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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: 2026/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文自動運転画像認識2026/6/1

  TerraTransfer: 専門家のデモなしで学ぶエンドツーエンド運転ポリシー

  ベクトル化シミュレータでの自己対戦により運転ポリシーを事前学習し、視覚バックボーンとの潜在空間を整列させることで、専門家デモなしでエンドツーエンド運転を実現する手法を提案。

  原題: TerraTransfer: Learning End-to-End Driving Policies Without Expert Demonstrations ／ Zikang Xiong, Weixin Li, Zhouchonghao Wu 他

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• 論文自動運転/LLMロボティクス2026/6/1

  高速道路の車線変更における大規模言語モデル支援型パーソナライズ運転フレームワーク

  大規模言語モデルを用いて、自然言語の運転好みを実行可能な運転パラメータに変換し、高速道路の車線変更を個別化するフレームワークを提案した。

  原題: A Large-Language-Model Supported Personalized Driving Framework for Lane Change in Highway Scenarios ／ Dong Bi, Yongqi Zhao, Paul Kovacevic 他

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• 論文位置推定ロボティクス2026/6/1

  BIM-Loc: BIM統合型の不一致認識LiDAR屋内位置推定

  設計段階のBIM（建物情報モデル）を直接利用し、特徴が乏しい屋内環境でも高精度・高ロバストな位置推定を実現する手法を提案。実環境とBIMの不一致もオンラインで検出する。

  原題: BIM-Loc: BIM-Integrated Discrepancy-Aware LiDAR-based Indoor Localization ／ Yinqiang Zhang, Liang Lu, Yipeng Pan 他

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• 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス2026/6/1

  オンラインおよび実世界研究で検証された、読み取りやすく直感的なマルチモーダルロボット状態・意図伝達

  移動型非人型ロボットの状態と意図を伝えるための、LEDベースの単一モーダル戦略と、視線・ジェスチャ・音声を用いた高表現マルチモーダル戦略を比較し、オンラインと実世界の両方で評価した。

  原題: Legible and Intuitive Multi-modal Robot State and Intent Communication Validated in Online and Real-world Studies ／ Tim Schreiter, Jens V. Rüppel, Andrey Rudenko 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  スプライン方策：ロボット方策の構造化表現

  ロボット操作の模倣学習において、固定解像度のアクションチャンクの代わりにスプラインパラメータを予測する構造化表現を提案し、連続軌跡の生成や制御への応用を可能にした。

  原題: Spline Policy: A Structured Representation for Robot Policies ／ Mengze Tian, Yiming Li, Sichao Liu 他

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• 論文模倣学習/操作ロボティクス2026/6/1

  CORE: 行動ラベルなし視覚デモからロボット操作の共通結果規則性を抽出する手法

  ロボット操作の模倣学習において、高コストなロボットデモの代わりに、人間の動画などの行動ラベルなし視覚デモを活用するため、タスク成功時の終端状態の共通規則性を学習し、それを視覚的な目標プロトタイプとしてポリシーに組み込むCOREを提案した。

  原題: CORE: Common Outcome Regularities from Action-Free Visual Demonstrations for Robot Manipulation ／ Juyi Sheng, Mingxin Tan, Jincheng Li 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  MirrorDuo: 鏡像デモペアによる反射整合的な視覚運動学習

  鏡像関係にあるデモペアを自動生成し、データ数を実質2倍にする手法を提案。既存の模倣学習パイプラインに適用可能で、少ないデモで作業空間の鏡像側へのスキル転移を実現する。

  原題: MirrorDuo: Reflection-Consistent Visuomotor Learning from Mirrored Demonstration Pairs ／ Zheyu Zhuang, Ruiyu Wang, Giovanni Luca Marchetti 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  複雑環境におけるBI-APF-RRTとアフィン変換に基づくマルチUAV編隊の協調障害物回避と適応形状変形制御

