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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: 2026/2/1 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
ヒューマノイドによるハノイの塔：スキルベース箱並べ替えのための共有全身制御の検討
ヒューマノイドが箱を並べ替える長期タスクを、再利用可能なスキルを組み合わせて実行する枠組みを検討し、共有全身コントローラとデータ集約で頑健性を高めた。
原題: Humanoid Hanoi: Investigating Shared Whole-Body Control for Skill-Based Box Rearrangement ／ Minku Kim, Kuan-Chia Chen, Aayam Shrestha 他
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TWISTED-RL: 人間の実演なしで結び目を作る階層的スキルエージェント
人間の実演なしでロボットが結び目を作るため、結び目作業を抽象的なトポロジー動作で分解し、強化学習で各サブタスクを解く階層型フレームワークを提案した。
原題: TWISTED-RL: Hierarchical Skilled Agents for Knot-Tying without Human Demonstrations ／ Guy Freund, Tom Jurgenson, Matan Sudry 他
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Dex4D: タスク非依存の点追跡ポリシーによるSim-to-Real巧みな操作
シミュレーションでタスク非依存の3D点追跡ポリシーを学習し、実世界の多様な巧みな操作タスクにゼロショット転移するフレームワークを提案。
原題: Dex4D: Task-Agnostic Point Track Policy for Sim-to-Real Dexterous Manipulation ／ Yuxuan Kuang, Sungjae Park, Katerina Fragkiadaki 他
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プッシュ配置：把持・非把持マニピュレーションを統合した物体再配置手法
把持した物体で障害物を押しのけながら配置するハイブリッド動作を提案し、MCTSプランナに統合して再配置タスクの移動コストを最大11%削減した。
原題: Push-Placement: A Hybrid Approach Integrating Prehensile and Non-Prehensile Manipulation for Object Rearrangement ／ Majid Sadeghinejad, Arman Barghi, Hamed Hosseini 他
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UniVTAC: 視触覚マニピュレーションのデータ生成・学習・評価を統合するシミュレーションプラットフォーム
3種類の視触覚センサに対応したシミュレーション基盤で接触データを大量生成し、視触覚エンコーダと8タスクのベンチマークを提供して、触覚駆動型マニピュレーションの学習と評価を可能にした。
原題: UniVTAC: A Unified Simulation Platform for Visuo-Tactile Manipulation Data Generation, Learning, and Benchmarking ／ Baijun Chen, Weijie Wan, Tianxing Chen 他
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シーングラフ上の探索と逐次マニピュレーションを統合したLLMベース状況再計画
未知環境でロボットが探索と逐次操作計画を統合するため、シーングラフ上でグラフ編集操作により行動列を生成し、LLMで状況に応じて再計画するフレームワークEPoGを提案。家庭環境タスクで91.3%の成功率を達成。
原題: Integrated Exploration and Sequential Manipulation on Scene Graph with LLM-based Situated Replanning ／ Heqing Yang, Ziyuan Jiao, Shu Wang 他
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動的環境における粒子ベース知覚を用いた反応的動作生成
粒子ベースの動的マッピングとMPPI計画を組み合わせ、ロボットと障害物の動力学を同時に予測することで、動的環境での衝突回避性能を向上させる手法を提案した。
原題: Reactive Motion Generation With Particle-Based Perception in Dynamic Environments ／ Xiyuan Zhao, Huijun Li, Lifeng Zhu 他
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平滑化誤差到達チューブによる接触豊富な操作の認定勾配ベース制御
接触ダイナミクスを平滑化して勾配を活用しつつ、平滑化による誤差を到達可能集合として補償することで、安全性とタスク完了を保証する制御手法を提案した。
原題: Certified Gradient-Based Contact-Rich Manipulation via Smoothing-Error Reachable Tubes ／ Wei-Chen Li, Glen Chou
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高次元ロボット動作計画のためのマルチグラフ探索
複数のグラフを同時に成長させて探索する動作計画アルゴリズムMGSを提案し、マニピュレーションや移動マニピュレーションで有効性を示した。
原題: Multi Graph Search for High-Dimensional Robot Motion Planning ／ Itamar Mishani, Maxim Likhachev
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効率的な連続被覆率推定のための制約多様体探索
産業用ロボットアームが工具を表面に垂直に保ちながらワークを完全に覆えるかを、サンプリングベースで効率的に推定する手法を提案した。
原題: Constraint Manifold Exploration for Efficient Continuous Coverage Estimation ／ Robert Wilbrandt, Rüdiger Dillmann
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
