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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 →- 論文遠隔運転HCI
ネットワークを介した運転：遅延と映像劣化下での性能と作業負荷
遠隔運転におけるネットワーク遅延と映像品質の影響を、ドライビングシミュレータ実験で評価した論文。遅延とビットレートが作業負荷と性能に与える影響を、生理指標を含む多角的な測定で分析している。
原題: Driving Through the Network: Performance and Workload Under Latency and Video Impairment ／ Ines Trautmannsheimer, Ahmed Azab, Frank Diermeyer
日本語で読む → - 論文共有自律/遠隔操作ロボティクス
インピーダンス駆動の異方性誘導場による共有自律支援
ロボットの意図を人間に物理的・直感的に伝えるため、インピーダンス制御に着想を得た誘導場を共有自律制御に組み込み、タスク性能と協調性を向上させた。
原題: Shared Autonomy Assisted by Impedance-Driven Anisotropic Guidance Field ／ Sihan Chen, Hang Xu, Yupu Lu 他
日本語で読む → - 論文不確実性解析ロボティクス
LLMを用いた自己適応ロボットにおける不確実性解析のヒューマンインザループ手法
自己適応ロボットの設計段階で、大規模言語モデルと人間の協働により不確実性を体系的に分析する手法とツールを提案し、産業事例で評価した。
原題: Human-in-the-Loop Uncertainty Analysis in Self-Adaptive Robots Using LLMs ／ Hassan Sartaj, Jalil Boudjadar, Mirgita Frasheri 他
日本語で読む → - 論文自律学習AI
事前定義された学習対象を超えて：最新の自律ロボット学習のための思考-学習相互作用モデル
ロボットが環境との相互作用を通じて、事前定義された入力・出力・行動ルーチンを超えて適応的に学習するための思考-学習相互作用モデルを提案した論文。
原題: Beyond Predefined Learning Objects: A Thinking-Learning Interaction Model for Up-to-Date Autonomous Robot Learning ／ Hong Su
日本語で読む → - 論文人間と物体のインタラクション生成ロボティクス
MaMi-HOI：大域的な運動学と局所的な幾何学の調和による人間と物体のインタラクション生成
人間と物体のインタラクション生成において、拡散モデルの深層化で物体の幾何学情報が失われる「幾何学的忘却」問題を発見し、それを補正するアダプタと運動学的調和アダプタを備えた階層的フレームワークを提案した。
原題: MaMi-HOI: Harmonizing Global Kinematics and Local Geometry for Human-Object Interaction Generation ／ Hao Wang, Shiqi Wang, Qi Liu
日本語で読む → - 論文アルゴリズム選択cs.MA
強化学習に着想を得た潜在利得に基づく適応的アルゴリズム切替機構
問題特性が変化する環境で、複数インスタンスにわたるアルゴリズム性能を潜在利得として集約し、探索と活用を切り替えることで適応的にアルゴリズムを選択する手法を提案した。島モデルによる並列探索と性能交換を導入し、ソートとロボット障害物回避で有効性を示した。
原題: A Reinforcement Learning Inspired Latent Yield Based Adaptive Algorithm Switching Mechanism ／ Jayprakash S. Nair, Jimson Mathew, Shivashankar B. Nair
日本語で読む → - 論文リスク場/動作計画ロボティクス
MC-Risk: リスク同定と動作計画のための多成分リスク場
鳥瞰図グリッド上に、早期かつ較正されたクラス認識リスク定位を実現する多成分リスク場を提案し、リスクベンチで標準評価し、MPCコストとして利用可能なことを示した。
原題: MC-Risk: Multi-Component Risk Fields for Risk Identification and Motion Planning ／ Maximilian Link, Yingjie Xu, Yingbai Hu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ELAN4D: 身体中心の4D監視による視覚言語行動モデルのプラグアンドプレイ適応
ロボットのキーポイントの未来の3D軌跡を予測する補助分岐をVLAモデルに追加し、外乱下での汎化性能を向上させるフレームワークを提案した。
原題: ELAN4D: Embodiment-Centric 4D Supervision for Vision-Language-Action Models via Plug-and-Play Adaptation ／ Zeyuan He, Bowen Yang, Zhirui Fang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
歩行ポリシーにおける潜在フェーズ構造の可視化：時間的特徴拡張を用いたマルチ環境研究
深層強化学習で訓練された歩行制御ポリシーが内部に獲得する運動フェーズ構造を、行動や次の状態・行動を含む特徴量の拡張とクラスタリングにより可視化する手法を提案し、複数の環境で既存手法より明確なフェーズ遷移を確認した。
原題: Visualizing Latent Phase Structures in Locomotion Policies: A Multi-Environment Study with Temporal Feature Extension ／ Daisuke Yasui, Toshitaka Matuki, Hiroshi Sato
