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最新論文: 2026/9/22 ／ 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 →- 論文動的マニピュレーションロボティクス
MotionForge：動的物体の長期的操作のためのデータ生成パイプラインと大規模ベンチマーク
動的環境でのロボット操作を評価するため、11種類の運動パターンを含む40タスクと長期タスク17件を備えた大規模シミュレーションベンチマークとデータ生成パイプラインを提案し、ドメインシフト下での汎用ポリシーの限界を明らかにした。
原題: MotionForge: A Data Generation Pipeline and Large-Scale Benchmark for Long-Horizon Manipulation of Dynamic Objects with Domain Shifts ／ Mohan Liu, Dengchen Mei, Haotian Xian 他
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双方向LSTM学習とモデル予測パス積分制御による可変形線状物体の操作
ケーブルのような可変形線状物体の操作に向けて、双方向LSTMで動力学モデルを学習し、MPPI制御で操作する手法を提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
原題: Manipulation of Deformable Linear Objects Using Model Predictive Path Integral Control with Bidirectional Long Short-Term Memory Learning ／ Lukas Zeh, Johannes Meiwaldt, Zexu Zhou 他
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MultiPush: 車型ロボットチームによる押し操作での物体再配置学習
複数の車型ロボットが協調して物体を押し、制約空間内で効率的に再配置する強化学習フレームワークを提案。タスク割当とスケジューリングを同時最適化し、実機でも検証した。
原題: MultiPush: Learning to Rearrange with Teams of Car-Like Pushers ／ Jeeho Ahn, Christoforos Mavrogiannis
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複数把持点における非無視可能な物理応答を伴う線形変形物体の安定性保証付きマニピュレーション
ホースや配管など動力学を無視できない線形変形物体を複数点で把持し、形状調整問題として閉ループ制御する手法を提案。動的モデルとSE(3)への拡張、非線形フィードバックによる安定性保証を導出し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Manipulation with Stability Guarantees: Linear Deformable Objects with Non-negligible Physical Response Grasped at Multiple Location ／ Daniel Feliu-Talegon, Cosimo Della Santina
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エンドタスク成功を超えて：ロボティクスにおける視覚経験検索の監査手法
ロボットが過去の経験を再利用する際の選択ルールを、全経験を全シーンで実行して監査する手法を提案し、視覚類似度による選択が特定経験に偏りライブラリ品質に依存することを示した。
原題: Beyond End-Task Success: How to Audit Visual Experience Retrieval in Robotics ／ Eshika Pathak, Leela Krishna
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相対接触速度制御による手指機構で巧みな道具操作を実現
人間の道具操作に着想を得て、手指と道具を統合した「ハンド・オブジェクト機構」を定義し、相対接触速度と接触力の制約に基づく運動計画・接触推定フレームワークを開発。5種類のロボットハンドで道具の把持から操作までの一連の動作を実現した。
原題: Relative Contact Velocity-Controlled Hand-Object Mechanism for Dexterous Tool Manipulation ／ Sunyu Wang, Jean Oh, Nancy S. Pollard
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不完全データを活用した高精度ロボットマニピュレーション
低精度なタスク固有データと高精度なタスク不一致データをフローマッチングのノイズレベルに応じて使い分け、高精度マニピュレーションのVLAモデルを効率的に訓練する手法を提案。
原題: Imperfection for Precision: Upcycling Imperfect Data for High-Precision Robotic Manipulation ／ Hao Wei, Yang Liu, Chao Tang 他
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PAKT: 強化学習のための物理的整合性を備えたキネステティック教示
人間がロボットを直接動かして教示する際に、ロボットや方策が物理的に再現できない軌道を防ぐアドミッタンス制御ベースの枠組みを提案し、低頻度のRL行動を高頻度トルク指令に変換する制御スタックを構築した。
原題: PAKT: Physically-Aligned Kinesthetic Teaching for Reinforcement Learning ／ Lars Johannsmeier, Yashraj Narang
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RoboMP-DINOv2: フィルタではなくプロンプトでロバストなロボットマニピュレーション
マスクを視覚フィルタではなく空間プロンプトとして扱うDINOv2ベースの全シーン視覚エンコーダを提案し、外観変化や clutter 下での操作成功率を向上させた。
原題: RoboMP-DINOv2: Prompts, Not Filters for Robust Robot Manipulation ／ Han Qi, Heng Yang
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SafeLoop: 視覚言語行動マニピュレーションのためのリスク認識ロールバック
