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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: 2025/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文模倣学習ロボティクス
複数座標系の弾性マップを用いたロボット学習
人間の実演からスキルを複数の微分座標系にエンコードし、各座標の重要度を決定して再現する弾性マップ手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Robot Learning Using Multi-Coordinate Elastic Maps ／ Brendan Hertel, Reza Azadeh
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DataMIL: データモデルによるロボット模倣学習のためのデータ選択
ロボット模倣学習において、ポリシー自体を活用してタスク成功率を直接最適化するデータ選択フレームワークを提案し、シミュレーションと実世界の60以上のタスクで有効性を示した。
原題: DataMIL: Selecting Data for Robot Imitation Learning with Datamodels ／ Shivin Dass, Alaa Khaddaj, Logan Engstrom 他
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マルチステップ予測によるモデルベース模倣学習
モデル予測制御に着想を得て、多段階の状態予測を取り入れたモデルベース模倣学習を提案し、分布シフトやノイズに頑健であることを示した。
原題: A Model-Based Approach to Imitation Learning through Multi-Step Predictions ／ Haldun Balim, Yang Hu, Yuyang Zhang 他
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効率的なタスク特化型条件付き拡散ポリシー：ショートカットモデルによる加速とSO(3)最適化
拡散ポリシーの推論をショートカットモデルで高速化し、回転推定をSO(3)多様体上で扱うことで、リアルタイムロボット制御を可能にした研究。
原題: Efficient Task-specific Conditional Diffusion Policies: Shortcut Model Acceleration and SO(3) Optimization ／ Haiyong Yu, Yanqiong Jin, Yonghao He 他
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Bi-LAT: 双方向制御と言語指示を統合した模倣学習による力加減の調整
言語指示（「やさしく掴む」など）と双方向遠隔操作の力覚データをTransformerで統合し、ロボットが指示に応じて把持力やねじり力を調整できる模倣学習フレームワークを提案した。
原題: Bi-LAT: Bilateral Control-Based Imitation Learning via Natural Language and Action Chunking with Transformers ／ Takumi Kobayashi, Masato Kobayashi, Thanpimon Buamanee 他
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マルチモーダル実演学習による人間とロボットの行動アラインメント
RGB動画の人間実演とボクセル化RGB-D空間のロボット実演を統合的にモデル化し、pick and placeタスクで人間意図とロボット行動の対応を学習する枠組みを提案した。
原題: Toward Aligning Human and Robot Actions via Multi-Modal Demonstration Learning ／ Azizul Zahid, Jie Fan, Farong Wang 他
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精密ラベル付き人間デモンストレーションによる模倣学習
手持ちグリッパに識別しやすい色を付けてRANSACとICPでエンドエフェクタ姿勢を高精度に推定し、人間デモを模倣学習に活用できるようにした研究。
原題: Imitation Learning with Precisely Labeled Human Demonstrations ／ Yilong Song
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運動プリミティブから距離場を経て力学系へ：自律ロボットのための軌道表現変換
運動プリミティブで表された軌道を距離場として暗黙的に符号化し、摂動に反応する安定な自律力学系へと変換する手法を提案した論文。
原題: From Movement Primitives to Distance Fields to Dynamical Systems ／ Yiming Li, Sylvain Calinon
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模倣学習のための潜在拡散プランニング
行動なしのデモと準最適データを活用するため、潜在空間上で動くプランナーと逆動力学モデルを拡散目的で訓練するLDPを提案し、視覚ロボット操作タスクで既存手法を上回った。
原題: Latent Diffusion Planning for Imitation Learning ／ Amber Xie, Oleh Rybkin, Dorsa Sadigh 他
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ウェーブレットポリシー：世界事前記憶を用いたスケール領域での模倣学習
背景画像から持続的なシーン構造を記憶トークンとして符号化し、ウェーブレット変換で行動をマルチスケールに分解して予測する軽量な模倣学習フレームワークを提案。実機を含む多数のタスクで高精度を達成。
