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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: 2025/3/1 ／ 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
模倣学習ポリシーの比較：準最適停止を伴う統計的検定
少数試行で2つの模倣学習ポリシーを厳密に比較するため、逐次的に試行数を適応させる準最適停止型の統計的検定手法を提案し、実機マニピュレーション実験で有効性を示した。
原題: Is Your Imitation Learning Policy Better than Mine? Policy Comparison with Near-Optimal Stopping ／ David Snyder, Asher James Hancock, Apurva Badithela 他
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R900: 900時間のロボットデータ収集から見るランダム探索の費用対効果の理解
ロボットマニピュレーションにおけるデータ不足を解決するため、ランダム探索による行動と映像データの費用対効果を大規模に検証し、自動収集パイプラインを構築した。
原題: R900: Understanding the Cost-Effectiveness of Random Exploration from 900 Hours of Robotic Data Collection ／ Shutong Jin, Axel Kaliff, Ruiyu Wang 他
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RISE: 確率的エンコーディングによるロバストな模倣学習
環境パラメータの誤測定を変分潜在表現で扱う模倣学習フレームワークを提案し、地上車両とマニピュレータで安全性と目標達成性能の向上を示した。
原題: RISE: Robust Imitation through Stochastic Encoding ／ Mumuksh Tayal, Manan Tayal, Ravi Prakash
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模倣学習による収穫ロボットの視点計画強化：遮蔽への対処
Transformerを用いた行動チャンキング（ACT）で専門家の実演からカメラ視点の6自由度運動方策を学習し、作物の遮蔽を避けて撮影できる視点計画手法を提案。シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Enhanced View Planning for Robotic Harvesting: Tackling Occlusions with Imitation Learning ／ Lun Li, Hamidreza Kasaei
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CARIL: 自動運転のための模倣学習における信頼度を考慮した回帰
回帰ヘッドと分類ヘッドを組み合わせた二頭型ネットワークで、低信頼時の補正機構により自動運転の模倣学習の安定性と精度を向上させた研究。
原題: CARIL: Confidence-Aware Regression in Imitation Learning for Autonomous Driving ／ Elahe Delavari, Aws Khalil, Jaerock Kwon
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
軌道セグメンテーションによる指示追従ポリシーのデータ拡張
ラベルなしプレイ軌道から指示付きセグメントを抽出する確率的セグメンテーション手法を提案し、模倣学習による指示追従ポリシーの性能を少ない注釈データで向上させた。
原題: Data Augmentation for Instruction Following Policies via Trajectory Segmentation ／ Niklas Höpner, Ilaria Tiddi, Herke van Hoof
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ロボットの訓練方法：模倣学習におけるデモンストレーション手法の影響
キネステティック教示・VRコントローラ・スペースマウスの3つのデモ手法を比較し、キネステティックが最も直感的で学習性能も高いが、大規模収集には不向きであることを示し、少数のキネステティックと遠隔操作を混ぜる収集法を提案した。
原題: How to Train Your Robots? The Impact of Demonstration Modality on Imitation Learning ／ Haozhuo Li, Yuchen Cui, Dorsa Sadigh
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手装着型デモインターフェースを用いた実行可能性を考慮した観察からの模倣学習
人間のデモがロボットにとって実行可能かを事前学習済みの順・逆動力学モデルで評価し、視覚フィードバックで提示するとともに学習時の重み付けに用いることで、模倣学習のデータ効率と頑健性を高める手法を提案した。
原題: Feasibility-aware Imitation Learning from Observations through a Hand-mounted Demonstration Interface ／ Kei Takahashi, Hikaru Sasaki, Takamitsu Matsubara
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
OminiAdapt: ロバストで環境認識型のロボットマニピュレーションに向けたクロスタスク不変性の学習
ヒューマノイドロボットの模倣学習において、背景除去とチャネル特徴融合・空間アテンション、動的重み更新により環境擾乱を抑え、タスク成功率を高める手法を提案した。
原題: OminiAdapt: Learning Cross-Task Invariance for Robust and Environment-Aware Robotic Manipulation ／ Yongxu Wang, Weiyun Yi, Xinhao Kong 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ZeroMimic: Web動画からロボット操作スキルを蒸留
人間の一人称視点動画データセットから、多様な物体や未知の環境で即時展開可能な画像ゴール条件付き操作スキルポリシーを生成するシステムを提案。