EgoHumanoid：ロボット不要の一人称デモで実世界ロコマニピュレーションを実現
人間の一人称視点デモと少量のロボットデータを共訓練し、視点・動作のずれを補正することで、ヒューマノイドの実世界ロコマニピュレーション性能を51%向上させた。
原題: EgoHumanoid: Unlocking In-the-Wild Loco-Manipulation with Robot-Free Egocentric Demonstration ／ Modi Shi, Shijia Peng, Jin Chen 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
AGILE: エージェント生成による動画からの手と物体のインタラクション再構築
単眼動画から手と物体の動的なインタラクションを再構築するため、VLMが生成モデルを導いて完全な物体メッシュを合成し、SfMに依存しないアンカー・トラック戦略で物体姿勢を追跡するフレームワークを提案。
原題: AGILE: Hand-Object Interaction Reconstruction from Video via Agentic Generation ／ Jin-Chuan Shi, Binhong Ye, Tao Liu 他
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多数派を超えて：ロボットマニピュレーションのためのロングテール模倣学習
訓練データが一部のタスクに偏るロングテール問題に対し、データ豊富なタスクからデータ希少なタスクへ知識を転移するApproaching-Phase Augmentationを提案し、ロボット操作の性能を改善した。
原題: Beyond the Majority: Long-tail Imitation Learning for Robotic Manipulation ／ Junhong Zhu, Ji Zhang, Jingkuan Song 他
日本語で読む → - 論文変形物体マニピュレーションロボティクス
非無視可能なダイナミクスを持つ変形可能な線状物体の自己教師あり物理情報マニピュレーション
ロープなどの変形可能な線状物体の動的操りを、物理モデルと自己教師あり学習を組み合わせて実現するフレームワークSPiDを提案し、ロープ安定化タスクで有効性を示した。
原題: Self-supervised Physics-Informed Manipulation of Deformable Linear Objects with Non-negligible Dynamics ／ Youyuan Long, Gokhan Solak, Sara Zeynalpour 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション制御
インフラ運用保守における関節部品のロボットマニピュレーションのためのエネルギー考慮型強化学習
インフラ点検・保守で扉やバルブなどの関節部品を操作する際に、消費エネルギーを制約付きマルコフ決定過程で明示的に扱い、PointNetベースの汎用知覚と制約付きSoft Actor-Criticで省エネかつ高成功率な操作を実現した。
原題: Energy-Aware Reinforcement Learning for Robotic Manipulation of Articulated Components in Infrastructure Operation and Maintenance ／ Xiaowen Tao, Yinuo Wang, Haitao Ding 他
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探索的・集中的マニピュレーションに向けて：両腕能動知覚による新問題、ベンチマーク、戦略
視覚遮蔽を情報不足と捉え、探索や集中を要するマニピュレーション問題EFMを定義し、10タスクのベンチマークEFM-10と片腕で視覚・他腕で力覚を担うBAP戦略を提案、模倣学習で有効性を検証した。
原題: Towards Exploratory and Focused Manipulation with Bimanual Active Perception: A New Problem, Benchmark and Strategy ／ Yuxin He, Ruihao Zhang, Tianao Shen 他
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SERNF: 正規化フローとアクションチャンク批評家によるサンプル効率の高い実世界器用把持ポリシーのファインチューニング
正規化フローで多峰性のある行動チャンクの正確な尤度を計算し、チャンク単位の批評家で価値推定を行うことで、実機ロボットの器用な操作ポリシーを少ない試行回数で安定にファインチューニングする手法を提案。
原題: SERNF: Sample-Efficient Real-World Dexterous Policy Fine-Tuning via Action-Chunked Critics and Normalizing Flows ／ Chenyu Yang, Denis Tarasov, Davide Liconti 他
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MARVL: 視覚言語モデルによるロボットマニピュレーションの多段階ガイダンス
視覚言語モデルを微調整してタスクを多段階のサブタスクに分解し、密な報酬を自動設計することで、ロボット強化学習のサンプル効率と頑健性を向上させた研究。
原題: MARVL: Multi-Stage Guidance for Robotic Manipulation via Vision-Language Models ／ Xunlan Zhou, Xuanlin Chen, Shaowei Zhang 他
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剛体マニピュレーションと運動予測のための相補性に基づく統合アプローチ
自由空間運動と摩擦接触を単一の相補性問題として統合的にモデル化し、接触モード間の遷移を伴うロボットマニピュレーションの予測を可能にする枠組みを提案した論文。
原題: A Unified Complementarity-based Approach for Rigid-Body Manipulation and Motion Prediction ／ Bingkun Huang, Xin Ma, Nilanjan Chakraborty 他
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残差強化学習による大規模クレーンと受動関節ツールを用いた廃棄物容器吊り上げ
油圧ローダークレーンで廃棄物容器を吊り上げる際、従来の制御に残差強化学習を組み合わせ、軌道追従精度と揺れ抑制を改善した。
原題: Residual Reinforcement Learning for Waste-Container Lifting Using Large-Scale Cranes with Underactuated Tools ／ Qi Li, Karsten Berns
