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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: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文パラメータ同定ロボティクス
低コストロボットアームのための再現可能かつ物理的に実現可能な動的パラメータ同定フレームワーク
低コストロボットアームCRANE-X7の動的パラメータを、物理的実現可能性を保証しつつ同定するフレームワークを提案。慣性積の削減、SDP投影、閉ループ誤差補正を組み合わせ、統計的に中心的なモデルを選択する。
原題: A Reproducible and Physically Feasible Dynamic Parameter Identification Framework for a Low-Cost Robot Arm ／ Junji Oaki, Koki Yamane, Koki Inami 他
日本語で読む → - 論文強化学習/視覚ロボティクス
確率的分離ポリシー勾配による効率的なオンポリシー視覚強化学習
軌道ロールアウトのランダム摂動でポリシー勾配を推定し、単一GPUで数時間の学習を実現する軽量な視覚強化学習手法SDPGを提案。視覚MuJoCoベンチマークで既存手法より高速・低メモリ・高報酬を達成し、実機へのsim-to-real転送も実証した。
原題: Efficient On-policy Visual-RL via Stochastic Decoupled Policy Gradient ／ Haoxiang You, Yilang Liu, Davis Zong 他
日本語で読む → - 論文クレーン制御ロボティクス
旋回クレーンの行動データ駆動による最適軌道生成
旋回クレーンの荷振れを抑える開ループ軌道を、システムモデルを使わずに測定データから直接生成する手法を提案し、実験でモデルベース手法より最大35%の荷振れ低減を達成した。
原題: Behavioral Data-Driven Optimal Trajectory Generation for Rotary Cranes ／ Iskandar Khemakhem, Manuel Zobel, Johannes Schüle 他
日本語で読む → - 論文行動生成/一般化ロボティクス
規則性の適応的合成による行動生成への一般化の組み込み
ロボットの行動生成における一般化を、環境との相互作用から得られる規則性を状況に応じて適応的に合成することで実現する枠組みAICONを提案し、単純なシミュレーションでその有効性を示した論文。
原題: Building Generalization Into Behavior Generation Via Adaptive Compositions of Regularities ／ Aravind Battaje, Malte Bernhard, Vito Mengers 他
日本語で読む → - 論文姿勢推定制御
双対クォータニオンによる視覚姿勢推定の可観測性条件とフィルタ設計
6自由度の視覚ターゲット追跡に対して、双対クォータニオンを用いた可観測性解析とLie群UKFを提案し、P$n$Pソルバーと比較して精度と遮蔽耐性が向上することを示した。
原題: Observability Conditions and Filter Design for Visual Pose Estimation via Dual Quaternions ／ Nicholas B. Andrews, Kristi A. Morgansen
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
シュタインズ・ゲート・ドライブ：構造化された未来に対する意味的安全性調停による遅延分離型LLMプランニング
クラウド上のLLM運転エージェントの推論遅延を補うため、未来予測を事前に選択し、安全契約が有効な間だけ再利用する遅延分離型のプランナー・ランタイムアーキテクチャを提案した。
原題: Steins;Gate Drive: Semantic Safety Arbitration over Structured Futures for Latency-Decoupled LLM Planning ／ Anjie Qiu, Hans D. Schotten
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
PISTO: 確率的軌道最適化のための近接推論
STOMPがボルツマン軌道分布とのKLダイバージェンス最小化と等価であることを示し、その更新を安定化する近接推論アルゴリズムPISTOを提案。非微分可能なコストを扱え、ロボットアームの動作計画や接触を伴うタスクで既存手法を上回る性能を達成した。
原題: PISTO: Proximal Inference for Stochastic Trajectory Optimization ／ Hongzhe Yu, Zinuo Chang, Yongxin Chen
日本語で読む → - 論文VLA/意思決定ロボティクス
VLA-ATTC: 相対アクション批評モデルによるVLAモデルの適応的テスト時計算
VLAモデルに不確実性に基づく「認知クラッチ」を導入し、複雑な状況でのみ推論フェーズへ切り替える適応的テスト時計算フレームワークを提案。相対比較で最適アクションを選ぶ批評モデルにより、LIBERO-LONGでSOTAの失敗率を50%以上削減した。
原題: VLA-ATTC: Adaptive Test-Time Compute for VLA Models with Relative Action Critic Model ／ Wenhao Li, Xiu Su, Yichao Cao 他
日本語で読む → - 論文ウェアラブルセンサロボティクス
オンライン逐次学習に基づくカスタムリストバンドによる関節角度推定
カスタムリストバンドとオンライン逐次学習を用いて手首関節角度を推定するシステムを提案。データ収集中にモデルを学習し、異なる装着条件や被験者間のデータドリフトに適応する。
原題: Joint Angle Estimation with Customized Wristband Based on Online Incremental Learning ／ Shuo Wang, Xiaobin Chen, Xiaoming Tao
日本語で読む → - 論文模倣学習/変形物体操作ロボティクス
位相条件付き模倣学習と自律的失敗回復による堅牢な変形物体操作
変形物体操作のための、位相条件付きで力覚を考慮したフレームワークを提案。閉ループ階層アーキテクチャにより、視覚的に類似した観測での状態エイリアシングを解消し、実行失敗からの自律回復を実現する。
