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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: 2026/9/18 ／ 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
せん断力検知のための積層型電子皮膚
2層の感圧抵抗アレイを指先に用い、層間の圧力中心のずれからせん断力を推定し、接触運動の追従や滑り検出を実現した。
原題: Layered e-skin for Shear Sensing ／ Qingzheng Cong, Alexis W. M. Devillard, Abu Bakar Dawood 他
日本語で読む → - 論文被覆経路計画ロボティクス
TRACE: 階層的カバレッジツリーを用いた未知環境の被覆経路計画
未知環境をリアルタイムで被覆するため、未探索領域の連結性を階層木で表現し、増分的に経路を更新するオンライン被覆経路計画アルゴリズムを提案した。
原題: TRACE: Coverage Path Planning for Unknown Environments Using Hierarchical Coverage Tree ／ Zongyuan Shen, Haodong Liu, Gao Wang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
REBOOT: 失敗から回復へ — 精密組立のためのデータセットとベンチマーク
精密組立タスクにおける失敗とその回復軌道を体系的に収集した初のロボットマニピュレーションベンチマークで、18タスク・2,160デモを5段階のフェーズに分解し、失敗モードのラベル付けと専門家による回復軌道を提供する。
原題: REBOOT: From Failure to Recovery - A Dataset and Benchmark for Precision Assembly ／ Nana Yaw Owusu Ofori-Ampofo, Samira Ebrahimi Kahou, Joseph Thekinen
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
FOCAL-VLA：サブタスク誘導型幾何蒸留と暗黙的ワールドモデリングによる視覚言語行動モデル
サブタスクに関連する領域に絞って幾何知識を蒸留し、将来の3D変化を暗黙的にモデル化することで、精密かつ長期的なロボット操作を可能にするVLAフレームワークを提案。
原題: FOCAL-VLA: Subtask-Guided Geometry Distillation and Implicit World Modeling for Vision-Language-Action Models ／ Zhiyuan Gao, Di Wen, Yanxiang Zhan 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
並列シミュレーションにおけるロボットマニピュレーションのための視覚言語報酬学習のスケーリング
GPU並列ロールアウトと単一リクエスト選好ラベリングを組み合わせたRAPIDを提案し、Franka Pandaの5タスクで訓練時間を8倍短縮、API呼び出しを95.5%削減しつつ成功率を98.7%に向上させた。
原題: Scaling Vision-Language Reward Learning for Robot Manipulation in Parallel Simulation ／ Lobna Joualy, Eric Demeester, Nikolaos Tsiogkas
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
AirSplan: 3Dガウシアンスプラットにおけるリスク対応型クアッドロータ運動計画
3Dガウシアンスプラッティングで環境を高忠実度に表現し、到達可能性に基づく運動計画でクアッドロータの衝突回避経路を生成する手法を提案。
原題: AirSplan: Risk-Aware Motion Planning for Quadrotors in Cluttered 3D Gaussian Splats ／ Seth Isaacson, William Hong, Katherine A. Skinner 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
確率的ニューラル符号付き掃引体積によるリアルタイムチャンス制約付き軌道最適化
ロボットの掃引体積の符号付き距離関数を確率的場として学習し、認識ノイズや不確実性を考慮したチャンス制約付き軌道最適化を実現する手法を提案。
原題: Stochastic Neural Signed Swept Volume for Real-time Chance-Constrained Trajectory Optimization ／ Qingyi Chen, Kevin Zhang, Lucas Chen 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
球状マーカーファントムと閾値不要の中心定位によるトラッカーフリーなロボット超音波キャリブレーション
外部トラッカーや複雑なファントムを必要とせず、球状マーカーと画像の輝度分布に基づく閾値不要の中心定位を用いてロボット超音波のキャリブレーションを自動化するフレームワークを開発した。
原題: Tracker-Free Robotic Ultrasound Calibration with a Spherical-Marker Phantom and Threshold-Free Center Localization ／ Kyoungmo Koo, Guangshen Ma, Xueding Wang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
ポーズ注意機構付き視覚ナビゲーションTransformer
カメラポーズを位置エンコーディングとして使うTransformerプランナーを提案し、HM3Dのポイントゴールナビゲーションで93.3%の成功率を達成した。
原題: Visual Navigation Transformer with Pose Attention ／ Beiming Li, Jaime Romero, Jonathan Diller 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
CRISP: 多様な形状と接触ソルバを備えた接触リッチロボットシミュレーション基盤
複雑な多接触を高精度に扱う物理シミュレータCRISPを開発し、多様な幾何表現と拡張ラグランジュ法による接触ソルバを統合して、接触の多いロボットマニピュレーションでの物理忠実度を検証した。
