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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: 2026/7/1 ／ 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 →- 論文軌道解析cs.CG
パイプチェーン内での跳ね返るロボットの脱出保証
直交接続された矩形パイプ内で跳ね返る点ロボットの軌道を解析し、特定の角度で必ず脱出できることを証明した論文。
原題: Guaranteed Escape for a Bouncing Robot in Pipe Chains ／ Ahmad Kamaludeen, Somnath Kundu, Yeganeh Bahoo
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
静的・動的環境における最適な任意角度経路計画
グリッド上の任意角度経路計画において、最適性を保ちつつ計算を高速化する2つの手法（楕円前方展開と視野）を導入し、静的環境用のZeta*と動的環境用のZeta*-SIPPを提案した。
原題: Optimal any-angle path planning in static and dynamic environments ／ Yiyuan Zou, Clark Borst
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
歩容を考慮した四足歩行の時間論理仕様による学習
信号時相論理(STL)で歩容を指定し、報酬整形に用いることで、四足歩行の強化学習を改善する手法を提案した。
原題: Learning Gait-Aware Quadruped Locomotion with Temporal Logic Specifications ／ Merve Atasever, Cagan Bakirci, Alfredo Reina Corona 他
日本語で読む → - 論文自動運転/モーションプランニング/ベンチマークロボティクス
シフト＆ドリフト：汎用性と堅牢性を備えた自動運転モーションプランニングのためのゼロショットベンチマーク
自動運転のモーションプランナーが、未見の都市環境や実行時の摂動に対してどの程度汎化・堅牢かを評価するための新しいベンチマーク「Shift & Drift」を提案した論文。
原題: Shift & Drift: A Zero-Shot Benchmark for Generalizable and Robust Autonomous Driving Motion Planning ／ Alessandro Canevaro, Hang Yu, Julian Schmidt 他
日本語で読む → - 論文計画/ビデオ予測ロボティクス
ロボット計画のための構造化4D潜在予測モデル
ロボットの計画に使うため、観測とテキスト指示に基づいてシーンの3D構造の進化を潜在空間で予測するモデルを提案し、将来のシーンを生成して行動に変換する。
原題: Structured 4D Latent Predictive Model for Robot Planning ／ Zhiyi Li, Peilin Wu, Xiaoshen Han 他
日本語で読む → - 論文VLA/強化学習ロボティクス
WCM: 視覚・言語・行動強化学習のためのワールドクリティックモデル
ロボット操作のためのVLAモデルの強化学習後訓練において、観測履歴を扱うクリティックの表現が時間的ダイナミクスを捉えられない問題を解決するため、将来の潜在状態を予測しつつ価値を推定する軽量なWorld Critic Modelを提案した。
原題: WCM: A World Critic Model for Vision-Language-Action Reinforcement Learning ／ Senyu Fei, Xiaopeng Yu, Siyin Wang 他
日本語で読む → - 論文適応制御/フレキシブル関節ロボティクス
不確かな関節剛性を持つモータ位置制御型フレキシブル関節ロボットの適応制御
関節剛性が不確かで変動するフレキシブル関節ロボットに対し、非線形なトルク-たわみ関係を推定する適応制御手法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Adaptive Control of Motor-Position-Controlled Flexible Joint Robots with Uncertain Joint Stiffness ／ Annika Kirner, Grazia Zambella, Igor Kovacevic 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
分離型手順実行による自律血管内介入のエキスパート戦略学習
血管内介入の自律化に向け、高次戦略決定と低次手順実行を分離した強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で高い成功率と効率性を実証した。
原題: Learning Expert Strategy for Autonomous Robotic Endovascular Intervention via Decoupled Procedural Execution ／ Yanxi Chen, Tianliang Yao, Shaolong Tang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
RoboTTT: ロボットポリシーのためのコンテキストスケーリング
ロボットポリシーの視覚運動コンテキストを8Kタイムステップまで拡張し、推論遅延を増やさずに、人間のビデオからのワンショット模倣や長期的タスクの性能向上を実現する手法を提案。
原題: RoboTTT: Context Scaling for Robot Policies ／ Yunfan Jiang, Yevgen Chebotar, Ruijie Zheng 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
技術的指標からユーザー知覚へ：物体検出と把持のためのマルチモーダル人機相互作用システムのユーザー研究
物体検出と把持を行うマルチモーダルHRIシステムの改良版が、ユーザー知覚に有意な差をもたらすかを24人の被験者実験で検証した。改良版は70.83%の参加者に好まれ、知覚速度・信頼性・能力・流暢さの評価が有意に向上した。
原題: From Technical Metrics to User Perception: A User Study of a Multimodal Human-Robot Interaction System for Object Detection and Grasping ／ Jian Song, Tian Zi, Shen Guanting
