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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

• 論文模倣学習/逆強化学習機械学習2026/6/1

  学習報酬を用いた大規模行動モデルのコヒーレントなオフポリシー改善

  大規模な事前学習済みロボット操作ポリシーを、逆強化学習で学習した稠密報酬を用いて微調整し、スパース報酬のRLベースラインよりも高い成功率を達成した。

  原題: Coherent Off-Policy Improvement of Large Behavior Models with Learned Rewards ／ Christian Scherer, Joe Watson, Theo Gruner 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  オープンな視覚言語モデルを用いた空間QAとナビゲーションのためのバイナリ追跡

  ロボットの軌跡の時間順序を利用し、クエリから特定した2つのアンカー地点間で二分探索を行うことで、空間質問応答の精度と速度を向上させるオープンソースのエージェントを提案した。

  原題: Binary Tracking for Spatial QA and Navigation with Open Vision-Language Models ／ Dongbin Na, Chanwoo Kim, Soonbin Rho 他

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• 論文水中航法ロボティクス2026/6/1

  DVL-DeepONet：耐障害性水中航法のための物理誘導オペレータ学習

  AUVの航法において、DVLの欠損やノイズ、慣性センサ非搭載時でも速度推定を可能にする、物理的整合性を考慮したディープニューラルオペレータフレームワークを提案した。

  原題: DVL-DeepONet: A Physics-Guided Operator Learning for Resilient Underwater Navigation ／ Arup Kumar Sahoo, Itzik Klein

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• 論文器用操作/把持/力覚ロボティクス2026/6/1

  接触の転移、運動だけではない：多様な器用な手にわたるコンプライアント把持

  異なる構造の多指ハンド間で、力覚フィードバックを較正して共通の接触表現に変換し、フローマッチング型視覚運動ポリシーを訓練することで、接触を考慮した把持動作の転移を可能にした。

  原題: Transferring Contact, Not Just Motion: Compliant Grasping Across Dexterous Hands ／ Soofiyan Atar, Yao-Ting Huang, Michael Yip

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• 論文VLA/ベンチマークロボティクス2026/6/1

  RoboProcessBench: 視覚言語ロボット操作におけるプロセス認識理解のベンチマーク

  ロボット操作の実行過程を静的監視と動的推論の2次元で評価するベンチマークを構築し、12種類の診断質問群と約58kのQAペアを含むデータセットを提供した。既存のVLMがプロセス理解に乏しいことを示し、教師あり微調整による改善効果も検証した。

  原題: RoboProcessBench: Benchmarking Process-Aware Understanding in Vision-Language Robotic Manipulation ／ Dayu Xia, Yue Shi, Yao Mu 他

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• 論文外骨格/制御ロボティクス2026/6/1

  ExoTraj: 複雑な環境のための汎用下肢外骨格支援ポリシー

  動的な外骨格シナリオでの適応トルク予測には高価なモーションキャプチャが必要だが、複雑な屋外環境では実現不可能。本論文では、フローマッチングによる軌道予測とモデル予測制御を統合したExoTrajを提案し、複雑な屋外環境での適応支援を実現する。

  原題: ExoTraj: A General Lower-limb Exoskeleton Assistance Policy for Complex Environments ／ Xiao-Yin Liu, Guotao Li, Long Sun 他

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• 論文制御/適応学習ロボティクス2026/6/1

  カーネル表現による効率的なドメイン適応型ポリシー学習：非定常外乱下のクアッドローター制御への応用

  ランダムフーリエ特徴に基づく微分可能なカーネル近似で未知の外乱をモデル化し、オフライン学習とオンライン適応を効率的に行うドメイン適応型ポリシー学習アルゴリズムを提案。クアッドローターの軌道追従タスクでシミュレーションと実機実験により有効性を検証した。

  原題: Efficient Domain-Adaptive Policy Learning via Kernel Representation with Application to Quadrotor Control under Non-Stationary Disturbances ／ Hongyu Zhou, Mingtian Tan, Vasileios Tzoumas

