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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
MonoDuo: 1本のロボットアームで両腕ポリシーを学習する
単腕ロボットのデモと人間の協調動作から、両腕ロボットの操作ポリシーを学習するフレームワークを提案。合成デモにより未見の両腕ロボット構成へのゼロショット転移を実現した。
原題: MonoDuo: Using One Robot Arm to Learn Bimanual Policies ／ Sandeep Bajamahal, Lawrence Yunliang Chen, Toru Lin 他
日本語で読む → - 論文継続学習/VLAロボティクス
視覚言語行動モデルは実世界データから忘れずに継続学習できるか？
実世界のロボット連続操作タスクでVLAモデルの継続学習を検証し、経験再生が破滅的忘却を防ぎ、ジョイント訓練と同等以上の性能を達成することを示した。
原題: Can Vision-Language-Action Models Learn from Real-World Data Continually without Forgetting? ／ Jiarun Zhu, Yijun Hong, Xiaoquan Sun 他
日本語で読む → - 論文強化学習/着陸ロボティクス
荒れた海面への視覚に基づく機敏な着陸
強化学習を用いて、移動する海上プラットフォームへのマルチローターの自律着陸を、プラットフォームの状態推定なしで視覚特徴のみから実現する手法を提案した。
原題: Vision-Based Agile Landing on Turbulent Waters ／ Dimosthenis Angelis, Leonard Bauersfeld, Davide Scaramuzza 他
日本語で読む → - 論文経路最適化ロボティクス
GPU加速による多デポ配送経路問題のハイブリッド解法
多デポ配送経路問題（MDVRP）に対して、学習駆動型の交叉と多ペナルティ評価関数を用いた探索フレームワークを統合し、GPU加速とマルチムーブ更新戦略で大規模問題を効率的に解くハイブリッドアルゴリズムを提案した。
原題: A GPU-Accelerated Hybrid Method for a Class of Multi-Depot Vehicle Routing Problems ／ Zhenyu Lei, Jin-Kao Hao
日本語で読む → - 論文手術支援ロボットロボティクス
多モーダル術中情報の統一的力学表現に基づく自動腹腔鏡制御
腹腔鏡保持ロボットの制御において、位置・力覚・画像などの多様な術中情報を等価な力表現に統一し、タスク優先度投影法で統合することで、安定した視野を自動維持する手法を提案した。
原題: Autonomous Laparoscope Control through Unified Mechanics-Based Representation of Multimodal Intraoperative Information ／ Xiaojian Li, Jin Fang, Yudong Shi 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
ギャップに注意：未知環境におけるマルチロボットのフィードバック駆動エルゴード被覆
未知環境で複数ロボットが環境情報の分布をリアルタイムに推定しながら、エルゴード探索を拡張して適応的に被覆する手法を提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
原題: Mind the Gaps: Multi-Robot Feedback-Driven Ergodic Coverage in Unknown Environments ／ Thales Costa Silva, Nora Ayanian
日本語で読む → - 論文自動運転/シナリオ生成ロボティクス
安全性重視の交通シナリオ生成のための条件付きフローマッチングVAE
現実のデータには稀な安全上重要なシナリオを、条件付き潜在フローマッチングを用いて現実的に生成する手法を提案した。
原題: Conditional Flow-VAE for Safety-Critical Traffic Scenario Generation ／ Zimu Gong, Brian Zhaoning Zhang, Chris Zhang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
グラフニューラル計画と予測制御による通信制約下のマルチロボット未ラベル動作計画
マルチロボットの未ラベル動作計画問題に対し、グラフ注意プランナーと非線形モデル予測制御を組み合わせた階層的枠組みを提案し、シミュレーションと実機クアッドローター実験で有効性を示した。
原題: Graph Neural Planning and Predictive Control for Multi-Robot Communication-Constrained Unlabeled Motion Planning ／ Manohari Goarin, Yang Zhou, Giuseppe Loianno
日本語で読む → - 論文オドメトリロボティクス
SOCC-ICP: セマンティクス支援による占有グリッドとICPを用いたオドメトリ
セマンティック占有グリッドマッピングとLiDARスキャン位置合わせを同時に行うオドメトリフレームワークを提案し、幾何学的に退化した環境でも頑健に動作することを示した。
原題: SOCC-ICP: Semantics-Assisted Odometry based on Occupancy Grids and ICP ／ Johannes Scherer, Sebastian Hirt, Henri Meeß
日本語で読む → - 論文3D物体検出画像認識
SToRe3D: 効率的なマルチビュー3D物体検出のためのViTにおけるスパーストークン関連性
Vision Transformerを用いたマルチビュー3D物体検出の推論を高速化するため、2D画像トークンと3D物体クエリを関連性に基づいて選択的にスパース化するフレームワークを提案した。
原題: SToRe3D: Sparse Token Relevance in ViTs for Efficient Multi-View 3D Object Detection ／ Sandro Papais, Lezhou Feng, Charles Cossette 他