原題: Wavelet Policy: Imitation Learning in the Scale Domain with World Prior Memory ／ Changchuan Yang, Haoxuan Xu, Yuhang Dong 他
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道具をインターフェースとして：人間の道具使用観察からのロボット方策学習
人間の道具使用動画から3D再構成と道具中心のタスク空間行動を用いてロボット方策を学習し、視点変化や身体差を克服するフレームワークを提案した。
原題: Tool-as-Interface: Learning Robot Policies from Observing Human Tool Use ／ Haonan Chen, Cheng Zhu, Shuijing Liu 他
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模倣学習の汎化能力に関する統一的理解
模倣学習の汎化ギャップを情報理論とデータ分布の観点から理論的に解析し、事前学習エンコーダの扱い方やデータ多様性の重要性を明らかにした研究。
原題: Generalization Capability for Imitation Learning ／ Yixiao Wang
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CIVIL: 因果的で直感的な視覚模倣学習
人間がタスクに関連する物体にマーカーを付け自然言語で意図を説明することで、ロボットが因果的特徴を抽出し、視覚的妨害に惑わされずに模倣学習できる手法を提案。
原題: CIVIL: Causal and Intuitive Visual Imitation Learning ／ Yinlong Dai, Robert Ramirez Sanchez, Ryan Jeronimus 他
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実車テストに基づく模倣学習による自動運転の設計と評価
MIT Racecar上でPD・CNN・CNN-LSTM・CNN-NODEを比較し、時系列モデルが滑らかな操舵に有効と示した。
原題: Imitation Learning for Autonomous Driving: Insights from Real-World Testing ／ Hidayet Ersin Dursun, Yusuf Güven, Tufan Kumbasar
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制御可能な多様行動のオフライン学習
オフラインデータから、エピソード全体で一貫した多様な行動を学習し、潜在空間を通じてユーザーが特定の行動を選択・制御できる手法を提案する。
原題: Offline Learning of Controllable Diverse Behaviors ／ Mathieu Petitbois, Rémy Portelas, Sylvain Lamprier 他
日本語で読む → - 論文手術ロボット/模倣学習ロボティクス
SuFIA-BC: 手術サブタスクにおける視覚運動ポリシー学習のための高品質デモンストレーションデータ生成
手術ロボットの自律化に向け、フォトリアルな臓器を含む手術デジタルツインを構築し、視覚行動クローニング用の高品質合成データを生成する手法を提案。多視点カメラや3D表現を検証し、既存手法が接触の多い複雑な手術タスクに苦戦することを示した。
原題: SuFIA-BC: Generating High Quality Demonstration Data for Visuomotor Policy Learning in Surgical Subtasks ／ Masoud Moghani, Nigel Nelson, Mohamed Ghanem 他
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人間の単一動画からの視覚的模倣によるスロット単位のロボット配置
人間の作業動画を1本見せるだけで、どの物体をどこに置くかを理解し、ロボットが同じ配置作業を再現できるモジュール式システムSLeRPを提案した。
原題: Slot-Level Robotic Placement via Visual Imitation from Single Human Video ／ Dandan Shan, Kaichun Mo, Wei Yang 他
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Phantom: 人間の動画だけでロボットを訓練する
人間の動画デモから手の姿勢推定と視覚編集でロボット用の観測・行動ペアを生成し、ロボットデータなしで操作方策を訓練するフレームワーク。実機で最大92%の成功率を達成。
原題: Phantom: Training Robots Without Robots Using Only Human Videos ／ Marion Lepert, Jiaying Fang, Jeannette Bohg
日本語で読む → - 論文模倣学習画像認識
NIL: 事前学習済み動画拡散モデルを活用したデータ不要の模倣学習
事前学習済み動画拡散モデルが生成する2D動画をガイドに、3Dモーションキャプチャデータなしで多様な形態のロコモーション技能を獲得する模倣学習手法を提案。
原題: NIL: No-data Imitation Learning by Leveraging Pre-trained Video Diffusion Models ／ Mert Albaba, Chenhao Li, Markos Diomataris 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
量子化不要の自己回帰アクショントランスフォーマ
行動空間を離散化せず、連続的な自己回帰トランスフォーマで模倣学習を行う手法を提案し、模擬ロボットタスクで最高性能を達成した。
原題: Quantization-Free Autoregressive Action Transformer ／ Ziyad Sheebaelhamd, Michael Tschannen, Michael Muehlebach 他
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CAPS: 自動運転の模倣学習を強化する文脈認識型優先サンプリング
