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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: 2026/9/17 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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MAGMA-GEN: 曖昧な失敗からの反事実的再実行による検証済み回復監督
長期的な操作タスクにおける曖昧な失敗を、特権コーチによる仮説と反事実的再実行で検証し、回復行動の教師データを自動生成する手法を提案。
原題: MAGMA-GEN: Validated Recovery Supervision from Ambiguous Failures via Counterfactual Re-Execution ／ Loan Bernat, Matthieu Grard, Ariane Herbulot 他
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FlipToSee: 再把持による能動的視覚探索のための確率的安定配置事前分布
単視点点雲から物体の安定配置を確率的に予測し、把持・動作計画と統合して未知物体の隠れた面を見るための再把持を実現した。
原題: FlipToSee: A Probabilistic Stable Placement Prior for Active Visual Exploration via Regrasping ／ Chang Shu, Sushil Samuel Dinesh, Shinkyu Park
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VLA事後学習による高自由度巧みなマニピュレーション
高自由度の巧みな手の操作を実現するため、時間的手動作コーデック・教師あり微調整・DAgger・実世界残差強化学習を組み合わせた4段階の事後学習パイプラインを提案し、実世界の5タスクで成功率100%を達成した。
原題: Towards High-DoF Dexterous Manipulation through VLA Post-Training ／ Junlei Zhu, Shenzhe Yao, Chaogui Huang 他
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ワークスペースモデル：顕著性駆動型監督による軽量ロボットメモリ
訓練時にVLMでタスクに必要な情報を抽出し、軽量な潜在メモリ「ワークスペーストークン」に蒸留することで、展開時にVLM推論なしで記憶を要する操作タスクを解けるようにした。
原題: Workspace Models: Lightweight Robotic Memory via Saliency-Driven Supervision ／ Nitish Dashora, Douglas Chen, Idan Shenfeld 他
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LIFD: ロボットマニピュレーションのための3D認識シーン記憶を実現するアンカード拡散モデル
単一RGB視点とリカレントメモリから3D認識のシーントークンを拡散モデルで補完し、マニピュレーションポリシーに接続するシーン記憶フレームワークを提案。LIBEROやMetaWorld、実機UR5eで高い成功率を達成した。
原題: LIFD: Anchored Diffusion for 3D-Aware Scene Memory in Robotic Manipulation ／ Wenbo Li, Yiteng Chen, Wenhao Li 他
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振って学ぶ：物理リザバーコンピューティングによる隠れた物体物理の動的問い合わせとロボットマニピュレーション
柔らかい折り紙ロボットアームを物理リザバーとして使い、物体を掴んで振動させた際の応答から、重心位置や内部状態など視覚では分からない物理特性を推定し、再把持に活用する手法を提案。
原題: Shake to Learn: Dynamic Interrogation of Hidden Object Physics for Robotic Manipulation with Physical Reservoir Computing ／ Wen Sin Lor, Jun Wang, Suyi Li
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AnyViewDex: 単眼RGB観測による視点不変な巧みなマニピュレーション
シミュレーション訓練時に多視点コントラスト学習と3D座標回帰を組み合わせることで、テスト時には未キャリブレーションの単眼RGBと固有感覚のみで視点に依存しない多指ハンド操作を実現した手法。
原題: AnyViewDex: View-Invariant Dexterous Manipulation from RGB Observations ／ Soham Patil, Om Sanjay Gunjal, Sourabh Bhosale 他
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Imagine-TAMP：部分観測下での想像誘導によるタスク・動作計画
視覚言語モデルと生成シーンモデルで未観測領域を想像し、観測と操作のどちらを優先すべきかを計画段階で比較するTAMPフレームワークを提案。
原題: Imagine-TAMP: Imagination-Guided Task and Motion Planning in Partial Observability ／ Antareep Singha, Shivaram Kumar, Yoonwoo Kim 他
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LYRIC: 言語駆動の物理ベース全身接触リッチ物体インタラクション制御
自由形式の言語指示と目標物体位置から、物理シミュレーション上のキャラクタが全身で接触を伴う物体操作を行うフローマッチング制御器を提案。プランナと行動生成器に分解し、専門家軌道の追従と強化学習の微調整で高い成功率を達成した。
原題: LYRIC: Language-Driven Physics-Based Character Control for Contact-Rich Whole-Body Object Interaction ／ Zeyu Han, Zichong Meng, Julian Tanke 他
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障害物を考慮したハーネスによる安全なロボットマニピュレーションのためのコーディングエージェント