VLAモデルのパラメータを変えずに外部ラッパーとして危険予測とロールバック復帰を追加し、衝突や物体落下を約70%削減しつつタスク成功率を維持する手法を提案。
原題: SafeLoop: Risk-Aware Rollback for Vision-Language-Action Manipulation ／ Zeyu Lou, Tianran Zhang, Xinquan Yue 他
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地図認識型視覚運動ポリシーによる移動マニピュレーション
テレオペ実演から地図を構築し、ベース姿勢を明示的に予測・追従させることで移動マニピュレーションの成功率を高める枠組みMAVPを提案。
原題: MAVP: Map-Aware Visuomotor Policies for Mobile Manipulation ／ Jinhe Tang, Ruixiao Dai, Weiming Zhi
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Zephyron：太陽光支援移動マニピュレータの統合設計と解析的評価によるマルチモーダル環境偵察と分散視覚推論
太陽光パネルを搭載した4輪ローバーとフロントマニピュレータの設計を提案し、エネルギー消費やセンサ統合の制約を解析的に評価した。
原題: Zephyron: Integrated Design and Analytical Evaluation of a Solar-Assisted Mobile Manipulator for Multimodal Environmental Reconnaissance and Distributed Visual Inference ／ Sabik Bin Sultan, Shafi Bin Sultan, Safwan Sadad
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ローカルコーディングエージェントによるマニピュレーションスキルの汎化
ローカルのオープンウェイトVLMがコーディングエージェントとしてロボットアームを制御し、追加の学習やプログラミングなしで新しいタスクに一度で汎化できるかを検証した。
原題: Generalizing Manipulation Skills with a Local Coding Agent ／ Raman Talwar, Elias Nijs, Andreas Verleysen 他
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DynaForge: 動的マニピュレーションのデモ生成のための計画誘導型残差学習
低周波の大域計画と高周波の物体中心逆運動学を組み合わせ、残差方策で接触時の動的相互作用を補正することで、動的物体操作の高品質なデモンストレーションを生成するフレームワーク。
原題: DynaForge: Planning-Guided Residual Learning for Dynamic Manipulation Demonstration Generation ／ Yiyang Jin, Yu Zheng, Xiao He 他
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AeRSoM: 接触の多い作業のための空中剛軟一体型マニピュレータ
空中プラットフォームに剛体と軟体を組み合わせたマニピュレータを搭載し、可変剛性制御と複合制御で接触作業の安定性と精度を両立させた。
原題: AeRSoM: An Aerial Rigid-Soft Integrated Manipulator for Contact-Rich Manipulation ／ Jiacheng Liang, Hang Zhong, Yaonan Wang 他
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直交ハンド：全直動指による把持内マニピュレーション
直動運動のみで動く指と2つの独立グリッパを組み合わせた7自由度エンドエフェクタを提案し、ネジやピボット構造を持つ物体の操作を実現した。
原題: The Cartesian Hand: In-Hand Manipulation with All-Linear Fingers ／ Boxi Xia, Bokuan Li, Ryan Shin 他
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JAMB：両手操作のための動作と運動の同時拡散
両手の動作と将来の3D点追跡を共有Transformer内で同時にノイズ除去し、相互に情報を活用して両手操作の精度と汎化性能を高める拡散ポリシーを提案。
原題: JAMB: Joint Action-Motion Diffusion for Bimanual Manipulation ／ Chuyang Xiao, Peilin Meng, David Held
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TACIT: 巧みな操作における空間的注意のための触覚接触スーパービジョン
テレオペレーションの触覚接触データを用いて空間的注意を教師なしで学習し、視触覚拡散ポリシーに組み込むことで、物体配置やペグ挿入タスクの成功率を大幅に向上させた。
原題: TACIT: Tactile Contact Supervision for Spatial Attention in Dexterous Manipulation ／ Yanhou Lai, Fucai Zhu, Ruiqiang Wang 他
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双腕モバイルマニピュレーションのための自動ラベリング
同期した運動信号を位相に分割し、視覚言語推論で意味づけを行うことで、双腕モバイルマニピュレーションのサブタスクに自動でラベルを付与するパイプラインを提案し、実タスクで有効性を検証した。
原題: Automatic Labelling for Bimanual Mobile Manipulation ／ Yupu Lu, Jia Pan
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物体中心条件付けによる視覚運動フローマッチング
シーンを物体ごとの意味特徴と空間手がかりに分離し、フローマッチング方策の条件付けに用いることで、視覚的妨害や位置ずれに頑健なマニピュレーションを実現した。
原題: Object-Centric Conditioning for Visuomotor Flow Matching ／ Jijie Li, Xu Yang, Junhong Zou 他
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HOTICE: 混雑環境における全身ヒューマノイド物体搬送
