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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: 2026/4/1 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
いつ見て、いつ感じるかを学ぶ：接触を考慮した操作のための適応的視覚・トルク融合
接触を伴う操作タスクで、非接触時は視覚のみを使い、接触時のみ力覚情報を適応的に活用する融合戦略を提案し、拡散ベースの操作ポリシーで既存手法より成功率を14%向上させた。
原題: Learning When to See and When to Feel: Adaptive Vision-Torque Fusion for Contact-Aware Manipulation ／ Jiuzhou Lei, Chang Liu, Yu She 他
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VistaBot: 時空間認識ビュー合成による視点ロバストなロボット操作
カメラ視点の変化にロバストなロボット操作を実現するため、幾何モデルとビデオ拡散モデルを統合したフレームワークVistaBotを提案。テスト時のカメラ校正不要で、シミュレーションと実世界で性能を検証した。
原題: VistaBot: View-Robust Robot Manipulation via Spatiotemporal-Aware View Synthesis ／ Songen Gu, Yuhang Zheng, Weize Li 他
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OmniUMI：人間に合わせたマルチモーダルインタラクションによる物理的基盤を持つロボット学習
UMI型インターフェースに触覚・把持力・外力などの物理的接触信号を統合し、拡散ポリシーで学習するシステムを提案。力に敏感な操作タスクで有効性を示した。
原題: OmniUMI: Towards Physically Grounded Robot Learning via Human-Aligned Multimodal Interaction ／ Shaqi Luo, Yuanyuan Li, Youhao Hu 他
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連続移動マニピュレーションの効率性と信頼性の調和
人間のように連続した移動マニピュレーションタスクを効率的かつ信頼性高く実行するための統合フレームワークを提案した。信頼性を考慮した軌道プランナーと位相依存の切替制御を組み合わせ、不確実性下での実世界評価で有効性を示した。
原題: Synergizing Efficiency and Reliability for Continuous Mobile Manipulation ／ Chengkai Wu, Ruilin Wang, Yixin Zeng 他
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AnySlot: ゼロショットのスロット配置のための目標条件付き視覚言語行動ポリシー
言語指示による精密な物体配置を実現するため、言語を視覚的な目標マーカーに変換し、目標条件付きVLAポリシーで実行する階層的フレームワークを提案。また、スロット配置の評価用ベンチマークSlotBenchも導入。
原題: AnySlot: Goal-Conditioned Vision-Language-Action Policies for Zero-Shot Slot-Level Placement ／ Zhaofeng Hu, Sifan Zhou, Qinbo Zhang 他
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DreamControl-v2: 訓練可能な誘導拡散事前分布による、より簡潔でスケーラブルな自律人型スキル
人型ロボットの操作スキル学習を改善するため、ロボットの動作空間で直接訓練する誘導拡散モデルを導入し、多様なデータを統合して自動化とスケーラビリティを向上させた。
原題: DreamControl-v2: Simpler and Scalable Autonomous Humanoid Skills via Trainable Guided Diffusion Priors ／ Sudarshan Harithas, Sangkyung Kwak, Pushkal Katara 他
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ゲート付きメモリポリシー：文脈内記憶と適応
ロボット操作タスクの記憶要件に応じて、履歴を選択的に記憶・想起する視覚運動ポリシーを提案。メモリゲートと軽量クロスアテンションにより、非マルコフ的タスクで性能を向上させた。
原題: Gated Memory Policy: In-Context Memorization and Adaptation ／ Yihuai Gao, Jeff Jinyun Liu, Shuang Li 他
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π、しかし飛ばす：VLAモデルの空中マニピュレーションへの物理誘導転移
固定ベースのマニピュレータ向けに事前学習されたVLAモデルを空中プラットフォームへ転移させる際の「ダイナミクスギャップ」を、推論時のペイロード認識ガイダンスと合成データ生成で橋渡しし、空中ピックアンドプレースの成功率を向上させた。
原題: $\pi$, But Make It Fly: Physics-Guided Transfer of VLA Models to Aerial Manipulation ／ Johnathan Tucker, Denis Liu, Aiden Swann 他
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球面調和関数による効率的なハイブリッドSE(3)等変ビジュモータフローポリシー：ロボット操作への応用
球面調和表現を用いてSO(3)等変性を保証しつつ、点群と画像のハイブリッド視覚モダリティを動的に融合する特徴強調モジュールを導入し、高速サンプリングと安定した等変学習を両立するE3Flowを提案した。シミュレーションと実機で有効性を検証し、成功率と推論速度の向上を実証した。
原題: Efficient Hybrid SE(3)-Equivariant Visuomotor Flow Policy via Spherical Harmonics for Robot Manipulation ／ Qinglun Zhang, Shen Cheng, Tian Dan 他
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ATG-MoE: 混合エキスパートを用いた自己回帰軌道生成による組立スキル学習
RGB-D観測、自然言語指示、ロボットの自己受容感覚を入力とし、混合エキスパートアーキテクチャを用いた自己回帰軌道生成により、単一モデルで複数の組立スキルを学習する手法を提案した。