  複雑な障害物環境でマルチUAV編隊が柔軟に回避しつつ編隊を維持するため、BI-APF-RRTで経路計画し、アフィン変換で編隊形状を適応変形させる手法を提案した。

  原題: Multi-UAV Formation Cooperative Obstacle Avoidance and Adaptive Shape Deformation Control in Complex Environments Based on BI-APF-RRT and Affine Transformation ／ Yiliang Wu, Weican Chen, Yendo Hu

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  MyGO-Splat: RGBのみを用いたガウシアンSLAMのための多目的閉ループ幾何フィードバック

  RGBのみの単眼SLAMにおけるスケール曖昧性と幾何学的自己補正の欠如に対し、3Dガウシアンスプラッティングを利用してマップから深度と法線をラスタライズし、カメラポーズ最適化を能動的に監督する閉ループフレームワークを提案。スケール適応アライメントにより単眼深度推定を統合し、RGB-D法に匹敵する性能を実現した。

  原題: MyGO-Splat: Multi-Objective Closed-Loop Geometric Feedback for RGB-Only Gaussian SLAM ／ Fan Zhu, Ziyu Chen, Zhenjun Zhao 他

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  線形モデル化のための効果的変換を用いたロボットSLAMの改良

  EKF-SLAMの発散問題を解決するため、コンパスを用いた変換で非線形モデルを線形化し、標準カルマンフィルタを適用するLMKF SLAMを提案。精度・収束性・計算量で既存手法を上回ることを示した。

  原題: Improvement of Robot's Simultaneous Localization and Mapping Using an Effective Transformation to Achieve Linear Model ／ Seyed Farzad Bahreinian, Maziar Palhang, Mohammad Reza Taban 他

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• 論文世界モデル/事前学習ロボティクス2026/6/1

  行動から世界モデリングへの転移可能なダイナミクス事前学習

  ロボット操作データを用いて行動条件付きの世界モデルを事前学習し、そのダイナミクス事前知識をシミュレータとポリシー学習の両方に転移させる手法を提案した。

  原題: Learning Transferable Dynamics Priors from Action to World Modeling ／ Ze Huang, Jiahui Zhang, Hairuo Liu 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  サンプリングに基づく協調情報を活用した多目的マルチロボット強化学習

  複数の競合する目的を同時に最適化しつつ協調行動を維持するための、分散型の多目的強化学習フレームワークCIMORLを提案。訓練時に特権情報を用いるサンプリングベースの変種を導入し、実機ドローン実験で有効性を検証した。

  原題: Sampling-Based Coordination-Informed Multi-Objective Multi-Robot Reinforcement Learning ／ Antonio Marino, Esteban Restrepo, Soon-jo Chung 他

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• 論文VLA/安全性評価ロボティクス2026/6/1

  ForesightSafety-VLA: 視覚・言語・行動モデルのための統合診断安全ベンチマーク

  VLAモデルの安全性を評価するための診断ベンチマークを提案し、物理的相互作用・指示・視覚の3側面から13カテゴリの安全分類を定義して、シーン構造・言語コマンド・視覚観察の変動下でプロセスレベルのリスクを測定する。

  原題: ForesightSafety-VLA: A Unified Diagnostic Safety Benchmark for Vision-Language-Action Models ／ Mingyang Lyu, Yinqian Sun, Yiyang Jia 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2026/6/1

  CoDex: デモなしで学ぶ構成的手先機能操作

  視覚言語モデルと強化学習を組み合わせ、デモなしでスプレーボトルやグルーガンなどの内部機構を持つ物体を操作する戦略を自律的に発見するフレームワークを提案。

  原題: CoDex: Learning Compositional Dexterous Functional Manipulation without Demonstrations ／ Bowen Jiang, William Painter Reger, Roberto Martin-Martin

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• 論文全身制御ロボティクス2026/6/1

  AnyBody: 任意キーポイント指示による全身ヒューマノイドの自由制御

  任意の身体キーポイントのサブセットを指示として全身ヒューマノイドを制御する統一的なコントローラを提案し、大規模なモーション追跡や下流タスクの学習を実現した。

  原題: AnyBody: Free-Form Whole-Body Humanoid Control from Arbitrary Keypoint Guidance ／ Shuning Li, Sikai Li, Jiachen Li 他