原題: CRISP: Contact-Rich Robotic Simulation Platform with Extensive Geometries and Contact Solvers ／ Somang Lee, Sunkyung Park, Jinhee Yun 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボット多相インタラクション：世界モデルによる液体と固体の連成ダイナミクスの操作
液体を含む多孔質材料（スポンジ）をロボットで操作する新設定を提案し、世界モデルと拡散方策を用いて液体と固体の連成状態を予測・制御する手法を開発した。
原題: Robotic Multiphase Interaction: Manipulating Coupled Liquid and Solid Dynamics with a World Model ／ Yixuan Feng, Peng Wang
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
KnowDemo: 人間動画からの知識誘導型ロボット実演生成
人間の動画からVLMで操作知識を抽出し、対象環境で多様なロボット実演を生成するフレームワークを提案。
原題: KnowDemo: Knowledge-Guided Robot Demonstration Generation from Human Videos ／ Zhiyuan Gao, Yanxiang Zhan, Mohammad Khoshnazar 他
日本語で読む → - 論文視覚オドメトリ画像認識
SFVO：双方向PnPを用いた分離型信頼度誘導ステレオフロー視覚オドメトリ
事前学習済みのステレオマッチングとオプティカルフローを活用し、対応点から幾何制約を構築して信頼度を推定するステレオ視覚オドメトリ手法を提案。
原題: SFVO: Decoupled Confidence-Guided Stereo-Flow Visual Odometry with Bidirectional PnP ／ Kai Zhang, Guoyang Zhao, Jun Ma
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
MAAP: 協調マニピュレーションのためのマルチエージェント能動知覚
各アームの手首カメラを移動視点として活用する能動知覚手法MAAPと、役割を考慮した模倣学習RAILを提案し、協調マニピュレーションの成功率を大幅に向上させた。
原題: MAAP: Multi-Agent Active Perception for Collaborative Manipulation ／ Bruno N. Y. Chen, Li Kang, Heng Zhou 他
日本語で読む → - 論文End-to-End自動運転ロボティクス
SC-IMMベースの教師信号によるEnd-to-End自動運転の軌道出力安定化
シーン条件付きIMMで専門家軌道を経路-速度状態に変換し、補助教師信号として学習に加えることで、End-to-End自動運転モデルの閉ループ走行安定性を向上させた研究。
原題: Stabilizing Trajectory Outputs in End-to-End Autonomous Driving via SC-IMM Based Teacher Signals ／ Siewoo Kim, Seung-Hyun Kong
日本語で読む → - 論文制御アーキテクチャ/LLMロボティクス
LEMCA: LLMによる効率的なモード切替制御アーキテクチャの合成
LLMを進化的ループで用いて、制御モードとリソース配分、モード遷移を自動設計し、単一構成の制御より効率的なモード切替制御を合成する手法を提案。
原題: LEMCA: LLM-Guided Synthesis of Efficient Mode-Switching Control Architectures ／ Arjun Krishna, Vincent Pacelli, Dinesh Jayaraman
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
PSR: 接触の多いマニピュレーションのための予測的感覚運動表現学習
マルチモーダルな感覚運動信号から将来の接触ダイナミクスを予測する表現を事前学習し、VLAモデルの行動生成に組み込むことで、力覚を要する接触の多い操作タスクの成功率を大幅に向上させた研究。
原題: PSR: Predictive Sensorimotor Representation Learning for Contact-Rich Manipulation ／ Shengbao Li, Peng Xu, Chao Tang 他
日本語で読む → - 論文ランキング学習制御
ランキング学習におけるWSTL式の表現力
重み付き信号時相論理（WSTL）をランキング学習のスコア関数として使う際の理論的正当性を検証し、ランク実現可能性とランク容量の概念を定式化した。
原題: Expressive Power of WSTL Formulas for Learning to Rank ／ Ruya Karagulle, Gustavo A. Cardona, Necmiye Ozay 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ForceTwin: 計測された人間の操作からロボットマニピュレーションのための物理情報デジタルツインを構築
力覚グリッパで人間が物体を操作した際の姿勢と力を用い、慣性・摩擦・機構動力学を含む物理情報デジタルツインを同定する手法を提案し、インピーダンス制御のフィードフォワードモデルとして目標達成率を大幅に改善した。
原題: ForceTwin: Physics-informed Digital Twins for Robotic Manipulation from Instrumented Human Interaction ／ Tim Engelbracht, René Zurbrügg, Mayank Mittal 他
日本語で読む → - 論文タスク計画AI
知覚タスク計画のための完全微分可能なニューロ・ソフト・シンボリックフレームワーク
視覚知覚とタスク計画を単一の計算グラフで結び、微分可能なソフトシンボリック状態と遷移演算子で計画を最適化する手法を提案。不確実な知覚下でも高い成功率を達成し、ロボット動作実行との整合性も検証した。
原題: A Fully Differentiable Neuro-Soft-Symbolic Framework for Perceptual Task Planning ／ Hongyan Wei, Wael AbdAlmageed
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
SeeQ: 長期的ロボットマニピュレーションのための汎用価値関数の学習
