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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

• 論文センサフュージョン制御2026/6/1

  多数のMEMS IMUを用いた陸上ナビゲーションのためのロバスト拡張カルマンフィルタ

  多数の低コストMEMS慣性センサを配列し、異常値除去とバイアス追跡を行う前処理フレームワークRISAFを導入して、拡張カルマンフィルタの精度とロバスト性を向上させた。

  原題: Robust Extended Kalman Filter for Land Navigation Using Massive Array of MEMS IMUs ／ Omer Hanani, Alon Kipnis

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• 論文ナビゲーションロボティクス2026/6/1

  展開可能なソーシャルロボットナビゲーションのための視覚言語モデル：意味推論と低レベル制御の橋渡し

  本論文は、ソーシャルロボットナビゲーションにおける視覚言語モデルの活用を概観し、高レベルの意味推論と低レベルの制御を統合するための構造化されたロードマップを提案している。

  原題: Vision-Language Models for Deployable Social Robot Navigation: Bridging Semantic Reasoning and Low-Level Control ／ Runji Cai, Toshihiko Yamasaki, Ling Xiao

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• 論文ヒューマノイド制御ロボティクス2026/6/1

  FADA: ダイナミクス整合による少数ショット領域適応を用いたヒューマノイド制御

  ヒューマノイド制御における領域間のダイナミクス不整合に対処するため、プランナーと逆動力学モデルを分離し、少数の実機データでIDMのみを微調整するフレームワークを提案した。

  原題: FADA: Few-Shot Domain Adaptation via Dynamics Alignment for Humanoid Control ／ Angchen Xie, Nikhil Sobanbabu, Ishayu Shikhare 他

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• 論文全身制御ロボティクス2026/6/1

  AnyBody: 任意キーポイント指示による全身ヒューマノイドの自由制御

  任意の身体キーポイントのサブセットを指示として全身ヒューマノイドを制御する統一的なコントローラを提案し、大規模なモーション追跡や下流タスクの学習を実現した。

  原題: AnyBody: Free-Form Whole-Body Humanoid Control from Arbitrary Keypoint Guidance ／ Shuning Li, Sikai Li, Jiachen 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

  CoDex: デモなしで学ぶ構成的手先機能操作

  視覚言語モデルと強化学習を組み合わせ、デモなしでスプレーボトルやグルーガンなどの内部機構を持つ物体を操作する戦略を自律的に発見するフレームワークを提案。

  原題: CoDex: Learning Compositional Dexterous Functional Manipulation without Demonstrations ／ Bowen Jiang, William Painter Reger, Roberto Martin-Martin

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• 論文VLA/安全性評価ロボティクス2026/6/1

  ForesightSafety-VLA: 視覚・言語・行動モデルのための統合診断安全ベンチマーク

  VLAモデルの安全性を評価するための診断ベンチマークを提案し、物理的相互作用・指示・視覚の3側面から13カテゴリの安全分類を定義して、シーン構造・言語コマンド・視覚観察の変動下でプロセスレベルのリスクを測定する。

  原題: ForesightSafety-VLA: A Unified Diagnostic Safety Benchmark for Vision-Language-Action Models ／ Mingyang Lyu, Yinqian Sun, Yiyang Jia 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  サンプリングに基づく協調情報を活用した多目的マルチロボット強化学習

  複数の競合する目的を同時に最適化しつつ協調行動を維持するための、分散型の多目的強化学習フレームワークCIMORLを提案。訓練時に特権情報を用いるサンプリングベースの変種を導入し、実機ドローン実験で有効性を検証した。

  原題: Sampling-Based Coordination-Informed Multi-Objective Multi-Robot Reinforcement Learning ／ Antonio Marino, Esteban Restrepo, Soon-jo Chung 他

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• 論文世界モデル/事前学習ロボティクス2026/6/1

  行動から世界モデリングへの転移可能なダイナミクス事前学習

  ロボット操作データを用いて行動条件付きの世界モデルを事前学習し、そのダイナミクス事前知識をシミュレータとポリシー学習の両方に転移させる手法を提案した。

  原題: Learning Transferable Dynamics Priors from Action to World Modeling ／ Ze Huang, Jiahui Zhang, Hairuo Liu 他

