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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: 2026/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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TransGraspNet: 透明実験器具の物理的・幾何学的に一貫した操作
透明な実験用ガラス器具の把持を安全に行うため、境界・表面・物理の一貫性を考慮したフレームワークを提案し、実ロボットでの性能を実証した。
原題: TransGraspNet: Physically and Geometrically Consistent Manipulation of Transparent Labware ／ Hailing Hu, Mingyi Zhu, Yiquan An 他
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GeoProp: ロボット状態を視覚に接地する汎用操作のための手法
ロボットの状態と視覚特徴を幾何学的に整合させる軽量アダプタを提案し、操作ポリシーの性能を向上させた。
原題: GeoProp: Grounding Robot State in Vision for Generalist Manipulation ／ Guoyang Zhao, Quanhao Qian, Gongjie Zhang 他
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SkillPlug: 教師なしスキル抽出によるロボット操作の少数ショット適応
既存の視覚運動模倣ポリシーにスキル条件付けモジュールを追加し、マルチタスクのデモから共有可能なスキルライブラリを自己教師ありで抽出することで、新しいタスクへの少数ショット適応を効率化するフレームワークを提案した。
原題: SkillPlug: Unsupervised Skill Mining for Few-Shot Adaptation in Robotic Manipulation ／ Zi-han Ding, Ziwei Wang
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FA-RDP: 接触を伴う操作のための周波数適応型リアクティブ拡散ポリシー
接触前後の異なるフェーズで必要とされる動作の多様性と反応性のトレードオフを解決するため、周波数適応型の拡散ポリシーを提案。接触前は低周波・多段サンプリングで多様性を保持し、接触後は高周波・一段サンプリングで素早い反応を実現する。
原題: FA-RDP: A Frequency-Adaptive Reactive Diffusion Policy for Contact-Rich Manipulation ／ Lifeng Zhuo, Wendi Chen, Han Xue 他
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空中マニピュレーション：接触、媒体結合、そしてレディネスの幾何学
空中ロボットの物理的相互作用を、飛行媒体との結合を考慮した「媒体認識型マニピュレーション」として再解釈し、生物とロボットの事例を整理して、冗長性によるタスク等価ファイバーを用いた幾何学的視点から将来の設計指針を提案するレビュー論文。
原題: Aerial Manipulation: Contact, Medium Coupling, and the Geometry of Readiness ／ Antonio Franchi
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静的入力・動的出力：移動物体操作のための反事実行動拡張
静的物体のデモのみで訓練したポリシーを、テスト時の物体の動きに適応させる手法SIDOを提案。物体の未来位置予測と到達を分離し、反事実的な位置ずらしで行動を拡張する。
原題: Static In, Dynamic Out: Counterfactual Action Augmentation for Moving Object Manipulation ／ Woo Chul Shin, Zhenyang Chen, Alfred Cueva 他
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衝突ベースの遅延探索による高速マルチマニピュレータ計画
複数マニピュレータの動作計画を高速化するため、遅延評価と事前計算を組み合わせた新しいアルゴリズムCBLSを提案した。
原題: Conflict-Based Lazy Search for Fast Multi-Manipulator Planning ／ Dongliang Zheng, Zhipeng Wang, Siqi Wang 他
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接触を伴う操作において重要な箇所にデータと学習を集中させる
接触を伴う精密操作タスクでは、全行程ではなく重要な接触区間のみに密なデータ収集とオフライン強化学習を適用し、単純な自由空間動作は従来のプランニングに任せる手法を提案。4つの実世界タスクで平均成功率96%を達成した。
原題: Data and Learning Where it Matters for Contact-Rich Manipulation ／ Oliver Hausdörfer, Linus Schwarz, Gabor Marko 他
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共形外乱境界を備えたロバストな動作空間制御による安全な冗長マニピュレーション
冗長マニピュレータの動作空間制御において、拡張状態オブザーバと共形予測を組み合わせ、不確実性下でも安全かつ高精度な追従を実現するロバスト制御手法を提案した。
原題: Robust Operational Space Control with Conformal Disturbance Bounds for Safe Redundant Manipulation ／ Wenhua Liu, Fan Zhang, Qin Lin
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ROBOCYCLE: リサイクル応用のための自律型双腕ロボット操作と協調
都市ごみの増加と人手不足に対応するため、透明・変形・散乱物体の3D認識と操作を統合した自律型双腕リサイクルプラットフォームを提案し、90.3%の把持成功率と84.3%のタスク成功率を達成した。
原題: ROBOCYCLE: Autonomous Dual-Arm Robotic Manipulation and Coordination for Recycling Applications ／ Rubén de J. Hilario-Cruz, Jesus A. García-González, Enrique Coronado 他
