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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/制御ロボティクス2026/6/1

  固定翼UAVコマンド監視のためのHJB由来有限アクションリスクフィルタリングを備えたオートパイロット保存残差Q学習

  固定翼UAVのオートパイロットを変更せず、その上に学習ベースの監視層を置き、風や乱気流下での追従誤差を大幅に低減する手法を提案した。

  原題: Autopilot-Preserving Residual Q-Learning with HJB-Inspired Finite-Action Risk Filtering for Fixed-Wing UAV Command Supervision ／ Mehmet Iscan, Batuhan Temiz

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  MASK: リスク感受性6Gロボティクスのためのマルチエージェント意味的Kスケジューリング

  帯域制限のある6G通信環境で、意味的重要度に基づき上位Kエージェントのみに送信を許可するスケジューリング手法を提案し、通信制約下でも性能を維持できることを示した。

  原題: MASK: Multi-Agent Semantic K-Scheduling for Risk-Sensitive 6G Robotics ／ Ahmet Gunhan Aydin, Elif Tugce Ceran

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• 論文両腕操作/ベンチマークロボティクス2026/6/1

  DuoBench: シミュレーションと実世界における両腕操作の再現可能なベンチマーク

  両腕ロボット操作のためのベンチマークフレームワークDuoBenchを提案し、シミュレーションと実世界で11タスクを実装して、既存の両腕模倣学習やVLAポリシーの性能を評価した。

  原題: DuoBench: A Reproducible Benchmark for Bimanual Manipulation in Simulation and the Real World ／ Tobias Jülg, Seongjin Bien, Simon Hilber 他

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• 論文軌道最適化math.OC2026/6/1

  大規模言語モデルによる適応的軌道最適化のための意味的制約合成

  大規模言語モデルを用いて、自然言語で記述されたミッション要件を実行可能な軌道最適化コードと数式に変換するフレームワークを提案し、宇宙機ランデブーシナリオで有効性を実証した。

  原題: Semantic Constraint Synthesis for Adaptive Trajectory Optimization via Large Language Models ／ Eleanor Brosius, Yuji Takubo, Daniele Gammelli 他

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• 論文自動運転ロボティクス2026/6/1

  Safe2Drive: E2E自動運転モデルの安全運転行動の評価

  E2E自動運転モデルの安全性能を評価するため、工事現場や歩行者の飛び出しなど100の危険シナリオを追加したベンチマークSafe2Driveを提案し、既存モデルの安全運転スコアが大幅に低下することを示した。

  原題: Safe2Drive: Evaluating Safe Driving Behaviors of E2E Autonomous Driving Models ／ Nishad Sahu, Kalpana Panda, Congyuan Yu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  SynthICL: 合成データによるスケーラブルな文脈内模倣学習

  RGBのみの合成データで文脈内模倣学習ポリシーを訓練し、実世界の未見タスクで高い成功率を達成した。

  原題: SynthICL: Scalable In-context Imitation Learning with Synthetic Data ／ Cheng Qian, Ruomeng Fan, Yifei Ren 他

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• 論文マッピングロボティクス2026/6/1

  スプラットレスDF：非スプラッティングガウスによる連続距離場マッピング

  ガウススプラッティングの原理を空間的観点から応用し、ロボットナビゲーションに適した連続距離場を直接パラメータ化して最適化するマッピング手法を提案した。

  原題: SplatlessDF: Continuous Distance Field Mapping with Non-Splatting Gaussians ／ Monisha Mushtary Uttsha, Lan Wu, Teresa Vidal-Calleja

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  MPCoT: 報酬誘導型マルチパス潜在推論によるテスト時スケーラブルな視覚言語行動モデル

  視覚言語行動(VLA)モデルの推論時に、複数の潜在的な行動仮説を並列に洗練して統合する報酬誘導型フレームワークを提案し、長期的タスクの成功率を向上させた。

  原題: MPCoT: Reward-Guided Multi-Path Latent Reasoning for Test-Time Scalable Vision-Language-Action ／ Boyang Zhang, Lianlei Shan

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• 論文器用操作ロボティクス2026/6/1

  EaDex: 低コストデモからのクロスエンボディ器用操作フレームワーク

  単一RGB-Dカメラで人間の手の動きを捉え、MANOモデルとモーションリターゲティングで構造化デモデータを生成し、接触報酬に基づく動的デモアニーリングで学習を効率化する、低コストな多エンボディ器用操作学習フレームワークを提案した。

  原題: EaDex: A Cross-Embodiment Dexterous Manipulation Framework from Low-Cost Demonstrations ／ Qian Zhao, Xin Tong, Chengdong Wu 他

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• 論文ロボットハンド/触覚ロボティクス2026/6/1

  軟性関節に埋め込まれたひずみゲージを備えた人間の親指と人差し指を模したロボットハンド

  腱駆動の非対称な親指-人差し指構成を持つ軽量な2本指ロボットハンドを開発し、シリコンで覆われた軟性関節にひずみゲージを埋め込むことで、受動的な把握適応と内部感覚・外部知覚を実現した。20種類の物体の把握データを用いた物体分類タスクで高い精度を示し、追加の触覚センサや視覚システムなしで安全な把握が可能であることを実証した。