日本語で読む → - 論文強化学習AI
RankQ: 自己教師ありアクションランキングによるオフラインからオンラインへの強化学習
オフラインからオンラインへの強化学習において、時間差学習に自己教師ありのランキング損失を追加し、アクションの相対的な好みを学習することで、価値関数の過大評価を抑えつつ、より高品質な行動への改善を促進する手法RankQを提案した。
原題: RankQ: Offline-to-Online Reinforcement Learning via Self-Supervised Action Ranking ／ Andrew Choi, Wei Xu
日本語で読む → - 論文セグメンテーション/TinyMLロボティクス
Nano-U: 小型ロボットナビゲーションのための効率的な地形セグメンテーション
マイクロコントローラ上で動作する超軽量な地形セグメンテーションネットワークNano-Uを提案し、量子化対応蒸留で精度を補い、コンパイラベースの推論エンジンで低消費電力・低遅延な実行を実現した。
原題: Nano-U: Efficient Terrain Segmentation for Tiny Robot Navigation ／ Federico Pizzolato, Francesco Pasti, Nicola Bellotto
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
SCALE-COMM: マルチエージェント強化学習通信のための共有・対照整列潜在埋め込み
部分観測の自律移動ロボット群の協調のため、通信学習を政策最適化から分離し、タスク関連情報を捉えた低次元の安定した通信表現を自己教師ありで学習するフレームワークを提案した。
原題: SCALE-COMM: Shared, Contrastively-Aligned Latent Embeddings for MARL Communication ／ Mahmoud Abouelyazid, Eman Hammad
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
AirBender: 二重UAVによる曲げ可能物体の適応的輸送
この論文では、2台のUAVが協調して曲げ可能な物体を軌道に沿って輸送するための適応制御器を提案し、物体の弾性特性を事前に知らなくても安定した追従を実現する。
原題: AirBender: Adaptive Transportation of Bendable Objects Using Dual UAVs ／ Jiawei Xu, Longsen Gao, Rafael Fierro 他
日本語で読む → - 論文不確実性推定/自律性ゲーティングロボティクス
信頼度ゲート型ロボット自律性：不確実性は実際にいつ役立つのか？
ロボットの自律行動とフォールバックの切り替えに使う不確実性指標の有効性を、ランク相関やブートストラップ検定で評価し、ベースモデルの能力が一定以上でないと不確実性は役立たないことを示した。
原題: Confidence-Gated Robot Autonomy: When Does Uncertainty Actually Help? ／ Johannes A. Gaus, Jhon P. F. Charaja, Daniel Haeufle
日本語で読む → - 論文把持計画ロボティクス
物体の姿勢・形状推定は把持に有効か？
物体の姿勢と形状を推定してから把持点をサンプリングするモジュール方式が、エンドツーエンドの把持合成手法よりも優れているかを実験で検証した。
原題: Object Pose and Shape Estimation for Grasping: Does it Work? ／ Pavan Karke, Kushal Shah, Gaurav Singh 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
Bench2Drive-Robust：展開時の摂動下でのクローズドループ自動運転のベンチマーク
実環境展開で生じるシステムレベルの摂動（カメラストリーム障害、自己位置推定誤差、計算遅延）がクローズドループのエンドツーエンド自動運転性能に与える影響を評価する、初のデバイス中心のロバストネスベンチマークを提案した。
原題: Bench2Drive-Robust: Benchmarking Closed-Loop Autonomous Driving under Deployment Perturbations ／ Zhiyuan Zhang, Zhenghao Jin, Yanlun Peng 他
日本語で読む → - 論文触覚/シミュレーション転移ロボティクス
バイナリを超えて：物理に基づく接触表現によるシミュレーションから実世界への巧みな操作
触覚データを物理原理に基づく圧力中心（CoP）表現に変換し、シミュレーションから実世界へのゼロショット転移を可能にする手法を提案。多指ハンドでのピン穴挿入とボールバランス課題で有効性を実証した。
原題: Beyond Binary: Sim-to-Real Dexterous Manipulation with Physics-Grounded Contact Representation ／ Jiahe Pan, Stelian Coros, Jitendra Malik 他
日本語で読む → - 論文VLA/圧縮ロボティクス
重要なものを見る：汎用視覚言語行動モデルのための微分可能グリッドサンプル刈り込み
視覚言語行動モデルの計算コストを削減するため、タスクに応じて視覚トークンを連続的に再サンプリングする微分可能グリッドサンプラを提案。10%未満のトークンで精度を保ちつつFLOPsを76%削減。
原題: See What Matters: Differentiable Grid Sample Pruning for Generalizable Vision-Language-Action Model ／ Yixu Feng, Zinan Zhao, Yanxiang Ma 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
適応的Qチャンキングによるオフラインからオンラインへの強化学習
オフラインからオンラインへの強化学習において、状態ごとに最適なアクションチャンクサイズを適応的に選択する手法を提案し、固定サイズの既存手法より高い成功率を達成した。
原題: Adaptive Q-Chunking for Offline-to-Online Reinforcement Learning ／ Nandiraju Gireesh, Yuanliang Ju, He Wang
