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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: 2026/9/19 ／ 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 →- 論文全身マニピュレーションロボティクス
全身UMI：実時間動作生成によるヒューマノイド全身マニピュレーションへのUMIスキル転移
UMIの手先軌道データからヒューマノイドの全身協調動作を実時間生成し、拡散方策と組み合わせて4タスクで全身マニピュレーションを実現した。
原題: Whole-Body UMI: Transferring UMI Manipulation Skills to Humanoid Whole-Body Manipulation via Real-Time Motion Generation ／ Yuxuan Nai, Leixin Chang, Liangjing Yang 他
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部分観測下での言語誘導物体検索のための選択的コミットメント
言語指示に基づく物体検索において、情報収集・把持・棄権の判断を統合する閉ループ枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Selective Commitment for Language-Guided Object Retrieval under Partial Observability ／ Wonhee Koh, Sushil Samuel Dinesh, Hansol Ko 他
日本語で読む → - 論文ロコマニピュレーションロボティクス
360度カメラのみで実現するモジュラー両手ロコマニピュレーションキャプチャのためのキネマティックインターフェース
360度カメラの前後レンズを活用し、追加のトラッキング機器なしで両手の操作と位置推定を同時に行うキャプチャキットKIWIを提案。後方レンズで部屋の地図を作り両手を登録し、前方レンズで操作を記録する。
原題: Kinematic Interface for the Wild: Modular Bimanual Loco-Manipulation Capture from 360$^{\circ}$ Cameras Alone ／ Benjamin Yang, Weiying Wang, Shenggao Li 他
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ロボット把持空間の連結性を考慮した探索
把持可能な姿勢集合が持つ連結構造を大規模データで解析し、その構造を活用して効率的に把持空間を探索するサンプリング手法を提案した論文。
原題: Connectivity-Aware Exploration of Robotic Grasp Spaces ／ Maksim A Kazanskii
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腱駆動ハンド向け直接剛性伝達2自由度手首拡張
腱駆動ハンドとロボットアームの間に取り付ける2自由度手首拡張を開発し、狭所での把持や作業における局所的な手首姿勢制御を実現した。
原題: A Direct Rigid Transmission 2-DoF Wrist Extension for Tendon-Driven Hand ／ Yujie Pang, Sadman Sakib, Mohammad Abdullah Al Faruque
日本語で読む → - 論文マニピュレーション制御
接触を伴うマニピュレーションにおける失敗検出と回復のためのタスク認識型動的運動プリミティブ
DMPによる軌道生成とQDAによる段階分類を統合し、ペグインホール組立での接触起因の失敗を検出してスパイラル探索で回復するフレームワークを提案。
原題: Task aware Dynamic Movement Primitives for failure detection and recovery in contact rich manipulation ／ Bhavnashri A, Sobia Shafi, Krishnapuram Himavarshini 他
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片手での組立と操作のための再構成可能な双対向アーキテクチャ
4本の独立駆動指を2つの仮想指対向に分け、再構成可能な掌で相対配置を制御することで、片手での2部品の同時把持とハンド内組立・操作を実現するハンドを提案。
原題: A Reconfigurable Dual-Opposition Architecture for Single-Hand Assembly and Manipulation ／ William Su, Yunosuke Nakamura, Yixiao Wang 他
日本語で読む → - 論文柔軟マニピュレーションロボティクス
腱駆動柔軟アームの規定時間収束境界制御
3対の拮抗腱で駆動される単節柔軟アームの曲率追従に対し、曲率の直交座標表現と立方性能境界を用いて、規定時間内に終端精度領域へ収束させる制御手法を開発し、数値・実験で検証した。
原題: Prescribed-Time Contracting-Boundary Control of a Tendon-Driven Flexible Arm ／ Yi Lu, Chao Tang, Zhiji Han 他
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SHAFT: たわみ補償と螺旋座屈抑制を両立する柔軟シャフト伝達機構による軽量多自由度マニピュレーション
関節屈曲で生じるたわみを根元側のテンショナで補償し、柔軟シャフトの螺旋座屈による角度伝達誤差を抑える伝達機構を提案。4回の90度屈曲を含む経路で効率約30%向上・角度誤差約65%低減を達成し、280gの6自由度アームを試作した。
原題: SHAFT: A Slack-Compensating, Helical-Buckling-Attenuating Flexible-Shaft Transmission for Lightweight Multi-DoF Manipulation ／ Tomoya Takahashi, Moses Gladson Selvamuthu, Richiro Tadakuma 他
日本語で読む → - 論文触覚/マニピュレーション画像認識
ME-Dex 1.0：異種触覚センシングを世界行動モデリングへ統合
視覚・触覚・行動を統合的に学習するWorld Action Tactile Modelを提案し、異なる触覚センサや実装を共通空間に写像する仕組みとデータ生成基盤を構築した。
原題: ME-Dex 1.0: Bringing Heterogeneous Tactile Sensing into World Action Modeling ／ Xuancheng Zhang, Xuetao Liu, Qianying Tang 他
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安定性を考慮した残差強化学習によるマニピュレータ外乱補償フレームワーク
外乱オブザーバと強化学習を組み合わせ、残差を学習して補償する手法を提案。ISS解析に基づく行動制約で安定性を保証し、6自由度マニピュレータで追従誤差を最大38%削減した。
原題: Stability-aware Residual Reinforcement Learning Framework for Robotic Manipulator Disturbance Compensation ／ Jihong Kim, Joonhyuk Kwon, Hwa Soo Kim 他
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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