言語モデルがロボット制御プログラムを書くコーディングエージェントは安全制約を無視しがちなため、障害物を考慮した経路計画と接触実行のハーネスを導入し、安全性を優先させる手法を提案する。
原題: Coding Agents with an Obstacle-Aware Harness for Safe Robot Manipulation ／ Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Zhen Dong 他
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TacSushi: 触覚に基づく世界行動モデリングによる器用な寿司操作
触覚と将来予測を組み込んだ世界行動ポリシーを実ロボット340成功・50失敗試行で学習し、寿司の変形・遮蔽・不確実な接触下での操作を実現した。
原題: TacSushi: Tactile-Grounded World-Action Modeling for Dexterous Sushi Manipulation ／ Haodi Hu, Kaen Kogashi, Toshiaki Koike-Akino
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接触の多いロボット書架挿入のためのハイブリッド残差強化学習
把持後の本を狭い棚に挿入する接触の多い制御問題に対し、公称タスク空間制御器と残差PPOを組み合わせ、局所補正と解放判断を学習させて成功率を大幅に改善した。
原題: Hybrid Residual Reinforcement Learning for Contact-Rich Robotic Book Insertion ／ Tianyuan Liu, Rutherford Agbeshi Patamia, Benjamin Champion 他
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把持条件付き配置のための実行を考慮した事前ランキング
把持と配置の候補を計画前にランキングし、実行可能性を予測するモデルを提案。30物体・1235シーンのデータセットで成功率を大幅に改善した。
原題: Execution-Aware Pre-Execution Ranking for Grasp-Conditioned Robotic Placement ／ Tianyuan Liu, Rutherford Agbeshi Patamia, Benjamin Champion 他
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MetaPusher: 未知物体の非把持マニピュレーションのためのメタ学習と適応計画
メタ学習したダイナミクスモデルと適応的な運動力学プランナを組み合わせ、未知物体の非把持操作をオンラインで迅速に適応しながら計画するフレームワークを提案。
原題: MetaPusher: Meta Learning and Planning for Nonprehensile Manipulation of Unseen Objects with Rapid Online Adaption ／ Donghyung Lee, Seyedali Golestaneh, Jaskrit Singh 他
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RotateIt!：オンライン適応型動的回転による高速で信頼性の高い片腕での衣類展開
片腕で衣類を持ち上げて軸回転させ、慣性で層を分離する動的な展開フレームワークを提案。オンライン適応方策で回転量と速度を調整し、準静的な手法より成功率を大幅に改善した。
原題: RotateIt! Fast and Reliable Single-Arm Garment Unfolding via Online-Adaptive Dynamic Rotation ／ Zeqing Zhang, Zuokun Xie, Ao Fang 他
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SkipVLA: 古典的プランニングによるVLAステップのスキップで高速ロボットマニピュレーション
VLAモデルと古典的動作計画を組み合わせ、自由空間の移動はプランナに任せ接触を伴う技能のみVLAに問い合わせることで、成功率を保ちつつ最大2.5倍高速化した手法。
原題: SkipVLA: Skipping VLA Steps with Classical Planning for Fast Robot Manipulation ／ Kaivalya Agrawal, Md Ashiqur Rahman, Raymond A. Yeh 他
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MaskHarness-WAM: インスタンス接地型ハーネスによる長期的ロボットマニピュレーション
外観が同じ複数物体を順番に操作する長期的タスクのため、サブタスク境界で対象マスクを再生成・検証し、高レベル計画と低レベル方策を繋ぐハーネスを提案。実機実験で有効性を示した。
原題: MaskHarness-WAM: Instance-Grounded Harnessing for Long-Horizon Robot Manipulation ／ Zitai Huang, Taiyi Su, Jian Zhu 他
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深層生成モデルによる高次元自己運動多様体の近似
冗長マニピュレータの自己運動多様体を確率的に捉え、深層生成モデルでサンプリングすることで、従来の曲線仮定を超えて高次元（4次元）の多様体を近似する手法を提案した。
原題: Approximating High Dimensional Self-Motion Manifolds via Deep Generative Models ／ Haitao Gao, Yang Song, Liao Wu
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空中把持のための事前進化とタスク整合
空中把持の軌道最適化において、最適化済み動作から軌道事前分布を学習しCEMで進化させ、実行結果を学習するCriticで評価・コスト設計することで、最適化の信頼性と把持性能を向上させた。
原題: Prior Evolution and Task Alignment for Aerial Grasping ／ Weiliang Deng, Zhengyang Dang, Yao Mu 他
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「あなたのロボットは嘘で訓練されていた」：ロボットマニピュレーションに対する衝突メッシュ汚染攻撃
シミュレータ用3Dアセットの衝突メッシュだけを改ざんし、シミュレーションでは正常に見えるが実世界で失敗や安全リスクを引き起こす初のポイズニング攻撃を提案した。