原題: ATG-MoE: Autoregressive trajectory generation with mixture-of-experts for assembly skill learning ／ Weihang Huang, Chaoran Zhang, Xiaoxin Deng 他
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RoboLight: 線形合成可能な照明を備えたロボットマニピュレーション用データセット
照明条件を体系的に変化させた実世界のロボット操作データセットを構築し、光の線形性を利用してHDR画像空間で補間することで合成データを大量生成した研究。
原題: RoboLight: A Dataset with Linearly Composable Illumination for Robotic Manipulation ／ Shutong Jin, Jin Yang, Muhammad Zahid 他
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DexHiL：巧みな操作のための視覚-言語-行動モデル事後学習における人間参加型フレームワーク
腕と多指ハンドの協調操作を可能にする人間参加型フレームワークを提案し、実行中の人間による修正を活用した事後学習で成功率を平均25%向上させた。
原題: DexHiL: A Human-in-the-Loop Framework for Vision-Language-Action Model Post-Training in Dexterous Manipulation ／ Yifan Han, Zhongxi Chen, Yuxuan Zhao 他
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接触接地型方策：生成的接触接地による巧みな視触覚方策
多点接触の未来状態と触覚フィードバックを拡散モデルで予測し、接触整合マッピングでコンプライアンス制御器の目標状態に変換する視触覚方策を提案。
原題: Contact-Grounded Policy: Dexterous Visuotactile Policy with Generative Contact Grounding ／ Zhengtong Xu, Yeping Wang, Ben Abbatematteo 他
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ヒューマノイドロボットのための多指力覚制御
触覚センサから推定した力情報を用いて、胴体・腕・手首・指の動きを適応させ、物体との安定接触を維持する多指力覚制御手法を提案。
原題: Multifingered force-aware control for humanoid robots ／ Pasquale Marra, Gabriele M. Caddeo, Ugo Pattacini 他
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輸送から操作へ：磁気浮上を磁気ロボティクスへ変革する
磁気浮上システムを利用した低コスト6自由度パラレルキネマティクスプラットフォーム「6D-Platform MagBot」を提案し、サブミリ精度の位置決めと自動着脱による自律的なピックアップ/ドロップオフを実証した。
原題: From Transportation to Manipulation: Transforming Magnetic Levitation to Magnetic Robotics ／ Lara Bergmann, Noah Greis, Klaus Neumann
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CaP-X: 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のベンチマークと改善フレームワーク
コードを方策として使うエージェントを体系的に評価する環境CaP-GymとベンチマークCaP-Benchを構築し、テスト時計算の拡張で人間レベルの信頼性を達成する手法を提案した。
原題: CaP-X: A Framework for Benchmarking and Improving Coding Agents for Robot Manipulation ／ Letian Fu, Justin Yu, Karim El-Refai 他
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視点汎化を超えて：多視点デモがもたらすものとロボット操作のためのその合成方法
多視点デモデータがロボット操作の性能と汎化に与える影響を体系的に分析し、単眼入力から新視点ビデオを合成する自己教師ありフレームワークRoboNVSを提案した。
原題: Beyond Viewpoint Generalization: What Multi-View Demonstrations Offer and How to Synthesize Them for Robot Manipulation? ／ Boyang Cai, Qiwei Liang, Jiawei Li 他
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UMI-Underwater: 水中テレオペレーションなしで水中マニピュレーションを学習する
自己教師ありデータ収集と陸上デモからの知識転移により、水中ロボットの把持を学習するシステムを提案。
原題: UMI-Underwater: Learning Underwater Manipulation without Underwater Teleoperation ／ Hao Li, Long Yin Chung, Jack Goler 他
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R3DP: 実時間3D認識ポリシーによる身体的操作
大規模3D視覚モデルの強力な事前知識を、非同期の高速・低速協調モジュールと軽量な時間特徴予測ネットワークで統合し、実時間性能を保ちながら操作ポリシーの成功率を向上させる手法を提案した。
原題: R3DP: Real-Time 3D-Aware Policy for Embodied Manipulation ／ Yuhao Zhang, Wanxi Dong, Yue Shi 他
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LLMによるオントロジーと類似性に基づく計画を用いた汎用的なタスク指向物体把持
視覚認識の意味的特徴に頼らず、LLMで構築したオブジェクト・部品・タスクのオントロジーと点群の幾何解析、既知物体の類似性マッチングにより、多様な物体・タスクに汎化するタスク指向把持を実現した。
原題: Generalizable task-oriented object grasping through LLM-guided ontology and similarity-based planning ／ Hao Chen, Takuya Kiyokawa, Weiwei Wan 他
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ロボットシーンクローニング：視覚プロンプト編集による操作タスクのゼロショットシーン適応の推進