原題: Phase-Conditioned Imitation Learning with Autonomous Failure Recovery for Robust Deformable Object Manipulation ／ Dayuan Chen, Kai Tang, Yukuan Zhang 他
日本語で読む → - 論文触覚/シミュレーション転移ロボティクス
バイナリを超えて：物理に基づく接触表現によるシミュレーションから実世界への巧みな操作
触覚データを物理原理に基づく圧力中心（CoP）表現に変換し、シミュレーションから実世界へのゼロショット転移を可能にする手法を提案。多指ハンドでのピン穴挿入とボールバランス課題で有効性を実証した。
原題: Beyond Binary: Sim-to-Real Dexterous Manipulation with Physics-Grounded Contact Representation ／ Jiahe Pan, Stelian Coros, Jitendra Malik 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション/計画ロボティクス
動的環境における推定・予測・計画の統合フレームワークDynoJEPP
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、状態推定・予測・計画を因子グラフで統合し、情報の流れを方向付ける新規因子を導入して推定の汚染を防ぐ手法を提案した。
原題: DynoJEPP: Joint Estimation, Prediction and Planning in Dynamic Environments ／ Mikolaj Kliniewski, Jesse Morris, Yiduo Wang 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
GNSS非依存環境における脚オドメトリを活用したグラフベースSLAMの強化
脚式ロボットのGNSS非依存環境でのSLAMにおいて、脚オドメトリを利用した並列運動学レーンをLIO-SAMに追加し、高度ドリフトを大幅に低減する手法を提案した。
原題: Enhancing Graph-Based SLAM in GNSS-Denied environments by leveraging leg odometry ／ Léon Perruchot-Triboulet, Luc Jaulin, Kai Xiao
日本語で読む → - 論文自動運転レース/制御ロボティクス
自動運転レースにおけるフィードフォワード操舵制御の実証的・学習ベース手法のベンチマーク
自動運転レースの階層制御におけるフィードフォワード操舵制御について、学習ベース2手法と解析的2手法を体系的に比較し、新しい多項式曲面フィットに基づくEHD手法を提案した。
原題: Benchmarking Empirical and Learning-Based Approaches for Feedforward Steering Control in Autonomous Racing ／ Georg Jank, Mattia Piccinini, Sebastian Wenk 他
日本語で読む → - 論文VLA/操作ロボティクス
DreamAvoid: 臨界期テストタイムドリーミングによるVLAポリシーの失敗回避
VLAモデルが微細な操作中に失敗する問題に対し、実行が臨界期に入ったかを検出し、複数の候補行動を評価して最適な行動を選択する「テストタイムドリーミング」フレームワークを提案した。
原題: DreamAvoid: Critical-Phase Test-Time Dreaming to Avoid Failures in VLA Policies ／ Xianzhe Fan, Yuxiang Lu, Shenyuan Gao 他
日本語で読む → - 論文強化学習/着陸ロボティクス
荒れた海面への視覚に基づく機敏な着陸
強化学習を用いて、移動する海上プラットフォームへのマルチローターの自律着陸を、プラットフォームの状態推定なしで視覚特徴のみから実現する手法を提案した。
原題: Vision-Based Agile Landing on Turbulent Waters ／ Dimosthenis Angelis, Leonard Bauersfeld, Davide Scaramuzza 他
日本語で読む → - 論文VLM評価AI
VLMの解釈可能な故障モードの解明
視覚言語モデル（VLM）の安全上重要な応用における故障モードを体系的に発見するフレームワークREVELIOを提案し、自動運転と屋内ロボット分野で未報告の脆弱性を明らかにした。
原題: Revealing Interpretable Failure Modes of VLMs ／ Isha Chaudhary, Vedaant V Jain, Kavya Sachdeva 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
滑らかな軌道最適化のための自然関数勾配
関数空間での自然勾配を用いて、衝突回避と滑らかさを両立する軌道最適化手法を提案。ブラックボックス評価のみで適用可能なモンテカルロ推定を導入し、狭い環境での操作タスクで有効性を実証。
原題: Natural Functional Gradients for Smooth Trajectory Optimization ／ Kisang Park, Chanwoo Kim, Kyungjae Lee 他
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
未知環境における構造活用型デュアル制御によるリアルタイム自動最適化：探索と活用の両立
未知環境での自動最適化問題に対し、報酬関数の凸-非線形構造を活用した高速なデュアル制御手法を提案し、車両巡航問題で実証した。
原題: Real-Time Auto-Optimization in Unknown Environments via Structure-Exploiting Dual Control for Exploration and Exploitation ／ Shiying Dong, Haoyang Yang, Qiwei Liu 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
風を考慮した固定翼航空システムの効率的滑空のための最適軌道計画
固定翼UAVの滑空軌道を、風や障害物を考慮して最適化する非線形プランナを提案し、CFDシミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
原題: Wind-Aware Optimal Trajectory Planning for Efficient Gliding of Fixed-Wing Aerial Systems ／ Luca Morando, Nishanth Bobbili, Giuseppe Loianno
