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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: 2026/9/16 ／ 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 →- 論文点群位置合わせ制御
PESTO: 限られた重なりを持つLiDAR点群の形式的に正しい位置合わせ
LiDAR点群の位置合わせ問題に対し、四面体を環境に依存しない「ユニバーサル特徴」として活用する新アルゴリズムPESTOを提案し、特に遮蔽環境で既存手法と競合する性能を示すとともに、位置合わせ誤差の最悪ケース保証を証明して形式的正しさを確立した。
原題: PESTO: Formally Correct Registration of LiDAR Point Clouds with Limited Overlap ／ Valen Yamamoto, Matteo Marchi, Paulo Tabuada
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
縮約モデルから学ぶ安全なヒューマノイドナビゲーション
複雑な多層地形でのヒューマノイドナビゲーションを、縮約モデルでの学習と全身体ダイナミクスへの転移、ポアソン安全フィルタで実現した研究。
原題: Learning Safe Humanoid Navigation from Reduced Order Models ／ William D. Compton, Zachary Olkin, Ryan Bena 他
日本語で読む → - 論文水中測位ロボティクス
水中協調測位における屈折起因の測距バイアスの特性評価
音響測距の屈折バイアスがkmスケールの水中マルチエージェント協調測位に与える影響を、HYCOMデータとレイトレーシングを用いたシミュレーションで定量化した。
原題: Characterizing Refraction-Induced Ranging Bias in Underwater Collaborative Localization ／ Timothy Kogucki, Alan Papalia
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
SEAM: 軌道変形下での生涯LiDARマッピングのためのサブマップアンカー証拠
サブマップ単位のアンカーで軌道を最適化し、動的物体除去と変化検出を行う生涯LiDARマッピング手法を提案。軌道が後から修正されても証拠を再利用でき、信頼度に基づくループエッジ抑制と方向別ボクセル証拠モデルで高精度・高速化を実現した。
原題: SEAM: Submap-Anchored Evidence for Lifelong LiDAR Mapping under Trajectory Deformation ／ Kyuwon Kim
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
相互接続による把持：粗い物体テンプレートからのロバストな閉じ動作
粗い物体テンプレートと人間の把持タイプを用い、接触点を指定せずに柔軟な滑り接触を活用する動作計画を提案し、不確実な状況でもロバストに把持できることを示した。
原題: Grasping by interconnection: robust closing motions from coarse object templates ／ Julien Vanderheyden, Guillaume Drion, Fulvio Forni 他
日本語で読む → - 論文脚式ロボット探索ロボティクス
狭所未知環境における全方向知覚を用いた姿勢認識型脚式ロボット意味的探索
脚式ロボットの体幹のピッチ・ロールと全方向カメラLiDARを活用し、対象物の表面被覆率を高めつつ探索時間を短縮する姿勢認識型意味的探索システムPOSEを提案した。
原題: Pose-aware Legged Robot Semantic Exploration with Omnidirectional Perception in Confined Unknown Environments ／ Xiaoyang Zhan, Shiyu Chen, Kenji Shimada
日本語で読む → - 論文社会的ナビゲーション画像認識
PRISM: 社会的ロボットナビゲーションのための相互作用スタイルと運動の予測表現
人間同士の観察から歩行者の相互作用特性を潜在空間で推論し、その時間的安定性スコアをナビゲーション方策に組み込むことで、群衆内での衝突を減らすフレームワークを提案した。
原題: PRISM: Predictive Representation of Interaction Style and Motion for Social Robot Navigation ／ Bo-Han Chen, Hiromu Taketsugu, Norimichi Ukita
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
OpenDexGrasp: オープン語彙のタスク指向巧み把持
自由形式の言語指示から機能意図を推論し、多視点視覚と物体形状に基づいて高自由度の巧みな把持を生成する統合フレームワークを提案。
原題: OpenDexGrasp: Open-vocabulary Task-Oriented Dexterous Grasping ／ Jiyao Zhang, Junhan Wang, Tianyu Wang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
生成的物理人工知能の包括的レビュー
大規模基盤モデルと物理的身体を統合した生成的物理AI（GPAI）について、5つのアプローチの分類と応用・課題を体系的に整理したサーベイ論文。
原題: A Comprehensive Review of Generative Physical Artificial Intelligence ／ Satyam Gaba, Krutiksinh Rana, Siva Sai 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
LUMO：再現性のある指全体接触観測のための発光接触形態設計
柔軟シリコンパッドにLEDを埋め込み、接触位置に応じた光の変化を指側面で観測できる指構造を設計。接触位置と関節トルクを組み合わせて接触力を推定する。
原題: LUMO: Designing Luminous Contact Morphology for Repeatable Whole-Finger Contact Observation ／ Dong Ho Kang, Youngsu Ko, Luis Sentis
