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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

• 論文強化学習/生成ポリシーロボティクス2026/6/1

  ReFPO: フローマッチングポリシー勾配のためのリフロー正則化

  フローマッチングポリシー勾配法に明示的なリフロー正則化を追加したオンライン強化学習手法を提案し、生成ポリシーの学習安定性と性能を向上させた。

  原題: ReFPO: Reflow Regularization for Flow Matching Policy Gradients ／ Ge Wang, Yibo Peng, Fan Feng 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  デモンストレーションキュレーションメトリクスの監査：行動のみのスコアラーは模倣ポリシーを劣化させる構造的欠陥を見逃す

  模倣学習のデモンストレーション品質を評価する7つのキュレーションメトリクスを、既知の欠陥を注入したテストベッドで監査し、行動のみのスコアラーが構造的エラーを検出できないことを示した。

  原題: Auditing Demonstration Curation Metrics: Action-Only Scorers Fail on the Structural Defects That Degrade Imitation Policies ／ Aarav Bedi

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• 論文マニピュレーションロボティクス2026/6/1

  観測・行動の正準化による姿勢非依存のロボット機能的把持

  マグカップの取っ手を掴む機能的把持タスクにおいて、観測と行動を物体中心座標系に正準化する強化学習フレームワークAnyMugを提案し、シミュレーションのみで訓練した単一ポリシーを実機にゼロショット転移して高い成功率を達成した。

  原題: Pose-Agnostic Robotic Functional Grasping via Observation-Action Canonicalization ／ Le Qiu, Cole Harrison, Jiankai Sun 他

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  SLAM応用のための高速かつ高精度な外れ値対応LiDAR超解像

  低解像度LiDARセンサの点群を高解像度化する超解像モデルを提案し、外れ値除去を統合してSLAMの精度と効率を向上させた。

  原題: Fast and Accurate Outlier-Aware LiDAR Super-Resolution for SLAM Applications ／ Christos Anagnostopoulos, Alexandros Gkillas, Nikos Piperigkos 他

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• 論文VLA/記憶/ベンチマークロボティクス2026/6/1

  RoboMME-Interference：干渉下でのロボット記憶のベンチマーク

  ロボットの長期記憶性能を評価するため、無関係なセッションを干渉として加えたクロスセッションベンチマークを構築し、既存のVLAモデルが干渉に弱いことを示した。

  原題: RoboMME-Interference: Benchmarking Robot Memory Under Interference ／ Soumil Rathi

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  ScaRF-SLAM: フィードフォワードモデルと古典的ビジュアルSLAMによるスケール一貫再構成

  古典的な特徴ベースSLAMでロバストなトラッキングを行い、幾何基盤モデル(GFM)はマッピング専用に用いる分離型フレームワークを提案。スケール最適化とサブマップ更新により高精度な稠密再構成を実現した。

  原題: ScaRF-SLAM: Scale-Consistent Reconstruction with Feed-Forward Models and Classical Visual SLAM ／ Yuhao Zhang, Yifu Tao, Frank Dellaert 他

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• 論文セマンティックセグメンテーションロボティクス2026/6/1

  Invascal: 不確実性を考慮したLiDARレンジビューセマンティックセグメンテーションのための逆空孔自己校正

  LiDARセマンティックセグメンテーションの予測不確実性を校正する新しいアーキテクチャ非依存のアダプタヘッドを提案し、逆空孔自己校正目的関数により信頼性の高い不確実性推定を実現した。

  原題: Invascal: Inverse-Vacuity Self-Calibration for Uncertainty-Aware LiDAR Range-View Semantic Segmentation ／ Kerim Turacan, Hannes Reichert, Andrei Bolandut 他

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• 論文非線形制御制御2026/6/1

  カートポール振り上げと安定化の到達可能性保証

  エネルギー制御とLQRを切り替える制御器で、カートポールの振り上げから直立安定化までの収束を理論的に保証し、数値シミュレーションで検証した論文。

  原題: Reachability Guarantees for Cart-Pole Swing-Up and Stabilization ／ Mohamed Khalid M Jaffar

