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最新論文: 2026/6/9 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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IMPACT: 力強いロボット操作のための内部モデル予測制御の学習
力強い操作タスクをタスク計画と内部モデル予測制御に分離するフレームワークを提案し、シミュレーションと実世界で成功率と汎化性を向上させた。
原題: IMPACT: Learning Internal-Model Predictive Control for Forceful Robotic Manipulation ／ Jiawei Gao, Chaoqi Liu, Peilin Wu 他
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GHOST: ロボット操作の汎化を実現する階層的サブゴールポリシー
多視点RGB-D観測から3Dエンドエフェクタのポーズを予測する高レベルポリシーと、その目標を達成する低レベルコントローラを組み合わせた階層的枠組みを提案し、操作タスクの汎化性能を向上させた。
原題: GHOST: Hierarchical Sub-Goal Policies for Generalizing Robot Manipulation ／ Sriram Krishna, Ben Eisner, Haotian Zhan 他
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文脈的対比メタ強化学習による自律空中マニピュレーション
クワッドローターが多様なペイロードを自律的に把持・輸送・配送するための、文脈エンコーダと対比学習を組み合わせたメタ強化学習手法を提案。シミュレーションのみで訓練し、実機へ直接展開可能。
原題: Autonomous Aerial Manipulation via Contextual Contrastive Meta Reinforcement Learning ／ Lixuan Jin, Bingxuan Lan, Xinyi Bao 他
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GraspFoM: 3D基盤モデルを用いた再構成駆動型ロボット把持
3D基盤モデル(SAM3D)を活用し、物体の再構成と把持姿勢予測を共有の3D潜在表現で統合するフレームワークを提案。再構成による幾何情報と把持学習の相互作用で、部分観測下でも高精度な把持と高忠実度な3D再構成を実現した。
原題: GraspFoM: Towards Reconstruction-Driven Robotic Grasping with 3D Foundation Priors ／ Dongli Wu, Xiaobao Wei, Hao Wang 他
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PACT: 拡散ポリシーの身体的操作における自己進化型物理安全性アライメント
事前学習済みの拡散ポリシーを、デモデータや報酬なしで制約適合領域に投影する自己進化型の後処理フレームワークを提案し、安全性違反を平均31.0%削減しつつタスク成功率を30.7%向上させた。
原題: PACT: Self-Evolving Physical Safety Alignment for Diffusion Policies in Embodied Manipulation ／ Lingxuan Wu, Zijian Zhu, Lizhong Wang 他
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四元数関節を用いた新型ケーブル駆動冗長マニピュレータ構成とFABRIKおよび残差強化学習による制御
四元数関節を持つ4セグメント8関節のケーブル駆動冗長マニピュレータを提案し、FABRIKアルゴリズムと残差強化学習を用いて制御する手法を示した。提案構成は従来より広い作業空間を低コストで実現し、残差強化学習が位置・姿勢精度でFABRIKを3桁上回ることを実証した。
原題: A New Quaternion-Joint Cable-Driven Redundant Manipulator Configuration and its Control Through FABRIK and Residual Reinforcement Learning ／ Tanapath Pornthisan, Thanapat Kemthong, Thanyapisit Kangsathien 他
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3自由度ロボットマニピュレータのためのMPCの行動模倣
モデル予測制御（MPC）の計算負荷を減らすため、行動模倣を用いてMPCポリシーを近似するニューラルネットワークを学習し、3自由度マニピュレータのリアルタイム制御を実現した。
原題: Behavior Cloning of MPC for 3-DOF Robotic Manipulators ／ Theo Guegan, Dexter Wen Jie Teo
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KEMO: 長期的ロボット操作のためのイベント駆動キーフレームメモリとVLAポリシー
長期的なロボット操作において、過去の重要な状態変化をキーフレームとして自動選択・記憶し、VLAポリシーに統合する軽量なプラグインメモリフレームワークKEMOを提案。実機の双腕操作タスクで成功率を大幅に向上させた。
原題: KEMO: Event-Driven Keyframe Memory for Long-Horizon Robot Manipulation with VLA Policies ／ Yihan Zeng, Minghao Ye, Yiyuan Chen 他
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MV-Actor: 両腕操作のためのマルチビュー意味論と空間認識の整合
両腕ロボット操作のためのマルチビュー認識フレームワークを提案し、視点間の意味共有と空間認識を強化して、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
原題: MV-Actor: Aligning Multi-View Semantics and Spatial Awareness for Bimanual Manipulation ／ Yinchen Tian, Huan Li, Muyao Peng 他
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物理情報アイコナールケージングによる全身操作計画
物体を囲むロボット形状の脱出時間をアイコナール方程式でモデル化し、物理情報ニューラルネットワークで近似することで、接触モデルに依存しない頑健な全身操作計画を実現した。