原題: ZeroMimic: Distilling Robotic Manipulation Skills from Web Videos ／ Junyao Shi, Zhuolun Zhao, Tianyou Wang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/非把持マニピュレーションロボティクス
BEAC: 不可視物体の非把持マニピュレーションに向けた複雑な探索とタスク指向行動の模倣
部分観測下で隠れた物体を掘り出す非把持マニピュレーションを対象に、事前設計した探索方策と信念状態に基づくタスク指向方策を切り替える模倣学習フレームワークBEACを提案し、実機実験で高いタスク性能とモード切替精度を達成した。
原題: BEAC: Imitating Complex Exploration and Task-oriented Behaviors for Invisible Object Nonprehensile Manipulation ／ Hirotaka Tahara, Takamitsu Matsubara
日本語で読む → - 論文模倣学習/3D表現画像認識
Adapt3R: 模倣学習におけるドメイン転移のための適応的3Dシーン表現
事前学習済み2Dバックボーンで意味情報を抽出し、3Dはエンドエフェクタ基準の位置情報としてのみ使う汎用3D観測エンコーダを提案し、未知の身体構造やカメラ視点へのゼロショット転移を実現した。
原題: Adapt3R: Adaptive 3D Scene Representation for Domain Transfer in Imitation Learning ／ Albert Wilcox, Mohamed Ghanem, Masoud Moghani 他
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オンライン人間デモンストレーションからの能動的カリキュラム学習
人間のデモンストレーションをカリキュラム学習で順序付け、徐々に難しい状況を教えることでロボットの学習効率と成功率を高める手法を提案し、ユーザー研究で人間の教え方への影響も検証した。
原題: Active Robot Curriculum Learning from Online Human Demonstrations ／ Muhan Hou, Koen Hindriks, A. E. Eiben 他
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状態レベルの軌道スティッチングによるロバストなオフライン模倣学習
混合品質のオフラインデータから、状態ベースの探索で軌道断片を繋ぎ合わせ、多様で有益な訓練軌道を生成することで、模倣学習の汎化性能と成功率を向上させる手法を提案。
原題: Robust Offline Imitation Learning Through State-level Trajectory Stitching ／ Shuze Wang, Yunpeng Mei, Hongjie Cao 他
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単一状況の人間実演からロボット軌道を汎化する確率的アプローチ
単一の状況で得た人間の実演から、未知の開始・目標配置に汎化できるロボット軌道を生成するGMMベースの手法を提案し、双腕ピックアンドプレースで有効性を示した。
原題: Generalizing Robot Trajectories from Single-Context Human Demonstrations: A Probabilistic Approach ／ Qian Ying Lee, Suhas Raghavendra Kulkarni, Kenzhi Iskandar Wong 他
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オンライン経験を活用したデモンストレーションのキュレーション
ロボットが自身のオンライン経験に基づいて成功・失敗を見分ける分類器を訓練し、質の異なるデモデータを自動で選別することで、模倣学習の性能を向上させる手法を提案。
原題: Curating Demonstrations using Online Experience ／ Annie S. Chen, Alec M. Lessing, Yuejiang Liu 他
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敵対的データ収集：効率的でロバストなロボット模倣学習のための人間協調型摂動
人間がリアルタイムで環境や指示を攪乱するHiL型データ収集法を提案し、少ないデモ数で模倣学習の汎化・ロバスト性・回復能力を大幅に向上させた。
原題: Adversarial Data Collection: Human-Collaborative Perturbations for Efficient and Robust Robotic Imitation Learning ／ Siyuan Huang, Yue Liao, Siyuan Feng 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
手術ロボット自動操作のための拡散安定化ポリシー
不完全な軌道データでも学習できる拡散モデルベースのポリシー学習フレームワークを提案し、手術ロボットの自動操作における性能とロバスト性を向上させた。
原題: Diffusion Stabilizer Policy for Automated Surgical Robot Manipulations ／ Chonlam Ho, Jianshu Hu, Lei Song 他
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弾性運動ポリシー：ロバストで効率的なワンショット模倣学習のための適応的力学系
単一の実演から力学系に基づく運動ポリシーを学習し、ラプラシアン編集とオンライン凸学習で環境変化に適応するワンショット模倣学習手法を提案。
原題: Elastic Motion Policy: An Adaptive Dynamical System for Robust and Efficient One-Shot Imitation Learning ／ Tianyu Li, Sunan Sun, Shubhodeep Shiv Aditya 他
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制約を考慮した模倣学習のシンプルなアプローチ：自動運転レースへの応用
模倣学習の目的関数に安全性制約を簡単に組み込む手法を提案し、自動運転レースのシミュレーションで従来の行動クローニングより制約遵守と性能の一貫性が向上することを示した。
