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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: 2026/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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MV-Actor: 両腕操作のためのマルチビュー意味論と空間認識の整合
両腕ロボット操作のためのマルチビュー認識フレームワークを提案し、視点間の意味共有と空間認識を強化して、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
原題: MV-Actor: Aligning Multi-View Semantics and Spatial Awareness for Bimanual Manipulation ／ Yinchen Tian, Huan Li, Muyao Peng 他
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KEMO: 長期的ロボット操作のためのイベント駆動キーフレームメモリとVLAポリシー
長期的なロボット操作において、過去の重要な状態変化をキーフレームとして自動選択・記憶し、VLAポリシーに統合する軽量なプラグインメモリフレームワークKEMOを提案。実機の双腕操作タスクで成功率を大幅に向上させた。
原題: KEMO: Event-Driven Keyframe Memory for Long-Horizon Robot Manipulation with VLA Policies ／ Yihan Zeng, Minghao Ye, Yiyuan Chen 他
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低コストスマート農業マニピュレーションにおける視覚言語行動モデル推論のスレッディング最適化
低コストロボットアーム上でVLAモデルの推論を高速化するため、RTACアルゴリズムのスレッド実装を最適化し、エンドツーエンドの遅延を削減して制御安定性を向上させた。農業産物（ニンニクやクルミ）の操作タスクで効果を検証した。
原題: Threading Optimization for Vision-Language-Action Model Inference in Low-Cost Smart Agricultural Manipulation ／ Keith Truongcao, Christopher Nhu, Zijian An 他
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GCNGrasp-VP: アフォーダンス誘導による視点計画を用いた効率的なタスク指向把持
オクルージョンによるタスク指向把持の性能低下を解決するため、アフォーダンス場の予測と能動的な視点計画を統合したフレームワークを提案。シーン再構成を不要とし、1回の視点調整で高精度な把持を実現する。
原題: GCNGrasp-VP: Affordance-Guided View Planning for Efficient Task-Oriented Grasping ／ Zanjia Tong, Wenlong Dong, Chengjie Zhang 他
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分散生成AIモデルを用いた人ロボット協調操作のための対話型フレームワーク
ローカル言語モデルと視覚言語モデルをROS 2ベースの実行スタックに統合し、自由形式のユーザー指示からピック・プレース・ハンドオーバーなどの操作を生成する対話型フレームワークを提案。ウェブダッシュボードで意図と接地結果を可視化し、操作前に明示的な確認を要求する。
原題: A Conversational Framework for Human-Robot Collaborative Manipulation with Distributed Generative AI models ／ Arash Ghasemzadeh Kakroudi, Roel Pieters
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3自由度ロボットマニピュレータのためのMPCの行動模倣
モデル予測制御（MPC）の計算負荷を減らすため、行動模倣を用いてMPCポリシーを近似するニューラルネットワークを学習し、3自由度マニピュレータのリアルタイム制御を実現した。
原題: Behavior Cloning of MPC for 3-DOF Robotic Manipulators ／ Theo Guegan, Dexter Wen Jie Teo
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AERMANI-PLACE: 空中マニピュレータによる言語誘導オブジェクト配置
空中マニピュレータを用いて、自然言語の指示から物体の配置位置を推定し、実際に配置するフレームワークを提案。画像編集モデルと深度情報を組み合わせて配置点を特定し、実機で高い成功率を達成した。
原題: AERMANI-PLACE: Language Guided Object Placement with Aerial Manipulators ／ Sarthak Mishra, Ritama Sanyal, Rishabh Dev Yadav 他
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安全で操縦可能なロボット器用操作のための幾何学的運動方策
異種幾何空間上の目的と制約を統一的に扱う、安全な構成空間加速度を計算する幾何学的枠組みを提案し、高次方策による低次元の残留動作注入を可能にした。23自由度のロボットハンドで92.5%の把握成功率を達成。
原題: Safe and Steerable Geometric Motion Policies for Robotic Dexterous Manipulation ／ Albert Wu, Riccardo Bonalli, Thomas Lew 他
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MVB-Grasp: 拡散ベース把持の最小体積ボックスフィルタリングによる正面操作の実現
正面からの把持が難しい低コストロボットアーム向けに、拡散ベースの把持生成に最小体積境界ボックス（MVBB）の幾何学的先験を注入し、成功率を大幅に向上させる新しい把持スタックを提案した。
原題: MVB-Grasp: Minimum-Volume-Box Filtering of Diffusion-based Grasps for Frontal Manipulation ／ Bibek Poudel, Abdul Basit, Muhammad Shafique
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地形認識型全身体制御による脚式移動マニピュレーションの学習
