に対するロバスト性を向上させた。
原題: DragMesh-2: Physically Plausible Dexterous Hand-Object Interaction with Articulated Objects ／ Tianshan Zhang, Yijia Duan, Yanjun Li 他
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ORCA: オープンソース巧緻性研究のためのプラットフォーム
ロボット操作研究のためのオープンソースの学習スタックを紹介し、低レベル制御、シミュレーション、遠隔操作、手のリターゲティングを統合し、既存のロボット学習フレームワークと連携することで、巧緻性研究を容易にする。
原題: ORCA: A Platform for Open-Source Dexterity Research ／ Francesco Capuano, Maximilian Eberlein, Fabrice Bourquin 他
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視覚と触覚による推論時ポリシー誘導
接触を伴う操作タスクにおいて、視覚と触覚の両方を用いて生成ロボットポリシーの候補行動を検証・編集する推論時誘導フレームワークViTaLを提案し、実世界の3つのタスクで成功率を大幅に向上させた。
原題: Inference-time Policy Steering via Vision and Touch ／ Yilin Wu, Zilin Si, Zeynep Temel 他
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Mana: 関節ツールの巧みな操作
関節を持つツールの器用な操作を、アニメーション問題として捉え直したシミュレーションから実機への転移フレームワークを提案。
原題: Mana: Dexterous Manipulation of Articulated Tools ／ Zhao-Heng Yin, Guanya Shi, Pieter Abbeel 他
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境界ボックスを目標に：ニューロシンボリック計画による言語条件付き把持
事前学習済みVLMと境界ボックス検出を用いて、自然言語の指示を物理世界の目標状態に変換し、追加学習なしでテーブルトップ操作を実行するフレームワークGRASPを提案した。
原題: Bounding Boxes as Goals: Language-Conditioned Grasping via Neuro-Symbolic Planning ／ Allison Andreyev, Landon Eum, Nestor Tiglao 他
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PhysVLA: 物理に基づく身体化ロボット操作のためのVLA
既存のVLAモデルは物理法則を無視するため、推論時に物理的整合性を補正するプラグアンドプレイのフレームワークPhysVLAを提案し、成功率と安定性を向上させた。
原題: PhysVLA: Towards Physically-Grounded VLA for Embodied Robotic Manipulation ／ Namai Chandra, Shriram Damodaran, Lin Wang
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