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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

• 論文動画フォレンジック画像認識2026/6/1

  長尺動画における改ざんセグメントの説明可能なフォレンジック解析

  未編集の長尺動画に埋め込まれたAI生成セグメントを検出・位置特定し、その理由を説明する新しいタスクとベンチマーク、ベースライン手法を提案した論文。

  原題: Explainable Forensics of Manipulated Segments in Untrimmed Long Videos ／ Yue Feng, Jingjing Li, Qijia Lu 他

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• 論文最適制御math.OC2026/6/1

  円錐線形二次制御のための並列動的計画法

  ADMMを用いて時間軸に沿ってLQ制御問題を分割し、各サブ問題を動的計画法で並列に解くことで、マルチコアCPU上で最大5倍の高速化を実現した。

  原題: Parallel Dynamic Programming for Conic Linear Quadratic Control ／ Luyao Zhang, Gabriel Bravo-Palacios, Brian Plancher 他

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• 論文強化学習/適応ロボティクス2026/6/1

  動力学は教えられるものではなく学習されるもの：潜在動力学幾何の半教師あり発見によるゼロショット方針適応

  ロボット強化学習において、環境の動力学変化に頑健に適応するため、物理パラメータを明示せずに相互作用の結果から潜在空間の幾何構造を学習する手法を提案し、MuJoCoベンチマークで既存手法を上回る性能を示した。

  原題: Dynamics Are Learned, Not Told: Semi-Supervised Discovery of Latent Dynamics Geometries For Zero-Shot Policy Adaptation ／ Zhiming Xu, Weitao Zhou, Xianghui Pan 他

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• 論文動作リターゲティングロボティクス2026/6/1

  Human2Humanoid: ヒューマノイドロボットのための物理認識クロスモルフォロジー動作リターゲティング

  人間の動作をヒューマノイドロボットに転写するための教師なしリターゲティングフレームワークを提案し、CycleGANと物理制約を組み合わせて高忠実度かつ物理的に実現可能な動作を生成する。

  原題: Human2Humanoid: Physics-Aware Cross-Morphology Motion Retargeting for Humanoid Robots ／ Tianchen Huang, Feiyang Yuan, Junchi Gu 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  グレア耐性ナビゲーションコストマップのための信頼性誘導型深度融合

  反射床やガラス面などで生じるRGB-D深度計測の誤差を、深度信頼度を予測するネットワークと信頼性に基づく融合機構で補正し、偽の障害物を減らしてナビゲーションコストマップを頑健に構築する手法を提案した。

  原題: Reliability-Guided Depth Fusion for Glare-Resilient Navigation Costmaps ／ Shang-En Tsai

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• 論文マニピュレーションロボティクス2026/6/1

  ハイブリッド零空間制御による極限動作生成：直線経路追従への応用

  マニピュレータが直線経路に沿って移動できる距離を最大化する「極限動作生成」を提案。RLとモデルベース制御を切り替えるハイブリッド制御と拡散モデルによる初期姿勢サンプリングで、従来比27%の経路長延長を達成した。

  原題: Extreme Motion Generation via Hybrid Null-Space Control for Straight-Line Path Following ／ Xinyi Yuan, Weiwei Wan, Kensuke Harada

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  潜在誘導フローマッチングによる視覚言語行動ポリシーの改善

  視覚言語行動ポリシーに、成功可能性の軌跡を学習する自己誘導型フローマッチングを導入し、外部批評家なしで最良の行動選択を可能にする手法を提案した。

  原題: Potential-Guided Flow Matching for Vision-Language-Action Policy Improvement ／ Yunpeng Mei, Jiakai He, Hongjie Cao 他

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• 論文シミュレーションロボティクス2026/6/1

  NVIDIA Isaac Sim：ロボティクスのためのスケーラブルでGPU高速化されたシミュレーションを実現

  本論文は、GPU高速化による大規模並列トレーニングと高精度物理シミュレーションを特徴とするNVIDIA Isaac Simのアーキテクチャと応用を体系的にレビューし、他のシミュレータとの比較や主要5分野での利用パターン、将来の課題をまとめたサーベイである。

  原題: NVIDIA Isaac Sim: Enabling Scalable, GPU-Accelerated Simulation for Robotics ／ Sicong Gao, Maurice Pagnucco, Tomasz Bednarz 他

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• 論文農業ロボティクスロボティクス2026/6/1

  農業AI基盤モデルに向けた実農場データ収集エコシステムの概念設計

  実農場データの持続的な収集・流通を目指し、需要と希少性に基づく自動価格設定、農家への収益分配、認証済みデバイスによるデータ真正性保証を組み込んだエコシステムを提案した。

  原題: Conceptual Design of an Ecosystem for Real Farm Data Collection toward Agricultural AI Foundation Models ／ Junsei Tanaka, Yoshihiro Sato

