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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 →- 論文軌道最適化/接触/MPCロボティクス
暗黙的接触微分による残差MPCの軌道最適化の償却
接触を伴う軌道最適化のための効率的な微分法を提案し、さらに残差MPCを短いホライズンのiLQRで補完するポリシーを蒸留する手法を導入した。
原題: Amortising Trajectory Optimisation for Residual MPC via Implicit Contact Differentiation ／ Daniel Layeghi, Thomas Corbères, Calum Arnott 他
日本語で読む → - 論文触覚/物体追跡ロボティクス
KineFuse: 運動学的認識に基づく触覚融合による手内遮蔽物体のポーズ追跡
多指ハンドの触覚信号を構造化して視覚トラッカーを補完し、遮蔽下での物体の6Dポーズ追跡を改善する手法を提案。
原題: KineFuse: Kinematic-Aware Haptic Fusion for In-Hand Occluded-Object Pose Tracking ／ Chanyoung Ahn, Jaesung Lee, Sungwoo Park 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
割り当てと零空間の探索による多手操作ポリシーの具現化
多手操作ポリシーが生成する軌道を物理的な多腕ロボットに安全に実行させるため、軌道の腕への割り当てと冗長マニピュレータの零空間を統合的に探索するフレームワークを提案した。
原題: Embodying Multi-Hand Manipulation Policies by Searching the Assignment and Null Spaces ／ Yorai Shaoul, Jiaoyang Li, Maxim Likhachev
日本語で読む → - 論文多目的強化学習AI
LEMUR: 嗜好フィードバックを用いた多目的強化学習によるアライメント学習
複数の競合する目的を持つタスクにおいて、複数の人間の嗜好フィードバックから報酬モデルと方策を同時に学習する新しいフレームワークを提案し、ベンチマークタスクで優れた性能を示した。
原題: LEMUR: Learning to Align with Multi-Objective Reinforcement Learning from Preference Feedback ／ Manith Adikari, Bei Peng, Samuele Vinanzi 他
日本語で読む → - 論文運動学/冗長性ロボティクス
低可動性タスクにおけるシリアルロボットのツイスト分解
シリアルマニピュレータのエンドエフェクタのツイストを、ヤコビアン零空間投影ではなく幾何学的なツイスト射影子を用いてタスク成分と冗長成分に分解する枠組みを提案し、逆運動学を簡潔に扱えるようにした。
原題: The Twist Decomposition of Serial Robots Under Lower-Mobility Tasks ／ Luc Baron, Damien Chablat
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Xiaomi-Robotics-U0: 世界基盤モデルによる統合的身体性合成
ロボットの身体性を考慮した画像・動画生成を統合する380億パラメータのマルチモーダル自己回帰モデルを提案し、マルチビュー一貫性やロボットの身体制約を保ちながら、シーン生成や転移、動画生成を高品質で実現した。
原題: Xiaomi-Robotics-U0: Unified Embodied Synthesis with World Foundation Model ／ Xinghang Li, Jun Guo, Qiwei Li 他
日本語で読む → - 論文衝突解析ロボティクス
ロボットシステムの非平滑衝突方向（NSID）
剛体リンクロボットと剛体環境の衝突を瞬間的な事象として捉え、衝突前後の速度を系統的に解析し、衝突方向（NSID）が接触特性にほぼ依存しない特性方向であることを示した。摩擦・非弾性衝突における衝撃力の方向がNSIDに対する接近方向で決まることを理論と実験で検証した。
原題: The Nonsmooth Impact Direction (NSID) of Robotic Systems ／ Annika Kirner, Christian Ott
日本語で読む → - 論文探索/空中ロボットロボティクス
SLIDER: スライディング局所地図を用いたスパース履歴誘導型空中ロボット目標探索
大規模未知環境での空中ロボット探索を効率化するため、局所スライディング地図とスパースな大域履歴情報を組み合わせた軽量フレームワークを提案し、実時間でのフロンティア検出と計画を実現した。
原題: SLIDER: Sparse History-Guided Aerial Robot Target Search using Sliding Local Maps ／ Xiaolei Hou, Zheng Pan, Hua Lan 他
日本語で読む → - 論文VLA/行動生成ロボティクス
ChunkFlow: 連続性を保つチャンク型ポリシー学習に向けて
VLAモデルのチャンク型アクション出力で生じる境界の不整合（ジッタ）を、チャンク構造と実行を整合させる学習・実行フレームワークChunkFlowを提案し、CALVINやLIBERO、実ロボットで成功率と安定性を改善した。
原題: ChunkFlow: Towards Continuity-Consistent Chunked Policy Learning ／ Zhao Yang, Yinan Shi, Mingyuan Yao 他
日本語で読む → - 論文世界モデルAI
OPINE-World: オントロジー誤差優先の対話的探索によるARC-AGI-3向けプログラム的世界モデリング
LLMエージェントが環境との相互作用からオブジェクト中心のプログラム的世界モデルをオンライン学習する手法を提案し、ARC-AGI-3ベンチマークで高い性能を達成した。
原題: OPINE-World: Programmatic World Modeling with Ontology-error-Prioritized Interactive Exploration for ARC-AGI-3 ／ David Courtis, Wenhao Li, Scott Sanner
日本語で読む → - 論文データセット画像認識
iVISION-2DCD: 大規模屋外建設監視のための長期的変化検出データセット
