論文
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 →- 論文動作生成/制御ロボティクス
動作実行ギャップの解消：意味的動作タスク制約から運動学制御へ
高レベルの意味的タスク記述と実行可能なロボット動作の間のギャップを埋めるため、Motion Statechartsと微分可能な運動学世界モデルを用いたフレームワークGiskardを提案し、8つのロボットプラットフォームで実証した。
原題: Closing the Motion Execution Gap: From Semantic Motion Task Constraints to Kinematic Control ／ Simon Stelter, Vanessa Hassouna, Malte Huerkamp 他
日本語で読む → - 論文セグメンテーションロボティクス
GreenSeg: RGB-D点群を用いた地中海型温室における農業ロボットのための地面セグメンテーションアルゴリズム
地中海型温室の狭い通路や不均一な地形、ポリエチレン被覆による光学的干渉に対応するため、RGB-Dセンサを用いた頑健な地面セグメンテーション手法GreenSegを提案した。
原題: GreenSeg: Ground Segmentation Algorithm for Agricultural Robots in Mediterranean Greenhouses using RGB-D Point Clouds ／ Fernando Cañadas-Aránega, José C. Moreno, José L. Blanco-Claraco
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
NTR: エンドツーエンド運転におけるシーントークンボトルネックのためのニューラルトークン再構成
エンドツーエンド自動運転のシーントークンボトルネックに、マスク潜在再構成による自己蒸留を導入し、計画に有用な視覚表現を保持させる手法を提案。
原題: NTR: Neural Token Reconstruction for Scene Token Bottleneck in End-to-End Driving ／ Jiahui Li, Jiawei Sun, Zixiang Ren 他
日本語で読む → - 論文制御理論制御
入力制約付き不確かな非線形システムに対する完全駆動多様体制約に基づく出力フィードバック制御
未知の入力制約を持つ非線形システムに対して、モデルフリーで低複雑度の出力フィードバック制御器を提案し、飽和前は所定精度、飽和後は柔軟な精度を達成する。
原題: Fully Actuated Manifold Constraint Based Output Feedback Control for Input-Constrained Uncertain Nonlinear Systems ／ Dianrui Mu, Changchun Hua, Yafeng Li 他
日本語で読む → - 論文ソフトアクチュエータロボティクス
ソフト線形空気圧アクチュエータの解析的・実験的力解析
ソフトスリーブアクチュエータの力発生挙動を、準静的解析モデルと実験により解明した論文。
原題: Analytical and Experimental Force Analysis of a Soft Linear Pneumatic Actuator ／ Mohammed Abboodi
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
未知の外乱下での証明可能な安全な動作計画
未知の分布を持つランダム外乱の影響を受けるロボットシステムに対して、確率的完全性を保証するサンプリングベースの安全な動作計画アルゴリズムを提案した。
原題: Provably Safe Motion Planning Under Unknown Disturbances ／ Ibon Gracia, Qi Heng Ho, Luca Laurenti 他
日本語で読む → - 論文スケジューリングロボティクス
RED: 環境変動下でのロボット推論のための適応型リアルタイムDAGスケジューリング
動的環境で変化するタスク構造に適応しつつ、リアルタイム制約を保証するロボット向けDAGスケジューリングフレームワークREDを提案した。
原題: RED: Adaptive Real-Time DAG Scheduling for Robotic Inference under Environmental Dynamics ／ Zexin Li, Tao Ren, Johnathan Liu 他
日本語で読む → - 論文セキュリティ/マニピュレーションロボティクス
ロボットマニピュレータにおける偽データ注入攻撃に対する能動的防御
ロボットマニピュレータへの偽データ注入攻撃（FDIA）に対する防御手法を提案し、異常検知を考慮した仮想減衰と可操作度低減の2つの方法を確率的保証付きで定式化した。7自由度冗長マニピュレータのシミュレーションで有効性を検証した。
原題: Active Defense Against False Data Injection Attacks in Robotic Manipulators ／ Gabriele Gualandi, Carl Mikael Larsson, Alessandro V. Papadopoulos
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
TacO: 物体操作のための触覚センサのベンチマーク
物体操作における4種類の触覚センサ（視覚、音響、磁気、抵抗）の性能を、3つの操作タスクで系統的に評価し、タスクに適したセンサ選択の枠組みを提案した論文。
原題: TacO: Benchmarking Tactile Sensors for Object Manipulation ／ Anya Zorin, Zilin Si, Myungsun Park 他
日本語で読む → - 論文3D再構成画像認識
IVGT: 暗黙的視覚幾何トランスフォーマーによるニューラルシーン表現
カメラポーズが未知の多視点画像から、連続的で一貫した3D幾何と外観を暗黙的にモデル化する手法を提案。SDFと色を予測する軽量デコーダを用いて、任意の3D位置での空間クエリを可能にし、メッシュ再構成や新規視点合成など多様なタスクで高い性能を示した。
原題: IVGT: Implicit Visual Geometry Transformer for Neural Scene Representation ／ Yuqi Wu, Tianyu Hu, Wenzhao Zheng 他
日本語で読む → - 論文強化学習/転移学習ロボティクス
カスタムカーレース環境のための転移学習