混雑環境で物体を運ぶため、ロボットと荷物の衝突回避を統合したポテンシャル場と、上下半身を分離しつつ全身協調を保つ二重エージェント強化学習、専門家から一般化への蒸留を組み合わせた全身ロコマニピュレーション学習フレームワーク。
原題: HOTICE: Whole-Body Humanoid Object Transportation in Cluttered Environments ／ Toan Nguyen, Weiduo Yuan, Siheng Zhao 他
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環境に手をついて力を出す：ヒューマノイドの力強い操作のためのタスク条件付きブレーシング
ヒューマノイドが片手で環境に手をついて支え、もう片方の手で力強い操作を行う「支え手戦略」を提案し、Unitree G1で最大60Nの接触力を実現した。
原題: Brace Yourself: Task-Conditioned Environmental Bracing for Forceful Humanoid Manipulation ／ Zongyuan Zhang, Christopher Lehnert, Will N. Browne 他
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接触アンカリング再ターゲティングと残差方策学習による人間実演からの器用なロボットマニピュレーション
人間の動作キャプチャから接触構造を抽出し、物理的に整合する軌道へ変換してロボットハンドの器用な操作方策を学習する3段階パイプラインを提案した。
原題: Dexterous Robot Manipulation from Human Demonstrations via Contact-Anchored Retargeting and Residual Policy Learning ／ Zihao Yang, Chengyuan Liu, Yu Zhou 他
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適応的重み付き制御バリア関数による冗長ロボットの安全制御
冗長ロボットの安全制約を満たしつつ、負荷の偏りによる追従誤差を低減する重み付き制御バリア関数を提案し、適応的重み付けで性能を向上させた。
原題: Safety Control of a Hyper-redundant Robot via Adaptive Weighted Control Barrier Functions ／ Zijian Cai, Kiwan Wong, Wenci Xin 他
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画像から直接6自由度軌道計画を行うSE(3)ニューラルポテンシャル場
RGB画像からSE(3)のニューラルポテンシャル場を学習し、3D再構成なしで衝突のない6自由度把持軌道を計画する手法を提案。ナビゲーション関数による教師信号で局所解を回避し、実機で高い把持成功率を達成した。
原題: SE(3) Neural Potential Fields for 6-DoF Trajectory Planning Directly from Images Without Explicit 3D Reconstruction ／ Jeffrey Eiyike, Masoud Ataei, Elvis Gyaase 他
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動的遷移下の空中マニピュレータのための切替適応制御フレームワーク
空中マニピュレータの動的遷移に対応するため、車体とマニピュレータの結合や状態依存不確かさを事前知識なしに扱う切替適応制御を提案し、安定性を保証する切替信号を設計した。
原題: A Switched Adaptive Control Framework for Aerial Manipulators Under Dynamic Transitions ／ Rishabh Dev Yadav, Saksham Gupta, Amitabh Sharma 他
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GraspTune: 触覚駆動による把持実行の微調整で堅牢な把持を実現
視覚的な把持提案を触覚フィードバックで実行段階で修正し、安定した把持成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案。
原題: GraspTune: Tactile-Driven Execution Refinement for Robust Grasping ／ Juntao Li, Xingke Xia, Sichao Liu 他
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モジュール設計と三点インターフェースによる操舵可能で反応的な把持
物体形状から把持候補点を選び、モデルベース制御で接近、最後は強化学習方策が指関節情報のみで把持を安定化するモジュール型把持フレームワークを提案。
原題: Steerable and Reactive Grasping Through Modular Design with a Three-Point Interface ／ Andrew Nguyen, Yonghyeon Lee, Sangbae Kim
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反力トルクフィードバックによるバルブ操作の軸ずれ補正
グリッパとバルブの接触で生じる反力トルクを利用し、軸ずれを補正する安定な制御則を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
原題: Robotic Valve Turning: Axial Misalignment Correction Using Reaction Torque Feedback ／ Amit Kumar, Sri Harsha Turlapati, Gautami Golani 他
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InsertAnything: シミュレーションから現実への汎化可能な接触リッチ精密挿入
シミュレーションのみで強化学習を行い、実世界のデモや微調整なしに、様々な形状・クリアランスの穴への精密挿入を実現するフレームワークを提案。
原題: InsertAnything: Generalizable Contact-Rich Precision Insertion from Simulation to Reality ／ Zhenghua Ma, Xinpan Meng, Zeyu Liu 他
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