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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: 2025/6/1 ／ 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 →- 論文触覚ロボティクス
遠隔操作ロボットシステムにおける触覚フィードバックを用いたユーザ認証
遠隔操作ロボットでの人間とロボットのインタラクション中に得られる触覚フィードバックからユーザ固有の行動特徴を抽出し、トランスフォーマーモデルで時系列解析することで、なりすましやリプレイ攻撃に強い認証手法を提案した。15人の参加者による7タスクの力覚データセットで90%以上の精度を達成した。
原題: Haptic-Based User Authentication for Tele-robotic System ／ Rongyu Yu, Kan Chen, Zeyu Deng 他
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TensorTouch：巧みな操作のための高解像度応力テンソルと変形の触覚センサキャリブレーション
有限要素解析と深層学習を統合し、光学式触覚センサから応力テンソル・変形場・力分布をピクセル単位で抽出するキャリブレーション手法を提案。
原題: TensorTouch: Calibration of Tactile Sensors for High Resolution Stress Tensor and Deformation for Dexterous Manipulation ／ Won Kyung Do, Matthew Strong, Aiden Swann 他
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動的VR歩行者環境における触覚フィードバックが回避行動と視覚探索に与える影響
VR群衆シミュレーションで触覚フィードバックが歩行者の衝突回避行動や視覚探索にどう影響するかをユーザー研究で調査し、触覚が衝突への感度を高めることを示した。
原題: Effect of Haptic Feedback on Avoidance Behavior and Visual Exploration in Dynamic VR Pedestrian Environment ／ Kyosuke Ishibashi, Atsushi Saito, Zin Y. Tun 他
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力触覚を感じろ：人間の接触から学ぶ力制御マニピュレーション
触覚グローブと視覚から人間の力加減を学習し、触覚センサ付きロボットアームで力に敏感なマニピュレーションを実現するシステムを提案。
原題: Feel the Force: Contact-Driven Learning from Humans ／ Ademi Adeniji, Zhuoran Chen, Vincent Liu 他
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UniTac-NV: 非視覚型触覚センサのための統合触覚表現
視覚ベース以外の触覚センサ間でデータを統合するエンコーダ・デコーダ型フレームワークを提案し、XelaとContactileのセンサ間で潜在空間を共有して接触形状推定を再学習なしで転移できることを示した。
原題: UniTac-NV: A Unified Tactile Representation For Non-Vision-Based Tactile Sensors ／ Jian Hou, Xin Zhou, Qihan Yang 他
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FORTE: 繊細な操作のための柔軟指上の触覚力・滑りセンシング
3Dプリント製フィンレイグリッパの内部空気チャネルを使い、低遅延で把持力と滑りを検出する触覚システムを開発。ラズベリーやポテトチップスなど壊れやすい物体を92%の成功率で把持できる。
原題: FORTE: Tactile Force and Slip Sensing on Compliant Fingers for Delicate Manipulation ／ Siqi Shang, Mingyo Seo, Yuke Zhu 他
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視覚触覚センサを用いたコンプライアンス検出の進展：新規モデル
GelSightのRGB触覚画像と追加情報を用い、LRCNとTransformerで物体のコンプライアンスを高精度に推定する2モデルを提案し、ベースラインを大幅に上回る性能を示した。
原題: Advances in Compliance Detection: Novel Models Using Vision-Based Tactile Sensors ／ Ziteng Li, Malte Kuhlmann, Ilana Nisky 他
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ViTaSCOPE: 視触覚の暗黙表現による把持物体姿勢と外部接触位置の推定
視覚と高解像度触覚を融合し、物体をSDF、触覚をニューラルせん断場として表現することで、把持中の物体姿勢と外部接触位置を同時に推定する手法を提案。シミュレーションで学習し実機へゼロショット転移できる。
原題: ViTaSCOPE: Visuo-tactile Implicit Representation for In-hand Pose and Extrinsic Contact Estimation ／ Jayjun Lee, Nima Fazeli
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FreeTacMan: 接触の多いマニピュレーションのためのロボット不要な視触覚データ収集システム
人間の指に装着できる視触覚センサ付きグリッパと光学トラッキングで、ロボットなしに接触の多い操作の実演データを収集するシステムを提案し、大規模データセットを公開した。
原題: FreeTacMan: Robot-free Visuo-Tactile Data Collection System for Contact-rich Manipulation ／ Longyan Wu, Checheng Yu, Jieji Ren 他
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赤外・可視画像を用いた3D視触覚再構成によるロボットの微細触覚知覚
人間の指先のような曲面視触覚センサを実現するため、プリズムと近赤外カメラで撮像系を拡張し、フォトメトリックステレオと境界制約付き法線積分を組み合わせて高精度な3D触覚形状再構成を可能にした。
原題: 3D Vision-tactile Reconstruction from Infrared and Visible Images for Robotic Fine-grained Tactile Perception ／ Yuankai Lin, Xiaofan Lu, Jiahui Chen 他