  原題: A Human-Inspired Thumb-Index Robotic Hand with Strain Gauges Embedded in Soft Joints ／ Jonas Papenbrock, Shubhan Patni, Tomaso Lisini Baldi 他

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• 論文セキュリティ/ワールドモデルロボティクス2026/6/1

  ロボット学習パイプラインを侵害するためのワールドモデル攻撃

  ワールドモデルを介して、一見安全な遠隔操作データに悪意のあるプロンプトや遷移ダイナミクスを埋め込み、危険な合成訓練データを生成してロボットポリシーを侵害する新たなデータポイズニング攻撃手法を提案した。

  原題: Targeting World Models to Compromise Robot Learning Pipelines ／ Ethan Rathbun, Ahmed Agha, Saaduddin Mahmud 他

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• 論文VLA画像認識2026/6/1

  一般共変アクションモデリング：時空間分離による一般化多様体の構築

  ロボットの動作生成において、絶対座標への回帰が一般共変性に反する問題を解決するため、時空間を分離して動作多様体を構築するGAMフレームワークを提案した。

  原題: General Covariant Action Modeling: Constructing Generalized Manifolds via Spatio-Temporal Decoupling ／ Huaihai Lyu, Chaofan Chen, Mingyu Cao 他

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• 論文自動運転/強化学習AI2026/6/1

  ROSA-RL: 不確実性を考慮した強化学習によるラウンドアバウト最適速度アドバイス

  ラウンドアバウト進入時の不確実性を扱うため、トランスフォーマーで将来の占有を予測し、強化学習の状態に組み込んで安全かつ効率的な速度調整を行う手法を提案した。

  原題: ROSA-RL: Uncertainty-Aware Roundabout Optimized Speed Advisory with Reinforcement Learning ／ Anna-Lena Schlamp, Jeremias Gerner, Klaus Bogenberger 他

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• 論文データセットロボティクス2026/6/1

  HRDX: 大規模ベクターHDマップデータセット

  自動運転向けの大規模なベクターHDマップデータセットHRDXを構築し、既存データセットより数倍大きい規模で、航空画像などのモダリティを追加して地図構築性能を向上させることを示した。

  原題: HRDX: A Large-Scale Vector HD-Map Dataset ／ Sahith Reddy Chada, Isht Dwivedi, Nirav Savaliya

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• 論文自動運転シミュレーション画像認識2026/6/1

  Dash2Sim: 実走行ダッシュカム映像からのクローズドループ運転シミュレーション

  単眼ダッシュカム映像から正確な4D運転ログを復元し、既存シミュレータで利用可能にするフレームワークを提案。大規模データセットROADWork4Dを構築し、工事現場シナリオでのプランナー性能を評価した。

  原題: Dash2Sim: Closed-Loop Driving Simulation from in-the-wild Dashcam Videos ／ Anurag Ghosh, Francesco Pittaluga, Khiem Vuong 他

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• 論文ロボットポリシー実行ロボティクス2026/6/1

  PACE: 位相を考慮したロボットポリシーのチャンク実行

  アクションチャンキングを用いるロボットポリシーにおいて、予測されたチャンク内の速度プロファイルから低速度の遷移点を検出し、その点を再計画境界として実行ホライゾンをオンラインで選択する訓練不要の実行手法PACEを提案した。シミュレーションと実機で成功率を向上させた。

  原題: PACE: Phase-Aware Chunk Execution for Robot Policies with Action Chunking ／ Junnan Nie, Jiayi Li, Jiachen Zhang 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

  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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• 論文インスタンス分割画像認識2026/6/1

  マスク条件付き境界学習による少数ショット工業部品インスタンス分割

  テクスチャが乏しい工業部品に対して、境界を教師信号とする数ショットのインスタンス分割フレームワークを提案。基盤モデルの特徴量とSDFヘッドを用いて境界を推定し、マスク再構成でセグメンテーションを実現する。

  原題: Boundary-by-Mask: Few-Shot Instance Segmentation with Mask-Conditioned Boundary Learning for Texture-Poor Industrial Parts ／ Yutaka Yoshinaga, Naoya Chiba, Koichi Hashimoto

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• 論文生涯学習/操作ロボティクス2026/6/1

  LiMoDE: 動的エキスパートの混合の視点から生涯ロボット操作を再考する

  ロボットが連続的に新しいタスクに適応するための生涯学習手法を提案。動的MoE構造で事前学習し、適応段階では凍結したエキスパートと新しいエキスパートを組み合わせて知識転移を実現する。

  原題: LiMoDE: Rethinking Lifelong Robot Manipulation from a Mixture-of-Dynamic-Experts Perspective ／ Zhihao Gu, Lin Wang

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• 論文マニピュレーションロボティクス2026/6/1

  把持→計画と失敗帰属：正確で汎用的なロボット操作のための閉ループ二段階フレームワーク

  把持と動作計画の連携における失敗原因の曖昧さを解消するため、失敗帰属モデルを導入し、診断結果に基づいて把持候補生成と計画の両方を最適化する二段階フレームワークGTP-FAを提案した。シミュレーションと実機実験で、RL、IL、拡散ポリシー、VLAなど様々なベース学習器の成功率を向上させた。

