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最新論文: 2026/9/2 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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MS-MEM: 不確実性・外乱を考慮した行動選択によるマルチスキル操作強化マッピング
棚などの閉鎖的で散らかった環境でのシーン理解を高めるため、能動視点選択・物体押し・把持を統合し、不確実性を考慮したマッピングと外乱制約付き行動選択を提案した。
原題: MS-MEM: Multi-Skill Manipulation-Enhanced Mapping via Uncertainty- and Disturbance-Aware Action Selection ／ Yitian Shi, Jesper Mücke, Nils Dengler 他
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HINT: 長期的ロボット操作のための人間意図の注入
本論文は、長期的なロボット操作タスクにおいて、人間の意図を視覚的・注意機構を通じて行動ポリシーに伝達するフレームワークHINTを提案し、意図理解とタスク成功率を向上させる。
原題: HINT: Human-Intent Inception for Long-Horizon Robot Manipulation ／ Mingyu Mei, Haojie Xu, Shihao Jin 他
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リアルタイム動力学に基づくトルクサンプリングMPPIによるコンプライアントで力認識のマニピュレーション
MPPIベースのタスク空間制御フレームワークを提案し、剛体動力学をリアルタイムMPCで解き、安全制約を課すことで、非構造環境での正確な運動・力制御とコンプライアントな物理的相互作用を実現した。GPU並列化を活用したトルクサンプリング方式により、166Hz以上の更新レートを達成し、7自由度マニピュレータで実証した。
原題: Real-Time Dynamics-Based Torque-Sampling MPPI for Compliant and Force Aware Manipulation ／ Euncheol Im, Taehyun Kim, Yonghwan Oh 他
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Peg-in-Bench: 高精度ロボット挿入のためのモジュール式ベンチマーク
高精度な挿入作業の汎化性能を評価するため、3Dプリント可能なモジュール部品で構成された再構成可能なペグ挿入ベンチマークを提案した。
原題: Peg-in-Bench: A Modular Benchmark for High-Precision Robotic Insertion ／ Yosel Delgado, José G. Buenaventura-Carreón, Floris Erich 他
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否定制約付き器用把持のためのポテンシャル誘導粒子ステアリング
言語指示で「どこを持つべきか」だけでなく「どこを持つべきでないか」を指定する場合に、既存モデルが失敗する問題を解決するため、推論時に粒子フィルタと分類器フリーガイダンスを組み合わせ、禁止領域を避けつつ指示された部位へ把持を誘導する手法を提案した。
原題: Potential-Guided Particle Steering for Negation-Constrained Dexterous Grasping ／ Geonho Kim, SooGon Kim, Jongmin Lee
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1つのデモで多様な物体へ：局所接触形状による操作の一般化
人間のデモから学習し、接触点周りの局所形状に注目した報酬設計で、多指ロボットハンドの操作を未見の物体へ一般化する手法を提案した。
原題: One Demonstration, Many Objects: Generalizing Manipulation via Local Contact Geometry ／ Satvik Sharma, Samrat Sahoo, Huang Huang 他
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Facet-0: 接触を伴う精密操作のためのロボット基盤モデル
接触の結果を予測・評価するロボット基盤モデルを提案し、サブミリ精度の組立タスクで高い成功率を達成した。
原題: Facet-0: A Robotic Foundation Model for Contact-Rich Precise Manipulation ／ Haoyuan Deng, Haichao Liu, Wenkai Guo 他
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SUN: 言語に基づく制御から学習、実機への永続的プログラム
モデルベース制御と学習ポリシーを橋渡しするため、幾何・接触関係を一度定義してMPCコストや報酬、遷移ガードなどにコンパイルする型付き実行可能プログラム「SUN」を導入し、大規模言語ビジョンモデルで自動合成するシステムKuafuを提案。デモなしで高成功率を達成した。
原題: SUN: Persistent Programs For Language-Grounded Control-to-Learning-to-Real Policies ／ Weiqi Wang, Zhi Li, Yudong Lei 他
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Zeva: 文脈内因果学習による汎用身体操作の実現
ロボットが実環境での物理的相互作用からその場で学習し、その知識を次の行動に活かすフレームワークZevaを提案。ポリシーモデルを凍結したまま、因果相互作用抽出器と二重タイムスケールの因果メモリを用いて、実行した行動と状態変化を符号化し、後の行動の文脈として注入する。シミュレーションと実機操作で最先端のVLAやWAMを上回る性能を示し、勾配更新なしで自己進化を実現。
原題: Zeva: In-Context Causal Learning for Generalizable Embodied Manipulation ／ Fu Chen, Xin Ding, Bingjia Huang 他
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Motus2: 巧みな操作のための自己進化型汎用世界モデル
Motus2は、ポリシー・シミュレータ・評価器を統合した自己進化型の世界モデルで、巧みな操作を実現する。モデルとデータのスケーリングにより、意思決定と学習の閉ループを形成する。
原題: Motus2: A Self-Evolving General World Model for Dexterous Manipulation ／ Hongzhe Bi, Zihao Zhou, Yihang Tang 他