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• 論文自動運転保険機械学習2026/6/1

  運行設計領域の変化下における自動運転車賠償責任の信頼性重み付け価格設定

  自動運転車の保険料率設定におけるデータ不足と運行環境変化の問題に対し、階層ベイズ信頼性モデルを提案し、実際の事故データで有効性を検証した論文。

  原題: Credibility-Weighted Pricing of Autonomous Vehicle Liability Under Operational Design Domain Shift ／ Doyeon Jang

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• 論文拡散モデル/操作ロボティクス2026/6/1

  私たちが語る嘘：接空間上のスコアマッチングによる視覚言語行動ポリシーにおけるユークリッド誤謬の修正

  拡散ベースの視覚言語行動ポリシーがSE(3)姿勢を平坦なユークリッドベクトルとして扱う幾何学的誤りを指摘し、SE(3)上で直接動作する拡散フレームワークを提案して、較正精度と実ロボット性能を向上させた。

  原題: The Lie We Tell: Correcting the Euclidean Fallacy in Vision Language Action Policies via Score Matching on Tangent Space ／ Bing-Cheng Chuang, I-Hsuan Chu, Bor-Jiun Lin 他

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• 論文医療デバイス追跡ロボティクス2026/6/1

  勾配計ベース電磁位置推定システムによる腔内医療デバイスの閉形式姿勢推定

  本論文は、コンパクトな磁気センサアレイを準勾配計として用い、閉形式で医療デバイスの位置と姿勢を推定する新しい電磁追跡システムを提案している。事前校正や反復最適化を不要とし、実験で位置誤差10.80〜15.57mm、更新レート14.49Hzを達成した。

  原題: Closed-Form Pose Estimation of Endoluminal Medical Devices via Gradiometer-Based Electromagnetic Localization System ／ Zhiwei Wu, Jiahao Luo, Yubo Pu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  VFILC: サンプリング周波数ILCによる模倣学習での正確な周波数外挿

  模倣学習で速度外挿時の周波数誤差を補正するため、可変周波数模倣学習(VFIL)に反復学習制御(ILC)を組み合わせたVFILCを提案し、実験で周波数誤差を大幅に削減した。

  原題: VFILC: Accurate Frequency Extrapolations in Imitation Learning via Sampling Frequency ILC ／ Nozomu Masuya, Toshiaki Tsuji, Sho Sakaino

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• 論文sim2realロボティクス2026/6/1

  動力学不一致に頑健な効果アライメントによるマルチエージェント制御のSim-to-Real転送手法

  マルチエージェント制御のSim-to-Real転送において、動力学の不一致に影響されにくい効果アライメント手法を提案。ランダム環境構造と離散意味行動を閉ループ制御で組み合わせ、行動同期機構でエージェント間のタイミングずれを軽減し、実世界での成功率を向上させた。

  原題: IDEA: Insensitive to Dynamics Mismatch via Effect Alignment for Sim-to-Real Transfer in Multi-Agent Control ／ Chenlong Liu, Zhuohui Zhang, Xinyan Chen 他

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  TACO: ロバストなポーズグラフ最適化のためのテスト・チェックフレームワーク

  ポーズグラフ最適化（PGO）における外れ値の影響を軽減するため、オンラインで計測の一貫性を評価するIPCアルゴリズムと、定期的に不整合な計測を除去するスイッチ可能な外れ値サニタイゼーションを組み合わせたロバスト最適化フレームワークTACOを提案した。

  原題: TACO: A Test and Check Framework for Robust Pose Graph Optimization ／ Emilio Olivastri, Alberto Pretto, Tobias Fischer

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• 論文時相論理/不確実性/最適化ロボティクス2026/6/1

  確率微分可能信号時相論理: 確率的システムのためのpdSTL

  不確実な環境で動作するロボットの安全性や複雑な仕様を満たすため、確率意味論と微分可能なロバスト性を統合したpdSTLを提案。LSTM風の展開により線形時間で微分可能な監視を実現し、シミュレーションと実機実験で有効性を実証した。

  原題: pdSTL: Probabilistic Differentiable Signal Temporal Logic for Stochastic Systems ／ Bennett Dogbey, Hemanth Manjunatha