原題: Physics-Informed Eikonal Caging for Whole-Arm Manipulation Planning ／ Yan Zhang, Yiming Li, Yifei Dong 他
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回転認識型ポイントクラウド埋め込みによるビジョンベースの手内再配向
手内での物体再配向タスクにおいて、現在と目標のポイントクラウドを直接比較するための回転認識型埋め込みを学習し、ポーズやフローなどの構造化入力を用いずに強化学習で制御可能にした。
原題: Rotation-Aware Point-Cloud Embeddings for Vision-Based In-Hand Reorientation ／ Yashom Dighe, Karthik Dantu
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水中ソフトグリッパの接触前センシングに向けたグリッパ一体型能動電気感覚の検討
濁りや遮蔽で視覚が使えない水中環境でのソフトグリッパ操作を支援するため、電場の乱れを測る能動電気感覚をグリッパに組み込み、接触前に物体を検知できるかをシミュレーションと水槽実験で検証した。
原題: Toward Gripper-Integrated Active Electrosense for Pre-Contact Sensing in Underwater Soft Grippers ／ Ahsan Tanveer, Muhammad Hamza, Waqar Hussain Afridi 他
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OpenSPM: 環境転移可能なロボット用空間キーポーズ記憶と閉ループ高周波フローマッチング行動生成モデル
オープン環境でのテーブルトップ操作を対象に、意味的3D知覚とカルマンフィルタで6Dポーズを追跡し、人間のデモから抽出した空間キーポーズを記憶として利用、推論時に自然言語指示で検索・転移してフローマッチングモデルで高周波行動を生成する枠組みを提案した。
原題: OpenSPM: An Environment-Transferable Robotic Key Spatial Pose Memory and Closed-Loop High-Frequency Flow-Matching Action Generation Model ／ Iok Tong Lei, Qingchen Xie, Yifan Wang 他
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DexCompose: 単一の手による多タスク操作のための巧みなポリシー再利用
既存の巧みな操作ポリシーを再利用し、指レベルのアクション所有権に基づく役割認識型残差構成フレームワークを提案。2つの事前学習済みポリシーを組み合わせて、単一の手で複数のタスクを実行する。
原題: DexCompose: Reusing Dexterous Policies for Multi-Task Manipulation with a Single Hand ／ Dihong Huang, Zhenyu Wei, Zhuxiu Xu 他
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視覚誘導によるデュアルアーム人型ロボットを用いた使用済み18650リチウムイオンバッテリーパックの解体
任意の初期姿勢にある18650バッテリーパックを、RGB-Dセンサと事前学習済み把持検出器を用いた視覚誘導デュアルアームパイプラインで、外部固定具なしにセル単位まで解体する手法を提案した。
原題: Vision-Guided Dual-Arm Humanoid Robotic Disassembly of End-of-Life 18650 Lithium-ion Battery Packs ／ Yile Chen, Zhihao Liu, Xi Vincent Wang 他
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段階認識と粗さ制約を備えた多段階ロボット研磨用拡散ポリシー
多段階のロボット研磨作業において、工程段階の推定と粗さ制約付き拡散サンプリングを導入し、段階遷移の安定性と表面品質を向上させる手法を提案した。
原題: Stage-Aware and Roughness-Constrained Diffusion Policy for Multi-Stage Robotic Polishing ／ Shuai Ke, Jiexin Zhang, Huan Zhao 他
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巧みな操作のための相互作用ダイナミクス
本論文は、器用なマニピュレーションを相互作用ダイナミクスの問題として捉え、接触力や安全制約を考慮したオフセットフリーの制御アーキテクチャを提案し、QPベースのリアルタイム制御を実現した。
原題: Interaction Dynamics for Dexterous Manipulation ／ Yongyan Cao
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CoStream: 単純な行動の合成による汎用的な複雑操作の実現
複雑な操作タスクを、基盤モデルと多様なセンシングを組み合わせた複数の単純な行動（意味的・予測的・反応的）に分解し、それらをSE(3)インターフェース上で合成することで、高精度と汎用性を両立するフレームワークを提案した。
原題: CoStream: Composing Simple Behaviors for Generalizable Complex Manipulation ／ Haonan Chen, Yuxiang Ma, Stephen Tian 他
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橋渡し動作としての翻訳：人間からロボットへの操作スキル転移
人間の動作データから双腕ロボットへの操作スキル転移を改善するため、頭部カメラ座標系での相対手首並進を橋渡し動作表現として用いる手法を提案し、ノイズの多い6DoF人間動作よりも効果的であることを示した。
原題: Translation as a Bridging Action: Transferring Manipulation Skills from Humans to Robots ／ Sijin Chen, Kaixuan Jiang, Haixin Shi 他
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ROG-Grasp: 根の形状に基づくロボット把持と配置
RGB-Dカメラで農産物の根の形状から向きを推定し、安定した把持と配置を実現する幾何学ベースのフレームワークを提案。トマトとタマネギで高い成功率を実証した。
