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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: 2025/10/1 ／ 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 →- 論文触覚ロボティクス
触覚強化学習によるロボット制御の強化
自己教師あり学習で触覚観測を活用し、疎なバイナリ接触信号が巧みな操作に重要であることを示し、ボールバウンドや太極球回しで超人級の器用さを達成した。
原題: Enhancing Tactile-based Reinforcement Learning for Robotic Control ／ Elle Miller, Trevor McInroe, David Abel 他
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ロボット触覚知覚におけるデータ表現：レビュー
ロボット触覚知覚パイプラインにおけるデータ表現に焦点を当て、ハードウェア・表現・高レベル計算手法の関係を調査し、文献で一般的に用いられる6つのデータ構造を特定したサーベイ。
原題: Representing Data in Robotic Tactile Perception -- A Review ／ Alessandro Albini, Mohsen Kaboli, Giorgio Cannata 他
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遅延下におけるロボット媒介型二者間インタラクションの安定性境界と運動性能
ネットワーク遅延を伴う触覚通信型の二者間ロボットインタラクションについて、周波数領域のゼロ交差法で安定限界を解析し、実験で運動性能との相関を検証した論文。
原題: Stability Boundaries and Motor Performance in Delayed Robot-Mediated Dyadic Interactions ／ Mingtian Du, Suhas Raghavendra Kulkarni, Simone Kager 他
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Glovity：空間力覚フィードバック遠隔操作による器用な接触リッチマニピュレーションの学習
力覚フィードバックデバイスと触覚グローブを組み合わせた低コスト遠隔操作システムを開発し、接触の多いタスクでの成功率と速度を改善、模倣学習にも応用した。
原題: Glovity: Learning Dexterous Contact-Rich Manipulation via Spatial Wrench Feedback Teleoperation System ／ Yuyang Gao, Haofei Ma, Pai Zheng
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剛体の姿勢と形状推定のための能動的触覚探索
触覚データのみを用いて、ロボットの最小限の動きで剛体の形状と位置を同時に推定する学習・探索フレームワークを提案。
原題: Active Tactile Exploration for Rigid Body Pose and Shape Estimation ／ Ethan K. Gordon, Bruke Baraki, Hien Bui 他
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SpikeATac：巧みな操作のための触覚素子化動的センシングを備えたマルチモーダル触覚指
PVDFフィルムと静電容量センサを組み合わせたマルチモーダル触覚指を開発し、人間のフィードバックによる強化学習で繊細な物体の把持やハンド内操作を実現した。
原題: SpikeATac: A Multimodal Tactile Finger with Taxelized Dynamic Sensing for Dexterous Manipulation ／ Eric T. Chang, Peter Ballentine, Zhanpeng He 他
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脚式ロボットのための関節トルクセンサと力覚センサによる接触検知
脚式ロボットの脚部に分布配置した関節トルクセンサと股関節の力覚センサを用い、一般化運動量オブザーバで接触位置と力を推定する手法を提案し、実機でサブセンチメートル精度を達成した。
原題: Contact Sensing via Joint Torque Sensors and a Force/Torque Sensor for Legged Robots ／ Jared Grinberg, Yanran Ding
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ヒゲ触覚による小型ドローンの飛行
ネズミのヒゲに着想を得た3.2gの触覚センサで、小型ドローンが暗闇や煙の中でも触覚のみで障害物を検知し自律飛行できるようにした研究。
原題: Whisker-based Tactile Flight for Tiny Drones ／ Chaoxiang Ye, Guido de Croon, Salua Hamaza
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DexSkin：接触の多いマニピュレーション学習のための高被覆型柔軟ロボットスキン
柔軟で形状適合性の高い静電容量式電子皮膚を開発し、グリッパ指全体を覆う触覚センシングを実現して、物体の持ち替えや輪ゴム巻き付けなどの接触の多いマニピュレーションを模倣学習と強化学習で習得できることを示した。
原題: DexSkin: High-Coverage Conformable Robotic Skin for Learning Contact-Rich Manipulation ／ Suzannah Wistreich, Baiyu Shi, Stephen Tian 他
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乳頭構造を模したニューロモーフィック触覚センサによる初期滑り検出システム
乳頭状の皮膚構造を持つNeuroTacセンサとスパイキングCNNを組み合わせ、物体が滑り始める前の「初期滑り」を低消費電力で検出するニューロモーフィック触覚システムを提案した。
原題: A Neuromorphic Incipient Slip Detection System using Papillae Morphology ／ Yanhui Lu, Zeyu Deng, Stephen J. Redmond 他