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  線形モデル化のための効果的変換を用いたロボットSLAMの改良

  EKF-SLAMの発散問題を解決するため、コンパスを用いた変換で非線形モデルを線形化し、標準カルマンフィルタを適用するLMKF SLAMを提案。精度・収束性・計算量で既存手法を上回ることを示した。

  原題: Improvement of Robot's Simultaneous Localization and Mapping Using an Effective Transformation to Achieve Linear Model ／ Seyed Farzad Bahreinian, Maziar Palhang, Mohammad Reza Taban 他

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• 論文SLAMロボティクス2026/6/1

  MyGO-Splat: RGBのみを用いたガウシアンSLAMのための多目的閉ループ幾何フィードバック

  RGBのみの単眼SLAMにおけるスケール曖昧性と幾何学的自己補正の欠如に対し、3Dガウシアンスプラッティングを利用してマップから深度と法線をラスタライズし、カメラポーズ最適化を能動的に監督する閉ループフレームワークを提案。スケール適応アライメントにより単眼深度推定を統合し、RGB-D法に匹敵する性能を実現した。

  原題: MyGO-Splat: Multi-Objective Closed-Loop Geometric Feedback for RGB-Only Gaussian SLAM ／ Fan Zhu, Ziyu Chen, Zhenjun Zhao 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  複雑環境におけるBI-APF-RRTとアフィン変換に基づくマルチUAV編隊の協調障害物回避と適応形状変形制御

  複雑な障害物環境でマルチUAV編隊が柔軟に回避しつつ編隊を維持するため、BI-APF-RRTで経路計画し、アフィン変換で編隊形状を適応変形させる手法を提案した。

  原題: Multi-UAV Formation Cooperative Obstacle Avoidance and Adaptive Shape Deformation Control in Complex Environments Based on BI-APF-RRT and Affine Transformation ／ Yiliang Wu, Weican Chen, Yendo Hu

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  MirrorDuo: 鏡像デモペアによる反射整合的な視覚運動学習

  鏡像関係にあるデモペアを自動生成し、データ数を実質2倍にする手法を提案。既存の模倣学習パイプラインに適用可能で、少ないデモで作業空間の鏡像側へのスキル転移を実現する。

  原題: MirrorDuo: Reflection-Consistent Visuomotor Learning from Mirrored Demonstration Pairs ／ Zheyu Zhuang, Ruiyu Wang, Giovanni Luca Marchetti 他

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• 論文軌跡計画AI2026/6/1

  合理的な動き：環境制約下での移動軌跡計算のための一般的なASP基盤

  移動物体の環境制約下での分岐軌跡を計算するための、Answer Set Programmingに基づくハイブリッド定量的・定性的手法を提案し、実世界の自動運転データで検証した。

  原題: Reasonable Motion: A General ASP Foundation for Environment Constrained Movement Trajectory Computation ／ Julius Monsen, Jakob Suchan, Mehul Bhatt 他

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• 論文制御ロボティクス2026/6/1

  適応学習：パラメータ不確実性下でのロバストかつ効率的な制御のためのReptile-D学習

  パラメータ変動に弱い従来のD学習を拡張し、メタ学習アルゴリズムReptileを用いて異なるパラメータのシステムに共通する構造を学習することで、未知のパラメータ設定への迅速な適応と汎化を実現する制御フレームワークを提案した。

  原題: Learning to Adapt: Reptile-D-Learning for Robust and Efficient Control Under Parametric Uncertainty ／ Haipeng Cao, Zhaolong Shen, Quan Quan

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• 論文遠隔操作/意図予測ロボティクス2026/6/1

  不確実性を考慮した人間からロボットへの組立遠隔操作における意図予測

  人間の手のデモデータで事前学習し、限られたロボット遠隔操作データで微調整する階層的転移学習と、統計的保証付きのコンフォーマル予測、VLMによるセグメント修正を組み合わせ、組立遠隔操作中の行動認識・意図予測・誤り検出を高精度化した。