建設現場の進捗監視を目的に、任意のカメラ視点からロバストに動作する2D変化検出アルゴリズムの開発・評価を可能にする、大規模な合成データセットiVISION-2DCDを導入した。
原題: iVISION-2DCD: A Long-Term Change Detection Dataset for Large-Scale Outdoor Construction Monitoring ／ Dayou Mao, Yuchen Lin, Ashkan Ebadi 他
日本語で読む → - 論文水中ロボットロボティクス
未知の乱流背景流におけるロボット魚の自己中心的な定点保持
乱流環境でロボット魚が目標位置に留まるための強化学習フレームワークSWiFTを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を実証した。
原題: Egocentric Station Holding of Robotic Fish in Unknown Turbulent Background Flow ／ Xiaozhu Lin, Xu Huang, Hongru Dai 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/動作生成ロボティクス
物体中心ニューラル場を用いたデモからの合成的動作生成
物体中心のニューラル表現と時間的混合専門家モデルを組み合わせ、知覚と動作を共有オブジェクト表現で結びつけることで、少ないデータで長期的な操作タスクを合成可能な動作生成フレームワークを提案した。
原題: Compositional Motion Generation from Demonstration with Object-Centric Neural Fields ／ Ahmet Ercan Tekden, Yasemin Bekiroglu
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
予測的社会力モデルを用いた移動ロボットにおける歩行者安全性の実証評価
移動ロボットの歩行者との共存に向け、予測的社会力モデル（PSFM）と予測的PTTC-SFM（PTSFM）を提案し、実機実験で客観的・主観的安全性を評価した。PTTC統合は安全性指標を向上させるが、予測の追加効果は限定的で、主観評価に有意差は見られなかった。
原題: Empirical Pedestrian Safety Assessment in a Mobile Robot Using a Predictive Social Force Model ／ Alireza Jafari, Yun-Hao Tsai, Yen-Chen Liu
日本語で読む → - 論文UAVナビゲーションロボティクス
軽量安全強化学習によるエンドツーエンドUAVナビゲーション
UAVの自律ナビゲーションを安全に行うため、軽量ネットワークと制約付き強化学習を組み合わせたフレームワークを提案し、高密度環境での成功率と安全性を向上させた。
原題: Lightweight Safe Reinforcement Learning for End-to-End UAV Navigation ／ Shenghui Zhang, YuXuan Gao, Songwei Zhao 他
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
実世界ロボット強化学習にはデモ1回で十分
単一のデモンストレーションを用いて、実世界のロボット強化学習における介入プロセスを自動化するフレームワークAutoSERLを提案し、複数の接触を伴う操作タスクで高い成功率と堅牢性を達成した。
原題: One Demonstration Is Enough for Real-World Robotic Reinforcement Learning ／ Yuwan Liu, Hongze Yu, Song Liu 他
日本語で読む → - 論文世界モデルAI
進化する環境における身体化エージェントのためのマルチスケール世界モデル混合
環境変化に応じたマルチスケール推論と知識適応を実現するため、スケール認識型の世界モデル混合と進化を導入したMuSixフレームワークを提案。
原題: Multi-scale Mixture of World Models for Embodied Agents in Evolving Environments ／ Jinwoo Jang, Daniel J. Rho, Sihyung Yoon 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
SemAnCorr: 意味的アンカー対応によるゼロショット操作スキル転移
機能は同じだが形状が異なる物体間での操作スキル転移を、意味的に一貫したアンカー領域の対応付けと関数マップによる伝播で実現する訓練不要のフレームワークを提案。
原題: SemAnCorr: Semantic Anchored Correspondence for Zero-Shot Manipulation Skill Transfer ／ Xiaoxiang Dong, William Baron, Hongyi Chen 他
日本語で読む → - 論文無脚ロボットロボティクス
モーフィングMILR：複雑環境での機動のための転がり関節を備えたケーブル駆動の無脚ロボットの設計と制御
ケーブル駆動で体の形態とコンプライアンスを再構成できる無脚ロボットを提案し、横波運動やサイドワインディングなど多様な移動モードを単一システムで実現した。
原題: Morphing MILR: Design and control of a cable-driven limbless robot with rolling joints for maneuvering in complex environments ／ Donoven Dortilus, Tianyu Wang, Galen Tunnicliffe 他
日本語で読む → - 論文オドメトリロボティクス
組み込みドローン向け飛行対応LiDAR-慣性オドメトリ
既存のLiDAR-慣性オドメトリを飛行制御に適するよう改良し、出力周波数を200Hzに向上させ、速度出力や同期保護を追加した。
原題: Flight-Ready LiDAR-Inertial Odometry for Embedded Drone Platforms ／ Alvaro J. Gaona, David Perez-Saura, Francisco J. Anguita 他
日本語で読む → - 論文手術支援ロボティクス
手術におけるヒューマノイドロボットの生体内実現可能性研究