原題: A Simple Approach to Constraint-Aware Imitation Learning with Application to Autonomous Racing ／ Shengfan Cao, Eunhyek Joa, Francesco Borrelli
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AirExo-2：低コスト外骨格による汎化可能なロボット模倣学習のスケールアップ
低コストの外骨格システムAirExo-2で実世界の大規模デモンストレーションデータを収集し、それを擬似ロボットデータに変換して、3D空間と2D意味論を融合する模倣学習ポリシーRISE-2を訓練した。
原題: AirExo-2: Scaling up Generalizable Robotic Imitation Learning with Low-Cost Exoskeletons ／ Hongjie Fang, Chenxi Wang, Yiming Wang 他
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好奇心誘導拡散モデル：信頼性のための拡散モデルガイド
模倣政策の幻覚を抑えるため、好奇心モジュールで拡散モデルを誘導し、訓練データに沿った信頼性の高い行動を生成する手法を提案。
原題: Curiosity-Diffuser: Curiosity Guide Diffusion Models for Reliability ／ Zihao Liu, Xing Liu, Yuhang Dong 他
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dARt Vinci: 手術ロボット学習のための大規模一人称視点データ収集
ARハンドトラッキングと高忠実度物理シミュレーションを組み合わせ、da Vinci手術ロボットの基本タスクにおけるデータ収集を効率化するプラットフォームを提案し、実機比でデータ量41%増、実験時間10%減を達成した。
原題: dARt Vinci: Egocentric Data Collection for Surgical Robot Learning at Scale ／ Yihao Liu, Yu-Chun Ku, Jiaming Zhang 他
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時間的にずれた単一動画からの模倣学習
時間的にずれた単一の実演動画から逐次タスクを学習するため、フレーム単位ではなく系列単位で順序を考慮した報酬ORCAを提案し、既存手法を大幅に上回る性能を示した。
原題: Imitation Learning from a Single Temporally Misaligned Video ／ William Huey, Huaxiaoyue Wang, Anne Wu 他
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IMLEポリシー：暗黙的最大尤度推定による高速でサンプル効率の良い視覚運動ポリシー学習
暗黙的最大尤度推定（IMLE）に基づく行動クローニング手法を提案し、少ないデモデータで複雑なマルチモーダル行動を学習しつつ、1ステップで行動生成を行うことで拡散ポリシーより97.3%高速な推論を実現した。
原題: IMLE Policy: Fast and Sample Efficient Visuomotor Policy Learning via Implicit Maximum Likelihood Estimation ／ Krishan Rana, Robert Lee, David Pershouse 他
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RIZE: 模倣学習のための適応的正則化
最大エントロピー逆強化学習に適応的な時間差正則化と分布強化学習を組み合わせ、少ない専門家デモでも複雑なタスクで専門家並みの性能を達成する手法を提案。
原題: RIZE: Adaptive Regularization for Imitation Learning ／ Adib Karimi, Mohammad Mehdi Ebadzadeh
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模倣学習のための点群と視覚表現の融合に向けて
点群とRGB画像の両方を活用する模倣学習手法FPV-Netを提案し、点群エンコーダを画像トークンで条件付けすることでRoboCasaベンチマークで最先端性能を達成した。
原題: Towards Fusing Point Cloud and Visual Representations for Imitation Learning ／ Atalay Donat, Xiaogang Jia, Xi Huang 他
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MILE: モデルベース介入学習
専門家の介入データと非介入時のフィードバックを活用し、モデルベースで介入を定式化することで、わずかな介入からロボットの模倣学習を効率的に行う手法を提案。
原題: MILE: Model-based Intervention Learning ／ Yigit Korkmaz, Erdem Bıyık
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DemoGen: データ効率の良い視覚運動方策学習のための合成デモンストレーション生成
タスクごとに1回の人間デモから、3D点群編集と行動軌道の適応により空間的に多様な合成デモを自動生成し、実世界のマニピュレーション方策の性能を大幅に向上させる手法を提案。
原題: DemoGen: Synthetic Demonstration Generation for Data-Efficient Visuomotor Policy Learning ／ Zhengrong Xue, Shuying Deng, Zhenyang Chen 他
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拡散ポリシーの動的ランク調整による効率的で柔軟な学習
特異値分解を用いて拡散ポリシーの学習中にランクを動的に調整するDRIFTを提案し、オフラインとオンラインを切り替えるDRIFT-DAggerでサンプル効率と学習速度を改善した。
原題: Dynamic Rank Adjustment in Diffusion Policies for Efficient and Flexible Training ／ Xiatao Sun, Shuo Yang, Yinxing Chen 他
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