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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: 2026/9/28 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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X-Reset: クロスエンボディメント・リセットによる物体中心強化学習のスケーリング
人間の手と物体のデモンストレーションをロボットのリセット状態に変換し、汎用物体中心報酬での強化学習の探索問題を解決するフレームワークを提案。
原題: X-Reset: Scaling Object-Centric Reinforcement Learning via Cross-Embodiment Resets ／ Prithwish Dan, Chenyang Ma, Wei Zhan
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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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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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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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F4R: 失敗駆動型の認識・再構築・洗練・再展開によるロボットの継続的自己改善
ロボットの失敗を自動で診断し、シミュレーション環境で再構築して強化学習で改善する閉ループ学習フレームワークを提案。実世界での追加デモ収集なしに、4つのマニピュレーションタスクで高い成功率を達成した。
原題: F4R: Failure-Driven Recognition, Reconstruction, Refinement, and Redeployment for Continual Robot Self-Improvement ／ Zhuoyuan Yu, Jiacheng Wang, Tianle Liu 他
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人間の実演からの視覚・触覚・行動の統合モデリングによる巧みなマニピュレーション
人間の触覚データを活用し、視覚・触覚・行動を統合的に学習するモデルを構築して、巧みなロボットマニピュレーションの性能を向上させた。
原題: Unified Visual-Tactile-Action Modeling from Human Demonstrations for Dexterous Manipulation ／ Wenqiao Li, Qianyou Zhao, Jiawen Hao 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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想像した通りに実現する：視覚プランと行動の整合学習
世界行動モデルが生成する視覚的予測を目標条件付き提案として扱い、凍結した行動条件付き世界モデルとの予測一致度をフィードバックにFlow Policy Optimizationで行動ヘッドを最適化する手法を提案。実機UR5の4タスクで成功率を43.4%から75.1%に向上させた。
原題: Achieve What You Imagined: Learning to Align Actions with Visual Plans ／ Yuheng Qiao, Ziran Wei, Xiaohan Wang 他
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エージェント間の再帰的ハーネス蒸留によるロボットマニピュレーション
強いエージェントの介入経験をプレイブックとして軽量エージェントに蒸留し、実行フィードバックで再帰的に改善することで、パラメータ更新なしにロボット操作の成功率を高める手法を提案。
原題: Recursive Harness Distillation across Agents for Robot Manipulation ／ Seungyeon Kim, Junhoo Lee, Minkyu Kim 他
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CodeActionBench：身体性マニピュレーションのためのエージェント型Code-as-Policy評価
汎用マルチモーダルモデルが実行可能コードを通じて視覚理解と推論を身体性マニピュレーションに変換できるかを評価する25タスクのベンチマークを提案し、9構成・675試行で成功率2.7〜73.3%を報告した。
原題: CodeActionBench: Evaluating Agentic Code-as-Policy for Embodied Manipulation ／ Yiheng Lyu, Xueying Jiang, Wenhao Li 他
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Steer2Grasp: 多様な物理的に実行可能な把持拡散のための推論時身体性考慮ステアリング
凍結した把持拡散モデルを展開先の報酬で推論時に誘導し、実行不可能な把持モードから高報酬モードへ集団レベルで遷移させる学習不要の枠組みを提案。
原題: Steer2Grasp: Inference-Time Embodiment-Aware Steering for Diverse Physically Feasible Grasp Diffusion ／ Vignesh Vembar, Ayush Kaura, A Padmaprabhan 他
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FINGR: 実世界でのルービックキューブ解法のための巧みな手の制御学習
指先基準の幾何表現と将来の接触・回転進捗を予測する補助タスクを組み合わせた方策を学習し、実機の巧みな手でルービックキューブの層回しを高成功率で実現した。