深層強化学習において、あるサーキットで訓練したエージェントを別のカスタム環境に転移させ、ゼロショット転移や微調整で速いラップタイムを達成する手法を探求した。モデルベース手法がモデルフリー手法より性能と収束速度で優れることを示した。
原題: Transfer Learning for Customized Car Racing Environments ／ Benedict Florance Arockiaraj, Richard Chang, Wesley Yee
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
即時リセットは本当に必要か？衝突処理を見直して効率的なロボットナビゲーションを実現
衝突時に毎回環境をリセットする従来の強化学習手法を改め、同一エピソード内で再試行を許す「Multi-Collision reset Budget」を提案し、学習効率と実機性能を向上させた。
原題: Do We Really Need Immediate Resets? Rethinking Collision Handling for Efficient Robot Navigation ／ Shanze Wang, Xinming Zhang, Siwei Cheng 他
日本語で読む → - 論文世界モデルロボティクス
Driver-WM: 運転者中心の交通条件付き潜在世界モデルによる車内ダイナミクスの展開
車外の交通状況に基づいて車内の運転者状態を予測する潜在世界モデルを提案し、運転者の行動・感情認識と物理的運動予測を統合した。
原題: Driver-WM: A Driver-Centric Traffic-Conditioned Latent World Model for In-Cabin Dynamics Rollout ／ Haozhuang Chi, Daosheng Qiu, Hao Su 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
コンプライアント足部を備えた4脚ロボットのエネルギー効率的な歩行
4脚ロボットの足にバネなどの柔軟性を持たせ、強化学習で歩行制御を学習させたところ、適度な硬さのバネがエネルギー消費を約17%削減できることをシミュレーションと実機で示した論文。
原題: Energy-Efficient Quadruped Locomotion with Compliant Feet ／ Pramod Pal, Shishir Kolathaya, Ashitava Ghosal
日本語で読む → - 論文タスク計画ロボティクス
二重LLMモジュールによる階層的プロンプティングを用いたロボットのタスク・動作計画
自然言語指示からロボットのタスクと動作を計画するため、高レベル計画と低レベル空間推論の2つのLLMモジュールを階層的に用いるフレームワークを提案し、24シナリオで86%の成功率を達成した。
原題: Hierarchical Prompting with Dual LLM Modules for Robotic Task and Motion Planning ／ Karolina Źróbek, Tessa Pulli, Paweł Gajewski 他
日本語で読む → - 論文操作/安全性評価ロボティクス
SafeManip: ロボット操作における時間的安全評価のためのプロパティ駆動型ベンチマーク
ロボット操作の安全性を時間的性質（例：汚染後の接触、完全な格納前の解放）に焦点を当てて評価するベンチマークを提案し、LTLfを用いて安全性を検証する。
原題: SafeManip: A Property-Driven Benchmark for Temporal Safety Evaluation in Robotic Manipulation ／ Chengyue Huang, Khang Vo Huynh, Sebastian Elbaum 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
3D RL-DWA：多自由度ロボットの目標指向型ローカルナビゲーションのための強化学習と動的窓法のハイブリッド手法
強化学習と動的窓法を組み合わせ、変形可能なマイクロロボットが複雑な3D環境を目標に向かってナビゲーションする手法を提案。シミュレーションで性能を検証した。
原題: 3D RL-DWA: A Hybrid Reinforcement Learning and Dynamic Window Approach for Goal-Directed Local Navigation in Multi-DoF Robots ／ Chiara Castellani, Enrico Turco, Domenico Prattichizzo
日本語で読む → - 論文ロボット適応/組立ロボティクス
CoRMA: 接触リッチなメタ適応のための対照的RMA
力支配の組立作業向けに、シミュレータのみの意味的接触文脈を推定する適応フレームワークCoRMAを提案し、実機での成功率を向上させた。
原題: CoRMA: Contrastive RMA for Contact-Rich Meta-Adaptation ／ Wentian Wang, Chutong Wen, Hongxu Ma 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
InvariantCloud: ロバストな6自由度触覚ポーズ追跡のための大域不変・一意インデックス点群フレームワーク
視覚ベース触覚センサの表面マーカー配置の大域不変性を利用し、累積ドリフトを抑えつつヨー回転推定を高精度化する6自由度ポーズ推定フレームワークを提案した。
原題: InvariantCloud: A Globally Invariant, Uniquely Indexed Point Cloud Framework for Robust 6-DoF Tactile Pose Tracking ／ Pengfei Ye, Yuxiang Ma, Yi Zhou 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
モータ熱安全性と四脚歩行性能のバランスを学習する残差ポリシー
四脚ロボットのモータ過熱を防ぐため、熱モデルを強化学習に組み込み、通常ポリシーに熱状態に応じた補正を行う残差ポリシーを追加する二段階学習を提案。実機で13分以上の安定歩行を実証した。
原題: Learning to Balance Motor Thermal Safety and Quadrupedal Locomotion Performance with Residual Policy ／ Yuhang Wan, Weixian Lin, Letian Qian 他
日本語で読む → - 論文逆強化学習機械学習