既存のロボット操作軌道を編集してシーン固有の適応を実現する手法を提案し、視覚プロンプトと条件注入モジュールにより正確でシーン整合性のあるサンプル生成を行い、ポリシーの汎化を向上させる。
原題: Robotic Scene Cloning:Advancing Zero-Shot Robotic Scene Adaptation in Manipulation via Visual Prompt Editing ／ Binyuan Huang, Yuqing Wen, Yucheng Zhao 他
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自律ロボット操作における安全な意思決定制御のためのリアルタイム神経記号的倫理ガバナー
本論文は、自律ロボット操作タスクにおいて、トランスフォーマーに基づく倫理推論と確率的リスク場を統合したリアルタイムの倫理ガバナーを提案し、人間の近接度や危険度に応じた安全な意思決定を実現する。
原題: A Real-Time Neuro-Symbolic Ethical Governor for Safe Decision Control in Autonomous Robotic Manipulation ／ Aueaphum Aueawatthanaphisut, Kuepon Aueawatthanaphisut
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構造的アクショントランスフォーマーによる3次元器用操作
高自由度ロボットハンドの異種エンボディメント間スキル転移を可能にするため、アクションを時間列ではなく関節軌道の可変長・非順序集合として捉える構造的表現を導入し、3D点群から連続時間フローマッチングで軌道生成するSATを提案した。
原題: Structural Action Transformer for 3D Dexterous Manipulation ／ Xiaohan Lei, Min Wang, Bohong Weng 他
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逆動力学のスペクトル分解によるモデルベース操作の高速探索
逆動力学方程式のスペクトル分解を用いて、長期間のロボット操作計画を効率的に探索する手法を提案。直交成分で到達可能集合を近似し、RRT等と組み合わせて長時間計画を実現。
原題: Spectral Decomposition of Inverse Dynamics for Fast Exploration in Model-Based Manipulation ／ Solvin Sigurdson, Benjamin Riviere, Joel Burdick
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HandelBot: 巧みなロボット政策の高速適応による実世界ピアノ演奏
シミュレーションで訓練した多指ハンド政策を、構造的調整と残差強化学習の2段階で実機に高速適応させ、両手ピアノ演奏を実現した。
原題: HandelBot: Real-World Piano Playing via Fast Adaptation of Dexterous Robot Policies ／ Amber Xie, Haozhi Qi, Dorsa Sadigh
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移動マニピュレータのための次元削減グラフ探索と数値最適化による2段階経路追従
8自由度の移動マニピュレータの経路計画を、2自由度のベース最適化と連続最適化に分離する2段階フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で精度と実用性を検証した。
原題: Two-Stage Path Following for Mobile Manipulators via Dimensionality-Reduced Graph Search and Numerical Optimization ／ Fuyu Guo, Yuting Mei, Yuyao Zhang 他
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RoboPCA: 人間のデモンストレーションからの姿勢中心のアフォーダンス学習によるロボット操作
ロボット操作のための、指示に応じた接触領域と接触姿勢を同時に予測する姿勢中心のアフォーダンス予測フレームワークを提案し、人間のデモからデータを自動収集するパイプラインも導入した。
原題: RoboPCA: Pose-centered Affordance Learning from Human Demonstrations for Robot Manipulation ／ Zhanqi Xiao, Ruiping Wang, Xilin Chen
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受動的観察者から能動的批評家へ：強化学習がロボット操作のプロセス推論を引き出す
ビデオMLLMを受動的な観察者から能動的な批評家へと変えるため、結果ベースの強化学習を用いてプロセス推論を誘発する7BフレームワークPRIMO R1を提案し、長期的ロボット操作の進捗監視性能を大幅に向上させた。
原題: From Passive Observer to Active Critic: Reinforcement Learning Elicits Process Reasoning for Robotic Manipulation ／ Yibin Liu, Yaxing Lyu, Daqi Gao 他
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動作・環境不確かさ下でのマニピュレータの安全保証付き軌道生成
深層確率KoopmanモデルとSOS計画を組み合わせ、不確かな環境でも衝突リスクを形式的に保証するMPPIベースの軌道生成フレームワークを提案し、実機で検証した。
原題: Provably Safe Trajectory Generation for Manipulators Under Motion and Environmental Uncertainties ／ Fei Meng, Zijiang Yang, Xinyu Mao 他
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FAME: 全身ヒューマノイドの操作範囲を拡大する力適応型強化学習
上半身の姿勢と両手にかかる力を潜在表現として取り込み、外力下でもバランスを保つ立ち姿勢ポリシーを強化学習で獲得。力覚センサなしで実機ヒューマノイドに適用可能。
原題: FAME: Force-Adaptive RL for Expanding the Manipulation Envelope of a Full-Scale Humanoid ／ Niraj Pudasaini, Yutong Zhang, Jensen Lavering 他
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