原題: FINGR: Learning Dexterous Hand Control for Real-World Rubik's Cube Solving ／ Yutong Liang, Quanquan Peng, Matthew Kim 他
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FoLD: 力情報を活用した関節物体の巧みな操作学習
人間の実演から補償力場を計算し、残差ポリシーでロボットの手の動きを接触要求に適応させることで、関節物体の巧みな操作を実現するフレームワーク。
原題: FoLD: Force-Informed Learning for Dexterous Articulated Object Manipulation ／ Haowei Shen, Tingai Li, Yumeng Liu 他
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DexTaG: 触覚をガイドにした強化学習による巧みな操作
グローブ型モーションキャプチャの触覚信号を強化学習のガイドとして用い、人間の接触パターンを保ちながらロボットハンドの巧みな道具操作を実現するフレームワークを提案。
原題: DexTaG: Tactile-as-Guidance in Reinforcement Learning for Dexterous Manipulation ／ Han Yang, Yian Wang, Yunlong Song 他
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SwingRL: ワールドモデル予測を用いた適応的観測強化学習によるケーブル吊り下げホイスティング制御
遅延・欠損した視覚観測と不確実なダイナミクスに対処するため、経過時間を考慮したワールドモデルと古典的制振制御を組み合わせた残差強化学習フレームワークを提案し、建設現場での吊り荷の精密挿入タスクにおける有効性を示した。
原題: SwingRL: Adaptive Observation Reinforcement Learning with World-Model Prediction for Cable-Suspended Hoisting Control ／ Guangming Wang, Xiaoyu Zhang, Yucheng Xin 他
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プレス・アンド・プル・ティッピングによる物理パラメータのマルチモーダル非把持推定
把持せずに物体を押し引きして傾け、力覚・RGB-D・固有感覚を融合して質量・重心高さ・摩擦を推定する手法を提案。従来の前方ティッピングが失敗する曲面ベース物体でも高精度に推定できる。
原題: Multi-Modal Non-Prehensile Estimation of Physical Parameters via Press-and-Pull Tipping ／ Steven M. Hyland, Jing Xiao, Cagdas D. Onal
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オンライン対話はリカバリに必要か？摂動によるロバスト計画のミニマリストアプローチ
既存のデモのみを用いて、予測軌道の後半部分を元のデモに固定しつつ前半を自由にすることで、摂動状態からのリカバリを学習するPARSを提案。追加の環境対話や専門家なしで行動クローンのロバスト性を向上。
原題: Is Online Interaction Necessary for Recovery? A Minimalist Approach to Robust Planning via Perturbation ／ Bumgeun Park, Donghwan Lee
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反事実計画によるWorld-Actionモデルでの動的マニピュレーション
World-Actionモデルを使い、目標の未来位置を予測して反事実的な観測を構成することで、追加学習なしに動く対象物をリアルタイムで操作できるようにした。
原題: Dynamic Manipulation with World-Action Models via Counterfactual Planning ／ Sunwoo Park, Wonbin Lee, Seonghyun Jin 他
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VPTwin: 実機-シミュレーション-実機のビデオ予測によるロボットマニピュレーション計画
実演からデジタルツインを再構築し、Isaac Simの複数ロールアウトを参照して実世界の未来映像を予測するReal-Sim-Real枠組みを提案し、物理的に妥当な予測でマニピュレーション計画を改善した。
原題: VPTwin: Real-Sim-Real Video Prediction for Robotic Manipulation Planning ／ Zhenghao Xiao, Minting Pan, Nantian He 他
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AMBIT: ヒューマノイドの両腕追従のための予測型マルチモーダル身体動員
腕の自由度が限られたヒューマノイドで両腕の軌道追従を行うため、CVAEで骨盤・腰の動員戦略を予測し、選択・検証してリアルタイムに適用する手法を提案。MuJoCo上で成功率85%を達成。
原題: AMBIT: Anticipatory Multimodal Body Recruitment for Bimanual Tracking on a Humanoid ／ Hanlong Li, Sihan Tan, Takeshi Ashizawa 他
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CLAP: 圧力フィードバックによる吸着マニピュレーションの閉ループ整合
真空ラインの圧力信号をVLAポリシーに組み込み、吸着状態を観測可能にして把持の失敗を検知・中断し、実機で高精度な積み重ねを実現した。
原題: CLAP: Closed-Loop Alignment with Pressure for Precise Suction Manipulation ／ Yixian Zou, Chongyang Xu, Yuling Xin 他
