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最新論文: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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適応触覚融合と力混合制御によるマスターマイクロ残差補正を用いた接触リッチ操作
視覚模倣学習に触覚と力覚を組み合わせ、マスター・マイクロ残差制御アーキテクチャで高周波のリアルタイム補正を行い、接触を伴う精密操作の成功率を向上させた。
原題: Master Micro Residual Correction with Adaptive Tactile Fusion and Force-Mixed Control for Contact-Rich Manipulation ／ Xingting Li, Yifan Xie, Han Liu 他
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Pro-HOI: 知覚に基づくルート誘導型ヒューマノイド物体インタラクション
ヒューマノイドロボットの物体運搬操作を、ルート軌道を条件としたポリシー学習とデジタルツインによる物体状態推定で実現する汎用フレームワークを提案した。
原題: Pro-HOI: Perceptive Root-guided Humanoid-Object Interaction ／ Yuhang Lin, Jiyuan Shi, Dewei Wang 他
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3Dガウススプラッティング強化マルチモーダル検索拡張生成によるゼロショットロボット操作
ロボット操作のゼロショット汎化を改善するため、3Dガウススプラッティングとマルチモーダル検索拡張生成を組み合わせたフレームワークを提案し、物体の姿勢推定精度を向上させた。
原題: Zero-Shot Robotic Manipulation via 3D Gaussian Splatting-Enhanced Multimodal Retrieval-Augmented Generation ／ Zilong Xie, Jingyu Gong, Xin Tan 他
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DAM-VLA: 動的行動モデルに基づくロボット操作のための視覚言語行動フレームワーク
VLMの推論と拡散ベースの行動モデルを統合し、タスクに応じて腕の移動とグリッパー操作を動的に切り替えるVLAフレームワークを提案。シミュレーションと実環境で高い成功率を達成した。
原題: DAM-VLA: A Dynamic Action Model-Based Vision-Language-Action Framework for Robot Manipulation ／ Xiongfeng Peng, Jiaqian Yu, Dingzhe Li 他
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触覚センシングを用いたコンプライアントな手内転がり操作
多指ロボットハンドによる手内での物体転がり操作を、指のコンプライアンスと触覚フィードバックを用いて実現する制御手法を提案・検証した論文。
原題: Compliant In-hand Rolling Manipulation Using Tactile Sensing ／ Huan Weng, Yifei Chen, Kevin M. Lynch
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AeroGrab: 混雑環境における空中把持のための統合フレームワーク
混雑環境での空中把持を実現するため、言語指示に基づく対象物の能動的探索と衝突を考慮した把持候補の評価を統合したエンドツーエンドのパイプラインを提案した。実環境実験でその有効性を示した。
原題: AeroGrab: A Unified Framework for Aerial Grasping in Cluttered Environments ／ Shivansh Pratap Singh, Naveen Sudheer Nair, Samaksh Ujjawal 他
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Exp-Force: 視覚言語モデルによる経験条件付き把持前力選択
単一のRGB画像から最小限の把持力を予測するフレームワークを提案。過去の把持経験を参照して視覚言語モデルを条件付けし、接触モデルや手動設計なしで把持前の力を選択する。
原題: Exp-Force: Experience-Conditioned Pre-Grasp Force Selection with Vision-Language Models ／ Siqi Shang, Minchao Huang, Bill Fan 他
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ToMPC: ADMMによるタスク指向モデル予測制御による安全なロボット操作
安全で効率的なロボット操作のためのタスク指向モデル予測制御フレームワークを提案し、衝突回避と環境との相互作用を統合し、ADMMで最適化問題を解く。
原題: ToMPC: Task-oriented Model Predictive Control via ADMM for Safe Robotic Manipulation ／ Xinyu Jia, Wenxin Wang, Jun Yang 他
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部分観測下での言語誘導把持：現場点検・保守における移動操作のための手法
脚式移動マニピュレータが部分観測下で言語指示に基づき物体を把持するパイプラインを提案し、現場の点検・保守シナリオで成功率を向上させた。
原題: Language-Guided Grasping under Partial Observation for Mobile Manipulation in Field Inspection and Maintenance ／ Dilermando Almeida, Juliano Negri, Guilherme Lazzarini 他
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知識誘導型マルチタスク強化学習による操作制御
部分観測環境下でのロボット操作タスクに対し、3Dシーングラフと知識グラフを強化学習に統合し、視覚・言語・グラフ情報を共有潜在空間で扱うことで、成功率・サンプル効率・汎化性能を向上させるフレームワークを提案した。
原題: Knowledge-Guided Manipulation Using Multi-Task Reinforcement Learning ／ Aditya Narendra, Mukhammadrizo Maribjonov, Dmitry Makarov 他