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制約付きLLMによる意味と物理の橋渡し：安全で信頼できるロボットマニピュレーション
言語指示から生成されたプランが物理的に実行可能かを検証するため、型付き契約とMCPスキーマ検証、MoveIt Task Constructorによる衝突チェックを組み合わせ、実機で高い成功率を達成した。
原題: Bridging Semantics and Physics with Constrained LLMs for Safe and Trustworthy Robotic Manipulation ／ Wenhao Hong, Lan Wei, Dandan Zhang
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ビンピッキング完全攻略：オンライン自己学習による階層型ハイブリッド手法で産業用ビンピッキングの信頼性を向上
モデルベースとモデルフリーの手法を組み合わせた4層の階層型ハイブリッドアプローチを提案し、オンライン自己学習で把持点を自動ランク付けすることで、ビン内の部品を100%取り切ることを実現した。
原題: Picking Bins Empty: A Hierarchical Hybrid Approach with Online Self-Learning of Grasp Points for Reliable Industrial Bin-Picking ／ Florian Töper, Samarth Kishor Yelvande, Jan Niklas Ewertz 他
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Aero Hand Open: 器用な操作学習のためのシミュレーション対応腱駆動ハンド
腱駆動の擬人化ハンドをシミュレーションで学習可能にし、実機で微調整なしで動作させるための設計、シミュレーションモデル、アクチュエーションマップ、強化学習パッケージを公開した。
原題: Aero Hand Open: A Simulation-Ready Tendon-Driven Hand for Dexterous Manipulation Learning ／ Nan Wang, Mohit Yadav, Jonathan Wulff 他
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PredVLA: サブミリオンパラメータの予測符号化ポリシーによるロボット操作
この論文は、わずか68万パラメータで言語条件付き操作を実現する予測符号化ポリシーPredVLAを提案し、LIBEROベンチマークで高い成功率を達成した。
原題: PredVLA: A Sub-Million-Parameter Predictive-Coding Policy for Robot Manipulation ／ Hiroki Sawada, Shunichi Kasahara
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FLARE: 視覚言語ロボット操作における自動修正と回復のための障害認識フレームワーク
視覚言語行動モデル（VLA）が実行中に起こす失敗（掴み損ね、落下、衝突など）を自動で修正・回復できるようにするフレームワークを提案。デモに摂動や橋渡しセグメントを注入して「リトライ」能力を、MLLMによる失敗分析で「リセット」スキルを獲得し、オンライン監視で切り替える。
原題: FLARE: A Failure-Aware Framework for Autonomous Correction and Recovery in Visual-Language Robotic Manipulation ／ Ganlong Zhao, Zijia Tang, Xingping Chen 他
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VISTA: 視覚から推定する空間接触注意による高密度接触操作
接触を伴う精密操作のため、視覚のみからグリッパの変形を推定し、触覚センサなしで接触情報を獲得する模倣学習フレームワークを提案した。
原題: VISTA: Visually Inferred Spatial ConTact Attention for Contact-Rich Manipulation ／ Jiayi Chen, Wenlong Dong, Yan Huang 他
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リー群制約付きMeanFlowによる高速生成的把持
リー群上のMeanFlowを用いて、少数のネットワーク評価で高品質な把持を生成する手法を提案し、ACRONYMデータセットで既存手法と同等の性能を達成しつつ最大39倍の高速化を実現した。
原題: Fast Generative Grasping via Lie Group-Constrained MeanFlow ／ S. Talha Bukhari, Yi Wei, Ruiqi Ni 他
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PRISM: 投影統合型サンプリングベースMPCとベイズコスト調整による双腕マニピュレーション
GPU物理シミュレータをオンライン世界モデルとして用い、QPガイド付きサンプリングと投影により運動学的制約を満たす双腕操作のMPCフレームワークを提案。ベイズ最適化でコスト重みを自動調整し、複雑な双腕タスクで成功率を向上。
原題: PRISM: Projection-Integrated Sampling-Based MPC with Bayesian Cost Tuning for Bimanual Manipulation ／ Alinjar Dan, Iryna Hurova, Karl Kruusamäe 他
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ロボット操作のための軌道レベル連続行動表現
制御周波数に依存せず、固定時間間隔の行動軌跡を連続潜在トークンで表現する新しい行動表現フレームワークCATを提案し、LIBEROや実機の長期的操作タスクで既存手法より高い成功率を達成した。
原題: Trajectory-Level Continuous Action Representation for Robotic Manipulation ／ Tong Yang, Jingkai Jia, Yuecheng Xu 他
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CSymPlan:高自由度マニピュレータのための認定シンボリックプランニングと制御
高自由度マニピュレータの動作生成を、プランナーと制御器の分離による問題を解決するため、認定されたシンボリックプランニングと制御フレームワークを提案。オフラインとオンラインの2つの実装で、安全な到達回避タスクを実現する。
原題: CSymPlan: Certified Symbolic Planning and Control for High-DOF Manipulators ／ Aditya Narendra, Ashok Kumar Saini, Mahathi Anand 他
