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最新論文: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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ProcVLM: 手順に基づく進捗報酬を学習するロボット操作モデル
長期的なロボット操作タスクにおいて、手順の構造と視覚変化に基づいて進捗を推定し、密な報酬信号を生成する視覚言語モデルProcVLMを提案した。
原題: ProcVLM: Learning Procedure-Grounded Progress Rewards for Robotic Manipulation ／ Youhe Feng, Hansen Shi, Haoyang Li 他
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OA-WAM: 物体アドレス可能な世界行動モデルによるロバストなロボット操作
物体ごとのスロット表現とアドレス機構を導入した世界行動モデルを提案し、物体の同一性と文脈を分離することで、シーン変化に対して頑健な操作を実現した。
原題: OA-WAM: Object-Addressable World Action Model for Robust Robot Manipulation ／ Yushan Liu, Peibo Sun, Shoujie Li 他
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RoboFlow4D: リアルタイムフロー誘導ロボット操作のための軽量フローワールドモデル
視覚観察とテキスト指示から3Dフローを直接予測し、動作生成を誘導する軽量なエンドツーエンドのフローワールドモデルを提案し、シミュレーションと実世界で操作成功率と計算効率を向上させた。
原題: RoboFlow4D: A Lightweight Flow World Model Toward Real-Time Flow-Guided Robotic Manipulation ／ Sixu Lin, Junliang Chen, Huaiyuan Xu 他
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ロボットによる机の整理：環境制約を活用した異種物体操作のためのマルチプリミティブ手法
机の上にある剛体・変形物体を収集や積み重ねなどの目的に応じて整理するタスク指向フレームワークを提案し、環境制約を利用した複数の操作プリミティブとタスクプランナーを統合した。
原題: Robotic Desk Organization: A Multi-Primitive Approach to Manipulating Heterogeneous Objects via Environmental Constraints ／ Yi Dong, Yangjun Liu, Jinjun Duan 他
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ハンド・イン・ザ・ループ：シームレスな手と腕の介入による巧みな操作のためのVLAポリシー改善
高自由度ロボットハンドの巧みな操作において、人間の介入時に発生する「ジェスチャージャンプ」を防ぐため、人間の修正意図と自律ポリシー実行をブレンドする介入手法HandITLを提案し、介入ジッタや把持失敗を大幅に低減した。
原題: Hand-in-the-Loop: Improving VLA Policies for Dexterous Manipulation via Seamless Hand-Arm Intervention ／ Zhuohang Li, Liqun Huang, Wei Xu 他
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HeteroGenManip: 異種物体間インタラクションのための汎用操作
異なる種類の物体が関わる操作タスクを、把持位置の特定とその後の動作計画を分離した2段階フレームワークで解決し、カテゴリ特化モデルと拡散ポリシーを組み合わせて汎化性能を向上させた。
原題: HeteroGenManip: Generalizable Manipulation For Heterogeneous Object Interactions ／ Zhenhao Shen, Zeming Yang, Yue Chen 他
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SkiP: ロボット操作の効率化のためのスキップと精密化のタイミング
模倣学習のポリシーが毎ステップ予測するのをやめ、動作が単調な区間はスキップし、接触や把持などの重要区間だけを高解像度で予測する新しい手法を提案。動作の複雑さを自動検出して区間を分割し、実行ステップを15〜40%削減しつつ成功率を維持・向上させる。
原題: SkiP: When to Skip and When to Refine for Efficient Robot Manipulation ／ Mingtong Dai, Guanqi Peng, Yongjie Bai 他
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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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想像された未来から実行可能な行動へ：ロボット操作のための潜在行動の混合
ビデオ生成モデルによる未来予測をロボット操作に活用する際、予測フレームを直接ポリシーに渡すのではなく、複数の逆動力学モデルを用いて潜在行動の混合表現に変換する制御指向インターフェースMoLAを提案し、シミュレーションと実機で性能向上を確認した。
原題: From Imagined Futures to Executable Actions: Mixture of Latent Actions for Robot Manipulation ／ Yajie Li, Bozhou Zhang, Chun Gu 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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ForceFlow: 接触駆動フローマッチングによる感覚と行動の学習
接触を伴う操作タスクのための力覚対応リアクティブフレームワークを提案。非対称マルチモーダル融合と視覚から力へのハンドオーバー機構により、力と運動の深い結合を実現し、実世界6タスクで成功率を37%向上させた。
原題: ForceFlow: Learning to Feel and Act via Contact-Driven Flow Matching ／ Shuoheng Zhang, Yifu Yuan, Hongyao Tang 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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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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VOFA: ヒューマノイドのための力適応制御を用いた視覚目標物体押し操作
