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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: 2026/9/29 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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MVG-WAM: ロボットマニピュレーションのための多視点幾何認識型ワールドアクションモデル
多視点カメラの幾何学的関係を明示的に組み込んだワールドアクションモデルを提案し、LIBEROやRoboTwin 2.0で高い成功率を達成した。
原題: MVG-WAM: Multiple View Geometry-Aware World-Action Modeling for Robotic Manipulation ／ Wenbo Chen, Tianfu Li, Haoxuan Xu 他
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汎用ロボットポリシーのためのシンプルなエージェント記憶
凍結した汎用ロボットポリシーに、訓練不要の記憶層を追加し、履歴に依存する操作タスクの成功率を大幅に向上させた。
原題: Simple Agentic Memory for Generalist Robot Policies ／ Yuyou Zhang, Yunbei Zhang, Miao Li 他
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視界を取り戻せ：ロボットマニピュレーションにおける遮蔽回復のための物理的アクティブビジョンベンチマーク
両腕ロボットの遮蔽回復を評価するベンチマークBAVO-Benchを提案し、未来予測を活用したアクティブビジョン方策A-FARで遮蔽への頑健性を向上させた。
原題: Recovering the View: Benchmarking Physical Active Vision for Occlusion Recovery in Robotic Manipulation ／ Kaijun Luo, Yudi Huang, Qijun Zhong 他
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DROM：言語誘導拡散フレームワークによるマルチスキルロボットマニピュレーション
少数の実演からDMPでデータ拡張し、言語条件付き拡散モデルで複数のマニピュレーションスキルを単一ポリシーとして学習・合成するフレームワークを提案。LLMによる長期タスク分解も統合し、実機とシミュレーションで有効性を検証した。
原題: DROM: A Language-Guided Diffusion Framework for Multi-Skill Robotic Manipulation ／ Vincenzo Pomponi, Rocco Felici, Paolo Franceschi 他
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異種マニピュレータ間でのスケール不変な可操作性形状追従
サイズや構造が異なるロボット間で可操作性を転送する際、絶対スケールを無視して形状のみを一致させるスケール不変な手法を提案し、4種のロボットでロボット間・人間からの転送を検証した。
原題: Scale-Invariant Manipulability Shape Tracking Across Heterogeneous Manipulators ／ Geunwoo Kwon, Dong-gyu Lee, Kai Li 他
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文脈内ロボット学習の簡素化：マニピュレーションタスクのための民主化レシピ
ロボットの文脈内学習（ICL）の曖昧さを解消する問題定義を提示し、視覚プロンプトエンコーダと低コストデータ収集で構成される再現可能なフレームワークSimpleICLを開発、シミュレーションと実世界で高性能を達成した。
原題: In-context Robot Learning Made Simple: A Democratized Recipe for Manipulation Tasks ／ Minxing Li, Minghao Han, Weizhi Zhao 他
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実行器を考慮した候補選択：実現可能性証明による手法
運動計画の候補が実行器の制約を満たすかを判定する証明書ベースの枠組みを提案し、幾何学的に有効でも実行不可能な候補を除外できることを示した。
原題: Executor-aware Candidate Selection via a Feasibility Certificate ／ Sooin Choi, Soonwoong Hwang, Wansoo Kim
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基盤モデル誘導によるトポロジー認識型意味的リスク場を用いたマニピュレーション
基盤モデルが物体ペアごとに方向別リスク重みと空間減衰スケールを推定し、3Dボクセル幾何と組み合わせてトポロジー認識型の意味的リスク場を構築することで、衝突回避を超えた安全なマニピュレーション計画を実現する。
原題: Foundation-Model-Guided Topology-Aware Semantic Risk Fields for Manipulation ／ Giung Lee, Weihang Guo, Lydia E. Kavraki
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HACo: 力覚対応の巧みな操作のための触覚アクティブコンプライアンス学習
指尖触覚と関節トルクを統合し、接触力を調整しながら動作する巧みな操作ポリシーを学習する手法を提案。実機で摩擦・回転トルク・変形物体操作など多様なタスクにおいて83%の平均成功率を達成した。
原題: HACo: Learning Haptic Active Compliance for Force-Aware Dexterous Manipulation ／ Naisheng Ye, Yinzhe Zhou, Junkai Zhao 他
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ComManip: 快適操作領域へのマニピュレーションポリシーの過適合
限られたデモ予算で、ポリシーを視覚的・運動学的に安定した「快適操作領域」に特化させ、推論時にモバイルベースを再配置することで多様な目標位置に対応する学習パラダイムを提案。
原題: ComManip: Overfitting Manipulation Policies to Comfortable Regions ／ Yidan Lai, Xinyi Chen, Shuquan Man 他