  原題: Uncertainty-Aware Intention Prediction for Human-to-Robot Assembly Teleoperation ／ Fnu Heman, Yixuan Wang, Kolin Xu 他

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• 論文軌道計画ロボティクス2026/6/1

  多階層シナリオにおける自律地上車両の最適化ベース安全軌道計画

  自律地上車両（AGV）の多階層シナリオ向けに、タスク計画と軌道計画を組み合わせた軌道計画フレームワークを提案し、シミュレーションで有効性を検証した。

  原題: Optimization-based Safe Trajectory Planning for Autonomous Ground Vehicle in Multi-Floor Scenarios ／ Zishang Xiang, Runda Zhang, Runqi Chai 他

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• 論文VLA/モデル圧縮ロボティクス2026/6/1

  視覚言語行動モデルのファインチューニングには、思っているより少ない層で十分である

  大規模な視覚言語行動（VLA）モデルには層ごとの冗長性があることを発見し、学習不要の構造圧縮パイプラインを提案。冗長な層を除去してモデルを最大50%圧縮し、ファインチューニング時間を40-50%、推論時間を最大30%削減しつつ、性能はフルモデルと同等以上を達成した。

  原題: Finetuning Vision-Language-Action Models Requires Fewer Layers Than You Think ／ Gia-Binh Nguyen, Trong-Bao Ho, Thien-Loc Ha 他

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• 論文データ管理ロボティクス2026/6/1

  RoboLineage: ロボットポリシー反復にわたるエージェントネイティブなデータライフサイクル管理

  ロボットポリシーの反復改善プロセスを、データ収集から評価・リリースまでを型付きの系統情報として管理するシステムを提案し、実ロボット操作ワークフローでの効率性と監査可能性を実証した。

  原題: RoboLineage: Agent-Native Data Lifecycle Governance Across Robot Policy Iterations ／ Qian Luo, Wentao Guo, Zhennan Qin 他

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• 論文モーショントラッキングロボティクス2026/6/1

  LIMMT: モーショントラッキングには少ない方が良い

  物理ベースのヒューマノイドモーショントラッキングにおいて、データ品質（物理的実現可能性、多様性、複雑さ）に基づいてデータを選別することで、全データセットの3%未満のデータでより良い追跡性能を達成できることを示した初のデータ中心的研究。

  原題: LIMMT: Less is More for Motion Tracking ／ Yu Guan, Zekun Qi, Chenghuai Lin 他

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• 論文安全学習ロボティクス2026/6/1

  敵対的合成シナリオによるロボット安全ポリシーの学習

  赤チームが危険な状況を生成し、青チームが安全ポリシーを強化する敵対的ゲームを通じて、ロボットの安全ポリシーを効率的に学習する枠組みを提案した論文。

  原題: Learning of Robot Safety Policies via Adversarial Synthetic Scenarios ／ Nikolai Dorofeev, Alexey Odinokov, Rostislav Yavorskiy

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• 論文マニピュレーションロボティクス2026/6/1

  ROG-Grasp: 根の形状に基づくロボット把持と配置

  RGB-Dカメラで農産物の根の形状から向きを推定し、安定した把持と配置を実現する幾何学ベースのフレームワークを提案。トマトとタマネギで高い成功率を実証した。

  原題: ROG-Grasp: Root-Oriented Geometry for Robotic Grasping and Placement ／ Zijian An, Augustus Sroka, Ran Yang 他

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• 論文群制御ロボティクス2026/6/1

  数百台の浮遊ロボットのための動作計画

  多数の浮遊ロボットの衝突回避動作計画を、衝突グラフの構築とクラスタ分解により高速に解く手法を提案し、最大500台のシミュレーションと実機デモで検証した。

  原題: Motion planning for hundreds of floating robots ／ Jan Kamm, Antonio Terpin, Raffaello D'Andrea 他