  原題: Grasp-Then-Plan with Failure Attribution: A Closed Two-Stage Framework for Precise and Generalizable Robotic Manipulation ／ Jiahao Xu, Peiyuan Wang, Hanzhuo Zhang 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

  VQActFlow: ベクトル量子化による行動モード制御を用いたマルチタスクロボット操作

  連続的な行動を離散コードブックに量子化し、変分フローマッチングでコード系列を生成することで、マルチタスク操作ポリシーの行動モード選択を明示的に扱う手法を提案した。

  原題: VQActFlow: Vector-Quantized Action Mode Steering for Multi-Task Robot Manipulation ／ Zhigen Zhao, Mark Leggiero, Yipu Chen 他

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• 論文自動運転ロボティクス2026/6/1

  自動運転システムのための設計・スケジューリングエージェント「DrivingAgent」

  自動運転システムの設計とリアルタイムスケジューリングを自動化するLLMベースのエージェントフレームワークを提案。設計フェーズではモジュール開発を自動化し、スケジューリングフェーズでは強化学習で訓練した軽量LLMが動的にモジュールを調整する。

  原題: DrivingAgent: Design and Scheduling Agents for Autonomous Driving Systems ／ Zhongyu Xia, Wenhao Chen, Yongtao Wang 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  SidewalkBench: 都市歩道における視覚ナビゲーションのベンチマーク

  都市歩道での視覚ナビゲーションを評価するための包括的なベンチマークを提案し、9つのモデルを様々なシナリオで評価した。

  原題: SidewalkBench: Benchmarking Visual Navigation on Urban Sidewalks ／ Zhizheng Liu, Honglin He, Vivek Alumootil 他

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  CT-VAM: 小脳-視床に着想を得た効率的な視覚運動制御のための視覚行動モデル

  大規模言語モデルによる高次推論とローカルでの高速制御を分離するため、小脳-視床経路に着想を得た軽量な視覚行動モデルCT-VAMを提案。68Mパラメータで大規模VLAに匹敵する性能を達成し、実機でも高速制御を実現した。

  原題: CT-VAM: A Cerebello-Thalamic-Inspired Vision-Action Model for Efficient Visuomotor Control ／ Jiacheng Li, Yize Guo, Jiabin Guo 他

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• 論文HRIロボティクス2026/6/1

  ユーモアスタイルが笑いを生み、話題が受容性を決める：バイリンガルな個人・政治ロボット配信AIジョークの評価

  大学教室でロボットがAI生成ジョークを配信し、ユーモアタイプと話題が面白さと適切さに与える影響を評価した探索的研究。

  原題: Humor Style Drives Laughter, Topic Shapes Acceptability: Evaluating Bilingual Personal and Political Robot-Delivered AI Jokes ／ Anna-Maria Velentza, Anne-Gwenn Bosser

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  IMAC-AgriVLN：農業用視覚言語ナビゲーションエージェントは指示の誤りに気づけるか？

  農業用VLNエージェントが指示の誤りを検出・修正できるようにするため、誤りを含む指示のベンチマークA2A-MIと修正モジュールIMACを提案した。

  原題: IMAC-AgriVLN: Can Agricultural Vision-and-Language Navigation Agents be Aware of Instruction Mistakes? ／ Xiaobei Zhao, Xingqi Lyu, Xin Chen 他

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• 論文マッピングロボティクス2026/6/1

  LIT-GS: 照明変動に頑健なマッピングのためのLiDAR-慣性-熱ガウシアンスプラッティング

  RGBの光度情報に依存せず、LiDAR由来の平面幾何を明示的な制約として組み込んだ、照明変化やテクスチャ欠損に頑健なLiDAR-慣性-熱ガウシアンスプラッティングマッピングフレームワークを提案した。

  原題: LIT-GS: LiDAR-Inertial-Thermal Gaussian Splatting for Illumination-Robust Mapping ／ Shikuan Shi, Chunran Zheng, Jiaming Xu 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  AirDreamer: ワールドモデルを用いた汎用ドローンナビゲーション

  動物のナビゲーション行動に着想を得て、強化学習ポリシーとワールドモデルによる環境理解を組み合わせたドローンのナビゲーションフレームワークを提案。手作りの報酬整形なしで複雑な未見環境を航行し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。

  原題: AirDreamer: Generalist Drone Navigation with World Models ／ Zian Liu, Andong Yang, Chunkai Yang 他

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• 論文歩行ロボティクス2026/6/1

  CoRe-MoE：歩容適応を備えた多地形ヒューマノイド歩行のための対比的重み付け混合エキスパート

  歩行と走行の切り替えと多地形適応を単一ポリシーで実現するため、歩容生成と地形適応を分離した二段階強化学習フレームワークを提案した。

  原題: CoRe-MoE: Contrastive Reweighted Mixture of Experts for Multi-Terrain Humanoid Locomotion with Gait Adaptation ／ Kailun Huang, Zikang Xie, Yanzhe Xie 他

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