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• 論文VLA画像認識2026/6/1

  ImageWAM: 世界行動モデルは本当にビデオ生成が必要か、それとも画像編集だけで十分か？

  ビデオ生成に依存する世界行動モデル（WAM）の課題を指摘し、代わりに画像編集モデルを利用したImageWAMを提案。推論時に画像編集のKVキャッシュを行動予測に活用し、計算コストを大幅削減しつつ性能を向上させた。

  原題: ImageWAM: Do World Action Models Really Need Video Generation, or Just Image Editing? ／ Yuyang Zhang, Wenyao Zhang, Zekun Qi 他

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• 論文故障診断ロボティクス2026/6/1

  微分可能到達可能性による非線形システムの安全なリアルタイム能動モデル識別と故障診断

  不確かな非線形システムに対し、安全制約を保ちながら能動的にモデルを識別し故障を診断するリアルタイムアルゴリズムを提案。到達可能集合の区間近似と微分可能な目的関数を用いて、勾配法で高速に最適化する。

  原題: Safe, Real-Time Active Model Discrimination and Fault Diagnosis for Nonlinear Systems via Differentiable Reachability ／ Xinpei Ni, Melkior Ornik, Glen Chou 他

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• 論文状態推定ロボティクス2026/6/1

  非慣性地面上のヒューマノイドロボットのための固有受容不変状態推定

  移動・回転する非慣性地面上で、足に取り付けたIMUと運動学的制約を用いて、外部センサなしでロボットの位置・速度を推定する不変拡張カルマンフィルタを提案。Digitロボットでの実験で収束速度と精度が大幅に向上した。

  原題: Proprioceptive Invariant State Estimation for Humanoid Robots on Non-Inertial Ground ／ Falak Mandali, Zijian He, Yan Gu

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• 論文歩行ロボティクス2026/6/1

  砂地でのロボット歩行シミュレーション：オープンソース物理エンジンにおける抵抗体力理論

  砂地でのロボット歩行をシミュレートするため、抵抗体力理論を物理エンジンMuJoCoに実装し、12自由度の六脚ロボットの歩行距離と足の沈み込みを実験の20%以内で予測できることを示した。

  原題: Simulating Robotic Locomotion in Sand: Resistive Force Theory in an Open-Source Physics Engine ／ Ryan Walker Brown, Laura K. Treers, Kathryn A. Daltorio

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• 論文強化学習機械学習2026/6/1

  成功訪問マッチングによるプロセス報酬学習でRLを効率化

  スパースな報酬を、成功・失敗エピソードを判別する識別器を使って密なプロセス報酬に変換し、ロボット操作タスクのRL微調整を高速化する手法を提案した。

  原題: Learning Process Rewards via Success Visitation Matching for Efficient RL ／ Raymond Tsao, Andrew Wagenmaker, Sergey Levine

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• 論文プランニング制御2026/6/1

  PRISM: 到達可能性保証を備えた効率的かつ局所最適な確率プランニング

  信念空間プランニングにおいて、状態・制御制約下での到達可能性保証を実現する新しいマルチクエリアルゴリズムPRISMを提案。共分散の可制御性を利用して平均計画と共分散縮小に分解し、局所最適化でコストを低減する。

  原題: PRISM: Efficient and Locally Optimal Probabilistic Planning with Reachability Guarantees ／ Alex Rose, Christopher Jewison, Jonathan P. How

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• 論文世界モデルロボティクス2026/6/1

  DVG-WM: 分離型ビデオ生成によるロボット操作のための効率的身体化世界モデル

  ビデオ生成を動力学学習と視覚合成に分離することで、高品質な予測を高速に実現する身体化世界モデルを提案した。

  原題: DVG-WM: Disentangled Video Generation Enables Efficient Embodied World Model for Robotic Manipulation ／ Ziyu Shan, Zhenyu Wu, Xiaofeng Wang 他