脚式マニピュレータのための地形認識型全身体制御フレームワークTA-WBCを提案し、外部センサによる地形特徴抽出と新しいエンドエフェクタサンプリング法により、様々な地形での安定した移動操作を実現した。
原題: Learning Terrain-Aware Whole-Body Control for Perceptive Legged Loco-Manipulation ／ Sikai Guo, Yudong Zhong, Guoyang Zhao 他
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OHP-RL: ロボット操作の強化学習におけるオンライン人間選好をガイドとして活用
人間の介入を選好情報として捉え、状態依存のゲートで適応的に学習を導く強化学習フレームワークを提案し、実機ロボットの接触を伴う操作タスクで有効性を示した。
原題: OHP-RL: Online Human Preference as Guidance in Reinforcement Learning for Robot Manipulation ／ Yunyang Mo, Jian Li, Qiwei Wu 他
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接触リッチ操作のためのスタイン変分推論による分布ロバスト制御
接触を伴う操作タスクにおいて、モデルベース制御の不確実性表現を拡張し、スタイン変分推論に基づく分布ロバスト制御を提案。パラメータ不確実性を明示的にモデル化し、タスク感度を考慮することで、既存手法と比べて最大3倍のロバスト性向上を実現した。
原題: Distributionally Robust Control via Stein Variational Inference for Contact-Rich Manipulation ／ Hrishikesh Sathyanarayan, Victor Vantilborgh, Harish Ravichandar 他
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ShapeGrasp: 視覚と触覚を統合した形状補完と把持の同時実行によるロボット操作の向上
単一のRGB-D画像から物体の完全な3D形状を推定し、物理シミュレーションで把持計画を行い、実際の把持試行から得られる触覚情報で形状を更新する反復的な把持・補完パイプラインを提案。実機で2種類のグリッパーを用いて評価し、高い把持成功率と形状再構成精度を達成した。
原題: ShapeGrasp: Simultaneous Visuo-Haptic Shape Completion and Grasping for Improved Robot Manipulation ／ Lukas Rustler, Matej Hoffmann
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状態・入力制約下での非平滑制御バリア関数による安全臨界適応インピーダンス制御
不確かな動特性下でロボットマニピュレータの関節状態の安全性を保ちつつ、コンプライアントな相互作用を実現するオンライン適応インピーダンス制御フレームワークを提案した。
原題: Safety-Critical Adaptive Impedance Control via Nonsmooth Control Barrier Functions under State and Input Constraints ／ Faisal Lawan, Xiaoran Han, Joaquin Carrasco 他
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Any-ttach: 素早いエンドエフェクタ交換による簡素さと器用な操作の実現
複雑な多指ハンドではなく、低コストな自動交換機構とタスク計画を組み合わせ、ツールを素早く交換することで多様な操作スキルを実現するフレームワークを提案した。
原題: Any-ttach: Quick End-effector Swapping Enables Manipulation Dexterity with Simplicity ／ Weizhe Ni, Jinzhou Li, Haoyu Li 他
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予測対応ガウススプラッティングによる言語誘導ピックアンドプレース操作のための予測的3D表現
言語指示に基づくロボット操作において、タスク完了状態を明示的に予測する3D表現フレームワークを提案し、実世界のピックアンドプレースタスクで成功率を向上させた。
原題: Forecast-aware Gaussian Splatting for Predictive 3D Representation in Language-Guided Pick-and-Place Manipulation ／ Kaixin Jia, Jiacheng Xu
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触覚ソーター：オンライン形状推定とリアルタイム姿勢推論のための統合プランニングフレームワーク
物体の形状と姿勢が未知でも、触覚探索とモデルベースの操作計画を統合し、2D選別タスクで形状推定とリアルタイム姿勢推論を行うフレームワークを提案した。
原題: Haptic Sorter: A Unified Planning Framework for Online Shape Estimation and Real-Time Pose Inference ／ Zhuoyi Lu, Lin Yang, Sri Harsha Turlapati 他
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SECOND-Grasp: 意味的接触に基づく器用な把持
物理的に安定した把持と意味的なタスク理解を統合する、言語ガイド付きの器用な把持フレームワークを提案した。
原題: SECOND-Grasp: Semantic Contact-guided Dexterous Grasping ／ Han Yi Shin, Heeju Ko, Jaewon Mun 他
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多フレキシブルリンク直列マニピュレータの高速振動抑制と軌道追従
フレキシブルリンクを持つ直列マニピュレータの振動抑制と先端軌道追従を、バックステッピング制御とDeepONetによる近似で実現した。
原題: Rapid Vibration Suppression and Trajectory Tracking of a Serial Manipulator with Multi-Flexible Links ／ Chengyi Wang, Yilong Huang, Ji Wang
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協調デルタ・3-RRSパラレルロボット挿入のための運動学認識型レインボー深層Q学習
デルタパラレルロボットと3-RRSパラレルマニピュレータによる協調ペグ挿入タスクを、運動学設計最適化とレインボーDQNを用いた深層強化学習で解決する枠組みを提案した。
