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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: 2026/11/5 / arXivを3時間ごとに自動収集
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RoboARCade:エージェント型ロボット制御のベンチマーク
マルチモーダルエージェントをロボットポリシーとして直接使う「エージェント型ロボット制御」のための、長期的マニピュレーションタスクのベンチマークを提案し、主要エージェントの性能差や失敗要因を分析した。
原題: RoboARCade: Benchmarking Agentic Robot Control / Satvik Sharma, Hengyuan Hu, Mihika Kamat 他
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家庭用サービスロボットCHARMIE向けヒューマノイドアームの開発
オープンソースの3Dプリント製ロボットアームを製作し、カメラと機械学習による手指姿勢推定を用いた遠隔操作と、DH法による順運動学の2方式で制御できるようにした。
原題: Development of Anthropomorphic Arm for collaborative and Home Service Robot CHARMIE / Hafiz Adil, Tiago Ribeiro, Antonio Ribeiro 他
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Semantics-to-Contact:接触の多い操作のための段階的フレームワーク
視覚言語モデルでタスク領域を粗く特定し、その領域内で力覚フィードバックを用いた残差強化学習により微細な接触動作を学習する2段階手法を提案し、視覚的・位置的変動に頑健な実世界接触操作を実現した。
原題: Semantics-to-Contact: A Stagewise Framework for Robust Contact-Rich Manipulation / Guanren Qiao, Ruixiang Ouyang, Sheng Xu 他
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低コストGPUで実現する接触豊富なロボット操作の閉ループ評価
サーバーレスGPUを8並列で使い約3.5ドル・38分で200回の接触豊富な操作評価を再現可能に実施し、疎データでのアクションチャンキングが失敗する負の結果を報告した。
原題: Closed-Loop Physics-Based Manipulation Evaluation at a Commodity Price: What 4.4 L4 GPU hours at $3.50 Buys You / Rohun Kshirsagar, Diana Rypkema
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渦吸着グリッパによる柔軟物把持時の渦誘起トルク:形状と空気圧パラメータの影響
渦式グリッパで柔軟物を把持する際に生じる回転トルクを、供給圧力・ノズル径・表面形状・曲率の影響として実験的に定量化し、ガウス過程回帰で予測できることを示した研究。
原題: Vortex-Induced Torque in Grasping Soft Objects: Influence of Geometry and Pneumatic Parameters / Roman Mykhailyshyn, Tomohiro Motoda, Ivan Virgala 他
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先読みグラフ探索による多経由点IK選択
複数の経由点姿勢列に対し、将来の経由点を小さく先読みしてIK候補を層状グラフで接続・ランク付けし、自己衝突を学習モデルで除外して最短時間の軌道を選ぶオンライン手法FWIKを提案。
原題: FWIK: Multi-Waypoint IK Selection via Lookahead Graph Search / Jinglan Cao, Guohui Zhong, Chengwei Zhang
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変形するボトル操作のためのEMG参照を用いた適応型ハイブリッド力・視覚制御
筋電位から得た把持力参照と視覚・力覚フィードバックを状況に応じて統合する適応型制御器を提案し、変形するスクイーズボトルからの液体分注精度を純粋な力制御より向上させた。
原題: Adaptive Hybrid Force-Vision Control with EMG-Derived References for Deformable Bottle Manipulation / Jeffrey Lee, Geoffrey Hanks, Evangeline Bouganim 他
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長期モバイルマニピュレーションにおける環境・プロセス記憶ベンチマーク
観測できなくなった情報を履歴から活用する記憶依存の意思決定を評価するため、9タスクからなるモバイルマニピュレーション用ベンチマークRoboCasa-Memを提案し、階層型記憶拡張ポリシーHMAPを構築した。
原題: Robocasa-Mem: Benchmarking Environment and Process Memory in Long-Horizon Mobile Manipulation / Sihang Chen, Chen Ye, Wei Chen 他
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実行失敗を継承可能な能力へ変える複合的物理RSI
ロボット操作ポリシーが失敗から段階的に自己改善する枠組みを提案し、失敗箇所の特定・修正経験の選別・既存技能の保持により世代を重ねて能力を複利的に向上させる。
原題: Compounding Physical RSI: Turning Execution Failure into Inherited Capability / Yixuan Yang, Qiang Chen, Run Shao 他
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人間の物体中心動作事前分布から学ぶロボット巧みな操作
人間の物体操作データセットから将来の手と物体の状態を予測し、その予測を汎用報酬として強化学習に用いることで、多様な物体の巧みな操作を実現した論文。