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  SAFER-Nav: セグメンテーション認識ファインチューニングによる視覚ロボットナビゲーションの安全性向上

  視覚ベースのナビゲーションモデルに障害物境界や自由空間構造を明示的に組み込むファインチューニング手法を提案し、衝突頻度を低減しつつ目標到達性能を維持する。

  原題: SAFER-Nav: Enhancing Safety for Visual Robot Navigation via Segmentation-Aware Fine-Tuning ／ Geonyeong Ko, Giung Lee, Changjoo Nam

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  ネットワーク分散型マルチエージェント強化学習によるクアッドコプターのコンセンサス制御

  クアッドコプター群のコンセンサス制御のため、通信グラフを考慮した分散型マルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、少数エージェントで訓練した方針が最大250機の群れにゼロショットで適用可能であることを示した。

  原題: Network Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning for Consensus Control of Quadcopters ／ Youssef Mahran, Zeyad Gamal, Aamir Ahmad 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  COREプランナー：未知環境でのロボットナビゲーションのための文脈記憶指向強化学習

  未知環境でのロボットナビゲーションにおいて、従来手法と学習ベース手法の利点を組み合わせ、スパース可視グラフとTransformerを用いた文脈記憶機構を導入し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現する強化学習プランナーを提案した。

  原題: CORE Planner: Contextual-memory Oriented Reinforcement-learning in Unknown Environments for Robot Navigation ／ Jintao Kong, Zhihao Zhang, Weihuang Chen 他

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• 論文動作生成cs.GR2026/6/1

  DC-Motion: 離散・連続トークンによる構造と詳細の分離を用いた人間動作生成

  テキストから人間の動作を生成する際、動作の大まかな構造と細かな動きの両方を表現するため、動作を離散的な構造トークンと連続的な残差潜在変数に分解するフレームワークを提案した。

  原題: DC-Motion: Decoupling Structure and Details via Discrete-Continuous Tokens for Human Motion Generation ／ Hequan Wang, Xuean Chen, Jiaxu Zhang 他

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• 論文水中マニピュレーション/センシングロボティクス2026/6/1

  水中ソフトグリッパの接触前センシングに向けたグリッパ一体型能動電気感覚の検討

  濁りや遮蔽で視覚が使えない水中環境でのソフトグリッパ操作を支援するため、電場の乱れを測る能動電気感覚をグリッパに組み込み、接触前に物体を検知できるかをシミュレーションと水槽実験で検証した。

  原題: Toward Gripper-Integrated Active Electrosense for Pre-Contact Sensing in Underwater Soft Grippers ／ Ahsan Tanveer, Muhammad Hamza, Waqar Hussain Afridi 他

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• 論文強化学習ロボティクス2026/6/1

  因果報酬ワールドモデル：自動スキル生成のためのゼロショット報酬設計

  因果関係を明示的にモデル化した報酬ワールドモデルを提案し、LLMによる報酬生成を因果的制約で導くことで、環境フィードバックなしのゼロショット報酬設計を実現した。

  原題: Causal Reward World Models: Zero-shot Reward Design for Automated Skill Generation ／ Yang Yang, Yuchuang Tong, Zhengtao Zhang 他

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• 論文筋電図/関節運動推定制御2026/6/1

  生理学的制約を組み込んだ筋骨格ニューラルネットワークによる部分観測sEMGからの多自由度関節運動推定

  計測できない筋肉を含む部分的な筋電図から多自由度の関節角度を推定するため、CNNと筋骨格前方動力学を組み合わせた完全微分可能なニューラルネットワークを提案し、生理学的制約を考慮した損失関数で学習する。

  原題: Physiologically Constrained Musculoskeletal Neural Network for Multi-DoF Joint Kinematics Estimation from Partially Observed sEMG ／ Wending Heng, Mingming Zhang, Glen Cooper 他

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• 論文自動運転/プランニングロボティクス2026/6/1