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イチゴ収穫全工程の強化学習：障害物分離・脱離・配置
イチゴ収穫の全工程（障害物分離、果実脱離、配置）を強化学習で統合し、シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
原題: Reinforcement Learning for the Full Strawberry Harvesting Process: Obstacle Separation, Detachment, and Placement ／ Changyou Miao, Teng Li, Ya Xiong
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Seg2Grasp: ビンピッキングにおける堅牢なモジュール式吸着把持
ビンピッキングのためのモジュール式パイプラインSeg2Graspを提案。セグメンテーション、把持点計算、分類の3段階で構成し、未知の物体や複雑な環境でも高い把持成功率を実現する。
原題: Seg2Grasp: A Robust Modular Suction Grasping in Bin Picking ／ Hye-Jung Yoon, Juno Kim, Yesol Park 他
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巧みな操作のための最小限のリターゲティング誘導強化学習レシピ
人間のデモ1つから、リターゲティングと強化学習を組み合わせて多指ロボットハンドの器用な操作ポリシーを学習し、実機にゼロショット転送する手法を提案した。
原題: A Minimalist Retargeting-Guided Reinforcement Learning Recipe for Dexterous Manipulation ／ Yunhai Feng, Natalie Leung, Jiaxuan Wang 他
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SeededGrasp: 複数身体を持つ複雑なシーンにおける言語誘導型把持
視覚言語モデルで把持位置のシード点を予測し、軽量な把持生成モデルを条件付けることで、複数ロボット形態に対応したデータ効率の良い言語誘導把持を実現した。
原題: SeededGrasp: Language-Guided Grasping in Complex Scenes with Multiple Embodiments ／ Yang Xu, Gurpreet Singh Mukker, Raymond Wang 他
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気流曝露制約下におけるモジュール型空中マニピュレータのタスク適応設計
マルチロータの気流が対象物に与える影響を考慮し、タスクの力学的要件とエンドエフェクタ配置を同時に最適化するモジュール型空中マニピュレータの設計フレームワークを提案した。
原題: Task-Adaptive Design of Modular Aerial Manipulators Under Airflow Exposure Constraints ／ Mengguang Li, Heinz Koeppl
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UジョイントCAAMS：空中マニピュレーション用ユニバーサルジョイント連続体マニピュレータの実験的評価
マルチローターUAVに搭載する連続体マニピュレータの面外変形耐性を向上させるため、ユニバーサルジョイントとバネ補強を組み合わせた新しい設計を提案し、プロペラ後流下での精度改善を実験で実証した。
原題: U-Joint CAAMS: Experimental Evaluation of a Universal-Joint Continuum Manipulator for Aerial Manipulation ／ Anuraj Uthayasooriyan, Musab Alibrahim, Krishna Manaswi Digumarti 他
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VAMP-MR: マルチロボットアームのためのベクトル加速型動作計画と実行
マルチロボットアームの動作計画を高速化するため、古典的計画アルゴリズムとSIMDベースのベクトル化衝突チェックを組み合わせた新しいプランナ群を提案し、最大2桁の速度向上を達成した。
原題: VAMP-MR: Vector-Accelerated Motion Planning and Execution for Multi-Robot-Arms ／ Philip Huang, Chenrui Gao, Jiaoyang Li
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産業用巧緻操作ベンチマーク：産業用巧緻マニピュレーションのためのハードウェア・ソフトウェアベンチマークプラットフォーム
産業用の巧緻操作タスク（ケーブル配線やコネクタ挿入など）を模したベンチマーク基板と、模倣学習フレームワークを提案し、マルチモーダル拡散ポリシーが高い成功率を達成することを示した論文。
原題: Industrial Dexterity Benchmark: A Hardware-Software Benchmarking Platform for Industrial Dexterous Manipulation ／ Honglu He, Jacob Laufer, Zhiwu Zheng 他
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食品切断のための知覚-操作ロボットシステム
食品の特性に応じて適切な包丁を選択し、強化学習で切断速度とエネルギー効率を最適化するロボットシステムを提案。未見の食品に対する包丁選択成功率は100%で、人間と同等の性能を示した。
原題: A Perception-Manipulation Robotics System for Food Cutting ／ Xinyuan Luo, Wenzhen Yuan
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AutoSpeed: 注釈不要の段階適応型動作速度学習によるロボット操作
操作タスクの各段階の難易度に応じて動作速度と予測時間を適応させる学習フレームワークを提案し、注釈なしで速度を調整し、タスク実行時間を短縮し成功率を向上させる。
原題: AutoSpeed: Annotation-Free Stage-Adaptive Motion Speed Learning for Robot Manipulation ／ Qingda Hu, Ziheng Qiu, Jieru Zhao 他
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物体姿勢の不確実性を扱うモジュール式ビンピッキングフレームワーク