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人間とロボットの協調のための先読み動作計画
深層学習による人間の動作予測を組み込み、時間変化対応A*でUR5eマニピュレータの軌道を動的に修正することで、安全な協調と先回りの衝突回避を実現する手法を提案した。
原題: Proactive Motion Planning for Human-Robot Cooperation ／ Elena Basei, Edoardo Lamon, Matteo Saveriano 他
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DRAM: ロボットマニピュレーション方策のためのデルタ則リカレント連想記憶
事前学習済みロボット方策に後付けできる固定サイズの連想記憶モジュールDRAMを提案し、バックボーンを凍結したまま長期的な履歴依存タスクの性能を向上させた。
原題: DRAM: Delta-rule Recurrent Associative Memory for Robot Manipulation Policies ／ Xinyu Zhao, Yixiang Shan, Tao Yang 他
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Copper-Policy: ロバストなロボットマニピュレーションのための表現学習
方針と共にコンパクトな世界表現を学習し、ピクセル再構成なしで未来の観測埋め込みを予測することで、効率的な学習と高い制御性能を両立したロボットマニピュレーション手法。
原題: Copper-Policy: Focus on the Representation for Robust Robot Manipulation ／ Zexin Feng, Yixu Feng, Lingyu Xiao 他
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相互作用中心モデリングによる2本指グリッパ操作の統一的クロスドメイン表現の実現
2本指グリッパの共通構造をパラメータ化した抽象化で捉え、VLMとSAMで相互作用 triplet を推定し、Flow-Matching Transformerで7自由度動作を生成することで、異なるロボット間や視点間でのゼロショットsim-to-real転移を可能にした模倣学習手法。
原題: Enabling a Unified Cross-Domain Representation for Two-Finger Gripper Manipulation via Interaction-Centric Modeling ／ Guanlin Li, Shifeng Bao, Yihan Zhao 他
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Imp-ACT: 適応インピーダンス制御とTransformerによるアクションチャンキングで接触の多いマニピュレーションをデモから学習
テレオペレーション中に自己調整インピーダンス制御で運動方向の剛性を適応させ、その剛性を視覚・固有感覚・力覚と共に記録し、TransformerベースのACTで把持動作と剛性を予測する手法を提案。拭き取りやプラグ挿入で低接触力と高成功率を実現。
原題: Imp-ACT: Adaptive Impedance Control and Action Chunking with Transformers to Learn Contact-Rich Manipulation from Demonstrations ／ Luca Zanetti, Doganay Sirintuna, Idil Ozdamar 他
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インピーダンスクローニング：接触の多い操作のための平衡点パラメータの学習
生体力学の事前分布（剛性と平衡点）を模倣することで接触の不確実性を吸収し、力覚センサなしで遠隔操作からパラメータを抽出して接触の多い操作を実現する手法を提案。
原題: Impedance Cloning: Learning Equilibrium Point Parameters for Contact-Rich Manipulation ／ Hayato Takahashi, Ryoga Oishi, Yuki Kasuga 他
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力固定機能を備えた可変長連続体機構の設計と特性評価
拮抗的な伸縮で柔軟と剛性を切り替える螺旋連続体機構を提案し、力固定により軸剛性と曲げ剛性を向上できることを実験で示した。
原題: Design and Characterization of a Variable-Length Continuum Mechanism with Force Locking ／ Katelyn King, Veronica Fish, Allison M. Okamura
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DualManip：二重経路の意味推論と幾何適応によるエージェント型動的マニピュレーション
VLMによる意味推論と形状適応ネットワークによる幾何適応を分離し、動的な物体変化に追従しながら把持を再構成するロボットマニピュレーション手法を提案。
原題: DualManip: Agentic Dynamic Manipulation via Dual-Path Semantic Reasoning and Geometric Adaptation ／ Chengxi Li, Yan Di, Yingyue Li 他
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VisTacAlign: 触覚付き人間・ロボット実演による巧みな操作方策の共訓練
人間の手の動きと触覚をロボットハンドにリターゲット・信号空間で整合させ、視覚・触覚・固有感覚を入力とする拡散トランスフォーマ方策を人間とロボットの実演で共訓練する枠組みを提案。
原題: VisTacAlign: Co-Training Dexterous Policies on Tactile Human and Robot Demonstrations ／ Julien Poffet, Matthew Strong, Ankush Dhawan 他
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