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触覚MNIST：能動的触覚知覚のベンチマーク
能動的触覚知覚タスク（位置推定・分類・体積推定）のためのオープンソースベンチマークと、合成・実世界の触覚データセットを提案した論文。
原題: Tactile MNIST: Benchmarking Active Tactile Perception ／ Tim Schneider, Guillaume Duret, Cristiana de Farias 他
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ソフト電気インピーダンストモグラフィと事前学習Transformerによる効率的な触覚知覚
シミュレーションでの自己教師あり事前学習と実データでの微調整を組み合わせ、少ない注釈データで高精度なEIT触覚再構成を実現するPTETを提案した。
原題: Efficient Tactile Perception with Soft Electrical Impedance Tomography and Pre-trained Transformer ／ Huazhi Dong, Ronald B. Liu, Sihao Teng 他
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eFlesh: カットセル微細構造を用いた高カスタマイズ可能な磁気触覚センサ
低コストで自作可能な磁気触覚センサeFleshを提案し、接触位置・力の高精度推定と滑り検出、視触覚制御によるマニピュレーション性能向上を実現した。
原題: eFlesh: Highly customizable Magnetic Touch Sensing using Cut-Cell Microstructures ／ Venkatesh Pattabiraman, Zizhou Huang, Daniele Panozzo 他
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GelFusion: 視覚制約下でのロボットマニピュレーションを視触覚融合で強化
高解像度GelSightセンサの視触覚フィードバックを視覚主導のクロスアテンションで融合し、接触の多いタスクの模倣学習成功率を向上させるフレームワーク。
原題: GelFusion: Enhancing Robotic Manipulation under Visual Constraints via Visuotactile Fusion ／ Shulong Jiang, Shiqi Zhao, Yuxuan Fan 他
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連続体ロボットの形状センシングに向けた積層造形可能な伸縮性ひずみセンサの作製と特性評価
直接インク書き込みで高粘度のガリウム-インジウム共晶インクを用いて伸縮性ひずみセンサを作製し、連続体ロボットの形状センシングへの応用可能性を示した。
原題: Fabrication and Characterization of Additively Manufactured Stretchable Strain Sensors Towards the Shape Sensing of Continuum Robots ／ Daniel C. Moyer, Wenpeng Wang, Logan S. Karschner 他
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CLTP: 3D接触形状理解のための言語-触覚対照事前学習
触覚3D点群と自然言語を対応付ける事前学習フレームワークを提案し、接触位置・形状・力などの接触状態を言語で理解できるようにした。
原題: CLTP: Contrastive Language-Tactile Pre-training for 3D Contact Geometry Understanding ／ Wenxuan Ma, Xiaoge Cao, Yixiang Zhang 他
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HapticVLM：視覚言語モデルによる触覚テクスチャ認識と知的ハプティックインタラクション
物体の素材を画像から認識し、環境温度も推定して、振動と熱で触感を再現するマルチモーダル触覚フィードバックシステムを提案した論文。
原題: HapticVLM: VLM-Driven Texture Recognition Aimed at Intelligent Haptic Interaction ／ Muhammad Haris Khan, Miguel Altamirano Cabrera, Dmitrii Iarchuk 他
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柔軟な人間型ハンドにおける能動的探索時の神経形態学的固有感覚信号を用いた物体分類
柔軟な人間型ロボットハンドに柔軟固有感覚センサを統合し、生体筋紡錘モデルで符号化した神経形態学的信号をハイブリッドスパイキングニューラルネットワークで分類することで、能動的探索中の物体認識を高精度に行う手法を提案した。
原題: Object Classification Utilizing Neuromorphic Proprioceptive Signals in Active Exploration: Validated on a Soft Anthropomorphic Hand ／ Fengyi Wang, Xiangyu Fu, Nitish Thakor 他
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静的・動的圧力を同時検知するトライボエレクトリック圧力センサ
疎水性ePTFEと導電性スポンジを組み合わせたトライボエレクトリック界面で、静的圧力と動的衝撃をDC/AC信号分離により同時に検知し、ロボットアーム制御やサイン言語通信を実現した研究。
原題: Intrinsic static/dynamic triboelectric pressure sensor for continuous and event-triggered control ／ Kequan Xia, Song Yang, Jianguo Lu 他
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ViTaPEs: マルチモーダルトランスフォーマーにおけるクロスモーダルアラインメントのための視触覚位置エンコーディング
視覚と触覚のペア入力からタスク非依存の視触覚表現を学習するトランスフォーマーアーキテクチャViTaPEsを提案し、二段階の位置エンコーディング注入によりクロスモーダルな空間推論を強化、複数の実世界データセットで認識タスクの性能向上とゼロショット汎化を実証した。
原題: ViTaPEs: Visuotactile Position Encodings for Cross-Modal Alignment in Multimodal Transformers ／ Fotios Lygerakis, Ozan Özdenizci, Elmar Rückert