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Xiaomi-Robotics-1: 10万時間以上の実世界軌道データによる視覚言語行動モデルのスケーリング
10万時間以上の実世界の操作軌跡データを用いて、汎用的な視覚言語行動(VLA)モデルを事前学習し、未見環境での指示追従や少量データでの適応を可能にする基盤モデルを構築した。
原題: Xiaomi-Robotics-1: Scaling Vision-Language-Action Models with over 100K Hours of Real-World Trajectories ／ Xiaomi Robotics Team, Jun Guo, Piaopiao Jin 他
日本語で読む → - 論文HRI/協調制御ロボティクス
一回の対話で修正可能な支援：実用的・教育的ベストレスポンス
非対称情報下での人間とロボットの協調を扱う支援ゲームにおいて、実用的・教育的推論により目標の不確実性を単一ステップで解消できるクラスを特定し、効率的な最適戦略計算を可能にした。
原題: Corrigible Assistance in One Round: Pragmatic-Pedagogic Best Response ／ Elle Lazarski, Jaime Fernández Fisac
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
SAGP: 粗いゾーンVLM推論による意味的アフォーダンス誘導型把持計画
幾何学的な把持計画に意味的推論を組み合わせ、物体の点群を粗い領域に分割してVLMで評価し、タスクに適した把持候補を再ランキングする訓練不要のパイプラインを提案した。
原題: SAGP: Semantic Affordance-Guided Grasp Planning via Coarse-Zone VLM Reasoning ／ Muhayy Ud Din, Irfan Hussain
日本語で読む → - 論文医療ロボティクス/視覚サーボロボティクス
RCM制約付き視覚サーボの統合ベンチマーク：腹腔鏡ロボットにおけるモデリングと制御器の相互作用およびロバスト性解析
腹腔鏡下手術ロボットのRCM制約付き視覚サーボを評価するための、3つのRCMモデリング手法と6つのIBVS制御アーキテクチャを統合したオープンソースのシミュレーションフレームワークを提案し、モデリングと制御の相互作用による構造的感度を明らかにした。
原題: A Unified Benchmark for RCM-Constrained Visual Servoing: Modeling-Controller Interaction and Robustness Analysis in Laparoscopic Robots ／ Jing Zhang, Mengtang Li
日本語で読む → - 論文水中画像処理画像認識
水中ロボットによる建設環境モニタリングのためのロバスト画像処理技術
実海域の劣化を模擬した合成データで既存のJoint-IDネットワークを再学習し、後処理を加えることで水中画像の画質を改善する手法を提案した。
原題: Robust Image Processing Techniques for Construction Environment Monitoring Using Underwater Robots ／ Seunghee Yun, Geonmo Yang, Juhui Lee 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
強化学習と機構設計における事前知識による堅牢な手内操作
指先接触の不確実性や重力による外乱に強い手内回転操作を実現するため、把持品質と接触形状の物理事前知識を強化学習と指先設計に組み込んだ手法を提案し、回転効率・安定性・外乱耐性の向上を実証した。
原題: Robust In-Hand Manipulation via Priors in Reinforcement Learning and Mechanical Design ／ Yifei Chen, Shihan Lu, Ed Colgate 他
日本語で読む → - 論文行動計画ロボティクス
複雑な行動計画のための生成的部分的に指定された有限状態機械アプローチ
動的環境で動作するロボットの行動計画のために、有限状態機械の構造を利用した生成的ニューロシンボリックアーキテクチャ（GPSFSM）を提案し、ROS2上で実装・評価した。
原題: A Generative Partially Specified Finite State Machine Approach to Complex Behaviour Planning ／ Kalana Ratnayake, Michael Pritchard, David Hinwood 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
BIFROST: 観測空間のSim2Real転送のための不変特徴表現の橋渡し
シミュレーションと実世界のギャップを埋めるため、クロスドメインの双模倣目的を用いて共有の履歴エンコーダを学習し、ゼロショット転送を可能にする手法を提案した。
原題: BIFROST: Bridging Invariant Feature Representation for Observation-space Sim2Real Transfer ／ Yunfu Deng, Josiah P. Hanna
日本語で読む → - 論文マニピュレーション制御
ロボットマニピュレータ用インテリジェント制御器における動径基底活性化関数の影響
RBFニューラルネットワークを用いたロボットマニピュレータの軌道追従制御において、活性化関数の選択が過渡応答や追従精度に与える影響を実験的に調査した論文。
原題: Influence of Radial Basis Activation Functions on Intelligent Controller for Robotic Manipulators ／ Kimmo Paldanius, Gabriel Da Silva Lima, Wallace Moreira Bessa
日本語で読む → - 論文イベントカメラ/3D追跡画像認識
E-TraMamba: イベントカメラによる効率的な長期間3D特徴追跡のための新しいパラダイム
イベントカメラのデータで3D特徴追跡を行う、Mambaベースの初のフレームワークを提案。長距離の時空間依存関係を効率的にモデル化し、動きぼけや遮蔽下でも安定した追跡を実現する。
原題: E-TraMamba: A New Paradigm for Efficient Long-Term 3D Feature Tracking with Event Cameras ／ Juwei Shen, Yujie Wu, Changwen Chen
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