ヒューマノイドロボットが未知の物理特性を持つ物体を目標位置まで押し動かすための、視覚目標条件付きの階層的制御システムを提案した。高レベルの視覚運動ポリシーと低レベルの力適応全身制御を組み合わせ、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
原題: VOFA: Visual Object Goal Pushing with Force-Adaptive Control for Humanoids ／ Zichao Hu, Zifan Xu, Dongsik Chang 他
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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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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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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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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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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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GSAM: 関節物体操作のための汎用かつ安全なロボットフレームワーク
関節物体の操作において、視覚による運動学パラメータ推定とVLMによる常識推論で認識を洗練し、衝突回避の制約を統合した安全な軌道計画を行うフレームワークを提案した。
原題: GSAM: A Generalizable and Safe Robotic Framework for Articulated Object Manipulation ／ Beichen Shao, Mengying Xie, Heng Su 他
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効率的なKoopman作用素ベースモデル予測制御による動的ロボット布折りたたみ
布の動的折りたたみを高速かつ正確に行うため、物理シミュレーションとKoopman作用素回帰を用いた線形モデルをモデル予測制御に組み込み、折りたたみ軌道を効率的に生成する手法を提案した。
原題: Dynamic robotic cloth folding with efficient Koopman operator-based model predictive control ／ Edoardo Caldarelli, Franco Coltraro, Adrià Colomé 他
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ARISTOハンド：微細操作のためのセンシング駆動型遠位過伸展
腱駆動ロボットハンドに能動的な遠位過伸展とハイブリッド指先センシングを統合し、薄い物体の把持・操作性能を向上させた。
原題: ARISTO Hand: Sensing-Driven Distal Hyperextension for Fine-Grained Manipulation ／ Aaron Kim, Dong Ho Kang, Mark Helwig 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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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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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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高速移動物体の衝撃を考慮したコンプライアント捕捉のためのキノダイナミック軌道多様体の学習
シミュレーションでの強化学習により捕捉軌道を収集し、低次元のキノダイナミック軌道多様体を学習。実行時は物体の初期状態から直接参照軌道を生成し、接触近傍ではコンプライアント制御で追従して衝撃吸収と捕捉安定性を向上させる。
原題: Learning a Kinodynamic Trajectory Manifold for Impact-Aware Compliant Catching of Fast-Moving Objects ／ Guorui Pei, Mengshi Zhang, Xi Chen 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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TapSampling: タスク進捗理解型検証器を用いた推論時サンプリングによるロボット操作
ロボット操作の汎用ポリシーに対して、推論時に複数の行動候補をサンプリングし、タスク進捗を予測する検証器で最適な行動を選ぶプラグアンドプレイなフレームワークを提案した。
原題: TapSampling: Inference-Time Sampling with a Task-Progress-Understanding Verifier for Robotic Manipulation ／ Sizhe Zhao, Shengping Zhang, Shuo Yang 他
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想像をいつ信じるか：ワールドアクションモデルにおける適応的アクション実行
ロボット操作のためのワールドアクションモデル（WAM）において、予測と実世界の観測の一致度を検証する軽量な検証器（FFDC）を導入し、実行するアクション数を適応的に調整する手法を提案した。
原題: When to Trust Imagination: Adaptive Action Execution for World Action Models ／ Rui Wang, Yue Zhang, Jiehong Lin 他
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ロボットから人への物体受け渡しを堅牢にする能動的接触センシング
ロボットが物体を人に渡す際、人がしっかり握ったかどうかを能動的な動きと力センシングで推定し、誤ったタイミングでの解放を防ぐ手法を提案。実験で97.5%の成功率を達成した。
原題: Active Contact Sensing for Robust Robot-to-Human Object Handover ／ Linfeng Li, Lin Shao, David Hsu
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