物体の姿勢推定と把持プロセスで生じる誤差を同時に扱うモジュール式のビンピッキングフレームワークを提案し、実環境で3種類の物体を用いて有効性を検証した。
原題: Towards a Modular Bin-picking Framework for Handling Object Pose Uncertainties ／ Frederik Hagelskjær
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URF: 接触を考慮した安定操作のための統合ロボット制御ポリシーフレームワーク
ロボット操作の学習ポリシーが、コンプライアントな動作予測とインピーダンス・アドミッタンス制御を統合するフレームワークを提案し、剛体接触時の不安定さを低減して成功率を向上させた。
原題: URF: A Unified Robot Control-Policy Framework for Stable Contact Aware Manipulation ／ Jiyou Shin, Youngjin Seo, Jaeseog Won 他
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VT-WAM: 接触を伴う操作のための視覚-触覚ワールドアクションモデル
接触を伴う操作タスク向けに、視覚予測・触覚変形予測・行動予測を統合したフレームワークを提案し、実世界6タスクで高い成功率を達成した。
原題: VT-WAM: Visual-Tactile World Action Model for Contact-Rich Manipulation ／ Shuai Tian, Yupeng Zheng, Yuhang Zheng 他
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暗黙の力覚を超えて：アクション・チャンキング・トランスフォーマーにおける明示的な力トルクプロキシの評価
本論文は、ACT（Action Chunking with Transformers）がリーダー・フォロワーテレオペレーションの追従誤差から暗黙に力情報を得ていることを示し、その信号を除去した場合の性能低下と、モーター電流や関節トルクを追加することで力覚を回復できることを実機タスクで検証した。
原題: Beyond Implicit Force: Evaluating Explicit Force-Torque Proxies in Action Chunking with Transformers ／ King Hang Wong, Lingqiao Liu, Feras Dayoub
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戦略的スケールアップ：バイアス認識評価とデータ収集によるロボット操作の構成的汎化学習
事前学習済みポリシーが指示の一部の要素（色など）に過剰に依存する「指示因子バイアス」を定量化する診断フレームワークを提案し、その結果に基づいてデータ収集を再配分することで、少ないデモ数で汎化性能を向上させる手法を示した。
原題: Scale Up Strategically: Learning Compositional Generalization via Bias-Aware Evaluation and Data Collection for Robotic Manipulation ／ Yu Qi, Zhang Ye, Xinyi Xu 他
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LENS: LLMによる環境簡略化ガイドによるクラッタ環境での計画と制御
LLMを用いてシーン内の物体をタスクに応じて統合・削除し、動的な抽象化を自動生成することで、既存の計画・制御手法の性能をクラッタ環境で向上させる手法を提案した。
原題: LENS: LLM-guided Environment Simplification for Planning and Control in Clutter ／ Aileen Liao, Rachel Holladay, Dinesh Jayaraman 他
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SAGP: 粗いゾーンVLM推論による意味的アフォーダンス誘導型把持計画
幾何学的な把持計画に意味的推論を組み合わせ、物体の点群を粗い領域に分割してVLMで評価し、タスクに適した把持候補を再ランキングする訓練不要のパイプラインを提案した。
原題: SAGP: Semantic Affordance-Guided Grasp Planning via Coarse-Zone VLM Reasoning ／ Muhayy Ud Din, Irfan Hussain
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ACE: ゼロショットワークフロー推論による身体的操作のためのエージェント制御
テーブル上のピックアンドプレース操作を自然言語指示からゼロショットで実行するフレームワークACEを提案。ワークフロー推論と視覚接地・再利用可能なプリミティブを組み合わせ、実行失敗を検出して適応する。
原題: ACE: Agentic Control for Embodied Manipulation via Zero-shot Workflow Reasoning ／ Iok Tong Lei, QianZhi Li, Ying Jie Yap 他
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SemAnCorr: 意味的アンカー対応によるゼロショット操作スキル転移
機能は同じだが形状が異なる物体間での操作スキル転移を、意味的に一貫したアンカー領域の対応付けと関数マップによる伝播で実現する訓練不要のフレームワークを提案。
原題: SemAnCorr: Semantic Anchored Correspondence for Zero-Shot Manipulation Skill Transfer ／ Xiaoxiang Dong, William Baron, Hongyi Chen 他
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Zero2Skill: 自律データ収集・訓練・展開によるロボットスキルのブートストラップ
人間の介入を減らしつつロボット操作スキルを自律的に学習するシステムを提案。修正を記憶して再利用することで、人間の作業時間を大幅に削減し、成功率を向上させた。
原題: Zero2Skill: Bootstrapping Robot Skills through Autonomous Data Collection, Training, and Deployment ／ Boyuan Wang, Zhenyuan Zhang, Zhiqin Yang 他
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