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最新論文: 2026/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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接触を活用した部分充填コンテナへのパッキング
倉庫のビンパッキングにおいて、既に一部が充填されたコンテナに新たな物品を配置するため、接触を積極的に利用して空間を創出する手法を提案した。
原題: Pack it in: Packing into Partially Filled Containers Through Contact ／ David Russell, Zisong Xu, Maximo A. Roa 他
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ロボットマニピュレーション方策のための行動空間設計の謎を解く
双腕ロボットでの大規模実験により、模倣学習における行動空間の設計（絶対vs差分、関節空間vsタスク空間）が方策の学習性と制御安定性に与える影響を体系的に分析した。
原題: Demystifying Action Space Design for Robotic Manipulation Policies ／ Yuchun Feng, Jinliang Zheng, Zhihao Wang 他
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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
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異方性と切替可能な剛性を備えたソフトリストによる接触の多いマニピュレーションのための堅牢なロボット学習
2枚の直交する板ばねとロック機構付き回転関節を用いたソフトリストCLAWを提案し、6自由度の大きな変形と3モードの異方性剛性を実現して、模倣学習によるペグ挿入タスクで76%の成功率を達成した。
原題: A Soft Wrist with Anisotropic and Selectable Stiffness for Robust Robot Learning in Contact-rich Manipulation ／ Steven Oh, Tomoya Takahashi, Cristian C. Beltran-Hernandez 他
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残差フロー誘導による強化学習：器用なマニピュレーションのための適応手法
事前学習済みのフローマッチング方策を、残差行動と潜在ノイズ分布を同時最適化する強化学習で微調整し、器用なマニピュレーションを効率的に適応させる手法を提案。
原題: RFS: Reinforcement Learning with Residual Flow Steering for Dexterous Manipulation ／ Entong Su, Tyler Westenbroek, Anusha Nagabandi 他
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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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RoboAug: 領域対比データ拡張による単一アノテーションから数百シーンへのロボットマニピュレーション
1枚の画像のバウンディングボックス注釈だけで生成モデルと領域対比損失を用いてデータ拡張を行い、ロボットマニピュレーションの汎化性能を向上させる手法を提案。
原題: RoboAug: One Annotation to Hundreds of Scenes via Region-Contrastive Data Augmentation for Robotic Manipulation ／ Xinhua Wang, Kun Wu, Zhen Zhao 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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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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視覚-固有感覚ポリシーはロボットマニピュレーションでいつ失敗するのか
視覚と固有感覚を組み合わせたマニピュレーションポリシーが動作遷移局面で視覚を活用できていないことを実験的に示し、固有感覚の勾配を位相に応じて調整するGAPアルゴリズムを提案した。
原題: When would Vision-Proprioception Policies Fail in Robotic Manipulation? ／ Jingxian Lu, Wenke Xia, Yuxuan Wu 他
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林業クレーンのための衝突回避と揺れ抑制を統合したモデル予測制御
LiDARによる環境マッピングをMPCに統合し、林業クレーンの衝突回避とペイロードの揺れ抑制を単一の制御系で同時に実現した。
原題: A Collision-Free Sway Damping Model Predictive Controller for Safe and Reactive Forestry Crane Navigation ／ Marc-Philip Ecker, Christoph Fröhlich, Johannes Huemer 他
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χ₀: 分布の不一致を抑え込むリソース効率の良いロバストマニピュレーション
人間のデモ分布・方策の帰納バイアス・実行時分布のずれを、重み空間マージやステージ適応型アドバンテージ推定、訓練-展開アライメントで解消し、限られた計算資源で双腕ロボットによる衣類の長期的操作を高信頼に実現した。
原題: $\chi_{0}$: Resource-Aware Robust Manipulation via Taming Distributional Inconsistencies ／ Checheng Yu, Chonghao Sima, Gangcheng Jiang 他
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混雑空間におけるメイクスパン効率の良い物体再配置のためのマルチエージェントモンテカルロ木探索
混雑環境での非単調な物体再配置を効率的に行うため、集中型タスク割り当てと非同期実行を組み合わせたマルチエージェントMCTSフレームワークCAM-MCTSを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Multi-Agent Monte Carlo Tree Search for Makespan-Efficient Object Rearrangement in Cluttered Spaces ／ Hanwen Ren, Junyong Kim, Aathman Tharmasanthiran 他
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MPPIに基づく分離型マルチアーム動作計画
サンプリングベースMPCのSTORMを拡張し、各アームが他アームを動的障害物として扱う分散型マルチアーム動作計画MR-STORMを提案。静的・動的障害物下でSOTAを上回る性能を示した。
原題: Decoupled MPPI-Based Multi-Arm Motion Planning ／ Dan Evron, Elias Goldsztejn, Ronen I. Brafman
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接触アンカーポリシー：接触条件付けによる強力なロボットユーティリティモデル
言語指示の代わりに空間上の接触点を条件として使い、モジュール型ユーティリティモデル群として構成した操作ポリシーCAPを提案。軽量シミュレータEgoGymでの実機-シミュレーション反復により、23時間のデモデータのみで新環境・新機体にゼロショット汎化し、最先端VLAを56%上回る。
原題: Contact-Anchored Policies: Contact Conditioning Creates Strong Robot Utility Models ／ Zichen Jeff Cui, Omar Rayyan, Haritheja Etukuru 他