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CLAMP：オープンソースデバイスによる大規模実世界触覚データのクラウドソーシングとマルチモーダルロボット知覚
低コストの触覚センサ付き把持具を一般家庭に配布して大規模な実世界マルチモーダル触覚データセットを構築し、それを用いて物体の材質や柔軟性を推定する視触覚認識モデルを学習した。
原題: CLAMP: Crowdsourcing a LArge-scale in-the-wild haptic dataset with an open-source device for Multimodal robot Perception ／ Pranav N. Thakkar, Shubhangi Sinha, Karan Baijal 他
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巧みなロボットハンドの触覚スキン向け自己教師あり知覚
磁気触覚スキンを持つロボットハンド全体の触覚と運動履歴から自己教師あり学習で汎用表現を獲得し、状態推定や方策学習の性能を大幅に向上させた。
原題: Self-supervised perception for tactile skin covered dexterous hands ／ Akash Sharma, Carolina Higuera, Chaithanya Krishna Bodduluri 他
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人間活動認識の比較研究：モーション、触覚、マルチモーダルアプローチ
視覚ベースの触覚センサとIMUグローブを用いて15種類の活動を分類し、触覚・モーション・マルチモーダルの3手法を比較した。マルチモーダルが単一モダリティより優れ、協働ロボットのHAR向上に有効と示した。
原題: A Comparative Study of Human Activity Recognition: Motion, Tactile, and multi-modal Approaches ／ Valerio Belcamino, Nhat Minh Dinh Le, Quan Khanh Luu 他
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観測不確実性下での適応的把握のための触覚ベース強化学習
建設現場などで物体の状態が正確に観測できない状況に対応するため、触覚シミュレータとPPO強化学習を組み合わせ、触覚フィードバックに基づいて把持姿勢を動的に調整する手法を提案した。
原題: Tactile-based Reinforcement Learning for Adaptive Grasping under Observation Uncertainties ／ Xiao Hu, Yang Ye
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MagicGripper: 接触の多いロボットマニピュレーションのためのマルチモーダルセンサ統合グリッパ
柔らかいエラストマーに3次元多層グリッドを埋め込んだ小型触覚センサmini-MagicTacを開発し、近接覚・視覚センシングも統合したグリッパMagicGripperを提案。遠隔操作組立、接触ベース位置合わせ、自律把持の3タスクで有効性を実証した。
原題: MagicGripper: A Multimodal Sensor-Integrated Gripper for Contact-Rich Robotic Manipulation ／ Wen Fan, Haoran Li, Dandan Zhang
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音響圧力による静電吸着力のモニタリング
静電吸着パッドを非接触でマイクにより音響圧力を計測し、吸着物体の質量や接触面積、駆動電圧に応じた力の変化を推定する低コストな手法を提案した。
原題: Monitoring Electrostatic Adhesion Forces via Acoustic Pressure ／ Huacen Wang, Jiarui Zou, Zeju Zheng 他
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触覚再構成と分類のための最適化格子構造フレキシブルEITセンサ
格子構造と導電層厚を3次元シミュレーションで最適化したフレキシブルEIT触覚センサを提案し、高精度な触覚再構成と12種類の刺激分類を実現した。
原題: Optimized Lattice-Structured Flexible EIT Sensor for Tactile Reconstruction and Classification ／ Huazhi Dong, Sihao Teng, Xu Han 他
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連続体ロボットの接触推定に向けたモーダル空間定式化と不確かさの影響
連続体ロボットの動力学をモーダル空間で表現し、一般化運動量オブザーバによる接触力推定と接触レンチ同定の最適化手法を提案、モデル誤差の影響も検証した。
原題: A Modal-Space Formulation for Momentum Observer Contact Estimation and Effects of Uncertainty for Continuum Robots ／ Garrison L. H. Johnston, Neel Shihora, Nabil Simaan
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視覚触覚センシングによる果実の硬さ定量評価と把持への応用
視覚ベースの触覚センサで果実に一度触れるだけで硬さを非破壊推定し、把持力をリアルタイム調整して損傷を防ぐ枠組みを提案した。
原題: Quantitative Hardness Assessment with Vision-based Tactile Sensing for Fruit Classification and Grasping ／ Zhongyuan Liao, Yipai Du, Jianghua Duan 他
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視覚触覚センサによる硬さ分類のための能動サンプリングの検討
視覚触覚センサを用いた物体の硬さ分類において、不確実性に基づく能動サンプリングがランダムサンプリングより高精度・高安定であることを示し、人間の平均精度48%を上回る88.78%を達成した。
原題: Investigating Active Sampling for Hardness Classification with Vision-Based Tactile Sensors ／ Junyi Chen, Alap Kshirsagar, Frederik Heller 他
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