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• 論文ヒューマノイド制御ロボティクス2026/6/1

  FADA: ダイナミクス整合による少数ショット領域適応を用いたヒューマノイド制御

  ヒューマノイド制御における領域間のダイナミクス不整合に対処するため、プランナーと逆動力学モデルを分離し、少数の実機データでIDMのみを微調整するフレームワークを提案した。

  原題: FADA: Few-Shot Domain Adaptation via Dynamics Alignment for Humanoid Control ／ Angchen Xie, Nikhil Sobanbabu, Ishayu Shikhare 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  展開可能なソーシャルロボットナビゲーションのための視覚言語モデル：意味推論と低レベル制御の橋渡し

  本論文は、ソーシャルロボットナビゲーションにおける視覚言語モデルの活用を概観し、高レベルの意味推論と低レベルの制御を統合するための構造化されたロードマップを提案している。

  原題: Vision-Language Models for Deployable Social Robot Navigation: Bridging Semantic Reasoning and Low-Level Control ／ Runji Cai, Toshihiko Yamasaki, Ling Xiao

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• 論文センサフュージョン制御2026/6/1

  多数のMEMS IMUを用いた陸上ナビゲーションのためのロバスト拡張カルマンフィルタ

  多数の低コストMEMS慣性センサを配列し、異常値除去とバイアス追跡を行う前処理フレームワークRISAFを導入して、拡張カルマンフィルタの精度とロバスト性を向上させた。

  原題: Robust Extended Kalman Filter for Land Navigation Using Massive Array of MEMS IMUs ／ Omer Hanani, Alon Kipnis

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• 論文拡散ポリシー/自己改善機械学習2026/6/1

  ReGuide: テスト時ガイダンスから自己改善型拡散ポリシーへ

  拡散ポリシーの共変量シフト問題に対し、テスト時にガイダンスで生成した修正軌道を再利用してポリシーを自己改善するフレームワークを提案した。

  原題: ReGuide: From Test-Time Guidance to Self-Improving Diffusion Policies ／ Tzu-Hsiang Lin, Srinivas Shakkottai, Dileep Kalathil 他

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• 論文巧みな操作ロボティクス2026/6/1

  把持から巧みな操作へ：巧みな操作のための大規模把持事前学習

  大規模な巧みな把持データセットを利用して低レベル制御器を事前学習し、関節式ツール使用などの機能的な巧みな操作タスクで性能を向上させる手法を提案した。

  原題: From Grasps to Dexterity: Large-Scale Grasp Pretraining for Dexterous Manipulation ／ Ying Yuan, Xinyu Liu, Sriram Krishna 他

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• 論文UAV/エネルギー最適化ロボティクス2026/6/1

  仮想チューブ内でのエネルギー最適空間反復学習

  UAVの飛行エネルギーを最小化するため、モデル不要で計算コストの低いオンライン反復学習フレームワークを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。

  原題: Energy-Optimal Spatial Iterative Learning within a Virtual Tube ／ Chen Min, Shuli Lv, Pengda Mao 他

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• 論文制御理論/機械学習ロボティクス2026/6/1

  安定化学習：制御理論と機械学習を橋渡しするパラダイム転換

  本論文は、制御理論と機械学習を統合する新しいパラダイム「安定化学習」を提案し、安定性を主目的とした統一的な数学的枠組みを構築して、多様な問題への適用可能性を示している。

  原題: Stabilization Learning: A Paradigm Transition Bridging Control Theory and Machine Learning ／ Quan Quan

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• 論文自動運転/敵対的攻撃ロボティクス2026/6/1

  軌道を外す：生成型エンドツーエンド運転プランナーのスコアリングヘッドを安全違反の敵対的摂動で乗っ取る

  生成型自動運転プランナーが共通して持つスコアリングヘッドの脆弱性を突く敵対的攻撃フレームワーク「Derail」を提案し、安全な軌道選択を危険な候補に反転させられることを示した。