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• 論文VLA/世界モデルロボティクス2026/6/1

  τ0-WM: ロボット操作のための統合ビデオ・アクション世界モデル

  ロボット操作のための、ポリシー学習・ビデオ予測・行動評価を単一の未来予測フレームワークに統合した世界モデルを提案。実ロボットデータ約27,300時間で訓練し、推論時に候補行動のサンプリングと評価・修正を行うことで、長期的で細かい操作タスクで高い性能を示した。

  原題: $\tau_0$-WM: A Unified Video-Action World Model for Robotic Manipulation ／ Pengfei Zhou, Shengcong Chen, Di Chen 他

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  VISTA: UMIデータの視覚基盤と物理検証によるVLAトレーニング適応

  UMIデータをVLAモデルの訓練に使う際の視覚的・物理的な不整合を解消するため、魚眼カメラ用VQAデータセットと物理検証パイプラインを導入し、実ロボット成功率を向上させた。

  原題: VISTA: Vision-Grounded and Physics-Validated Adaptation of UMI data for VLA Training ／ Siyuan Yang, Linzheng Guo, Ouyang Lu 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  物理情報に基づくロボット群の創発行動のモデリングと制御

  ロボット群の多段階創発行動を、物理制約付き密度場の進化として表現するマイクロ・マクロ枠組み「PhySwarm」を提案し、強化学習とPINNを組み合わせた制御器で統一的に生成する。

  原題: Physics-Informed Modeling and Control of Emergent Behaviors in Robot Swarms ／ Zixuan Jin, Wenzhuo Zhang, Shuxian Quan 他

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• 論文VLA自然言語2026/6/1

  英語を超えて：視覚・言語・行動モデルにおける多言語ギャップの解明

  視覚・言語・行動モデルが英語以外の指示で性能が大幅に低下する多言語ギャップを初めて体系的に調査し、その原因を分析した。

  原題: Beyond English: Uncovering the Multilingual Gap in Vision-Language-Action Models ／ Hanyang Chen, Hongliang Li, Jiarui Cao 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

  オブジェクト中心の世界モデルと拡散ポリシーの統合：多段階ロボットタスクのための階層的フレームワーク

  多段階のロボット操作タスクを解決するため、高レベル世界モデルで実行時に実現可能なサブゴールを計画し、低レベル拡散ポリシーで実行する階層的フレームワークWorldDPを提案した。

  原題: Unifying Object-Centric World Models and Diffusion Policy: A Hierarchical Framework for Multi-Stage Robotic Tasks ／ Raktim Gautam Goswami, Prashanth Krishnamurthy, Yann LeCun 他

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• 論文運動計画/制御ロボティクス2026/6/1

  制御バリア関数を用いた安全なポリトープ内ポリトープ運動計画と制御

  ロボットのポリトープ形状のフットプリントを、連続的に更新される凸自由空間領域内に保証する安全な局所運動計画・制御手法を提案。モデル予測制御内で離散時間制御バリア関数制約として包含条件を定式化し、障害物数に依存しない計算効率を実現。

  原題: Safe Polytope-in-Polytope Motion Planning and Control with Control Barrier Functions ／ Alejandro Gonzalez-Garcia, Dries Dirckx, Jan Swevers 他

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  密な身体化チェーン・オブ・ソート監視による視覚言語行動モデルの訓練

  ロボット間の転移を改善するため、視覚言語モデルに密な身体化チェーン・オブ・ソート（ECoT）監視を導入し、推論時にはECoT生成をスキップできるデュアルストリームアーキテクチャのVLAモデルZR-0を提案した。

  原題: Training Vision-Language-Action Models with Dense Embodied Chain-of-Thought Supervision ／ Haoyang Li, Guanlin Li, Youhe Feng 他

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• 論文VLA/モバイル操作ロボティクス2026/6/1

  追加データなしでVLAを堅牢化：動作計画とのインターリーブ手法

  長期的なモバイル操作タスクで性能が低下するVLAモデルに対し、モデルベースの動作計画をインターリーブするフレームワークMPVIを提案し、追加学習なしでタスク成功率を大幅に向上させた。

  原題: Make Your VLA More Robust Without More Data By Interleaving Motion Planning ／ Dan BW Choe, Sundhar Vinodh Sangeetha, Samuel Coogan 他

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  GeoAlign: セマンティクスを超えた状態誘導による空間的位置合わせをVLAモデルに導入

  VLAモデルにロボットの状態情報を利用した幾何学的特徴の位置合わせ機構を導入し、操作タスクの成功率を向上させた。

  原題: GeoAlign: Beyond Semantics with State-Guided Spatial Alignment in VLA Models ／ Yizhi Chen, Zhanxiang Cao, Xinyi Peng 他

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  PearlVLA: 潜在空間における段階的動作計画の洗練

  視覚言語行動モデル(VLA)の推論を潜在空間で行うことで、高速な動作生成と明示的な熟考の両立を実現するフレームワークを提案した。

  原題: PearlVLA: Progressive Embodied Action-Plan Refinement in Latent Space ／ Bochen Yang, Lianlei Shan