信頼領域逆強化学習：局所方策更新を用いた明示的双対上昇法
逆強化学習において、毎回RL問題を完全に解くことなく、信頼領域制約付きの局所更新で双対目的を明示的に最適化する手法を提案し、安定性と単調改善を両立した。
原題: Trust Region Inverse Reinforcement Learning: Explicit Dual Ascent using Local Policy Updates ／ Anish Diwan, Davide Tateo, Christopher E. Mower 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
VE2VF: 実世界強化学習による視覚有効から視覚不要への蒸留による頑健な接触リッチ操作
実世界での人間参加型強化学習により、視覚を使う教師ポリシーから視覚を使わない学生ポリシーへ知識を蒸留し、接触を伴う操作タスクの頑健性と汎化を高める手法を提案した。
原題: VE2VF: Vision-Enabled to Vision-Free Distillation via Real-world Reinforcement Learning for Robust Contact-Rich Manipulation ／ Victor Kowalski, Chengxi Li, Dongheui Lee
日本語で読む → - 論文水中ロボット/経路追従ロボティクス
水中シミュレータにおける多リンク機構ロボットイルカの視線誘導経路追従制御システム
多リンク機構を持つ生物模倣型水中ロボット(BAUV)向けに、視線誘導法に基づく経路追従制御システムを提案し、水中シミュレータ上でパラメータ決定と制御手法の評価を行った。
原題: Path Following Control System of Line-of-Sight Guidance for Robotic Dolphin with Multi-Link Mechanism in Underwater Simulator ／ Takumi Asada, Takao Oki, Hideo Furuhashi 他
日本語で読む → - 論文アクチュエーションロボティクス
ブラックボックスアクチュエータへの直列弾性アクチュエーション改造の効果調査
ブラックボックスアクチュエータに直列弾性要素を追加し、力制御の帯域幅を約3倍に向上させ、低コストで高精度な力センサとして機能することを実証した。
原題: Investigating the Effect of a Series Elastic Actuation Retrofit to Black-Box Actuators ／ Ivan Tregear, Ayhan Aktas, Ferdinando Rodriguez y Baena
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド安全制御ロボティクス
SPARKヒューマノイド安全フィルタの敵対的ストレステスト
SPARKヒューマノイドの安全フィルタを再現し、障害物の密集やノイズなどの厳しい条件下でロバスト性を評価した。
原題: Adversarial Stress Testing of SPARK Humanoid Safety Filters ／ Saurav Ghosh, Abdou Sow, Luke Zhang
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス制御
離散コセラットロッドの準静的制御
コセラットロッド理論に基づくソフトロボットの準静的モデルに対して、外部ワンチを入力とするフィードバック制御則を設計し、エンドエフェクタの軌道追従と形状制御を数値実験で実証した。
原題: Quasi-Static Control of Discrete Cosserat Rod ／ Srishti Siddharth, Domenico Campolo, Ravi Banavar
日本語で読む → - 論文VLA/ベンチマーク画像認識
Embodied3DBench: 視覚言語モデルの低水準身体化空間知能のベンチマーク
視覚言語モデルの身体化3D環境における低水準空間知能を評価するベンチマークを提案し、13モデルの評価と大規模データセットによる改善を示した。
原題: Embodied3DBench: Benchmarking Low-Level Embodied Spatial Intelligence of Vision Language Models ／ Jiyao Zhang, Mingxu Zhang, Yitong Peng 他
日本語で読む → - 論文ニューロモルフィックビジョンeess.IV
ニューロモルフィックビジョンによる動きの中のシルエット認識
イベントカメラとフレームを組み合わせ、CPUのみでリアルタイムに高フレームレートの二値化を行う手法を提案。動きぼけや照明変化に強く、従来法より低コストで高精度。
原題: See Silhouettes in Motion with Neuromorphic Vision ／ Pei Zhang, Shijie Lin, Zhou Ge 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
NavRL++: 強化学習ベースのロボットナビゲーションにおけるシミュレーションから実世界への転移を改善するシステムレベルフレームワーク
強化学習によるナビゲーションのsim-to-real転移に影響する要因を体系的に分析し、摂動を考慮したファインチューニングとTransformerベースの時間推論ポリシーを導入して実世界性能を向上させる。
原題: NavRL++: A System-Level Framework for Improving Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning-Based Robot Navigation ／ Zhefan Xu, Hanyu Jin, Kenji Shimada
日本語で読む → - 論文セキュリティ/ベンチマークcs.CR
RoboJailBench: 具身ロボットエージェントにおける敵対的攻撃と防御のベンチマーク
視覚言語モデルを搭載したロボットに対する脱獄攻撃と防御を評価するための、セキュリティ分類法と意図対比データセットを含むベンチマークを提案した。
原題: RoboJailBench: Benchmarking Adversarial Attacks and Defenses in Embodied Robotic Agents ／ Doguhuan Yeke, Yanming Zhou, Leo Y. Lin 他
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