サブタスク単位でQ値を学習し、自然言語でサブタスクを自己回帰的に予測することで、長期的なロボット操作タスクの性能を向上させる手法を提案。
原題: SeeQ: Training Generalist Value Functions for Long-Horizon Robotic Manipulation ／ Saksham Singh, Zheyuan Hu, Max Sobol Mark 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
個々の特性を考慮した支援型ヒューマンロボットインタラクションにおけるエンゲージメントと侵入性の理解
支援ロボットの介入頻度とパーソナリティ特性がユーザーのエンゲージメントや侵入感に与える影響を実験で調査し、個々の特性に合わせたロボット行動の調整が重要であることを示した。
原題: Understanding Engagement and Intrusiveness in Assistive Human-Robot Interaction Using Individual Traits ／ Valerio Bo, Lavinia Hriscu, Alberto Sanfeliu 他
日本語で読む → - 論文VPR/イベントカメラ画像認識
イベントカメラによる多視点ジオローカリゼーション
フレームベースのデータセットをイベントストリームに変換して視点変化に頑健なイベントベースの位置認識モデルMegaEventを学習し、新規データセットSpringfield-Event-VPRを提案した。
原題: Multi-viewpoint Geo-localization with Event Cameras ／ Adam D. Hines, Michael Milford, Tobias Fischer
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
運動学を超えて：筋駆動模倣学習のためのシミュレーション忠実度ベンチマーク
SCONE/HyFyDyとMuJoCo/MyoSimの2つの動作模倣強化学習パイプラインを、同じ人間のモーションキャプチャとEMGデータで比較し、HyFyDyの方が筋活動が実験EMGに近いことを示した。
原題: Beyond Kinematics: Benchmarking Simulation Fidelity for Muscle-Driven Imitation Learning ／ Ayah G. Ahmad, Claire E. Borden, Maegan Tucker
日本語で読む → - 論文移動操作ロボティクス
単一モーションクリップからの距離条件付き物体運搬を学習するヒューマノイド移動操作
単一の動作クリップから、指定した距離に応じて物体を運ぶヒューマノイドの移動操作を学習する手法を提案。
原題: Learning Distance-Conditioned Object Transport for Humanoid Loco-Manipulation from a Single Motion Clip ／ Yuhyeon Hwang, Daniel Sungho Jung, YongHyeok Seo 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
CommitFlow: 長期的ロボットマニピュレーションVLA実行のための意味的コミットメント検証と局所修正
VLAポリシーの長期実行において、各段階で必要な物理的状態が満たされる前に次の段階へ進んでしまう問題に対し、意味的コミットメントの監視と局所修正を組み合わせた閉ループ実行フレームワークを提案し、RoboTwin 2.0でベースポリシーを22.7%上回る成功率を達成した。
原題: CommitFlow: Semantic Commitment Verification and Local Correction for Long-Horizon Robot Manipulation VLA Execution ／ Zixiang Zhao, Yansong Feng, Yang Yang 他
日本語で読む → - 論文社会ナビゲーションロボティクス
PopNavShift: 歩行者集団の行動変化に対する社会ナビゲーションのストレステスト
歩行者の行動分布を人為的に変化させるシミュレーション枠組みを構築し、代表的な社会ナビゲーション手法の性能が歩行者負担とロボット移動時間のどちらで評価するかによって順位が逆転しうることを示した。
原題: PopNavShift: Stress-Testing Social Navigation under Behavioral Population Shift ／ Kaizhen Tan, Diyu Zheng, Tim Guangyu Wu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
FORTE: 移動マニピュレータのためのタスク適応型力能力最適化
VLMで物体の物理特性を推定し、タスク要求力と残余力ポリトープの整合性を指標化して、全身軌道最適化に組み込むことで、重負荷時は力能力を、軽負荷時は操作性を両立させる移動マニピュレータ制御手法を提案。
原題: FORTE: Task-Adaptive Force Capability Optimization for Mobile Manipulators ／ Xiao Wang, Heng Zhang, Gokhan Solak 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
接触の多いマニピュレーションにおける強化学習のためのポテンシャル場行動表現
人工ポテンシャル場のパラメータを強化学習で調整し、接触の多いペグ挿入タスクを安定かつ高成功率で実行する手法を提案。
原題: Potential-Field Action Representation for Reinforcement Learning in Contact-Rich Manipulation ／ Xinyu Liu, Gökhan Solak, Arash Ajoudani
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
文書化された強度から力限界へ：建設組立のための材料情報に基づくロボット挿入
建設組立におけるロボット挿入で、文書から材料強度を抽出し有限要素解と組み合わせて軸方向荷重容量を推定し、力制限を設定するシステムSAGEを提案。
原題: From Documented Strengths to Force Limits: Material-Informed Robotic Insertion for Construction Assembly ／ Lin He, Yanyi Chen, Haofei Sun 他
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