EVA-Client: 実ロボット上の身体化ポリシーのための統合データ収集・推論・展開フレームワーク
実ロボットで学習済み操作ポリシーを展開・評価・データ収集するためのオープンソースフレームワークを提案。コンポーネント分離アーキテクチャとデバッグ/収集/評価ワークフローを備え、評価がそのまま次の学習用データ収集になる。
原題: EVA-Client: A Unified Data Collection, Inference, and Deployment Framework for Embodied Policies on Real Robots ／ Heqing Yang, Yang Yi, Liyao Wang 他
日本語で読む → - 論文投擲/強化学習ロボティクス
多障害物環境での安全な物体投擲の学習
ロボットが障害物を避けながら目標のかごに物体を投げ入れる問題を扱い、ポテンシャル場表現を用いた強化学習で成功率90%を達成した。
原題: Learning to Throw Objects Safely in Multi-Obstacle Environments ／ Mohammadreza Kasaei, Klemen Voncina, Hamidreza Kasaei
日本語で読む → - 論文ワールドモデル検証ロボティクス
夢を信じる前に検証せよ：ワールドモデルシミュレータの許容性
ロボティクスで使われるワールドモデル（WM）の信頼性を評価する枠組みを提案。視覚的忠実度だけでなく、行動への応答を検証する許容性ラダー（L0-L4）を定義し、自動運転の例で視覚品質と行動追従が逆転することを示した。
原題: Validate the Dream Before You Trust Its Verdict: Admissibility for World-Model Simulators ／ Christian Oefinger, Finn Rasmus Schäfer, Korbinian Moller 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Pelican-VLA 0.5: 行動前に注意を向けることで汎化を向上
視覚言語理解、未来フレーム生成、行動予測を統合したVLAモデルを提案し、注意レベルの汎化を達成。ボトルネックトークンの導入により、未見のシーンやロボットでも操作対象に注意が向くことを示した。
原題: Pelican-VLA 0.5: Attending Before Acting Benefits Generalization ／ Zeyuan Ding, Wenhai Liu, Yang Xu 他
日本語で読む → - 論文BMIAI
不確実性ガイド付き自己ペース学習を用いた周期的適応・汎化フレームワークによる長期ブレイン・マシン・インターフェース
神経ドリフトによる性能劣化を防ぐため、ドメイン適応と汎化を周期的に組み合わせ、不確実性に基づく疑似ラベルで微調整する新しいフレームワークを提案した。
原題: A Cyclic Adaptation-Generalization Framework with Uncertainty-Guided Self-Paced Learning for Long-Term Brain-Machine Interfaces ／ Jiyu Wei, Di Hong, Zhanjie Zhang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
PixelLoop: ピクセルレベルループによるショートカット位相ナビゲーション
ピクセル空間でループ閉じを行い、密な位相的ショートカットを生成することで、任意点間ナビゲーションの成功率と経路効率を大幅に向上させる手法を提案した。
原題: PixelLoop: Shortcut Topological Navigation with Pixel-Level Loops ／ Sarthak Chittawar, Vansh Garg, Aditya Vadali 他
日本語で読む → - 論文手術ロボティクスロボティクス
部分観測下での自律手術組織牽引のための変形状態推定
手術中の組織牽引において、まばらな観測から変形メッシュ全体を推定する学習ベースの状態推定器を提案し、幾何学的正則化により精度を向上させた。
原題: Deformable State Estimation for Autonomous Surgical Tissue Retraction Under Partial Observability ／ Everest Yang, Skye Thompson, George D. Konidaris
日本語で読む → - 論文世界モデル機械学習
潜在世界モデルは何を知り得るか？マルチモーダル予測表現における物理パラメータの識別可能性
潜在世界モデルが物理量を内部化する条件を、視覚的に同一で質量・抵抗・接触剛性が異なる物体を持つ環境で介入実験により解明した。予測目標が保持する物理量を決定し、剛性は触覚予測時のみ潜在表現に入るが、抵抗はどの決定論的予測目標でも学習されないことを示した。
原題: What Can Latent World Models Know? Physical Parameter Identifiability in Multimodal Predictive Representations ／ Kaizhen Tan, Xin Xu, Siru Tao 他
日本語で読む → - 論文VLA/力覚/接触操作ロボティクス
力の注入に遅すぎることはない：反応的力注入によるVLAポストトレーニングの加速
事前学習済みの視覚言語行動（VLA）ポリシーに、接触反応性を追加するフレームワークLIFTを提案。力覚メモリとゼロ初期化クロスアテンションで反応的アクション専門家を移植し、オンラインDAggerループで分布シフトに対処。タオル折り、本挿入、ハノイの輪配置で性能向上を実証。
原題: Never Too Late for Force: Accelerating VLA Post-Training with Reactive Force Injection ／ Yi Wang, Wendi Chen, Zimo Wen 他
日本語で読む → - 論文VLA/操作ロボティクス
Cortex: 長期的操作のための双方向整合型具現化エージェントフレームワーク
高レベルVLMと低レベルVLAの間の計画ギャップを埋めるため、32の標準スキルプリミティブと実行可能性原則を導入し、4k時間以上のビデオデータと30時間のシミュレーションデータを自動生成して、長期的操作タスクを改善するフレームワークを提案した。
原題: Cortex: A Bidirectionally Aligned Embodied Agent Framework for Long-horizon Manipulation ／ Jiaqi Peng, Xiqian Yu, Delin Feng 他
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