原題: Learning Object-Centric Motion Priors from Human for Robotic Dexterous Manipulation / Zhengdong Hong, Guofeng Zhang
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長期的タスク進展と局所ダイナミクスを分離する世界行動モデル
ロボット操作のための世界行動モデルにおいて、長期的なタスクの進展と短期的な局所視覚ダイナミクスを二つのストリームに分離し、統合アーキテクチャで行動生成を改善した研究。
原題: HiLo-WAM: Decoupling Long-Horizon Task Evolution and Local Dynamics in World Action Models / Xingyu Wang, Yanjiang Guo, Zhijing Ding 他
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視覚適応型物体再配置プランナーVARP
専門家デモから視覚状態表現を学習し、非単調な物体再配置をオンラインで適応的に計画する手法を提案。外乱時も再計画なしで高い成功率を達成。
原題: VARP: A Visual Adaptive Rearrangement Planner for Non-Monotone Object Rearrangement Planning / Hanwen Ren, Meng Zheng, Zhongpai Gao 他
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人間の作業性能に基づいて設計された人型ロボットアーム「RAIPAL」
人間の上肢の作業計測値から力・速度・耐久性の目標を導き、20kgのペイロードと20.6m/sの先端速度を実現した人型マニピュレータを開発した。
原題: RAIPAL: A Powerful and Agile Humanoid Arm for Human Tasks / Donggeon Kim, Hyungho Chris Choi, Donghyuk Choi 他
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スペクトルルーティング拡散ポリシーによるマルチタスクロボットマニピュレーション
凍結VGGTエンコーダで識別性の高い視覚条件を作り、SVD分解とスペクトルルーティングでタスク間の干渉を抑える拡散ポリシーを提案し、マルチタスク操作の成功率を向上させた。
原題: Spectrally Routed Diffusion Policy for Multi-Task Robotic Manipulation / Mingcong Li, Yihan Zhou, Jiayu Qu 他
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All-For-One:視覚基盤モデルを高速・省メモリな視覚運動ポリシーへ蒸留
複数の視覚基盤モデルを訓練時のみの特権情報として使い、意味表現を軽量なRGBのみの学生ポリシーに蒸留することで、高速かつ省メモリなロボットマニピュレーションを実現した。
原題: All-For-One: Distilling Visual Foundation Models to a Fast, Memory-Efficient Visuomotor Policy / Byungkun Lee, Minho Park, Hojoon Lee 他
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手と物体の配置転送を学習する器用な把持操作フレームワークDexHOT
手の関節角度と物体姿勢を合わせた「手-物体配置」間の転送を学習し、合成データのみで長期的な器用操作を実現する手法を提案。実機で61.5%の転送成功率を達成。
原題: DexHOT: Learning Hand-Object Configuration Transfer for Dexterous Manipulation / Zhewei Gui, Anthony Bolton, Jiyao Zhang 他
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MPMガイド付き3Dガウシアンシミュレーションによる物理拡散ポリシー
3Dガウシアンスプラッティングと微分可能なMPMシミュレーションを組み合わせて物体の材料特性を推定し、それを材料認識型MoE拡散ポリシーに統合することで、多様な物体への適応的なマニピュレーションを実現した研究。
原題: Physical Diffusion Policy via MPM-Guided 3D Gaussian Simulation / Can Wang, Qiyuan Qiao, Lei Liu 他
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姿勢に頑健な腱駆動ロボットハンドのアクチュエーション協調設計
腱の経路・モーメントアーム・キャプスタン寸法を姿勢依存の力要件と帯域制約の下で同時最適化し、人間サイズの指で力と速度を両立させる設計フレームワークを提案した。
原題: PACT: Pose-Robust Actuation Co-Design for Tendon-Driven Robotic Hands / Prashant Kumar, Rachael Granberry, Taylor Niehues 他
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回転ベース多腕宇宙マニピュレータによるタンブリング物体の把持と安定化
宇宙マニピュレータのベースを能動的に動かしてタンブリング物体をベースに対して静止させ、衝突のない把持を実現する誘導・制御手法を提案した論文。把持前は同期制御で重心と瞬間回転中心を一致させ、把持後はハミルトン力学と最適制御で燃料・時間・エネルギーを最小化しつつ安定化する。
原題: Grasping and Stabilizing Tumbling Objects with Rotating-Base Multi-Arm Space Manipulators / Farhad Aghili
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DexArena:長期的器用マニピュレーションのための統合ベンチマーク
両手器用操作の長期的タスクを体系的に評価するため、10の長期タスクと30の段階タスクからなるベンチマークを構築し、既存手法の課題を明らかにした。
原題: DexArena: A Unified Benchmark for Long-Horizon Dexterous Manipulation / Haonan Ping, Jianshu Hu, Yimin Wang 他
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TAMPAgent:移動マニピュレーションのためのエージェント型信念空間プランニング