  予測不確実性と安全行動の橋渡し：自動運転のためのサンプル条件付き微分可能プランニング

  拡散モデルで生成した多様な未来シナリオを微分可能なプランナーに直接組み込み、CVaR尾部リスク制約で安全性を確保する自動運転のプランニング手法を提案した。WaymoとArgoverse 2で安全性・効率・快適性を向上させた。

  原題: Bridging Predictive Uncertainty and Safe Action: Sample-Conditioned Differentiable Planning for Autonomous Driving ／ Chengzhen Meng, Pei Liu, Zhiyu Huang 他

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• 論文歩行ロボティクス2026/6/1

  ヒューマノイド知覚歩行のための地形符号化におけるグローバル・ローカル注意分解

  ヒューマノイドの強化学習歩行において、広域の地形把握と正確な足場選択を分離するため、粗密エンコーダと注意機構を組み合わせたGLADを提案し、実機で頑健な歩行を実現した。

  原題: Global-Local Attention Decomposition for Terrain Encoding in Humanoid Perceptive Locomotion ／ Shengcheng Fu, Yang Zhang, Zhanxiang Cao 他

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• 論文宇宙機/衝突回避math.OC2026/6/1

  貪欲な多項式後退スイープによる時間最適衝突回避

  低推力衛星の衝突回避において、安全を保証しつつ開始可能な最も遅いマヌーバ開始時刻を求める、貪欲な時間最適後退スイープ法を提案した。

  原題: Time-Optimal Collision Avoidance Via a Greedy Polynomial Backward Sweep ／ Zeno Pavanello, Frank De Veld, Roberto Armellin

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  FloVerse: フロアプラン誘導によるマルチモーダルナビゲーション

  フロアプランを用いた屋内ナビゲーションの新しいタスクを提案し、PointNav・ObjectNav・ImageNavを統合した大規模データセットと拡散モデルベースの模倣学習手法を開発した。

  原題: FloVerse: Floor Plan-Guided Multi-Modal Navigation ／ Weiqi Huang, Shuangyi Dong, Jiaxin Li 他

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• 論文VLA/ロボットアーム/オープンソースロボティクス2026/6/1

  OpenEAI-Platform: オープンソースの具現化人工知能ハードウェア・ソフトウェア統合プラットフォーム

  低コストの6+1自由度ロボットアームと再現可能なVLAモデルを統合した完全オープンソースのプラットフォームを提案し、実世界の操作タスクで商用アームや大規模事前学習モデルと同等以上の性能を示した。

  原題: OpenEAI-Platform: An Open-source Embodied Artificial Intelligence Hardware-Software Unified Platform ／ Jinyuan Zhang, Luoyi Fan, Leiyu Wang 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  DARRMS: 資源制約下マルチエージェントシステムにおける動的注意半径の効率的アルゴリズム

  計算資源が限られたマルチエージェントシステム向けに、各エージェントが注意半径を動的に調整して環境の一部を無視することで、性能を保ちつつ計算負荷を減らすアルゴリズムを提案した。

  原題: DARRMS -- An Efficient Algorithm for Dynamic Attention Radius in Resource-Constrained Multi-Agent Systems ／ Benjamin Alcorn, Eman Hammad

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  長いコンテキスト長での拡散ポリシーの訓練と評価

  ロボット操作の模倣学習において、観察履歴の長さ（コンテキスト長）がポリシーの性能に与える影響を詳細に調査し、長いコンテキストを効率的に学習する訓練手法を提案した。

  原題: Training and Evaluating Diffusion Policies with Long Context Lengths ／ Abhinav Agarwal, Adam Wei, Taylan Kargin 他

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• 論文ソフトロボティクス/遊泳ロボティクス2026/6/1

  ソフトロボティクス応用のためのアンギリフォーム遊泳歩容のモデルベース最適化

  ヤツメウナギ型ソフトロボットSLIDERを開発し、流体構造連成モデルと遺伝的アルゴリズムを用いて遊泳制御パターンと尾びれ形状を共同最適化し、高速遊泳を実現した。

  原題: Model-based Optimization of Anguilliform Swimming Gaits for Soft Robotic Applications ／ Brian Van Stratum, James Gallentine, Caleb Rucker 他