ヒューマノイドロボットを腹腔鏡手術の遠隔操作に応用し、ベンチトップ評価、ドライラボでのユーザー試験、ブタを用いた生体内試験を通じて、その技術的実現可能性と臨床応用への準備度を体系的に評価した論文。
原題: In vivo feasibility study of humanoid robots in surgery ／ Zekai Liang, Nikita Thareja, Peihan Zhang 他
日本語で読む → - 論文対話ロボットロボティクス
在宅認知症患者向けロボット実施型個別認知刺激療法における会話的関与に影響する要因
在宅の認知症患者を対象に、自律ロボットによる個別認知刺激療法セッションの会話パターンを分析し、パーソナライズされたプロンプトが関与を高めること、セッション後半で認知疲労が見られること、初回の会話指標が長期的参加と関連することを明らかにした。
原題: Factors Influencing Conversational Engagement in Robot-Delivered Individual Cognitive Stimulation Therapy (iCST) for Dementia in Home Settings ／ Emmanuel Akinrintoyo, Nicole Salomons
日本語で読む → - 論文継続的強化学習機械学習
較正部分リセット：継続的強化学習における方策崩壊の防止
ニューロンのリセットを部分的かつ有用性に応じて調整することで、継続的強化学習での方策崩壊を防ぎつつ可塑性を維持する手法を提案した。
原題: Calibrated Partial Resets: Preventing Policy Collapse in Continual Reinforcement Learning ／ Luc McCutcheon, Evangelos Chatzaroulas, Saber Fallah
日本語で読む → - 論文変形物体操作ロボティクス
PhysCoRe: 物理補正残差ワールドモデルによる材料認識変形ダイナミクス
変形物体の操作予測を高精度化するため、微分可能なMPMシミュレータと2つのニューラルネットを組み合わせ、材料特性の推定と物理モデルの系統誤差補正を行う手法を提案した。
原題: PhysCoRe: Physics-Corrected Residual World Models for Material-Aware Deformable Dynamics ／ Haocheng Yin, Shuohan Tao, Yongsheng Chen 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
VoLN: 視覚のみによる長期的ナビゲーション—パラダイム、ベンチマーク、および手法
本論文は、外部からの指示やグローバルな案内に頼らず、局所的に観測可能なシーン内の手がかりのみを用いて目的地へ到達する「視覚のみの長期的ナビゲーション(VoLN)」という新しいタスクを提案し、UAV向けのベンチマークとベースライン手法を提供する。
原題: VoLN: Vision-Only Long-Horizon Navigation---Paradigm, Benchmark, and Method ／ Jiabin Lou, Haopeng Wang, Yuanshuai Wang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚言語行動モデルは言葉通りに意味しているか？身体化推論における忠実性の役割について
視覚言語行動モデルの推論が実際の意思決定を反映しているか（忠実性）を検証し、忠実性を高めるための学習手法を提案した論文。
原題: Do Vision-Language-Action Models Mean What They Say? On the Role of Faithfulness in Embodied Reasoning ／ Matthew Foutter, Matteo Cercola, Lena Wild 他
日本語で読む → - 論文操作/データセット/世界モデルロボティクス
RoboInter1.5: 身体性世界モデリングとロボット操作のための包括的中間表現スイート
ロボット操作と身体性世界モデリングのための、多様な中間表現（サブタスク、プリミティブスキル、物体・グリッパー接地、セグメンテーション、アフォーダンス、把持姿勢、接触点、動作軌跡など）を備えた大規模データセット、ベンチマーク、モデル群を構築した。
原題: RoboInter1.5: A Holistic Intermediate Representation Suite for Embodied World Modeling and Robotic Manipulation ／ Ziqin Wang, Hao Li, Weijun Wang 他
日本語で読む → - 論文ロボティクスロボティクス
ワールドモデルからワールドアクションモデルへ：ロボティクスのための簡潔チュートリアル
ロボティクスにおけるワールドモデルとワールドアクションモデルの定義と役割を解説し、代表的なアプローチを比較する統一的な視点を提供するチュートリアル論文。
原題: From World Models to World Action Models: A Concise Tutorial for Robotics ／ Xiaoxiong Zhang, Xiong Zeng, Wei Zhang
日本語で読む → - 論文拡散ポリシーロボティクス
空間的注意：観測感度に基づく拡散ポリシーの実行ホライズン適応
拡散ポリシーで行動チャンクをサンプリングする際、固定の実行ホライズンではなく、観測に対する行動分布の感度（空間的注意）に応じてホライズンを動的に調整する手法を提案。シミュレーションと実機で成功率を向上させた。
原題: Spatial Attention: Adapting Execution Horizons for Diffusion Policies via Observation Sensitivity ／ Che-Sang Park, Junsu Ha, Jianlong Fu 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
わずか58万の学習可能パラメータで効率的なナビゲーションを学習する
閉形式の幾何計算と3つの小さな学習モジュールを組み合わせた分解型ナビゲーションモデルを提案し、極めて少ないパラメータとデータで高性能を達成した。
原題: Learning to Navigate Efficiently with Only 0.58M Trainable Parameters ／ Edward Beng Wai Tan, Siew-Kei Lam
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