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直接経験による世界モデル最適化：行動模倣を超えた世界の学習
展開後のロボット学習において、行動模倣に加えて視覚経験から世界表現を洗練させ、成功・失敗の未来を活用したガイダンスで巧みな操作の成功率を向上させる手法を提案。
原題: Direct Experience World-Model Optimization: Learning the World Beyond Action Imitation ／ Xiangcheng Zhan, Zirui Chen, Yicheng Zhao 他
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ENCORE: 少数の実演から操作戦略を発見するエージェント
少数の実演を証拠として与え、コーディングエージェントが知覚・行動APIに対するポリシープログラムを書いて反復改善し、言語指示だけでは不明な操作戦略を発見する手法。
原題: Encore: Few-Shot Agentic Discovery of Manipulation Strategies ／ Yifan Kang, Zihan Wang, Zhiwen Fan 他
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隠れた運動学を探索して関節物体を操作する学習
関節物体の運動学の曖昧さをベイズ信念分布と強化学習で解消し、情報利得を報酬に探索行動を学習する手法を提案。
原題: Learning to Explore Hidden Kinematics for Articulated Object Manipulation ／ Ruiyao Liu, Boshu Lei, Zhuoyang Pan 他
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接触の多い巧みな操作デモンストレーションのための運動学的非線形時空間軌道ワーピング
手と物体の軌道を入力とし、接触分布を利用して中間ウェイポイントや障害物、時間的ずれ、開始・終了姿勢の変化に対応した高品質な非線形軌道ワープを生成する手法を提案。
原題: Kinematic Nonlinear Spatio-Temporal Trajectory Warping for Contact-Rich Dexterous Manipulation Demonstrations ／ Hyojae Park, Arjun S. Lakshmipathy, Nancy S. Pollard
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TLC-DiT: タスク整合型局所視覚条件付けによる堅牢なマルチタスクロボットマニピュレーション
拡散トランスフォーマーポリシーにタスク誘導の局所視覚特徴マップを明示的に追加し、LIBEROや実機双腕タスクで成功率と視覚変化への堅牢性を向上させた。
原題: TLC-DiT: Task-Aligned Local Visual Conditioning for Robust Multitask Robot Manipulation ／ Xianbo Cai, Hideyuki Ichiwara, Zihang Wang 他
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宇宙ステーション内多脚ロボットのためのグラフベース経路・足場同時計画
宇宙ステーション内で作業する多脚ロボットに対し、把持可能な足場の制約を考慮して経路と足場配置を同時に計画するグラフベース手法を提案し、ISS船内モデルでのシミュレーションで有効性を示した。
原題: Graph-Based Simultaneous Path and Foothold Planning for Multi-Limbed Intra-Vehicular Robots in Space Stations ／ Masazumi Imai, Kentaro Uno, Toshinori Kuwahara 他
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HOI-Retarget: 接触中心の人間-物体インタラクション再ターゲティング
人間と物体のインタラクション動作を、接触情報を基準にヒューマノイドロボットへ転移させる手法を提案し、大規模な動作データセットを生成・公開した。
原題: HOI-Retarget: Contact-Centric Retargeting for Human-Object Interaction ／ Jihwan Shin, Adrià López Escoriza, Junzhe He 他
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QuadHand：MRC-SDFを用いた全身運動計画によるコンパクトなクアッドロータ空中マニピュレータ
3自由度アームと重心補償機構を備えた小型ドローンの空中マニピュレータを開発し、細部を保ちつつ計算可能なSDF表現と時空間全身軌道最適化で複雑環境での安全な操作を実現した。
原題: QuadHand: A Compact Quadrotor Aerial Manipulator with MRC-SDF-Based Whole-Body Motion Planning ／ Rui Jin, Ruiyang Liu, Xinhang Xu 他
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双方向動作が可能な拮抗腱駆動型巧みなロボットハンドの設計と検証
人間型の5指17自由度ロボットハンドを拮抗腱配置で設計し、掌側と背側の両方で把持できる双方向動作を実現・検証した。
原題: Design and Validation of an Antagonistic Tendon-Driven Dexterous Robotic Hand with Bidirectional Operation ／ Chunghyeon Lee, Hyukjun Kwon, Sungeon Kim 他
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ECHO: 手首装着イベントカメラによる過去と未来の文脈を統合したマニピュレーション
手首装着イベントカメラの観測を圧縮表現に符号化し、過去の把持軌跡と未来のイベント予測を組み合わせて操作方策を学習する手法を提案。露出変動に強く、RLBenchと実機でRGBベースラインを上回る。
原題: ECHO: Event-Augmented Context with Hindsight and Outlook for Wrist-Only Manipulation ／ Xinyue Wang, Yicheng Jiang, Zesen Gan 他
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アクチュエータ劣化下におけるマニピュレーションポリシーのテスト時適応