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力計測とパーティクルフィルタによる接触位置と工具形状の同時推定
力覚信号とパーティクルフィルタを用いて、把持した工具と環境の接触位置と工具形状を高次元パラメータで同時に推定する手法を提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
原題: Simultaneous estimation of contact position and tool shape with high-dimensional parameters using force measurements and particle filtering ／ Kyo Kutsuzawa, Mitsuhiro Hayashibe
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Hydrosoft: 柔軟触覚マニピュレーションのための非ホロノミック弾性流体モデル
柔軟な触覚センサの経路依存的な接触力分布と表面積変化を捉える計算効率の良い非ホロノミック弾性流体モデルを提案し、微分可能な定式化により高解像度触覚フィードバックと統合した軌道最適化を実現した。
原題: Hydrosoft: Non-Holonomic Hydroelastic Models for Compliant Tactile Manipulation ／ Miquel Oller, An Dang, Nima Fazeli
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触覚による人間の意図認識を用いたロボット支援ナビゲーション
移動支援ロボットの操作インターフェースとして、円筒型触覚センサとその形状を考慮したSVM（CK-SVM）を開発し、人間のナビゲーション意図を高精度で認識できることを示した。
原題: Tactile-Based Human Intent Recognition for Robot Assistive Navigation ／ Shaoting Peng, Dakarai Crowder, Wenzhen Yuan 他
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ニューロモーフィック触覚センサによるテクスチャ識別のための探索的運動戦略
NeuroTacセンサを用いて人間の探索戦略に着想を得た触覚テクスチャ分類フレームワークを提案し、滑り+回転運動が87.33%の精度と8.04mWの低消費電力で最適であることを示した。
原題: Exploratory Movement Strategies for Texture Discrimination with a Neuromorphic Tactile Sensor ／ Xingchen Xu, Ao Li, Benjamin Ward-Cherrier
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未知の散乱環境における触覚ベースの対話型動作計画
触覚知覚から物体の接触モデルをオンラインで構築し、それを制約として組み込んだ反応型プランナで、密集した未知環境でも安全に動作空間を拡張するフレームワークを提案した。
原題: A Tactile-based Interactive Motion Planner for Robots in Unknown Cluttered Environments ／ Chengjin Wang, Yanmin Zhou, Zheng Yan 他
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TacEva：視覚ベース触覚センサの性能評価フレームワーク
視覚ベース触覚センサ（VBTS）の性能を定量的に評価するためのフレームワークTacEvaを提案し、複数のセンサに適用して有効性を示した。
原題: TacEva: A Performance Evaluation Framework For Vision-Based Tactile Sensors ／ Qingzheng Cong, Steven Oh, Wen Fan 他
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高帯域触覚反応制御による把持調整
触覚フィードバックのみを用いて、対象物の形状や正確な把持姿勢の事前知識なしに把持を調整する制御器を提案し、200Hzの触覚センサを備えた15自由度アームハンドで有効性を示した。
原題: High-Bandwidth Tactile-Reactive Control for Grasp Adjustment ／ Yonghyeon Lee, Tzu-Yuan Lin, Alexander Alexiev 他
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EclipseTouch：装着型赤外線影投射によるアドホック面でのタッチセグメンテーション
ヘッドセットに統合したカメラと赤外線エミッタで構造化された影を作り、日常の未計測面へのホバー距離とタッチ接触を高精度に検出する技術を提案した。
原題: EclipseTouch: Touch Segmentation on Ad Hoc Surfaces using Worn Infrared Shadow Casting ／ Vimal Mollyn, Nathan DeVrio, Chris Harrison
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GelSight Baby Fin Rayによる物体認識と力推定
柔らかいFin Ray構造にカメラ型触覚センサを組み込んだGelSight Baby Fin Rayを用い、ニューラルネットワークで殻付きナッツのテクスチャ識別と力・位置推定を行った研究。
原題: Object Recognition and Force Estimation with the GelSight Baby Fin Ray ／ Sandra Q. Liu, Yuxiang Ma, Edward H. Adelson
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繊細な操作タスクのための3Dプリント可能な軟質液体金属センサ
3Dスキャンから自由形状の軟質センサを自動設計・印刷し、サンゴの物理的ツインとして繊細な把持を0.5N以下で検出できることを示した。
原題: 3D Printable Soft Liquid Metal Sensors for Delicate Manipulation Tasks ／ Lois Liow, Jonty Milford, Emre Uygun 他
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サイバーレーシングコーチ：高度な運転スキルを教える触覚共有制御フレームワーク