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• 論文VLAロボティクス2026/6/1

  SeeTraceAct: クロス身体性デモ動画からの可視性を考慮した潜在プランニング

  デモ動画1本で未知タスクを実行するVLAモデルを提案し、小さな対象領域の正確な位置決めを可能にする可視性を考慮した未来のエンドエフェクタ軌跡予測を導入。新ベンチマークと実機で性能を実証した。

  原題: SeeTraceAct: Visibility-Aware Latent Planning from Cross-Embodiment Demonstration Videos ／ Jaehyeon Son, Junhyun Kim, Kyle Kam 他

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• 論文非線形制御制御2026/6/1

  カートポール振り上げと安定化の到達可能性保証

  エネルギー制御とLQRを切り替える制御器で、カートポールの振り上げから直立安定化までの収束を理論的に保証し、数値シミュレーションで検証した論文。

  原題: Reachability Guarantees for Cart-Pole Swing-Up and Stabilization ／ Mohamed Khalid M Jaffar

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• 論文対話システム画像認識2026/6/1

  DyaPlex: 二者間対話のための全二重音声・動作モデル

  二者間対話のための、音声と身体動作を同時にストリーミング生成・認識できる全二重モデルを提案し、既存の音声モデルに動作経路を統合して同期したマルチモーダル対話を実現した。

  原題: DyaPlex: Full-Duplex Speech-Motion Model for Dyadic Interaction ／ Koki Nagano, Hongyu Liu, Seonwook Park 他

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• 論文掘削機/ポリシー学習/シミュレーションロボティクス2026/6/1

  粒子シミュレーションを用いたポリシー学習による掘削機の自律障害物除去

  掘削機が地面の障害物を自律的に除去するためのポリシー学習フレームワークを提案。埋没条件に基づくカリキュラム学習でシミュレーションコストを抑えつつ、実機への適用を実現した。

  原題: Autonomous Obstacle Removal for Excavators through Policy Learning with Particle Simulation ／ Yuki Kadokawa, Sandro M. Alcantara Tacora, Taro Abe 他

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• 論文視覚言語モデルロボティクス2026/6/1

  SCOPE: エッジでのリアルタイム自然言語カメラエージェント

  自然言語でPTZカメラを制御し、視覚シーンを理解するエッジ展開向けのモジュール型エージェントを提案し、シミュレーションと実機で評価する。

  原題: SCOPE: Real-Time Natural Language Camera Agent at the Edge ／ Nikolaj Hindsbo, Sina Ehsani, Pragyana Mishra

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• 論文自動運転ロボティクス2026/6/1

  マルチモーダル不確実性下での優先順位付きSTL仕様による自動運転

  自動運転車の軌道計画において、安全性や交通規則などの複数の要件を優先順位に基づいて扱い、周囲の不確実性を考慮したフレームワークを提案した。MPPI制御を用いてシミュレーションで有効性を示した。

  原題: Autonomous Driving with Priority-Ordered STL Specifications Under Multimodal Uncertainty ／ Taha Bouzid, Shuhao Qi, Mircea Lazar 他

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• 論文遠隔操作アバターロボティクス2026/6/1

  サイバネティック・アンドロイド・アバター「Yui」：システム統合、フィールド展開、および評価

  遠隔コミュニケーションのための全身アバター「Yui」を開発し、没入型とデスクトップ型の操作インターフェースを統合。万博や教育現場での実証実験を通じて、運用可能性と対話者の印象を評価した。

  原題: Cybernetic Android Avatar "Yui": System Integration, Field Deployment, and Evaluation ／ Kaoruko Shinkawa, Mizuki Nakajima, Taisei Mogi 他

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• 論文モデルベース強化学習ロボティクス2026/6/1

  PRISM: ワールドモデルにおける事前知識誘導型想像サンプリング

  学習済みワールドモデルを用いたプランニングにおいて、候補アクションの生成を事前分布で誘導する手法を提案。軽量なMLPで状態条件付きガウス事前分布を予測し、プランナーのサンプリング分布に融合することで性能を向上させた。

  原題: PRISM: PRior-guided Imagination Sampling in world Models ／ Yuhai Wang, Jiawei Xia, Rongxuan Zhou 他

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