VQ-VAEでデータをクラスタリングし、希少な重要サンプルを優先的に学習させることで、自動運転の模倣学習におけるデータ効率と汎化性能を向上させる手法を提案。
原題: CAPS: Context-Aware Priority Sampling for Enhanced Imitation Learning in Autonomous Driving ／ Hamidreza Mirkhani, Behzad Khamidehi, Ehsan Ahmadi 他
日本語で読む → - 論文模倣学習データ生成ロボティクス
HybridGen: VLM誘導ハイブリッド計画による模倣学習のためのスケーラブルなデータ生成
VLMとハイブリッド計画を組み合わせ、専門家のデモを分解・拡張して模倣学習用の多様な訓練データを自動生成するフレームワークを提案し、7タスクで汎化性能の向上を示した。
原題: HybridGen: VLM-Guided Hybrid Planning for Scalable Data Generation of Imitation Learning ／ Wensheng Wang, Ning Tan
日本語で読む → - 論文視触覚模倣学習ロボティクス
反応的拡散ポリシー：接触の多い操作のための低速・高速視触覚ポリシー学習
拡散ポリシーで低速に行動チャンクを生成し、高速な触覚トークナイザで閉ループ制御する視触覚模倣学習手法を提案し、接触の多い操作タスクでの性能を向上させた。
原題: Reactive Diffusion Policy: Slow-Fast Visual-Tactile Policy Learning for Contact-Rich Manipulation ／ Han Xue, Jieji Ren, Wendi Chen 他
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ワンショット両腕模倣学習
1回の実演だけで両腕ロボットが精密で協調的な日常タスクを学習できるODILを提案し、3段階ビジュアルサーボと両腕協調パラダイムで実機6タスクを高精度に達成した。
原題: One-Shot Dual-Arm Imitation Learning ／ Yilong Wang, Edward Johns
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条件付き拡散ポリシーの合成とガイド付きサンプリング
模倣学習において、失敗した行動を避けるようにサンプリング分布を改良し、拡散モデルの分解により長期的な失敗回復を可能にする手法を提案。
原題: CCDP: Composition of Conditional Diffusion Policies with Guided Sampling ／ Amirreza Razmjoo, Sylvain Calinon, Michael Gienger 他
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インコンテキスト模倣学習におけるアクショントークナイザの重要性
インコンテキスト模倣学習において、既存のアクショントークナイザが時間的な滑らかさを保てない問題を指摘し、Lipschitz条件を課すVAE「LipVQ-VAE」を提案して安定した動作生成を実現した。
原題: Action Tokenizer Matters in In-Context Imitation Learning ／ An Dinh Vuong, Minh Nhat Vu, Dong An 他
日本語で読む → - 論文模倣学習AI
ニューロシンボリック模倣学習：スキル学習のための記号的抽象化の発見
模倣学習において、低レベルな状態行動空間を記号的に抽象化し、タスクをサブタスクに分解して記号プランニングとニューラルスキルを組み合わせる枠組みを提案。データ効率・汎化・解釈性が向上することを示した。
原題: Neuro-Symbolic Imitation Learning: Discovering Symbolic Abstractions for Skill Learning ／ Leon Keller, Daniel Tanneberg, Jan Peters
日本語で読む → - 論文模倣学習/ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
FABG：身体性を持つ感情的人間-ロボットインタラクションのためのエンドツーエンド模倣学習
VRで操作者がロボット視点を体験してデモを収集し、遅延補償付きのエンドツーエンド模倣学習で自然な表情・視線・ジェスチャーを生成するシステムを25自由度ヒューマノイドに実装した。
原題: FABG : End-to-end Imitation Learning for Embodied Affective Human-Robot Interaction ／ Yanghai Zhang, Changyi Liu, Keting Fu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習制御
TamedPUMA: 幾何学的ファブリックによる安全で安定した模倣学習
模倣学習に幾何学的ファブリックを組み合わせ、衝突回避や関節制限などの制約を満たしつつ安定した動作生成を実現する手法を提案し、7自由度マニピュレータで実証した。
原題: TamedPUMA: safe and stable imitation learning with geometric fabrics ／ Saray Bakker, Rodrigo Pérez-Dattari, Cosimo Della Santina 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/模倣学習ロボティクス
KineSoft：ソフトロボットハンドの固有感覚マニピュレーション方策の学習
ソフトロボットハンドの自然な柔軟性を活かし、内部ひずみセンサで形状を推定しながら、人間が直接教示できる模倣学習フレームワークを提案。
原題: KineSoft: Learning Proprioceptive Manipulation Policies with Soft Robot Hands ／ Uksang Yoo, Jonathan Francis, Jean Oh 他
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