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探索支援型ボトルネック遷移によるロバストでデータ効率的な変形物体操作
変形物体操作における分布外状態への対処として、ボトルネック状態を導入し、探索を活用して認識不能な状態も操作可能にするフレームワークExBotを提案した。
原題: Exploration-assisted Bottleneck Transition Toward Robust and Data-efficient Deformable Object Manipulation ／ Yujiro Onishi, Ryo Takizawa, Yoshiyuki Ohmura 他
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ManipArena：推論指向の汎用ロボットマニピュレーションの実世界包括評価
実機ロボットでのマニピュレーション汎化を公平に評価するため、20タスク・1万超の専門家軌道・約188時間分のデータを備えた標準化ベンチマークを構築し、VLAやワールドアクションモデルなど7構成を比較した。
原題: ManipArena: Comprehensive Real-world Evaluation of Reasoning-Oriented Generalist Robot Manipulation ／ Yu Sun, Meng Cao, Yang Ping 他
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風と壁面近傍環境における空中マニピュレータのための物理融合学習
風や壁面近傍の空力効果を考慮した空中マニピュレータの制御フレームワークを提案。物理ベースのブレード要素モデルと学習ベースの残差推定を統合し、外乱補償と適応機構により追従性能を向上させた。
原題: Physics-infused Learning for Aerial Manipulator in Winds and Near-Wall Environments ／ Yiming Zhang, Junyi Geng
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TRIAGE: アレアトリック・エピステミックゲート推定による型別介入 ― ロボット操作と適応的知覚における不確実性を一律に扱わない
不確実性をアレアトリック（観測ノイズ由来）とエピステミック（モデル誤差由来）に分解し、それぞれに適した補正動作を実行時に選択する軽量なポストホックフレームワークを提案した。ロボット操作と適応的知覚の両タスクで性能が向上した。
原題: TRIAGE: Type-Routed Interventions via Aleatoric-Epistemic Gated Estimation in Robotic Manipulation and Adaptive Perception -- Don't Treat All Uncertainty the Same ／ Divake Kumar, Sina Tayebati, Devashri Naik 他
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概念ゲート型視覚蒸留による視覚言語行動モデルの雑然環境耐性の向上
視覚言語行動モデルが雑然環境で失敗する原因を、背景による特徴希釈と特定し、それを抑える訓練不要の推論時フレームワークCGVDを提案した。
原題: Overcoming Visual Clutter in Vision Language Action Models via Concept-Gated Visual Distillation ／ Sangmim Song, Sarath Kodagoda, Marc Carmichael 他
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MoE-ACT: スパースな言語条件付きMixture-of-Experts Transformerによるマルチタスク両腕操作のスケーリング
両腕操作のマルチタスク模倣学習において、TransformerエンコーダにスパースMoEを統合し、タスク間の干渉を軽減する軽量フレームワークMoE-ACTを提案した。シミュレーションと実機で性能を検証し、マルチタスク性能を大幅に向上させた。
原題: MoE-ACT: Scaling Multi-Task Bimanual Manipulation with Sparse Language-Conditioned Mixture-of-Experts Transformers ／ Kangjun Guo, Haichao Liu, Yanji Sun 他
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押す・押し付ける・滑らせる：低次元モデルによるモード認識型平面接触操作
平面非把持操作を、接触トポロジー選択と低次元運動学モデルに基づくモード認識型フレームワークで実現し、最適化不要の高速な操作を提案した。
原題: Push, Press, Slide: Mode-Aware Planar Contact Manipulation via Reduced-Order Models ／ Melih Özcan, Umut Orguner, Ozgur S. Oguz
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デジタルツイン駆動の繊維分類と異物認識による自動選別システム
デジタルツインとVLMを組み合わせ、双腕ロボットが衣類を把持・検査・分類し異物も検出する自動選別システムを構築し、9種のVLMを223シーンで評価した。
原題: Digital Twin Driven Textile Classification and Foreign Object Recognition in Automated Sorting Systems ／ Serkan Ergun, Tobias Mitterer, Hubert Zangl
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HyReach: 未知の雑然環境における視覚誘導型ハイブリッドマニピュレータのリーチング
剛体と軟体を組み合わせた連続体マニピュレータで、視覚と3D再構成に基づく動作計画により、未見の雑然環境でも2cm以下の誤差で対象物に到達できるシステムを実現した。
原題: HyReach: Vision-Guided Hybrid Manipulator Reaching in Unseen Cluttered Environments ／ Shivani Kamtikar, Kendall Koe, Justin Wasserman 他
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空中連続体マニピュレータのためのひずみパラメータ化連成動力学とデュアルカメラ視覚サーボ