原題: ROG-Grasp: Root-Oriented Geometry for Robotic Grasping and Placement ／ Zijian An, Augustus Sroka, Ran Yang 他
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ForceBand: sEMGを用いた力強い操作の学習
筋電位センサを搭載したリストバンドで人間の指先の力を推定し、力情報を含むデモンストレーションを生成してロボットの力制御を学習する手法を提案した。
原題: ForceBand: Learning Forceful Manipulation with sEMG ／ Botao He, Zhi Wang, Linna Kuang 他
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NDPP-Grasp: 非微分可能な物理的妥当性制約に基づくタスク指向の器用な把持生成
タスク指向の器用な把持生成において、物理的妥当性の制約を拡散モデルのノイズ除去過程に直接組み込む新しいフレームワークを提案し、物理的制約が非微分可能な場合でも効果的に機能することを示した。
原題: NDPP-Grasp: Non-Differentiable Physical Plausibility Constraint-Guided Task-Oriented Dexterous Grasp Generation ／ Qiuchi Xiang, Haoxuan Qu, Hossein Rahmani 他
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目的を持った流れ：潜在アクション誘導フローマッチングによるロボット操作ポリシー
ロボット操作の行動クローニングにおいて、フローマッチングの初期分布を潜在アクションモデルで適応的に選択するLAFMを提案し、実世界とベンチマークで性能を大幅に向上させた。
原題: Flowing With Purpose: Latent Action Guided Flow Matching Policies For Robotic Manipulation ／ Bruno Machado, Alexandre Chapin, Emmanuel Dellandrea 他
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観測・行動の正準化による姿勢非依存のロボット機能的把持
マグカップの取っ手を掴む機能的把持タスクにおいて、観測と行動を物体中心座標系に正準化する強化学習フレームワークAnyMugを提案し、シミュレーションのみで訓練した単一ポリシーを実機にゼロショット転移して高い成功率を達成した。
原題: Pose-Agnostic Robotic Functional Grasping via Observation-Action Canonicalization ／ Le Qiu, Cole Harrison, Jiankai Sun 他
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意味と運動学を橋渡しする：ゼロショットロボット操作のためのモジュール型フレームワーク
視覚言語モデルと運動計画をモジュール化して組み合わせ、訓練なしで言語指示によるロボット操作を実現するフレームワークを提案した。
原題: Bridging Semantics and Kinematics: A Modular Framework for Zero-Shot Robotic Manipulation ／ Ali Alabbas, Dipshikha Das, Camillo Murgia 他
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非落下行動空間における安定した把持内操作の学習
器用な操作スキルを物理・制御理論の知識で分解し、強化学習を効率化・安定化する手法を提案した論文。
原題: Learning Stable In-Grasp Manipulation in a Non-Dropping Action Space ／ Ha Thang Long Doan, Hikaru Arita, Kazuto Nakashima 他
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InDex: 意図条件付き腕-手協調による器用操作のためのVLAモデル強化
VLAモデルを器用な手の操作に適応させるため、把握意図を導入し、到達動作と手の軌道生成を分離するフレームワークInDexを提案した。
原題: InDex: Empowering VLA Models with Intent-Conditioned Arm-Hand Coordination for Dexterous Manipulation ／ Chuanke Pang, Junyi Huang, Zhijun Zhao 他
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ロボット操作のための自由形式選好学習
人間が自然言語で選好軸を定義し、軸ごとにペア比較を行うことで、言語条件付き報酬モデルを学習し、複数の品質次元を最適化するポリシーを訓練する手法を提案。長期的な操作タスクで従来法より大幅に性能向上。
原題: Freeform Preference Learning for Robotic Manipulation ／ Marcel Torne, Anubha Mahajan, Abhijnya Bhat 他
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動きから触覚を見る：触覚運動相関を用いた統一モダリティ認識視触覚ポリシー
接触を伴う操作において、触覚センサの画像から過渡的運動と累積運動の相関を利用して細かい接触状態を識別する新しい触覚表現を提案し、視覚と触覚の効果的な融合を実現するポリシーを開発した。
原題: Seeing Touch from Motion: A Unified Modality-Aware Visuo-Tactile Policy with Tactile Motion Correlation ／ Shengqi Xu, Guojin Zhong, Yang Liu 他
日本語で読む → - 論文触覚/模倣学習/マニピュレーションロボティクス
多解像度触覚模倣学習による接触リッチなロボット操作
異なる時間解像度の複数触覚センサを融合する表現フレームワークMiTaSを提案し、接触を伴う操作タスクの模倣学習を高精度化した。
原題: Multi-Resolution Tactile Imitation Learning for Contact-Rich Robotic Manipulation ／ Rickmer Krohn, Erik Helmut, Niklas Funk 他
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