関節温度やモータ電流などのテレメトリを用いて、凍結したマニピュレーションポリシーの出力アクションを補正する軽量Transformerを学習し、アクチュエータ劣化時でも成功率を向上させる手法を提案。
原題: Test-Time Adaptation of Manipulation Policies Under Actuator Degradation ／ Som Sagar, Ransalu Senanayake
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CoBrush：人間とロボットの協調絵画のための階層的計画フレームワーク
人間の意図が対話を通じて変化する中で、ロボットが共有キャンバス上で多ラウンドの協調絵画を実現する階層的フレームワークを提案し、実機実験で単一ターン手法より高い意味的整合性と空間的進行の安定性を示した。
原題: CoBrush: A Hierarchical Planning Framework for Human-Robot Co-Painting ／ Dantong Qin, Yike Guo, Qinlin Liu 他
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空中グリッパー：勾配ベースのリアルタイム逆ゲーム予測・計画フレームワーク
非協力的な標的を捕獲するため、不完全情報下の追跡・回避ゲームとして定式化し、標的のコストパラメータをオンライン推定しながら勾配ベースの逆ゲームソルバでリアルタイムに計画する空中グリッパーシステムを提案した。
原題: Aerial GRIPPER: A Gradient-based Real-time Inverse-game Predictor and Planner ／ Zeshuai Chen, Meng Wang, Jindou Jia 他
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ReCAT: 記憶・計数・時間を考慮した構造化リカレントメモリによるロボットマニピュレーション
言語条件付きポリシーにMamba-2と因果注意層による構造化リカレントメモリを組み込み、過去の視覚手がかりの想起やイベント計数、経過時間推定を必要とするロボット操作タスクを高精度で実現した。
原題: ReCAT: Remember, Count, and Time: Structured Recurrent Memory for Robot Manipulation ／ Pankhuri Vanjani, Mostafa Hatab, Can Mizrakli 他
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ピクセルからポーズへ：人間のデモンストレーションによる物体中心のツール操作学習
人間の動画デモから物体中心の世界モデルを事前学習し、ポーズ認識方策と組み合わせることで、ロボットとの対応データなしに複雑なツール操作を実現した。
原題: From Pixel to Poses: Object-centric Tool Manipulation Learning from Human Demonstrations ／ Bangjun Wang, Longyan Wu, Yukun Wei 他
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LQRとArUcoの融合：二輪ロボットにおけるナビゲーションと非対称マニピュレーションのための堅牢な階層制御
二輪倒立振子ロボットが非対称な物体操作を行う際の不安定性とナビゲーションのずれを解決するため、オフボードのArUcoマーカーによる大域的経路計画と、オンボードのLQRによる低遅延な外乱抑制を組み合わせた階層制御フレームワークを提案し、段差やシーソーなどの動的環境下でのペイロード運搬を実現した。
原題: LQR-ArUco Fusion: Robust Hierarchical Control for Navigation and Asymmetric Manipulation in Two-Wheeled Robots ／ Anupam Chatterjee, Arpita Kumari
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DexAgent: 自己進化するツールライブラリを備えたエージェント型Human2Sim2Robotフレームワークによる巧みな操作
一人称視点の人間動画とタスク指示から、物理的に妥当なロボット軌道を生成して方策学習を可能にするエージェント型フレームワークを提案。ツールライブラリを自己進化させ、多様な物体や長期的タスクに対応する。
原題: DexAgent: An Agentic Human2Sim2Robot Framework for Dexterous Manipulation with Self-Evolving Tool Library ／ Youhui Wang, Yunzhu Li, Li Fei-Fei 他
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KPI: ヒューマノイドの物理的インタラクションのためのプロンプト可能なカーネル
軌道源と全身トラッカー間に、方向ごとに追従・柔軟・力保持を指示する契約を送り、接触時に腕の剛性・減衰・参照・フィードフォワードを適応させるカーネルを提案。VLAエージェントが指示から軌道と契約を生成し、ウィンチ操作やドア開け、箱運搬を実現した。
原題: KPI: A Promptable Kernel for Physical Interaction on Humanoids ／ Yikai Wang, Honghao Zhu, Xiao Hu 他
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エージェント事前分布に導かれた政策学習
各スキルの構造的事前分布を政策のインターフェースとして用いることで、スキルの汎化と新規タスクへの組み合わせを両立させる手法APPLを提案。
原題: Agent Priors-guided Policy Learning ／ Puming Jiang, Tianrun Hu, Haozhe Du 他
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MM-ABC: 見て、協調し、想像する汎用モバイルマニピュレーション
移動とマニピュレーションを別々のストリームとして扱い、マスク付きジョイントアテンションと未来予測の追加監督で協調させる基盤モデルを提案。
原題: MM-ABC: Towards Generalist Mobile Manipulation via Seeing, Coordinating and Imagining ／ Qiwei Liang, Guangyu Chen, Shaolong Zhu 他
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