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
GR00T N1.7向けワンステップドリフティングアクションヘッドの技術報告
VLAポリシーの拡散トランスフォーマーアクションヘッドをワンステップのドリフティングヘッドに置き換え、推論速度が大幅に向上する一方でタスク成功率が系統的に低下する速度と成功率のトレードオフを報告した。
原題: Technical Report: One-Step Drifting Action Heads for GR00T N1.7 ／ Xihe Shao
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
空中把持のための事前進化とタスク整合
空中把持の軌道最適化において、最適化済み動作から軌道事前分布を学習しCEMで進化させ、実行結果を学習するCriticで評価・コスト設計することで、最適化の信頼性と把持性能を向上させた。
原題: Prior Evolution and Task Alignment for Aerial Grasping ／ Weiliang Deng, Zhengyang Dang, Yao Mu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ActionPiece：自己回帰型視覚言語行動モデルのための行動トークン化の再考
行動トークン化の関係的忠実度を測る「物理ランク整合性（PRC）」を提案し、表現学習と量子化を共同監督するActionPieceで局所的な行動の順序関係を保つトークン化を実現した。
原題: ActionPiece: Rethinking Action Tokenization for Autoregressive Vision-Language-Action Models ／ Shijie Lian, Bin Yu, Zhaolong Shen 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
AdaGeoVLN: 視覚言語ナビゲーションのための表現深度とナビゲーション時間にわたる選択的幾何情報
視覚言語ナビゲーションにおいて、幾何基盤モデルの階層的特徴をポリシーの各段階に融合し、指示関連性・幾何信頼度・遷移新規性に基づいて履歴KV状態を選択的に保持するストリーミングフレームワークを提案。
原題: AdaGeoVLN: Selective Geometry Across Representation Depth and Navigation Time for Vision-Language Navigation ／ Quan-Dung Pham, Anh Dao, Danh Vinh Le 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
TacBPM: 触覚条件付き行動事前モデルによる巧みな再配向
触覚と固有感覚の履歴を条件とする潜在行動事前モデルを学習し、残差潜在行動で下流方策を効率的に訓練することで、多様な物体の巧みな手内再配向と把持・運搬タスクを実現した。
原題: TacBPM: A Tactile-conditioned Behavior Prior Model for Dexterous Reorientation ／ Jie Yin, Wanli Xing, Zeyuan Zhao 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
深層生成モデルによる高次元自己運動多様体の近似
冗長マニピュレータの自己運動多様体を確率的に捉え、深層生成モデルでサンプリングすることで、従来の曲線仮定を超えて高次元（4次元）の多様体を近似する手法を提案した。
原題: Approximating High Dimensional Self-Motion Manifolds via Deep Generative Models ／ Haitao Gao, Yang Song, Liao Wu
日本語で読む → - 論文モデルベースRLロボティクス
モデルベース強化学習における動力学変化下でのリプレイ保持の特性評価
ロボットの動力学が変化する連続学習で、古いリプレイデータを保持すべきか忘却すべきかを、変化の大きさとデータの古さの分離度から分析し、実機でも使える推定手法を検討した研究。
原題: Characterizing Replay Retention Under Dynamics Shift in Model-Based Reinforcement Learning ／ Everest Yang, Skye Thompson, George D. Konidaris
日本語で読む → - 論文全身移動操作ロボティクス
ViLoMan: ヒューマノイドロボットの視覚・固有感覚による全身移動操作スキルの学習
人間の部分的な動作デモを物理的に実行可能なロボット軌道に変換し、教師-生徒蒸留で視覚と固有感覚から全身関節動作を直接出力する統合方策を学習。扉閉めタスクでシミュレーションから実機へ転移し、多様な条件で汎化を実証した。
原題: ViLoMan: Learning Visual-Proprioceptive Whole-Body Loco-Manipulation Skills for Humanoid Robots ／ Zejie Tian, Ruibing Hou, Bingpeng Ma 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
Finder: 身体性グラウンディングのためのエージェント型閉ループ物体探索
言語で指定された物体を部分的に観測された3Dシーンから見つけるため、計画・証拠収集・検証・制御を閉ループで回すエージェント型手法を提案し、物体検索や質問応答で精度を向上させた。
原題: Finder: Agentic Closed-Loop Object Finding for Embodied Grounding ／ Shixiong Xu, Zhiyuan Chen, Song Ding 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
CANTABILE: ロボットピアノ演奏のための表現豊かなダイナミクス学習
ロボットピアノ演奏において、音の強弱（ダイナミクス）を考慮したフレームワークを提案し、ベースラインより表現力豊かな演奏を実現した。
原題: CANTABILE: Learning Expressive Dynamics for Robotic Piano Performance ／ Woosik Kim, Wonhyeok Choi, Sunghoon Im