原題: "Your Robot Was Trained on a Lie": Collision Mesh Poisoning Attacks on Robotic Manipulation ／ Gengyang Xu, Dongwei Xiao, Yiteng Peng 他
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スラスタ一体型柔軟連続リンクを持つ形状適応型飛行マニピュレーションロボット
柔軟な連続リンクにスラスタを分散配置した飛行ロボットを提案し、形状適応性と大きな相互作用力を両立させて空中マニピュレーションを実現した。
原題: A Morphing Aerial Robot With Thruster-Integrated Flexible Continuum Links for Shape Adaptive Aerial Manipulation ／ Eri Sawada, Kazuki Sugihara, Ayano Miyamichi 他
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GraphPoint: 意味的実体グラフと点軌道による組合せ的ロボットマニピュレーション
言語指示に応じて物体と動作を組み合わせて汎化するため、意味的実体グラフと把持点の未来軌道予測を組み合わせた操作方策GraphPointを提案し、新ベンチマークCoManiで検証した。
原題: GraphPoint: Semantic Entity Graphs and Point Trajectories for Compositional Robot Manipulation ／ Kang Luo, Hesheng Wang
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メートル単位で行動する：精密ロボット操作のための計量的相互作用の学習
物体とシーンに対する動作の計量的な関係を明示的にモデル化し、VLAやWAMモデルの操作精度を向上させるフレームワークを提案した。
原題: Acting in Meters: Learning Metric Interactions for Precise Robotic Manipulation ／ Lijie Wang, Zheng Lu, Yiming Wang 他
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WholeBodyWAM：スケーラブルな動作事前分布を用いた全身ワールドアクションモデルの学習
人間やヒューマノイドの大規模動作データを事前学習に活用し、全身動作を予測するMotion Expertを組み込んだワールドアクションモデルを提案。実機ヒューマノイドの全身マニピュレーション性能を向上させた。
原題: WholeBodyWAM: Learning Whole-Body World Action Models with Scalable Motion Priors ／ Bowei Zhang, Qiyao Zhang, Shuanghao Bai 他
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マルチロボットのタスク・動作計画における漸近最適性
複数ロボットのタスクと動作を同時に計画する問題に対し、遷移構造を特徴づけて大域的漸近最適性の十分条件を導出し、効率的なアルゴリズムを開発した。
原題: Asymptotically Optimal Multi-Robot Task and Motion Planning ／ Thi Thuy Ngan Duong, Cheuk Tung Shadow Yiu, Rahul Shome 他
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CaSCo: 連鎖衝突を考慮したソフト衝突動作計画
物体ごとの意味的リスクと物理シミュレーションによる連鎖衝突予測を組み合わせ、ロボットが接触する物体のリスク総和を最小化する動作計画手法を提案。
原題: CaSCo: Cascade-Aware Soft-Collision Motion Planning ／ Shivaram Kumar, Gaoyuan Liu, Yoonchang Sung
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相互接続による把持：粗い物体テンプレートからのロバストな閉じ動作
粗い物体テンプレートと人間の把持タイプを用い、接触点を指定せずに柔軟な滑り接触を活用する動作計画を提案し、不確実な状況でもロバストに把持できることを示した。
原題: Grasping by interconnection: robust closing motions from coarse object templates ／ Julien Vanderheyden, Guillaume Drion, Fulvio Forni 他
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WeaveRL：知覚的強化学習のためのシーン認識型ファブリックへの再構成の織り込み
GPU加速により数千の並列シミュレーションでシーンをサーフェルとして再構成し、センサ由来の幾何情報に基づく衝突回避型強化学習を実現した。複雑な操作タスクで性能とsim-to-real転移、未知障害物への堅牢性を向上。
原題: WeaveRL: Weaving Reconstruction into Scene-Aware Fabrics for Perceptive Reinforcement Learning ／ Remo Steiner, Vikram Ramasamy, David Tingdahl 他
日本語で読む → - 論文水中マニピュレーションロボティクス
ULOHA: 水中両腕ロボット学習プラットフォーム
水中で両腕ロボットの模倣学習を行うためのテレオペ・多視点センシング・方策学習・自律実行を統合したプラットフォームを構築し、ACTやDiffusion Policy、SmolVLAを評価した。
原題: ULOHA: An Underwater Bimanual Robot System for Robot Learning ／ Masato Kobayashi, Takeru Tsunoori
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力と仕事を考慮したロボットマニピュレーションのためのエネルギー正則化模倣学習
関節トルクと角変位から仕事量を推定する微分可能な予測器を学習し、事前学習済みマニピュレーションポリシーの微調整に正則化として組み込むことで、成功率を維持しつつ物理的に無駄な動作を削減した。
原題: Energy-Regularized Imitation Learning for Force- and Work-Aware Robotic Manipulation ／ Toshiki Otani, Hiromu Taketsugu, Norimichi Ukita
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