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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: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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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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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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VILAS: ソフト把持を備えたVLA統合型低コストロボット操作アーキテクチャ
低コストでモジュール式のロボット操作プラットフォームVILASを提案し、VLAポリシーの学習と展開を可能にした。キリガミ構造のソフトグリッパーで壊れやすい物体を安全に把持し、3つのVLAモデルを実機で評価した。
原題: VILAS: A VLA-Integrated Low-cost Architecture with Soft Grasping for Robotic Manipulation ／ Zijian An, Hadi Khezam, Bill Cai 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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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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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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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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SID: 分布への滑り込みによるロバストな少数デモ操作
少数のデモンストレーションから物体中心の運動場を学習し、システムをデモ分布へ滑り込ませて外れ値実行を防ぐことで、ポーズや視点の変化に対してロバストな操作を実現するフレームワークを提案。
原題: SID: Sliding into Distribution for Robust Few-Demonstration Manipulation ／ Yicheng Ma, Wei Yu, Zhian Su 他
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協調マニピュレータのタスク能力向上アルゴリズム
物体の把持点に力を加えることで生じる余分なモーメントを利用し、個々のマニピュレータと協調グループ全体のタスク能力を向上させる手法を提案し、シミュレーションで5.86%の能力向上を確認した。
原題: Task Capability Improvement Algorithm for Collaborative Manipulators ／ Keshab Patra, Arpita Sinha, Anirban Guha
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HELM: 長期的記憶を強化した視覚言語行動操作のためのハーネス
長期的な操作タスクで失敗するVLAモデルに対し、エピソード記憶、状態検証器、ハーネス制御を組み合わせたモデル非依存のフレームワークHELMを提案し、成功率を大幅に向上させた。
原題: HELM: Harness-Enhanced Long-horizon Memory for Vision-Language-Action Manipulation ／ Zijian Zeng, Fei Ding, Huiming Yang 他
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言語指示による把持のための実行状態監視を備えた物理エージェントループ
言語指示による把持操作を、実行状態を監視しながら再試行やユーザー確認を行う物理エージェントループとして再構成し、ロバスト性と解釈可能性を向上させた。
原題: A Physical Agentic Loop for Language-Guided Grasping with Execution-State Monitoring ／ Wenze Wang, Mehdi Hosseinzadeh, Feras Dayoub
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いつ見て、いつ感じるかを学ぶ：接触を考慮した操作のための適応的視覚・トルク融合
接触を伴う操作タスクで、非接触時は視覚のみを使い、接触時のみ力覚情報を適応的に活用する融合戦略を提案し、拡散ベースの操作ポリシーで既存手法より成功率を14%向上させた。
原題: Learning When to See and When to Feel: Adaptive Vision-Torque Fusion for Contact-Aware Manipulation ／ Jiuzhou Lei, Chang Liu, Yu She 他
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FastGrasp: 移動マニピュレータによる高速器用把持のための学習ベース全身制御手法
移動ロボットの高速把持を実現するため、物体点群から把持候補を生成し、移動ベース・アーム・ハンドを協調制御する学習ベースのフレームワークを提案。触覚フィードバックで衝撃や物体のばらつきに適応し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。
原題: FastGrasp: Learning-based Whole-body Control method for Fast Dexterous Grasping with Mobile Manipulators ／ Heng Tao, Yiming Zhong, Zemin Yang 他
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VistaBot: 時空間認識ビュー合成による視点ロバストなロボット操作
カメラ視点の変化にロバストなロボット操作を実現するため、幾何モデルとビデオ拡散モデルを統合したフレームワークVistaBotを提案。テスト時のカメラ校正不要で、シミュレーションと実世界で性能を検証した。
原題: VistaBot: View-Robust Robot Manipulation via Spatiotemporal-Aware View Synthesis ／ Songen Gu, Yuhang Zheng, Weize Li 他
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ゲート付きメモリポリシー：文脈内記憶と適応
ロボット操作タスクの記憶要件に応じて、履歴を選択的に記憶・想起する視覚運動ポリシーを提案。メモリゲートと軽量クロスアテンションにより、非マルコフ的タスクで性能を向上させた。
原題: Gated Memory Policy: In-Context Memorization and Adaptation ／ Yihuai Gao, Jeff Jinyun Liu, Shuang Li 他
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腱駆動型空中連続体マニピュレータのAI対応画像ベースハイブリッド視覚/力制御