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
協調拡散：マルチエージェントデモなしでマルチエージェント行動を生成する
単一エージェントのデモデータとユーザー定義のコスト関数を組み合わせ、追加の協調デモなしでマルチエージェントの協調行動を生成するフレームワークCoDiを提案した。
原題: Coordinated Diffusion: Generating Multi-Agent Behavior Without Multi-Agent Demonstrations ／ Lasse Peters, Laura Ferranti, Andrea Bajcsy 他
日本語で読む → - 論文最適化ロボティクス
CMC-Opt: 不等式制約付き最適化のための角を持つ制約多様体
ロボティクスにおける等式・不等式制約付き最適化問題を、制約状態空間上の無制約最適化に変換する多様体ベースのフレームワークを提案。大規模な運動力学計画問題で有効性を示した。
原題: CMC-Opt: Constraint Manifold with Corners for Inequality-Constrained Optimization ／ Yetong Zhang, Frank Dellaert
日本語で読む → - 論文HRI/物体把持ロボティクス
物体検出と把持タスクにおけるマルチモーダル知覚・言語接地・制御のアブレーション研究
人間とロボットの対話システムにおいて、言語モデル、視覚接地、制御器の各モジュールを個別に切り替えて性能への影響を比較し、最適な組み合わせを評価した論文。
原題: Ablation Study of Multimodal Perception, Language Grounding, and Control for Human-Robot Interaction in an Object Detection and Grasping Task ／ Zi Tian, Guanting Shen
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
MCNav: 記憶を考慮した動的認知地図によるゼロショット目標指向ナビゲーション
探索済み領域の情報を活用する記憶対応ナビゲーションフレームワークを提案し、目標の再検証と再探索戦略によりナビゲーション失敗を低減する。
原題: MCNav: Memory-Aware Dynamic Cognitive Map for Zero-shot Goal-oriented Navigation ／ Jingyu Li, Zhe Liu, Wenxiao Wu 他
日本語で読む → - 論文経路最適化ロボティクス
GPU加速による多デポ配送経路問題のハイブリッド解法
多デポ配送経路問題（MDVRP）に対して、学習駆動型の交叉と多ペナルティ評価関数を用いた探索フレームワークを統合し、GPU加速とマルチムーブ更新戦略で大規模問題を効率的に解くハイブリッドアルゴリズムを提案した。
原題: A GPU-Accelerated Hybrid Method for a Class of Multi-Depot Vehicle Routing Problems ／ Zhenyu Lei, Jin-Kao Hao
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習ロボティクス
マルチエージェント強化学習による超人的で安全なアジャイルレーシング
マルチエージェント強化学習を用いて、高速クアッドローターレースで人間のチャンピオンパイロットを上回る性能と安全性を両立させ、ゼロショットで人間との安全な相互作用を実現した。
原題: Superhuman Safe and Agile Racing through Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Ismail Geles, Leonard Bauersfeld, Markus Wulfmeier 他
日本語で読む → - 論文自動運転/シナリオ生成ロボティクス
安全性重視の交通シナリオ生成のための条件付きフローマッチングVAE
現実のデータには稀な安全上重要なシナリオを、条件付き潜在フローマッチングを用いて現実的に生成する手法を提案した。
原題: Conditional Flow-VAE for Safety-Critical Traffic Scenario Generation ／ Zimu Gong, Brian Zhaoning Zhang, Chris Zhang 他
日本語で読む → - 論文自動運転/安全性評価ロボティクス
位置推定の不確かさ下での自動運転のための信念空間残余リスク
自動運転の安全性評価において、自車位置の不確かさをガウス分布として明示的にモデル化し、残余リスクを信念空間で再定式化する手法を提案した。粒子ベースのリスク推定で、自車と物体の不確かさの共分散融合により衝突確率を計算する。
原題: Belief-Space Residual Risk for Automated Driving under Localization Uncertainty ／ Nijinshan Karunainayagam, Nils Gehrke, Frank Diermeyer
日本語で読む → - 論文不確実性推定/自律性ゲーティングロボティクス
信頼度ゲート型ロボット自律性：不確実性は実際にいつ役立つのか？
ロボットの自律行動とフォールバックの切り替えに使う不確実性指標の有効性を、ランク相関やブートストラップ検定で評価し、ベースモデルの能力が一定以上でないと不確実性は役立たないことを示した。
原題: Confidence-Gated Robot Autonomy: When Does Uncertainty Actually Help? ／ Johannes A. Gaus, Jhon P. F. Charaja, Daniel Haeufle
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
Bench2Drive-Robust：展開時の摂動下でのクローズドループ自動運転のベンチマーク
実環境展開で生じるシステムレベルの摂動（カメラストリーム障害、自己位置推定誤差、計算遅延）がクローズドループのエンドツーエンド自動運転性能に与える影響を評価する、初のデバイス中心のロバストネスベンチマークを提案した。
原題: Bench2Drive-Robust: Benchmarking Closed-Loop Autonomous Driving under Deployment Perturbations ／ Zhiyuan Zhang, Zhenghao Jin, Yanlun Peng 他
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