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細粒度物体操作に向けて：SAM3誘導視覚運動ポリシーと持続的メモリ学習および集中視覚条件付け
SAM3を凍結したまま少数の多視点画像から対象物体のメモリトークンを学習し、バウンディングボックス座標と外観特徴を組み合わせて拡散ポリシーやACTを条件付けすることで、類似物体や妨害物がある実環境での細粒度物体操作を実現した。
原題: Towards Fine-Grained Object Manipulation: SAM3-Guided Visuomotor Policy with Persistent Memory Learning and Focused Visual Conditioning ／ Haolong Meng, Fangbo Qin, Mengchen Bai 他
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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
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フルーツ忍者への道：マニピュレータによる飛来物迎撃のためのリアルタイム確率的運動力学プランニング
GPU上でサンプリングベースのプランナを並列に成長させ、ロボットアームが投擲物をリアルタイムで迎撃・切断できるようにする手法を提案。Franka Research 3で96.7%の成功率を達成。
原題: Becoming a Fruit Ninja: Real-Time Probabilistic Kinodynamic Planning for Manipulator Projectile Interception ／ Lucas Chen, Austin Garrett, Andrew Niu 他
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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
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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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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
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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
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事前学習から熟達へ：最小限の人的介入で長期的マニピュレーションを実現する実世界サブタスクRL
事前学習済みロボット基盤方策の弱点となるサブタスクに絞って実世界で強化学習を行い、人間の介入を最小限に抑えつつ長期的タスクの成功率を大幅に向上させるフレームワークPARTSを提案。
原題: From Pretraining to Proficiency: Real-World Subtask RL for Long-Horizon Manipulation with Minimal Human Intervention ／ Sichang Su, Benjamin Yang, Zhiyun Deng 他
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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
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HANDS 2026チャレンジ準優勝解法：把持動作生成のための単発軌道ワーピング
把持の成功実演を1回だけ観測して12次元のワープを出力し、開ループで再生することで、未知物体への把持動作を生成する手法を提案した。
原題: 2nd Place Solution to the HANDS 2026 Workshop Challenge-Dexterous Grasp Motion Track: Single-Shot Trajectory Warping for Grasp Motion Generation ／ Muneeb A. Khan, Woojin Kim, Shinwoo Kim 他
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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
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グリッパを考慮した不規則物体の自動高密度パッキング
グリッパと物体を複合剛体として扱い、GPU上のCMA-ESで配置を最適化し、力覚誘導の実行と押し込みで実機に不規則物体を高密度に詰める閉ループシステムを提案。
原題: Gripper-Aware Automatic Dense Packing of Irregular Objects ／ Tianhao Qin, Connor McCann, Berk Calli 他
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MicroHookACT: 単眼顕微鏡視覚による柔軟マイクロ電極フッキングのための視覚運動ポリシー
単眼顕微鏡下での柔軟マイクロ電極の自動フッキングを実現する模倣学習ベースの視覚運動ポリシーを提案し、人間の実演60回から学習して96.7%の成功率を達成した。
原題: MicroHookACT: Monocular Microscopic Vision Guided Visuomotor Policy for Flexible Microelectrode Hooking ／ Yitong Chen, Fangbo Qin, Yang Wang 他
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GPU並列モード評価による接触リッチ動作計画
接触モード列をGPUで並列評価し貪欲に拡張するCoMETを提案し、平面押し操作や双腕非把持マニピュレーションで従来手法と同等以上の性能を示した。
原題: Contact-Rich Motion Planning via GPU-Parallel Mode Evaluation ／ Jiayun Li, Georgia Chalvatzaki
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ProTracer: 固有感覚誘導によるロボットマニピュレーションの失敗診断
固有感覚信号と視覚言語モデルを組み合わせ、訓練なしでロボット操作の失敗検出・分類・説明・発生時刻特定を行うフレームワークを提案。
原題: ProTracer: Proprioception-Guided Failure Diagnosis in Robot Manipulation ／ Chang Dong, Mehdi Hosseinzadeh, King Hang Wong 他
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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
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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
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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
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