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DexRepNet++：幾何学的・空間的な手と物体の表現を用いた器用なロボットマニピュレーションの学習
手と物体の表面特徴と空間関係を捉える新表現DexRepを提案し、把持・回転・受け渡しの器用な操作タスクで高い汎化性能と実機移行性を実現した。
原題: DexRepNet++: Learning Dexterous Robotic Manipulation with Geometric and Spatial Hand-Object Representations ／ Qingtao Liu, Zhengnan Sun, Yu Cui 他
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CLAMP: 3Dマルチビュー行動条件付きロボットマニピュレーション事前学習のための対照学習
RGB-D画像から再構成したマルチビューの点群とロボット行動を対照学習で結びつけ、拡散ポリシーを事前学習することで、少ない実演データでも高精度なマニピュレーションを可能にする手法を提案。
原題: CLAMP: Contrastive Learning for 3D Multi-View Action-Conditioned Robotic Manipulation Pretraining ／ I-Chun Arthur Liu, Krzysztof Choromanski, Sandy Huang 他
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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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InterPrior: 物理ベースの人間-物体インタラクションのための生成的制御のスケーリング
大規模模倣事前学習と強化学習による事後学習で、全身の人間-物体インタラクションを生成する統一的な制御器を学習し、未知の物体や目標にも汎化できる動作事前分布を実現した研究。
原題: InterPrior: Scaling Generative Control for Physics-Based Human-Object Interactions ／ Sirui Xu, Samuel Schulter, Morteza Ziyadi 他
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EgoScale：多様な一人称視点ヒューマンデータによる器用なマニピュレーションのスケーリング
2万時間超の一人称視点ヒューマン動画でVLAモデルを事前学習し、人間データ量と検証損失の対数線形則を発見。軽量な人間-ロボット中間学習により、22自由度ハンドの器用な操作成功率を54%向上させた。
原題: EgoScale: Scaling Dexterous Manipulation with Diverse Egocentric Human Data ／ Ruijie Zheng, Dantong Niu, Yuqi Xie 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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変形物体操作のための選好整合視覚運動拡散ポリシー
衣類などの変形物体を折り畳むタスクで、人間の好みに合わせた動作を少ない実演から学習する選好整合手法RKOを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Preference Aligned Visuomotor Diffusion Policies for Deformable Object Manipulation ／ Marco Moletta, Michael C. Welle, Danica Kragic
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Instruct2Act: ロボット行動ネットワークによる人間指示からの行動系列生成と実行
自然言語の指示を軽量なオンデバイスパイプラインで原子行動の系列に変換し、視覚解析と軌道生成ネットワークでロボットマニピュレーションを実行する手法を提案した。
原題: Instruct2Act: From Human Instruction to Actions Sequencing and Execution via Robot Action Network for Robotic Manipulation ／ Archit Sharma, Dharmendra Sharma, John Rebeiro 他
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リー群上の経路追従のためのベクトル場とロボット制御への応用
リー群上で経路追従を実現するベクトル場の一般フレームワークを提案し、SE(3)に特化してロボットマニピュレータの複雑な姿勢経路追従実験で有効性を示した。
原題: Vector Fields for Path Following on Lie Groups with Application in Robot Control ／ Felipe Bartelt, Luciano C. A. Pimenta, Weijia Yao 他
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GraspLDP：潜在拡散による汎化可能な把持ポリシー
把持姿勢の事前知識を潜在拡散ポリシーに組み込み、模倣学習による把持の精度と物体・空間汎化性能を高める手法を提案。
原題: GraspLDP: Towards Generalizable Grasping Policy via Latent Diffusion ／ Enda Xiang, Haoxiang Ma, Xinzhu Ma 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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RoboInter：ロボットマニピュレーションのための包括的中間表現スイート
ロボット操作のためのデータ・ベンチマーク・モデルを統合した中間表現スイートを提案し、大規模データセットとVQAベンチマーク、計画実行フレームワークを提供する。
原題: RoboInter: A Holistic Intermediate Representation Suite Towards Robotic Manipulation ／ Hao Li, Ziqin Wang, Zi-han Ding 他
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FlowCorrect: ロボットマニピュレーションのための生成フローポリシーの効率的な対話的修正
展開時に人間がVRで短い修正動作を与えるだけで、フローマッチング方策を再学習なしに局所適応させ、失敗事例の成功率を80%に改善する手法を提案。
原題: FlowCorrect: Efficient Interactive Correction of Generative Flow Policies for Robotic Manipulation ／ Edgar Welte, Yitian Shi, Rosa Wolf 他
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制約付きサンプリングと強化学習を組み合わせたロボットマニピュレーション
接触の多い環境での非把持マニピュレーション方策の学習において、接触構造を考慮した制約付き状態サンプリングによるリセット戦略とカリキュラム学習を組み合わせ、目標条件付き強化学習の性能を向上させる手法を提案した。
原題: Combined Constrained Sampling and Reinforcement Learning for Robotic Manipulation ／ Marc Toussaint, Cornelius V. Braun, Armand Jordana 他
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CAPER: 制約付き手順推論によるロボット科学実験
科学実験の手順を守るため、タスク推論・マルチモーダル接地・低レベル制御を分離したフレームワークCAPERを提案し、長期的操作と低データ環境での成功率と手順正確性を向上させた。
原題: CAPER: Constrained and Procedural Reasoning for Robotic Scientific Experiments ／ Jinghan Yang, Jingyi Hou, Xinbo Yu 他
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