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ブラウザ制御と混合ステッパードライバ構成による再現可能な視覚誘導6自由度ロボットアーム
低コストで再現可能な6自由度ロボットアームを設計・製作し、混合ステッパードライバ構成とブラウザネイティブ制御、視覚パイプラインによる自動ピックアンドプレースを実現した。
原題: Reproducible Vision-Guided 6-DoF Robotic Manipulator with a Mixed Stepper-Driver Architecture and Browser-Native Control ／ Lasan Perera, Deneth Priyadarshana, Dulana Pitiwaduge 他
日本語で読む → - 論文ロコマニピュレーションロボティクス
DreamMimic: ワールドモデルによる視覚運動全身ロコマニピュレーションの学習
ヒューマノイドロボットの視覚ベース全身ロコマニピュレーションを、ワールドモデル支援蒸留により学習するフレームワークを提案。特権教師ポリシーを視覚ベースの学生ポリシーに蒸留し、予測潜在ダイナミクスと補助予測ヘッド、適応蒸留スケジュールを導入して性能を向上させた。
原題: DreamMimic: Learning Visuomotor Whole-Body Loco-Manipulation via World Model ／ Jie Yin, Xingyu Lai
日本語で読む → - 論文遠隔操作/空中マニピュレーションロボティクス
力センサレス触覚フィードバックを用いた全方向空中マニピュレーションの安全重視型双方向遠隔操作
本論文は、全方向空中マニピュレータの遠隔操作において、制御バリア関数に基づく安全フィルタを導入し、力センサなしで触覚フィードバックを実現する手法を提案する。実験により、自由飛行中の不要なフィードバックを回避しつつ、物理的相互作用時の安定性を向上させることを示した。
原題: Safety-Critical Bilateral Teleoperation for Omnidirectional Aerial Manipulation Using Force-Sensorless Haptic Feedback ／ Yubin Kim, Jinwoo Lee, Yongjun You 他
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力/トルクベースの運動学的適応によるロボット操作タスク
関節角度と手首の力/トルクセンサのみを用いて、未知のツールの運動学をオンライン推定する適応手法を提案し、安定性を証明した。
原題: Force/Torque-Based Kinematic Adaptation for Robotic Manipulation Tasks ／ Carl Glen Henshaw
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姿勢不確実性下での物体取得と保持のためのハイブリッドローラージャミンググリッパ
ローラーの回転で物体を引き込み、その後真空による粒状ジャミングで剛性を高めて保持する、取得と保持を一体化したハイブリッドグリッパを提案し、840回の把持実験で高い成功率を実証した。
原題: Hybrid Roller-Jamming Gripper for Object Acquisition and Retention Under Pose Uncertainty ／ Yijie Ren, Guillaume Gourmelen, Hiroyasu Iwata
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GOAG: 生成型・物体非依存の器用なロボット操作のための把持プランナー
多指ロボットの把持計画において、物体固有のデータに依存せず、グリッパーの接触面分布を学習して汎用的に把持を生成する新しい深層生成モデルを提案した。シミュレーションと実世界で高い成功率を達成し、物体非依存でありながら既存手法と同等以上の性能を示した。
原題: GOAG: Generative and Object-Agnostic Grasp Planner for Dexterous Robotic Manipulation ／ Julien Merand, Boris Meden, Mathieu Grossard 他
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PVRA: ロボット組立のための点単位キーポイント投票フレームワーク
RGB-D入力から組立シーンの3Dキーポイントを学習し、組立依存関係を推定してロボットの組立操作に必要なアクション出力を予測するフレームワークを提案した。
原題: PVRA: A Pointwise Key-point Voting Framework for Robotic Assembly ／ Kulunu Samarawickrama, Roel Pieters
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ビデオからドア通過へ：シミュレートされたドア双子による押しドア通過
実ドアのRGBビデオからシミュレーション用のドア双子を再構築し、シミュレーション内でスキルプログラムを学習・改善して、車輪付き脚式移動マニピュレータによるドア通過を実現するフレームワークを提案。
原題: Video2DoorTraversal: Push Door Traversal via Simulated Door Twins ／ Xincheng Tang, Yiji Chen, Youhan Xie 他
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションAI
DECOWAM: 脚式移動マニピュレーションのための分離型全身世界行動モデル
移動マニピュレーションのための世界行動モデルを提案し、カメラの自己運動とベース・アーム動作を分離して予測する。実ロボットデータセットを用いて、将来の映像と行動の予測精度を向上させた。
原題: DECOWAM: Decoupled Whole-Body World-Action Model for Legged Mobile Manipulation ／ Siyuan Ma, Boshi Zhang, Yutian Zhang 他
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コアラグリッパー：器用な操作学習のスケール化のためのロボットグリッパーとデータ収集デバイスの共設計
データ収集用ハンドヘルドデバイスとロボットグリッパーを同時に設計する共設計フレームワークを提案し、並行ジョーグリッパーより器用で把持能力が高いコアラグリッパーシステムを開発した。
原題: Koala Gripper: Co-designing Robotic Grippers and Data-Capture Devices for Scaling Dexterous Manipulation Learning ／ Amar Hajj-Ahmad, Zubin Kremer Guha, Tim Fofonoff 他
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