  原題: Off the Rails: Hijacking the Scoring Head in Generative End-to-End Driving Planners with Safety-Violating Adversarial Perturbations ／ Halima Bouzidi, Mboutidem Ekemini Mkpong, Haoyu Liu 他

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• 論文強化学習ロボティクス2026/6/1

  意味的強化学習による汎用ロボットポリシーの適応

  汎用ロボットポリシーを強化学習で適応させる際、アクション空間ではなく言語プロンプト空間を最適化する手法を提案し、複雑な長期的タスクを解決できることを示した。

  原題: Adapting Generalist Robot Policies with Semantic Reinforcement Learning ／ Jagdeep Singh Bhatia, Andrew Wagenmaker, William Chen 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  拡散モデルに基づくUAV群の4D軌道予測と分散制御

  UAV群の安全で効率的な運用のため、粗密な軌道予測と不確実性を考慮した分散非線形モデル予測制御を統合したフレームワークを提案し、軌道追従誤差を10-15%削減した。

  原題: Diffusion-based 4D Trajectory Prediction and Distributed Control for UAV Swarms ／ Tianshun Li, Hongliang Lu, Haoang Li 他

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• 論文HRI/LLMロボティクス2026/6/1

  LLMによるマルチモーダル入力（音声・ジェスチャ・音楽）からの対話的ロボット行動合成

  大規模言語モデルを用いて、音声・ジェスチャ・音楽のリズムなどの多様な人間の入力からロボットの行動系列を合成するフレームワークを提案した。

  原題: LLM-Powered Interactive Robotic Action Synthesis from Multimodal Speech, Gestures, and Music ／ Snehasis Banerjee, Ranjan Dasgupta

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• 論文設計自動化ロボティクス2026/6/1

  RocketSmith: 高出力ロケットのエージェント型積層造形

  大規模言語モデルを用いてロケット設計のDFAMプロセスを自動化し、実際に飛行試験まで行ったシステムの論文。

  原題: RocketSmith: Agentic Additive Manufacturing of High-Powered Rockets ／ Peter Pak, Jesse Barkley, Rumi Loghmani 他

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• 論文制御ポリシーロボティクス2026/6/1

  ELASTIC: 生成制御ポリシーのテスト時計算を適応的にスケールする効率的学習

  ロボット制御の生成ポリシー（拡散ポリシーやVLAモデル）において、状態に応じて推論時の計算量（逐次ステップ数と並列サンプル数）を強化学習で適応的に割り当てる手法を提案し、シミュレーションと実機で性能と効率を両立した。

  原題: ELASTIC: Efficiently Learning to Adaptively Scale Test-Time Compute for Generative Control Policies ／ Andrew Zou Li, Gokul Swamy, Yonatan Bisk 他

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• 論文ネットワーク化制御制御2026/6/1

  平均年齢だけでは不十分：ネットワーク化LQR制御のための分布を考慮したスケジューリング

  ネットワーク化制御システムにおいて、平均情報年齢（AoI）の最小化が必ずしも最適ではないことを示し、スケジューリング間隔の分布全体が制御性能に影響することを理論的・実証的に明らかにした論文。

  原題: When Mean Age Is Not Enough: Distribution-Aware Scheduling for Networked LQR Control ／ Abdullah Y. Etcibasi, C. Emre Koksal, Eylem Ekici

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• 論文触覚ロボティクス2026/6/1

  UniTac: クロスセンサ触覚理解と生成のための統一マルチモーダルモデル

  触覚の理解と生成を統合する初の統一マルチモーダルモデルUniTacを提案し、物体特性の記述とセンサ識別のタスク、および再構成と整列の二段階学習により、複数センサにわたる現実的な触覚信号の生成を実現した。

  原題: UniTac: A Unified Multimodal Model for Cross-Sensor Tactile Understanding and Generation ／ Jiahang Tu, Fengyu Yang, Chenyang Ma 他

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