空中連続体マニピュレータの動的モデリングと視覚サーボ制御を提案。ひずみパラメータ化CosseratロッドモデルとUAV剛体モデルを統合し、デュアルカメラIBVSで視野制限を克服する。
原題: Strain-Parameterized Coupled Dynamics and Dual-Camera Visual Servoing for Aerial Continuum Manipulators ／ Niloufar Amiri, Farrokh Janabi-Sharifi
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SE(3)制約付きスタイン変分エルゴディック表面被覆
点群表面をエルゴディックに被覆しつつSE(3)姿勢制約を保つ軌道生成を、SE(3)対応のスタイン変分勾配降下で解く手法を提案し、実機で検証した。
原題: Stein Variational Ergodic Surface Coverage with SE(3) Constraints ／ Jiayun Li, Yufeng Jin, Sangli Teng 他
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RoboRouter：ロボットマニピュレーションのための訓練不要なポリシールーティング
複数の既存ロボット操作ポリシーをプールし、タスクごとに最適なポリシーを経験から学習して選択する訓練不要のルーティング手法を提案。シミュレーションと実世界で成功率を向上させた。
原題: RoboRouter: Training-Free Policy Routing for Robotic Manipulation ／ Yiteng Chen, Zhe Cao, Hongjia Ren 他
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GraspADMM: ADMM最適化による巧みな把持合成の改善
物体上の目標接触点と手の実際の接触位置をADMMで分離し、把持の多様性を保ちながら動的安定性と運動学的実現可能性を両立させる把持合成フレームワークを提案した。
原題: GraspADMM: Improving Dexterous Grasp Synthesis via ADMM Optimization ／ Liangwang Ruan, Jiayi Chen, He Wang 他
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Inspire RH56DFXハンドの特性評価・解析的計画・ハイブリッド力制御
商用ロボットハンドInspire RH56DFXを研究用ツール化するため、力校正や遅延・オーバーシュートの特性評価、MuJoCoによるsim2realモデル、速度と力を組み合わせた閉ループ把持制御を開発し、ペグ挿入や多様な物体把持で有効性を示した。
原題: Characterization, Analytical Planning, and Hybrid Force Control for the Inspire RH56DFX Hand ／ Xuan Tan, William Xie, Nikolaus Correll
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単一視点点群からのエンドツーエンド器用把持学習：多物体シーンデータセットによるアプローチ
多物体シーンでの器用な把持を実現するため、単一視点の点群から把持構成を直接予測するエンドツーエンドネットワークDGS-Netと、それを訓練するための多物体シーンデータセットを提案した。
原題: End-to-End Dexterous Grasp Learning from Single-View Point Clouds via a Multi-Object Scene Dataset ／ Tao Geng, Dapeng Yang, Ziwei Liu 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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SuperGrasp: スーパー二次曲面類似性マッチングによる単視点物体把持の評価と改良
単視点の点群から把持候補を生成し、把持領域と周囲の関係を学習するネットワークで評価・改良する、二段階のロボット把持フレームワークを提案した。
原題: SuperGrasp: Single-View Object Grasping via Superquadric Similarity Matching, Evaluation, and Refinement ／ Lijingze Xiao, Jinhong Du, Supeng Diao 他
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COAD: 圧縮ライブラリとオンライン適応による連続ゴール操作の定時間計画
連続的なゴール位置に対して、事前に代表的な問題だけを解いて圧縮したライブラリを作り、クエリ時には定時間で取得した軌道を軽量な適応モジュールで修正することで、高速かつ高成功率な操作計画を実現するフレームワークを提案した。
原題: COAD: Constant-Time Planning for Continuous Goal Manipulation with Compressed Library and Online Adaptation ／ Adil Shiyas, Zhuoyun Zhong, Constantinos Chamzas
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Uni-Skill: 汎用ロボット操作のための自己進化型スキルリポジトリの構築
固定スキルライブラリに依存せず、既存スキルが不十分な場合に新しいスキルを自動生成・追加することで、適応的なプランニングを可能にする統一スキル中心フレームワークを提案した。
原題: Uni-Skill: Building Self-Evolving Skill Repository for Generalizable Robotic Manipulation ／ Senwei Xie, Yuntian Zhang, Ruiping Wang 他
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GraspALL: 任意の低照度環境下でのロボット衣類把持のための照明変動適応型構造補償
照明が動的に変化する低照度環境でもロバストに衣類を把持できるよう、RGBと非RGBモダリティの特徴を照明強度に応じて適応的に融合するモデルGraspALLを提案した。
原題: GraspALL: Adaptive Structural Compensation from Illumination Variation for Robotic Garment Grasping in Any Low-Light Conditions ／ Haifeng Zhong, Wenshuo Han, Zhouyu Wang 他
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