日本語で読む → - 論文視点計画ロボティクス
運動不確実性を考慮した移動物体再構成のための次善視点計画
移動物体の能動的3次元再構成において、物体の運動不確実性を考慮した次善視点計画フレームワークを提案。ノイズを含む位置計測から物体状態を予測し、予測信念に基づいて視点を評価することで、再構成の完全性を向上させる。
原題: Motion-Uncertainty-Aware Next-Best-View Planning for Moving Object Reconstruction ／ Karen Li, Mattia Mantovani, Robert J. Wood 他
日本語で読む → - 論文歩行cs.NE
不整地での四足歩行制御のためのニューロモルフィック強化学習
不整地を歩く四足ロボットの制御に、平衡伝播法を用いた局所学習可能なPPOフレームワークを提案し、従来の誤差逆伝播を使わずに同等の性能を達成した。
原題: Neuromorphic Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion Control on Uneven Terrain ／ Zhuangyu Han, Abhronil Sengupta
日本語で読む → - 論文3Dセグメンテーション画像認識
FoundObj: 自己教師あり基盤モデルを報酬として用いたラベル不要の3Dオブジェクトセグメンテーション
複雑なシーンの点群から、人間のアノテーションなしで3Dオブジェクトをセグメンテーションする新しいフレームワークを提案。自己教師ありの2D/3D基盤モデルから得られる意味的・幾何学的な事前知識を報酬として強化学習エージェントに組み込み、多クラスのオブジェクトを頑健に識別する。
原題: FoundObj: Self-supervised Foundation Models as Rewards for Label-free 3D Object Segmentation ／ Zihui Zhang, Zhixuan Sun, Yafei Yang 他
日本語で読む → - 論文移動操作ロボティクス
視覚スケール変動と外乱下でのリアルタイム移動操作のためのステレオ多段空間注意
ステレオ画像からタスク関連の空間注意点を抽出し、階層的リカレントアーキテクチャでロボット状態と統合して閉ループ動作予測を行う、移動操作のための深層予測学習手法を提案。実機タスクでロバスト性と成功率を向上させた。
原題: Stereo Multistage Spatial Attention for Real-Time Mobile Manipulation Under Visual Scale Variation and Disturbances ／ Xianbo Cai, Hideyuki Ichiwara, Hyogo Hiruma 他
日本語で読む → - 論文報酬学習ロボティクス
ピクセルを超えて：少数のデモから実世界ロボットの不変報酬を学習する
少数のデモンストレーションから、視覚的な変化に不変な記号的報酬関数を学習するフレームワークを提案し、実世界の位置・視点・物体の変化に対してゼロショットで汎化することを示した。
原題: Beyond Pixels: Learning Invariant Rewards for Real-World Robotics From a Few Demonstrations ／ Tengye Xu, Yangting Sun, Ziju Shen 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
SECOND-Grasp: 意味的接触に基づく器用な把持
物理的に安定した把持と意味的なタスク理解を統合する、言語ガイド付きの器用な把持フレームワークを提案した。
原題: SECOND-Grasp: Semantic Contact-guided Dexterous Grasping ／ Han Yi Shin, Heeju Ko, Jaewon Mun 他
日本語で読む → - 論文進化ロボット設計/LLMロボティクス
検索が記憶になるとき：ロボット設計の試行錯誤を転移可能なスキルへ変換する
進化的ロボット設計の探索履歴を自然言語のスキルライブラリとして蓄積し、LLMエージェントがそれを参照して設計を改善する自己進化システムを提案した。
原題: When Search Becomes Memory: Turning Robot Design Trials into Transferable Skills ／ Yunfei Wang, Xiaohao Xu, Yang Li 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚言語行動モデルにおける視野外操作のための空間記憶
視覚言語行動モデルに、可動カメラの多視点観測から構築した空間記憶を組み込み、視野外の物体操作を可能にするフレームワークSOMAを提案した。
原題: Spatial Memory for Out-of-Vision Manipulation in Vision-Language-Action ／ Pengteng Li, Weiyu Guo, He Zhang 他
日本語で読む → - 論文能動マッピング画像認識
異方性可視性場による不確実性駆動の3Dガウシアンスプラッティング能動マッピング
3Dガウシアンスプラッティング(3DGS)の未観測領域の不確実性を定量化する異方性可視性場を導入し、能動マッピングを実時間で行うフレームワークを提案した。
原題: Uncertainty-driven 3D Gaussian Splatting Active Mapping via Anisotropic Visibility Field ／ Shangjie Xue, Jesse Dill, Dhruv Ahuja 他
日本語で読む → - 論文自動運転/協調運転/ベンチマークロボティクス
MDrive: エンドツーエンドマルチエージェントシステムのための閉ループ協調運転ベンチマーク
V2X通信を用いた協調運転の評価を閉ループで行うベンチマークMDriveを提案し、マルチエージェントシステムの利点と課題を明らかにした。
原題: MDrive: Benchmarking Closed-Loop Cooperative Driving for End-to-End Multi-agent Systems ／ Marco Coscoy, Zewei Zhou, Seth Z. Zhao 他
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