日本語で読む → - 論文操作学習ロボティクス
単一デモから接触豊富な操作の汎用ポリシーへ
環境制約を帰納バイアスとして利用し、単一のデモンストレーションから多段階の接触豊富な操作タスクを汎化する学習フレームワークを提案。実世界7タスクで90%以上の成功率を達成。
原題: From a Single Demonstration to a General Policy for Contact-Rich Manipulation ／ Xing Li, Oliver Brock
日本語で読む → - 論文オドメトリ/安全評価ロボティクス
安全重視のLiDAR-慣性オドメトリ：多様体上の決定的保護水準を備えた手法
未知だが有界なノイズ仮定に基づき、点群ノイズと推定不確かさの閉形式関係を導出し、多様体上の集合メンバーシップフィルタをLIOに組み込むことで、ロボットのオンライン安全評価のための決定的保護水準を提供する。
原題: Safety-Critical LiDAR-Inertial Odometry with On-Manifold Deterministic Protection Level ／ Yueqi Zhu, Yan Pan, Chufan Rui 他
日本語で読む → - 論文視覚表現学習ロボティクス
LACE: クロスエンボディメント学習のための潜在視覚表現
人間とロボットの視覚表現を潜在空間で整列させるフレームワークを提案し、ロボットのデモデータが少ない場合でも人間のデモデータを活用できるようにした。
原題: LACE: Latent Visual Representation for Cross-Embodiment Learning ／ Yoo Sung Jang, Kanchana Ranasinghe, Cristina Mata 他
日本語で読む → - 論文3D再構成画像認識
拡散モデル誘導による都市シーン再構成の汎用高品質化手法
都市シーンの3D再構成において、視点が大きくずれると画質が劣化する問題を、拡散モデルの生成的先験知識を活用して数分で修正する汎用的な手法GenReを提案した。
原題: Diffusion-guided Generalizable Enhancer for Urban Scene Reconstruction ／ Henry Che, Jingkang Wang, Yun Chen 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 → - 論文制御/アクチュエーションロボティクス
VRA: 電圧制約アクチュエーションにおける離散時間関節加速度の接地
電圧制約下の電気アクチュエータで物理的に実現不可能な関節加速度を排除する、電圧実現可能加速度(VRA)インターフェースを提案し、ハードウェア実験で有効性を実証した。
原題: VRA: Grounding Discrete-Time Joint Acceleration in Voltage-Constrained Actuation ／ Lingwei Zhang, Jiaming Wang, Tianlin Zhang 他
日本語で読む → - 論文交通シミュレーションロボティクス
RLFTSim: 強化学習による微調整で実現する現実的かつ制御可能なマルチエージェント交通シミュレーション
交通シミュレーションモデルを強化学習で微調整し、実データ分布に合わせてロールアウトの現実性を高めるとともに、目標条件付きの制御可能性を蒸留する手法を提案した。
原題: RLFTSim: Realistic and Controllable Multi-Agent Traffic Simulation via Reinforcement Learning Fine-Tuning ／ Ehsan Ahmadi, Hunter Schofield, Behzad Khamidehi 他
日本語で読む → - 論文世界モデル機械学習
UWM-JEPA: 信念空間で想像する予測的世界モデル
部分観測環境向けに、密度行列潜在変数とユニタリ予測器を持つJEPA世界モデルを提案し、隠れ状態の不確実性を保持したままロールアウトできることを示した。
原題: UWM-JEPA: Predictive World Models That Imagine in Belief Space ／ Santosh Kumar Radha, Oktay Goktas
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
鳥サイズ羽ばたきMAVのためのモデル予測輪郭制御による高精度軌道追従
羽ばたき飛行体の複雑な軌道追従を、時間パラメータを必要としないMPCCと空力連成を捉えた簡潔なモデルで実現し、従来比8.5倍の精度向上を達成した。
原題: Accurate Trajectory Tracking with Model Predictive Contouring Control for Bird-Scale Flapping-Wing MAVs ／ Charbel Toumieh, Jack Zeng, Niel Mistry 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
非接触物体操作のための音響ロボット群の分散LLM駆動協調
音響浮揚ロボット群を自然言語で制御する分散フレームワークを提案し、音声認識とLLMによるタスク計画をJSON形式で表現して、逐次・並列・同期操作を実現した。
原題: Decentralized LLM-Driven Coordination of Acoustic Robots for Contactless Object Manipulation ／ Yingying Wang, Narsimlu Kemsaram, Sriram Subramanian
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
PyTorchによるバッチ処理対応の微分可能な剛体力学：GPU加速ロボット学習のための実装
GPU上でバッチ処理と自動微分が可能な剛体力学ライブラリBARDをPyTorchで実装し、従来のCPUベースのライブラリと比較して最大64倍のスループット向上を達成した。