自動運転システムと人間が協調してステアリングを操作する触覚共有制御により、レースや緊急回避に必要な高度な運転スキルを習得させるフレームワークを提案し、支援を徐々に減らすフェーディング方式の有効性を評価した。
原題: Cyber Racing Coach: A Haptic Shared Control Framework for Teaching Advanced Driving Skills ／ Congkai Shen, Siyuan Yu, Yifan Weng 他
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巧みな触覚による物体姿勢推定
強化学習でロボットハンドを能動的に動かして触覚データを収集し、物体の形状と姿勢を反復的に推定する手法を提案。
原題: Object Pose Estimation through Dexterous Touch ／ Amir-Hossein Shahidzadeh, Jiyue Zhu, Kezhou Chen 他
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TranTac: 過渡的な触覚信号を活用した接触の多いロボットマニピュレーション
グリッパ先端の弾性体に6軸IMUを内蔵し、挿入時の微小な過渡触覚信号をトランスフォーマーと拡散ポリシーで学習することで、視覚では捉えにくい6自由度の姿勢補正を実現した低コスト・データ効率の良い触覚制御フレームワーク。
原題: TranTac: Leveraging Transient Tactile Signals for Contact-Rich Robotic Manipulation ／ Yinghao Wu, Shuhong Hou, Haowen Zheng 他
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両手触覚反応型把持のための学習ベース協調制御
2つの触覚センサと学習ベースのマルチエージェントMPCを組み合わせ、柔らかさや形状が異なる物体を両手で協調して把持する手法を提案。
原題: Learning-Based Collaborative Control for Bi-Manual Tactile-Reactive Grasping ／ Leonel Giacobbe, Jingdao Chen, Chuangchuang Sun
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TwinTac：広範囲・高感度な触覚センサと実機-シミュレーション間のデジタルツインモデル
高感度・広測定範囲の触覚センサを開発し、実機データと有限要素解析を組み合わせてシミュレーションから実機応答を再現するデジタルツインモデルを構築。物体分類タスクでシミュレーションデータによる実データ拡張が精度向上に有効であることを示した。
原題: TwinTac: A Wide-Range, Highly Sensitive Tactile Sensor with Real-to-Sim Digital Twin Sensor Model ／ Xiyan Huang, Zhe Xu, Chenxi Xiao
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TacRefineNet：エッジが際立つ物体に対する目標条件付き触覚把持微調整
触覚画像のみを用いて、目標の把持姿勢に近づくように手首姿勢を反復修正する方策を学習し、実機の多指ハンドで薄板・円盤・棒の把持を高精度に合わせ込む手法を提案。
原題: TacRefineNet: Goal-Conditioned Tactile Grasp Refinement for Edge-Prominent Objects ／ Shuaijun Wang, Haoran Zhou, Diyun Xiang 他
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HapMorph：多面的な触覚特性を提示する空気圧フレームワーク
対向型の布製空気圧アクチュエータを用いて、ウェアラブルなデバイスで物体のサイズと硬さを同時に連続的に変化させる触覚提示手法を提案し、その知覚精度を検証した。
原題: HapMorph: A Pneumatic Framework for Multi-Dimensional Haptic Property Rendering ／ Rui Chen, Domenico Chiaradia, Antonio Frisoli 他
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FSGlove：形状認識キャリブレーションを備えた慣性式ハンドトラッキングシステム
各指関節と手背にIMUを装着し、最大48自由度の手の動きを追跡しながら、微分可能最適化によるキャリブレーションで個人の手形状も同時に再構成する慣性式モーションキャプチャシステムを提案した。
原題: FSGlove: An Inertial-Based Hand Tracking System with Shape-Aware Calibration ／ Yutong Li, Jieyi Zhang, Wenqiang Xu 他
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Surformer v2：触覚と視覚による表面理解のためのマルチモーダル分類器
視覚と触覚を後期融合で統合し、表面素材を分類するマルチモーダルモデルSurformer v2を提案。Touch and Goデータセットで評価し、リアルタイムロボット応用に適した推論速度を維持しつつ競争力のある性能を示した。
原題: Surformer v2: A Multimodal Classifier for Surface Understanding from Touch and Vision ／ Manish Kansana, Sindhuja Penchala, Shahram Rahimi 他
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織物触覚スキンによる身体性ジェスチャ制御で実現する直感的な人間-ロボットインタラクション
曲面上に貼れる織物型静電容量触覚スキンと軽量な畳み込みトランスフォーマーで14種のジェスチャを高精度認識し、ロボットアーム操作を最大57%高速化するHRIフレームワークを提案。
原題: Towards Intuitive Human-Robot Interaction through Embodied Gesture-Driven Control with Woven Tactile Skins ／ ChunPing Lam, Xiangjia Chen, Chenming Wu 他
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