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• 論文拡散モデル/計画ロボティクス2026/6/1

  粗密段階的構成拡散による長期的計画

  事前学習済みの短期的拡散モデルを用いて、粗い構造で全体を整合させた後、局所的な詳細を復元する推論時サンプリング手法CoFiを提案し、長期的ロボット計画や画像・動画生成で性能を向上させた。

  原題: Coarse-to-Fine Compositional Diffusion for Long-Horizon Planning ／ Byoungwoo Park, Utkarsh A. Mishra, Jaemoo Choi 他

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• 論文外骨格制御ロボティクス2026/6/1

  多様体認識型経験再生による外骨格制御の継続的オンライン個人化

  外骨格制御のオンライン適応中に生じる破滅的忘却を防ぐため、多様体認識型の経験再生フレームワークを開発し、歩行タスクの切り替え時でも個人化支援を維持できることを示した。

  原題: Continual Online Personalization of Exoskeleton Control via Manifold-Aware Experience Replay ／ Changseob Song, Inseung Kang

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  タスク編集による汎用3D視覚運動ポリシー学習

  3D視覚運動ポリシーの学習効率を高めるため、タスクをシーン・スキル・オブジェクトに分解し再結合するデモ生成フレームワーク「Task-Edit」を提案した。実世界実験で、長期的操作タスクにおける汎化性能の向上を実証した。

  原題: Task Editing for Generalizable 3D Visuomotor Policy Learning ／ Jian-Jian Jiang, YiHan Yang, Lan Wei 他

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  Ultra-Fusion: センサ劣化と時空間摂動下での堅牢な密結合マルチセンサ融合SLAMフレームワーク

  センサ劣化や時空間キャリブレーション誤差に頑健な、密結合マルチセンサ融合SLAMフレームワークを提案した。

  原題: Ultra-Fusion: A Resilient Tightly-Coupled Multi-Sensor Fusion SLAM Framework under Sensor Degradation and Spatiotemporal Perturbation for Intelligent Transportation Systems ／ Yihong Tian, Junjie Zhang, Liuyang Li 他

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• 論文模倣学習/拡散ポリシーロボティクス2026/6/1

  空間条件付き拡散ポリシー：単一RGBカメラによる精密で堅牢な操作学習

  単一のグローバル視点のみで精密な操作を実現するため、エンドエフェクタ軌道を視覚的注意のアンカーとして用いる拡散ベースの視覚運動ポリシーを提案した。

  原題: Spatially Conditioned Diffusion Policy: Learning Precise and Robust Manipulation with a Single RGB Camera ／ Seoyoon Kim, Kanghyun Kim, Dongwoo Ko 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

  KPGrasp: 器用な把持生成のためのスケーラブルなキーポイントフローマッチング

  接触損失やテスト時の接触ベースの改良に頼らず、大規模データから器用な把持の事前分布を学習するフローマッチングフレームワークを提案した。

  原題: KPGrasp: Scalable Keypoint Flow Matching for Dexterous Grasp Generation ／ Yuansen Huang, Jiayi Chen, Haoran Liu 他

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• 論文セキュリティcs.CR2026/6/1

  RIPA: LLM制御ROS 2ロボットへの感覚ベクトルプロンプトインジェクション攻撃

  ROS 2ベースのLLM制御ロボットの感覚パイプラインを介したプロンプトインジェクション攻撃を体系的に調査し、モデル固有の脆弱性プロファイルを特定した。また、ハイブリッドセマンティックファイアウォールを提案し、既知の攻撃に対しては0%の成功率を達成するが、難読化攻撃に対してはバイパス率10.2%を示すことを明らかにした。

  原題: RIPA: Sensory-Vector Prompt Injection Attacks on LLM-Controlled ROS 2 Robots ／ Nima Dorzhiev

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