LVLMエージェントの推論とTAMPの制約充足を統合し、部分観測下で移動マニピュレーションを計画・実行するフレームワークを提案した。
原題: TAMPAgent: Agentic Belief-Space Planning for Mobile Manipulation / Utkarsh A. Mishra, Alperen Degirmenci, Yongxin Chen 他
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画像編集から物理検証済みの目標姿勢を生成するロボット操作フレームワーク
編集画像から物体間の初期相対姿勢を推定し、VLMが生成した制約と検証プログラムを用いて物理シミュレータ上で候補姿勢を評価・選別することで、メッシュや物理パラメータなしに6自由度の目標姿勢を生成する手法を提案した。
原題: VerifLM: Physically Verified Image-Edit-Guided Goal Pose Generation for Robotic Manipulation / Xuanyou Chen, Jinyu Chen, Glen Chou
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FEIJOA: モバイルマニピュレーションのためのタスク駆動型グラウンディングと実行
言語モデルエージェントがテスト時に指示をグラウンディングし、身体性を考慮した実行検証でロボットの移動操作タスクを遂行する手法を提案。実機Spotで50試行中35タスクを完了した。
原題: FEIJOA: Task-Driven Grounding and Execution for Mobile Manipulation / Aditya Agarwal, William Shen, Sahit Chintalapudi 他
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Pixel: 汎用モバイルマニピュレーション学習のための協調設計フルスタックロボットシステム
低コスト車輪型ヒューマノイド、遠隔操作と人間データ収集、全身制御、方策学習を一体設計し、言語条件付き視覚運動制御と長期タスク実行を実現したフルスタックシステムを提案。
原題: Pixel: A Co-Designed Full-Stack Robot System for Learning General-Purpose Mobile Manipulation / Tony Tao, Jason Jingzhou Liu, Ruslan Salakhutdinov 他
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人工ポテンシャル場報酬で実現するサイズ頑健な障害物回避
障害物の位置・大きさが観測できない把持タスクで、人工ポテンシャル場を報酬に加えることで安全マージンを獲得し、障害物サイズが変化しても高い成功率を維持できることを示した。
原題: Positive Safety Margins from Artificial Potential Field Reward Augmentation for Size-Robust Obstacle Avoidance under Partial Observability / Ziyi Hao
日本語で読む → - 論文非接触マニピュレーションロボティクス
非接触エアフロー操作のための強化学習フレームワーク
Isaac Labにエアフローによる力覚モデルを拡張し、接触押しとエアフローを組み合わせた操作方策を強化学習で訓練、実機でゼロショット展開を実現した。
原題: BeyondContact: A Reinforcement Learning Framework for Airflow-Based Non-Contact Manipulation / Peiyu Yang, Mohamad S. Moudallal, Antonio Langella 他
日本語で読む → - 論文視触覚マニピュレーションロボティクス
触覚ダイナミクス予測を補助タスクに用いた視触覚拡散ポリシー
2視点カメラと2本指の触覚画像の履歴を入力とする拡散ポリシーを提案し、触覚画像の変化を予測する補助タスクで学習を強化。MuJoCoの組立タスクで視覚のみのベースラインを16.3ポイント上回る成功率59.0%を達成した。
原題: Visuo-tactile Diffusion Policy for Robotic Manipulation with Auxiliary Tactile Dynamics Prediction / Kaihong Ouyang, Zihao Su, Chengxuan Zheng 他
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AIRoA-0:手持ちデータから学ぶ長期的・高精度・汎用ロボットマニピュレーション
ロボットを使わず手持ちグリッパで記録した1.6万時間超のデモから両手マニピュレーションを学習し、未知環境で78%の成功率を達成したシステム。
原題: AIRoA-0: Long-Horizon, Precise, Cross-Embodiment Manipulation from Handheld Data / Yueh-Hua Wu, Kei Ota, Hanlong Li 他
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PointPilot:物体中心の3D点フロー予測による統合ロボットマニピュレーション
タスク関連物体のみを3D点フローで表現し、サブタスク計画・物体グラウンディング・点フロー予測をend-to-endで学習する操作フレームワーク。単一ポリシーで未見の embodiment にもゼロショット展開できる。
原題: PointPilot: Unified Robotic Manipulation via Object-Centric 3D Point Flow Prediction / Yihan Fang, Yuxin Tian, Ruixiang Wang 他
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力覚を考慮した潜在ダイナミクスモデルによる接触の多いマニピュレーション
将来の力覚・オプティカルフローを特権情報として教師ネットワークから蒸留し、現在の観測のみで接触ダイナミクスを推論して行動生成を導く力覚対応の潜在ダイナミクスモデルを提案した論文。
原題: ForceLDM: A Force-aware Latent Dynamics Model for Contact-Rich Manipulation / Peiyuan Tang, Yao Li, Xiaodong Zhang 他
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