腱駆動型空中連続体マニピュレータに対し、画像特徴誤差を安定化しつつ環境との物理的相互作用を自律的に行う、カスケード型ハイブリッド視覚/力制御フレームワークを提案した。
原題: AI-Enabled Image-Based Hybrid Vision/Force Control of Tendon-Driven Aerial Continuum Manipulators ／ Shayan Sepahvand, Farrokh Janabi-Sharifi, Farhad Aghili
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AssemLM: ロボット組立のための空間推論マルチモーダル大規模言語モデル
組立マニュアル、点群、テキスト指示を統合し、6D組立姿勢を予測する空間推論マルチモーダル大規模言語モデルを提案。専用の点群エンコーダと大規模ベンチマークAssemBenchを導入し、実ロボット評価で最先端性能を達成した。
原題: AssemLM: A Spatial Reasoning Multimodal Large Language Model for Robotic Assembly ／ Zhi Jing, Jinbin Qiao, Ouyang Lu 他
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連続移動マニピュレーションの効率性と信頼性の調和
人間のように連続した移動マニピュレーションタスクを効率的かつ信頼性高く実行するための統合フレームワークを提案した。信頼性を考慮した軌道プランナーと位相依存の切替制御を組み合わせ、不確実性下での実世界評価で有効性を示した。
原題: Synergizing Efficiency and Reliability for Continuous Mobile Manipulation ／ Chengkai Wu, Ruilin Wang, Yixin Zeng 他
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長期的操作のためのアドバンテージ報酬モデリング
長期的なロボット操作タスクにおいて、スパースな報酬の代わりに相対的なアドバンテージを推定する報酬モデリング手法を提案し、タオル折りタスクで高い成功率を達成した。
原題: ARM: Advantage Reward Modeling for Long-Horizon Manipulation ／ Yiming Mao, Zixi Yu, Weixin Mao 他
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液体を扱うロボットの緊急停止
液体入り開放容器を運ぶロボットの緊急停止を、最適制御とモデル予測制御で実現し、こぼさずに素早く停止させる手法を提案した。
原題: Emergency Stopping for Liquid-manipulating Robots ／ Samuli Hynninen, Ville Kyrki
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QDTraj：関節物体ロボット操作のための多様な軌道プリミティブの探索
本論文では、関節物体の操作タスクにおいて、Quality-Diversityアルゴリズムを用いて多様で高性能な軌道プリミティブを自動生成する手法QDTrajを提案し、シミュレーションと実世界で検証した。
原題: QDTraj: Exploration of Diverse Trajectory Primitives for Articulated Objects Robotic Manipulation ／ Mathilde Kappel, Mahdi Khoramshahi, Louis Annabi 他
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平行反平行四辺形腱駆動手首によるハンカチ回しタスクの周期定常制御
柔軟物体であるハンカチを高速で回転させる周期運動を実現するため、専用設計の腱駆動手首と階層制御、粒子バネモデルを組み合わせ、約99%の展開率と低い追従誤差を達成した。
原題: Periodic Steady-State Control of a Handkerchief-Spinning Task Using a Parallel Anti-Parallelogram Tendon-driven Wrist ／ Lei Liu, Haonan Zhang, Huahang Xu 他
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Pickalo: 低コスト産業用ビンピッキングのための6D姿勢推定の活用
低コストハードウェアのみで構成された6D姿勢ベースのビンピッキングパイプラインを提案し、複数視点のRGB-Dカメラと合成データ学習モデルを用いて、高精度かつ高速なピッキングを実現した。
原題: Pickalo: Leveraging 6D Pose Estimation for Low-Cost Industrial Bin Picking ／ Alessandro Tarsi, Matteo Mastrogiuseppe, Saverio Taliani 他
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トレース条件付きVLA計画による長期的操作
長期的な操作タスクを、タスク管理VLMが現在の観察から残りの計画を予測し、視覚的トレースを実行VLAに提供することで、短期的なVLA実行を長期的な指示追従に拡張するフレームワークを提案。
原題: Long-Horizon Manipulation via Trace-Conditioned VLA Planning ／ Isabella Liu, An-Chieh Cheng, Rui Yan 他
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準最適コントローラを用いたオフライン強化学習による全身移動マニピュレーション
準最適な全身コントローラで収集したデータをオフライン強化学習で改善し、移動マニピュレーションのポリシーを学習する手法を提案。シミュレーションで優れた性能を示し、実機にも直接転送可能。
原題: Whole-Body Mobile Manipulation using Offline Reinforcement Learning on Sub-optimal Controllers ／ Snehal Jauhri, Vignesh Prasad, Georgia Chalvatzaki
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KernelSOSによる接触を伴う操作のためのグローバルサンプリングベース軌道最適化
接触を伴う操作の軌道最適化において、グローバル探索と局所最適化を統合したフレームワークGlobal-MPPIを提案し、高次元・長時間のタスクで既存手法より高速な収束と低コストを達成した。
原題: Global Sampling-Based Trajectory Optimization for Contact-Rich Manipulation via KernelSOS ／ Zhongqi Wei, Frederike Dümbgen
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RichMap: 高精度・高効率・柔軟性を両立するリッチなロボット操作タスクのための到達可能マップ
本論文は、ロボット操作タスクのための高精度な到達可能マップ表現RichMapを提案し、精度・効率・柔軟性のバランスを実現する。理論的な被覆保証と非同期パイプラインにより、高い予測精度と高速なクエリを達成し、クロスエンボディメントでのポリシー転送改善を示す。
原題: RichMap: A Reachability Map Balancing Precision, Efficiency, and Flexibility for Rich Robot Manipulation Tasks ／ Yupu Lu, Yuxiang Ma, Jia Pan
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