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ゼロショット対話型知覚
VLMとメモリを活用し、押し・把持などの物理的相互作用を通じて隠れた情報を取得するゼロショット対話型知覚フレームワークを提案。
原題: Zero-shot Interactive Perception ／ Venkatesh Sripada, Frank Guerin, Amir Ghalamzan
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YOR: 汎用ロボティクス研究のための自作モバイルマニピュレータ
全方向移動ベース・伸縮リフト・双腕を組み合わせた低コスト（1万ドル以下）のオープンソース移動マニピュレータを開発し、全身協調動作や双腕操作、自律ナビゲーションを実証した。
原題: YOR: Your Own Mobile Manipulator for Generalizable Robotics ／ Manan H Anjaria, Mehmet Enes Erciyes, Vedant Ghatnekar 他
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何を操作するかを見極める：意味的操作のためのバウンディングボックス誘導方策におけるデータスケーリング則の解明
バウンディングボックス指示で対象物体を直接指定する拡散方策を提案し、手持ち型セグメンテーションデバイスLabel-UMIで収集した6,400件の実世界デモにより、汎化性能が飽和型のデータスケーリング則に従うことを示した。
原題: Choose What to Manipulate: Revealing Data Scaling Laws in Bounding-Box Guided Policies for Semantic Manipulation ／ Yihao Wu, Jinming Ma, Junbo Tan 他
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GeoLanG: 幾何学認識と統合RGB-Dマルチモーダル学習による言語誘導把持
CLIPを基盤に視覚と言語を統合し、深度情報を幾何学的事前知識として活用することで、雑然とした環境でも言語指示に基づく把持を実現するエンドツーエンド手法を提案。
原題: GeoLanG: Geometry-Aware Language-Guided Grasping with Unified RGB-D Multimodal Learning ／ Rui Tang, Guankun Wang, Long Bai 他
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NovaPlan: 閉ループ動画言語計画によるゼロショット長期的マニピュレーション
VLMと動画生成を組み合わせ、生成動画から物体キーポイントと人間の手の姿勢を抽出してロボット動作に変換する階層的フレームワークを提案。訓練や実演なしで長期的な組立作業やエラー回復を実現した。
原題: NovaPlan: Zero-Shot Long-Horizon Manipulation via Closed-Loop Video Language Planning ／ Jiahui Fu, Junyu Nan, Lingfeng Sun 他
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力方策：接触リッチ操作のための相互作用フレーム下でのハイブリッド力・位置制御方策の学習
視覚で自由空間動作を導き、接触時には力フィードバックを用いた高頻度ローカル方策が相互作用フレームを推定してハイブリッド力・位置制御を行う、グローバル・ローカル視覚力方策を提案。
原題: Force Policy: Learning Hybrid Force-Position Control Policy under Interaction Frame for Contact-Rich Manipulation ／ Hongjie Fang, Shirun Tang, Mingyu Mei 他
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傾斜面でのパレット荷降ろしのためのICPを用いた自律フォークリフト制御
自律フォークリフトが傾斜面でパレットを荷降ろしする際に、ICPアルゴリズムでパレットとフォークの相対位置・姿勢をリアルタイム追跡し、フォークを傾斜に沿わせて引き抜くことでパレットの引きずりを防ぐ手法を提案。
原題: ICP-Based Pallet Tracking for Unloading on Inclined Surfaces by Autonomous Forklifts ／ Takuro Kato, Mitsuharu Morisawa
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視覚プロンプトで導く統合プッシングポリシー
流れマッチング方策に軽量な視覚プロンプト機構を組み込み、多様な計画問題で再利用可能な反応的・マルチモーダルなプッシング動作を生成する統合ポリシーを提案した。
原題: Visual Prompt Guided Unified Pushing Policy ／ Hieu Bui, Ziyan Gao, Yuya Hosoda 他
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パーツ認識型高密度3D特徴場による汎用的な関節物体マニピュレーションの学習
関節物体の機能部位を認識する高密度3D特徴場PA3FFを学習し、それを用いた模倣学習フレームワークPADPで汎化性能とサンプル効率を向上させた。
原題: Learning Part-Aware Dense 3D Feature Field for Generalizable Articulated Object Manipulation ／ Yue Chen, Muqing Jiang, Kaifeng Zheng 他
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AffordanceGrasp-R1：強化学習による推論ベースのアフォーダンスセグメンテーションを活用したロボット把持
Chain-of-Thoughtのコールドスタートと強化学習を組み合わせてアフォーダンスセグメンテーションを行い、指示に応じた把持候補の生成・選別を実現する枠組みを提案。
原題: AffordanceGrasp-R1:Leveraging Reasoning-Based Affordance Segmentation with Reinforcement Learning for Robotic Grasping ／ Dingyi Zhou, Mu He, Zhuowei Fang 他
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