原題: Batched Differentiable Rigid Body Dynamics in PyTorch for GPU-Accelerated Robot Learning ／ Yue Wang, Yanran Xu, Wenbo Wu 他
日本語で読む → - 論文VLA/価値学習ロボティクス
凍結VLAがすでに知っている成功の兆候：基盤ロボットポリシーにおける価値様構造の探索研究
凍結したVLAポリシーの特徴表現から、軽量な線形プローブで成功確率を予測できることを示し、それを用いて行動選択を改善した。
原題: What Frozen VLAs Already Know About Success: A Probing Study of Value-Like Structure in Foundation Robot Policies ／ Jiachen Zhang, Junnan Nie, Junyi Lao 他
日本語で読む → - 論文シーングラフ生成ロボティクス
RGBのみを用いた屋内移動ロボットのための能動的3Dシーングラフ生成
深度センサーを使わずRGBカメラのみで3Dシーングラフを能動的に構築するフレームワークを提案し、探索計画と認識を統合した。
原題: RGB-only Active 3D Scene Graph Generation for Indoor Mobile Robots ／ Giorgia Modi, Davide Buoso, Giuseppe Averta 他
日本語で読む → - 論文タスクスケジューリングロボティクス
建設ロボットのタスクスケジューリングのためのハイブリッドLLMベース知的フレームワーク
大規模言語モデル（LLM）を用いて建設ロボットのタスクスケジューリングを最適化する知的フレームワークを提案。2つのLLMエージェント（生成と監督）を併用し、時間効率と資源利用のバランスを図る。
原題: Hybrid LLM-based Intelligent Framework for Robot Task Scheduling ／ Swayamjit Saha, Subhabrata Das, Haonan Duan 他
日本語で読む → - 論文強化学習/VLAロボティクス
配備しながら学習：汎用ロボットポリシーのためのフリート規模強化学習
事前学習済みのVLAポリシーを、ロボットフリートからの実データで継続的に強化学習し、配備中に性能を向上させるフレームワークを提案。16台の二腕ロボットで95%の成功率を達成。
原題: Learning While Deploying: Fleet-Scale Reinforcement Learning for Generalist Robot Policies ／ Yi Wang, Xinchen Li, Pengwei Xie 他
日本語で読む → - 論文シミュレーションロボティクス
MuJoCoUni：MuJoCo向けの持続的バッチ実行ランタイムプリミティブ
オンラインロボット学習とバッチ物理評価のためのMuJoCo拡張で、状態を持つ環境実行のランタイムプリミティブを提供する。
原題: MuJoCoUni:Persistent Batched Runtime Primitives for MuJoCo ／ Yufei Jia, Junzhe Wu
日本語で読む → - 論文3D生成画像認識
PhysX-Omni: 剛体・変形体・関節物体のための統合シミュレーション対応物理3D生成
剛体、変形体、関節物体など多様なアセットタイプに対応した、シミュレーション対応の物理3D生成の統合フレームワークを提案した論文。
原題: PhysX-Omni: Unified Simulation-Ready Physical 3D Generation for Rigid, Deformable, and Articulated Objects ／ Ziang Cao, Yinghao Liu, Haitian Li 他
日本語で読む → - 論文VLA/操作ロボティクス
IntentVLA：曖昧なロボット操作のための短期的意図モデリング
視覚と言語の観察が似ていても異なる行動を取るマルチモーダルな模倣データに対し、過去の視覚観察を短期的意図として符号化し、行動生成を条件付けるVLAフレームワークを提案。曖昧さを評価するベンチマークAliasBenchも導入し、複数の環境で安定性と性能を向上させた。
原題: IntentVLA: Short-Horizon Intent Modeling for Aliased Robot Manipulation ／ Shijie Lian, Bin Yu, Xiaopeng Lin 他
日本語で読む → - 論文触覚/運動推定ロボティクス
TacSE3: 低テクスチャ視触覚画像からの等変SE(3)運動推定による把持内追跡と補償
低テクスチャの視触覚画像からSE(3)上の剛体運動を推定するパイプラインを提案し、把持内の物体追跡と外乱補償に応用した。
原題: TacSE3: Equivariant SE(3) Motion Estimation from Low-Texture Visuotactile Images for In-Gripper Tracking and Compensation ／ Zhongyuan Liao, Junzhe Wang, Qingyang Liu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
強化学習駆動模倣学習のための教師-生徒表現整合
教師と生徒の観測空間の違いによる模倣ギャップを、共有埋め込み空間を自己教師あり学習で構築し、教師が特権情報に依存できないようにすることで低減する新しいアルゴリズムを提案した。
原題: Teacher-Student Representational Alignment for Reinforcement Learning-Driven Imitation Learning ／ Meraj Mammadov, Pedro Zuidberg Dos Martires, Johannes Andreas Stork
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