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ForceDelta-VLA: 接触の多いマニピュレーションのための力条件付き行動補正の蒸留
力覚対応VLAポリシーを、参照行動と力補正に分解して蒸留するフレームワークを提案し、接触の多いタスクで成功率を54.4%から82.2%に向上させた。
原題: ForceDelta-VLA: Distilling Force-Conditioned ActionCorrections for Contact-Rich Manipulation ／ Ju Dong, Yu Fu, Jian Chen 他
日本語で読む → - 論文群制御制御
クアッドロータUAVの高次安全臨界制御における実現可能性と特異性
入力制約と衝突回避制約下でのクアッドロータ群の高次安全臨界制御を研究し、ペア有効性と集合実現可能性の指標で特異性を特徴付け、トルクを考慮した動的拡張とガウス過程によるロバストな安全マージンを提案した。
原題: Feasibility and Singularity in High-Order Safety-Critical Control for Quadrotor UAVs ／ Omayra Yago Nieto, Leonardo Colombo
日本語で読む → - 論文飛行マニピュレーションロボティクス
スラスタ一体型柔軟連続リンクを持つ形状適応型飛行マニピュレーションロボット
柔軟な連続リンクにスラスタを分散配置した飛行ロボットを提案し、形状適応性と大きな相互作用力を両立させて空中マニピュレーションを実現した。
原題: A Morphing Aerial Robot With Thruster-Integrated Flexible Continuum Links for Shape Adaptive Aerial Manipulation ／ Eri Sawada, Kazuki Sugihara, Ayano Miyamichi 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
リアルタイム視覚-言語-行動ポリシーのための強化学習
大規模VLAモデルの推論遅延による観測のずれを解消するため、遅い行動生成と速い反応的編集を分離し、強化学習でリアルタイム制御を可能にするフレームワークを提案。
原題: Reinforcement Learning for Real-Time Vision-Language-Action Policies ／ Perry Dong, Kuo-Han Hung, Dorsa Sadigh 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
メートル単位で行動する：精密ロボット操作のための計量的相互作用の学習
物体とシーンに対する動作の計量的な関係を明示的にモデル化し、VLAやWAMモデルの操作精度を向上させるフレームワークを提案した。
原題: Acting in Meters: Learning Metric Interactions for Precise Robotic Manipulation ／ Lijie Wang, Zheng Lu, Yiming Wang 他
日本語で読む → - 論文全身マニピュレーションロボティクス
WholeBodyWAM：スケーラブルな動作事前分布を用いた全身ワールドアクションモデルの学習
人間やヒューマノイドの大規模動作データを事前学習に活用し、全身動作を予測するMotion Expertを組み込んだワールドアクションモデルを提案。実機ヒューマノイドの全身マニピュレーション性能を向上させた。
原題: WholeBodyWAM: Learning Whole-Body World Action Models with Scalable Motion Priors ／ Bowei Zhang, Qiyao Zhang, Shuanghao Bai 他
日本語で読む → - 論文知覚・視点最適化ロボティクス
PIVOT: 知覚を考慮した独立視点のオンライン最適化
ジンバルカメラやMEMS LiDARなど向きを独立制御できるセンサ向けに、移動軌跡に沿って視点方向をオンラインで最適化し特徴の見えやすさを最大化する軽量手法を提案。
原題: PIVOT: Perception-aware Independent Viewpoint Online Optimization ／ Yuyang Chen, Shekoufeh Sadeghi, Charuvahan Adhivarahan 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
SemSafe-3DGS: 不確実な3Dガウシアンスプラッティングマップにおける意味的リスクを考慮した能動ナビゲーション
3Dガウシアンマップに意味属性を付与し、クラスごとのリスク重みで衝突余裕を調整する制御バリア関数と、不確実性を減らす能動知覚を統合した安全ナビゲーション手法を提案。
原題: SemSafe-3DGS: Semantic Risk-Aware Active Navigation in Uncertain 3D Gaussian Splatting Maps ／ Amirhossein Mollaei Khass, Athanasios Cosse, Nader Motee
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
機能を保つデータ生成によるゼロショット実機-シミュレーション-実機マニピュレーション
接触を伴うタスクで形状を多様化しても機能的な接触面を保つメッシュ変形により、実機データなしでゼロショットの実機-シミュレーション-実機マニピュレーションを実現する手法を提案。
原題: Function-Preserving Data Generation for Zero-Shot Real-to-Sim-to-Real Manipulation ／ Tianyi Xiang, Xupeng Xie, Jiahang Cao 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ピクセル類似度を超えて：ロボット知覚のためのGANベース合成ソナー画像のタスク指向評価
GANで生成した合成ソナー画像を、画質指標ではなく物体検出性能で評価し、画質が良くても検出性能が高いとは限らないことを示した研究。
原題: Beyond Pixel Similarity: Task-Aware Evaluation of GAN-Based Synthetic Sonar Data for Robotic Perception ／ Hannan Ejaz Keen, Muhammad Moazam Fraz, Karsten Berns
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