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• 論文飛行制御ロボティクス2026/6/1

  マッピング認識型ワールドモデルによるアジャイルなクアッドローター飛行

  クアッドローターの視覚ベース飛行において、生画像再構成ではなく占有・可視性グリッドマップと自己運動を再構成する幾何学認識型ワールドモデルを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。

  原題: MAD: Mapping-Aware World Models for Agile Quadrotor Flight ／ Xinhong Zhang, Runqing Wang, Yunfan Ren 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  RogueRover: インシデント対応のための自律型不正デバイス位置特定

  単一の市販ロボットが、RFフィンガープリンティングや事前設置センサーなしに、不正な無線デバイスを自律的に検出・位置特定するシステムを提案し、実環境で評価した。

  原題: RogueRover: Autonomous Rogue Device Localization for Incident Response ／ Priyanka Prakash Surve, Asaf Shabtai, Yuval Elovici

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  プライバシー保護型の分散協調位置推定：範囲測定に基づく凸最適化アプローチ

  GPSが使えない環境でのマルチロボット協調位置推定において、位置情報を共有せずにプライバシーを保護する新しい分散型フレームワークを提案。凸最適化を用いて、ノイズ注入や暗号化に頼らずに高精度な位置推定を実現する。

  原題: Privacy-Preserving Decentralized Cooperative Localization with Range-Only Measurements: A Convex Optimization Based Approach ／ Nitesh Kumar, Reyshwanth Ganeshan, Sixu Li 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

  HOIST: 模倣学習とサンプル効率的チューニングによる人型ロボットの吊り荷操作

  人型ロボットが吊り荷を操作する際、VRテレオペレーションの模倣学習で初期動作を獲得し、その後バッチ強化学習で配置精度を改善する手法を提案。シミュレーションと実機で効果を実証した。

  原題: HOIST: Humanoid Optimization with Imitation and Sample-efficient Tuning for Manipulating Suspended Loads ／ Songyang Liu, Shunyu Yao, Dingyuan Huang 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

  G2DP: 時空間グリッドガイダンスを用いた拡散プランニング

  自動運転向けの拡散ベースのプランナーに、推論時に時空間コストボリュームから密度の高い勾配を注入する新しいガイダンス手法を提案し、nuPlanなどのベンチマークで最先端の性能を達成した。

  原題: G2DP: Diffusion Planning with Spatio-Temporal Grid Guidance ／ Hang Yu, Ye Jin, Alessandro Canevaro 他

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• 論文操作/強化学習ロボティクス2026/6/1

  TORL-VLA: 触覚誘導による接触を伴う操作のためのオンライン強化学習

  触覚フィードバックを利用して、接触を伴う操作タスクでオフラインポリシーをオンライン適応させる強化学習フレームワークを提案。実機実験で成功率と効率を向上。

  原題: TORL-VLA: Tactile Guided Online Reinforcement Learning for Contact-Rich Manipulation ／ Huaihang Zheng, Yi Yang, Kai Ma 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  関係バイアスによる意味的証拠の調整を用いたゼロショット物体ナビゲーション

  未知環境での物体探索において、誤解を招く意味的手がかりを動的に調整する訓練不要のフレームワークSER-Navを提案し、ナビゲーション性能を向上させた。

  原題: Semantic Evidence Regulation via Relational Bias for Zero-Shot Object Navigation ／ Weitao An, Chenghao Xu, Xu 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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• 論文経路計画ロボティクス2026/6/1

  可逆潜在分解による凸集合の和集合学習と経路計画への応用

  衝突回避経路計画のため、可逆写像と潜在空間での凸ポリトープの和集合を同時学習し、計画後に元の空間へ復元する枠組みを提案。可視性誘導サンプリングで集合間の連結性を保ち、2Dから14自由度の操作環境で成功率を向上させた。

  原題: Learning Unions of Convex Sets via Invertible Latent Decomposition for Path Planning ／ Taerim Yoon, Dongho Kang, Kisang Park 他

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• 論文転倒検知ロボティクス2026/6/1

  EM-Fall: ヒューマノイドロボットによる昼夜を問わない転倒検知のための身体化ミリ波センシング

  移動型ヒューマノイドロボットにミリ波センシングを統合し、視点を能動的に調整して遮蔽や照明条件に影響されずに転倒を検知するフレームワークを提案した。

  原題: EM-Fall: Embodied mmWave Sensing for Day-and-Night Fall Detection on Humanoid Robots ／ Yanshuo Lu, Yuxuan Hu, Shenghai Yuan 他

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• 論文データキュレーションロボティクス2026/6/1

  ATHENA: ロボットデータキュレーションのための高速マルチタスク異種影響関数

  大規模VLAモデルの模倣学習において、各デモの影響を高速に計算する影響関数フレームワークATHENAを提案し、50%のデータで全データ学習と同等以上の性能を達成した。

  原題: ATHENA: Accelerated Multi-Task Heterogeneous Influence Functions for Robot Data Curation ／ Tao Xu, Jiaxin Wang, Runhao Zhang 他

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