原題: Rainbow Deep Q-Learning with Kinematics-Aware Design for Cooperative Delta and 3-RRS Parallel Robot Insertion ／ Hassen Nigatu, Gaokun Shi, Jituo Li 他
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可変トポロジートラスシステムによる物体操作
可変トポロジートラス（VTT）ロボットを用いた物体操作戦略を提案し、位置と力を同時に制御するハイブリッド制御フレームワークを導入した。実験により、VTTシステムでの一貫した物体操作が可能であることを実証した。
原題: Object Manipulation of the Variable Topology Truss system ／ Andrew Jang-Ho Bae, Myeongjin Choi, Haorui Li 他
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空中マニピュレーションのためのクロスカップリングとレジーム依存ダイナミクスの学習
空中マニピュレータの残差ダイナミクスを適応的に学習する構造化エンコーダ・デコーダフレームワークを提案し、実機実験で予測精度とMPC追従性能を向上させた。
原題: Learning Cross-Coupled and Regime Dependent Dynamics for Aerial Manipulation ／ Rishabh Dev Yadav, Samaksh Ujjawal, Sihao Sun 他
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MSACT: 安定した低遅延精密操作のための多段階空間位置合わせ
双腕精密操作において、限られたデータでも視覚的なドリフトを抑えつつ低遅延で安定した動作を実現するため、多段階空間アテンションモジュールと時間的位置合わせ損失を導入したACTベースの手法を提案した。
原題: MSACT: Multistage Spatial Alignment for Stable Low-Latency Fine Manipulation ／ Xianbo Cai, Hideyuki Ichiwara, Masaki Yoshikawa 他
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形態学的等価フローマッチングによる双腕移動操作
双腕移動ロボットの対称性を活用し、反射対称な等価フローマッチングポリシーを導入。サンプル効率とミラー構成へのゼロショット汎化を向上させ、実機でも検証した。
原題: Morphologically Equivariant Flow Matching for Bimanual Mobile Manipulation ／ Max Siebenborn, Daniel Ordoñez Apraez, Sophie Lueth 他
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絶対状態が失敗するとき：ロバストな操作のための固有受容エンコーディングの評価
ロボットの固有受容状態のエンコーディング方法を系統的に比較し、エピソードごとの相対フレームが性能とロバスト性の最良のトレードオフを提供することを実機実験で示した。
原題: When Absolute State Fails: Evaluating Proprioceptive Encodings for Robust Manipulation ／ Maxime Alvarez, Ryo Watanabe, Paul Crook 他
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階層的タスク空間RL計画と関節空間QP制御によるリアクティブ巧みな把持の学習
高レベルの空間意図と低レベルの関節実行を分離したハイブリッド階層制御フレームワークを提案し、マルチエージェント強化学習でタスク空間速度指令を生成、QP制御で関節速度に変換して安全な巧みな把持を実現した。
原題: Learning Reactive Dexterous Grasping via Hierarchical Task-Space RL Planning and Joint-Space QP Control ／ Ho Jae Lee, Yonghyeon Lee, Alexander Alexiev 他
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反応から予測へ：エージェント型タスクグラフによるロボット操作の予防的障害回復
操作タスクを有向タスクグラフでモデル化し、実行前に予測的リカバリ分岐を追加することで、障害発生時に再計画なしで即座に対応するエージェントシステムAgentChordを提案した。
原題: From Reaction to Anticipation: Proactive Failure Recovery through Agentic Task Graph for Robotic Manipulation ／ Sheng Xu, Ruixing Jin, Huayi Zhou 他
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TactileReflex: ノイズ統計駆動の視覚-触覚反射制御による力感応マニピュレーション
視覚触覚センサのノイズ特性から制御閾値を自動導出し、力の微妙な調整が必要な壊れやすい容器の把持・注ぎ操作を実現する反射制御手法を提案した。
原題: TactileReflex: Noise-Statistics-Driven Vision-Tactile Reflex Control for Force-Sensitive Manipulation ／ Ziyan Feng, Yulong Fu, Zheng Li 他
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把持内における2自由度振動搬送
非対称振動を用いて、把持した部品の2自由度の手内操作（並進と回転）を実現する手法を提案・検証した論文。
原題: Two Degree-of-Freedom Vibratory Transport in a Grasp ／ C. L. Yako, Shenli Yuan, Kenneth Salisbury
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意味的に構造化されたMixture-of-Expertsによる構成ロボット操作
拡散ベースのポリシーにMoEを組み合わせ、VLMのオフライン注釈でスキル予測器を訓練し、意味的タスク構造に基づいて専門家をルーティングするフレームワークを提案。パラメータ効率と汎化性能を向上させた。
原題: Semantically Structured Mixture-of-Experts for Compositional Robotic Manipulation ／ Chengyu Deng, Guanqi Chen, Yizhou Chen 他
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