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• 論文VLA/継続学習ロボティクス2026/6/1

  RECALL: 視覚言語行動モデルにおける能動的生涯学習のための回復経験収集

  この論文は、視覚言語行動モデルを能動的かつ継続的に学習させる手法を提案し、不確実性に基づくデータ収集が受動的な模倣学習よりも効率的であることを示す一方、回復データのみでの微調整が破滅的忘却を引き起こすことを明らかにし、継続学習技術の評価を行っています。

  原題: RECALL: Recovery Experience Collection for Active Lifelong Learning in Vision-Language-Action Models ／ Ulas Berk Karli, Tesca Fitzgerald

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  HoloAgent-0: 3D空間メモリを備えた統合具現化エージェントフレームワーク

  言語指示を実行可能なスキルグラフに変換し、3D空間メモリとロボットスキルを統合して実ロボットで閉ループ実行を実現する統一エージェントフレームワークを提案した。

  原題: HoloAgent-0: A Unified Embodied Agent Framework with 3D Spatial Memory ／ Xiaolin Zhou, Liu Liu, Tingyang Xiao 他

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• 論文移動ロボットロボティクス2026/6/1

  特異点回避を備えたユニサイクルロボットの軌道追従のための緩和二次計画法フレームワーク

  動的フィードバック線形化の特異点問題を回避するため、スラック変数付き等式制約QPとして再定式化し、停止・反転動作を含む軌道追従を可能にする最適制御フレームワークを提案した。TurtleBot3でのシミュレーションで有効性を実証。

  原題: A Relaxed Quadratic-Program-based Framework for Trajectory Tracking of Unicycle Robots with Singularity Avoidance ／ Hamza Tariq, Usman Ali, Adeel Akhtar

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• 論文人間-AIインタラクションロボティクス2026/6/1

  強化学習による人間のスキル開発を加速するAIコーチング

  AIコーチが人間の運動スキル習得を加速する方法を研究し、学習者の能力に合わせた戦略的支援と段階的撤退を強化学習で実現。ドローン競技のユーザー実験で学習効果を実証した。

  原題: AI Coaching for Accelerating Human Skill Development with Reinforcement Learning ／ Wei Wang, Enlin Gu, Antonio Loquercio 他

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• 論文世界モデル機械学習2026/6/1

  高速LeWorldModel：アクション接頭辞予測による高速潜在世界モデル

  LeWorldModelの計画時の自己回帰ロールアウトを、アクション系列の接頭辞を並列に符号化して未来の潜在状態を直接予測する方式に置き換え、計算コストと累積誤差を削減した高速な潜在世界モデルを提案した。

  原題: Fast LeWorldModel ／ Yuntian Gao, Xiangyu Xu

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• 論文群制御機械学習2026/6/1

  グラフ力学系における群知能に触発された集団行動の生成

  局所的な相互作用則を学習して所望の大域的組織化を実現するグラフ力学系フレームワークSIESを提案し、同期制御やグラフ表現学習への応用を示した。

  原題: Swarm-Inspired Generation of Collective Behaviors in Graph Dynamical Systems ／ Ji Chen, Song Chen, Chengzhang Gong 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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• 論文自己教師あり学習画像認識2026/6/1

  OctoSense: マルチモーダルロボット知覚のための自己教師あり学習

  複数のセンサを搭載したロボット用データセットと、センサの特性に合わせたマスクオートエンコーダによる自己教師あり学習手法を提案。既存の画像基盤モデルより優れた性能を示す。

  原題: OctoSense: Self-Supervised Learning for Multimodal Robot Perception ／ Anthony Bisulco, Jeremy Wang, Kostas Daniilidis 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

  DexCompose: 単一の手による多タスク操作のための巧みなポリシー再利用

  既存の巧みな操作ポリシーを再利用し、指レベルのアクション所有権に基づく役割認識型残差構成フレームワークを提案。2つの事前学習済みポリシーを組み合わせて、単一の手で複数のタスクを実行する。

  原題: DexCompose: Reusing Dexterous Policies for Multi-Task Manipulation with a Single Hand ／ Dihong Huang, Zhenyu Wei, Zhuxiu Xu 他

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