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 →- 論文セマンティックセグメンテーション画像認識
道路データセットにおけるSAM拡張セグメンテーション：自動運転における重要クラスのバランス調整
自動運転向けに、バウンディングボックス注釈のみのZenseact Open DatasetをSAMでピクセル単位のセマンティックマスクに変換するパイプラインを構築し、CLFTやDeepLabV3+で評価して最大48.1% mIoUを達成した。
原題: SAM-Enhanced Segmentation on Road Datasets: Balancing Critical Classes in Autonomous Driving ／ Toomas Tahves, Mauro Bellone, Junyi Gu 他
日本語で読む → - 論文エッジAI/教育ロボットロボティクス
エッジデバイスを用いたソーシャルロボット向けローカル言語モデルのベンチマーキング
ソーシャル教育ロボット向けに、エッジハードウェア上で動作する25種類のオープンソース言語モデルを、推論効率・一般知識・教育効果の3次元で評価し、最適なモデル選択と3層推論アーキテクチャを提案した論文。
原題: Benchmarking Local Language Models for Social Robots using Edge Devices ／ Dorian Lamouille, Matevž B. Zorec, Farnaz Baksh 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 → - 論文認知アーキテクチャq-bio.NC
感覚変調ネットワーク：物体指向現象学の建築的基盤としての停止可能性
身体全体を感覚変調器の対向ダイナミクスで組織化する認知アーキテクチャを提案し、自己モデル・世界モデル・物体指向性が身体の物理から構築されることを示す。
原題: The Sensation Modulating Network:Haltability as the architectural ground for object-directed phenomenology ／ G. Nagarjuna, Durgaprasad Karnam
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
未知環境における構造活用型デュアル制御によるリアルタイム自動最適化：探索と活用の両立
未知環境での自動最適化問題に対し、報酬関数の凸-非線形構造を活用した高速なデュアル制御手法を提案し、車両巡航問題で実証した。
原題: Real-Time Auto-Optimization in Unknown Environments via Structure-Exploiting Dual Control for Exploration and Exploitation ／ Shiying Dong, Haoyang Yang, Qiwei Liu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
コンプライアントな非把持押し操作
インピーダンス制御ロボットを用いて、外部との物理的接触に安全に対応できるコンプライアントな非把持押し操作を実現する手法を提案。モデル予測制御とパッシビティフィルタを統合し、人間とのインタラクション時の安全性と物体の軌道追従性能を両立した。
原題: Compliant Non-Prehensile Pushing Manipulation ／ Francesco Cufino, Mario Selvaggio, Fabio Amadio 他
日本語で読む → - 論文データセット/VLAロボティクス
SABER: 実世界VLA適応のためのスケーラブルな行動ベース身体データセット
小売環境でのロボット操作性能を向上させるため、実際の店舗で100時間以上の自然な映像から構築した高忠実度の行動データセットSABERを提案。頭部カメラと360度カメラを併用し、手先の器用な動作から全身動作までを収録し、VLAモデルの適応に有効なデータを提供する。
原題: SABER: A Scalable Action-Based Embodied Dataset for Real-World VLA Adaptation ／ Narsimha Menga, Parikshit Sakurikar, Amirreza Rouhi 他
日本語で読む → - 論文VLM評価AI
VLMの解釈可能な故障モードの解明
視覚言語モデル（VLM）の安全上重要な応用における故障モードを体系的に発見するフレームワークREVELIOを提案し、自動運転と屋内ロボット分野で未報告の脆弱性を明らかにした。
原題: Revealing Interpretable Failure Modes of VLMs ／ Isha Chaudhary, Vedaant V Jain, Kavya Sachdeva 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 → - 論文ナビゲーション/計画ロボティクス
動的環境における推定・予測・計画の統合フレームワークDynoJEPP
動的環境でのロボットナビゲーションにおいて、状態推定・予測・計画を因子グラフで統合し、情報の流れを方向付ける新規因子を導入して推定の汚染を防ぐ手法を提案した。
原題: DynoJEPP: Joint Estimation, Prediction and Planning in Dynamic Environments ／ Mikolaj Kliniewski, Jesse Morris, Yiduo Wang 他
日本語で読む → - 論文自動運転レース/制御ロボティクス
自動運転レースにおけるフィードフォワード操舵制御の実証的・学習ベース手法のベンチマーク
自動運転レースの階層制御におけるフィードフォワード操舵制御について、学習ベース2手法と解析的2手法を体系的に比較し、新しい多項式曲面フィットに基づくEHD手法を提案した。
原題: Benchmarking Empirical and Learning-Based Approaches for Feedforward Steering Control in Autonomous Racing ／ Georg Jank, Mattia Piccinini, Sebastian Wenk 他
日本語で読む → - 論文VLA/操作ロボティクス
DreamAvoid: 臨界期テストタイムドリーミングによるVLAポリシーの失敗回避
VLAモデルが微細な操作中に失敗する問題に対し、実行が臨界期に入ったかを検出し、複数の候補行動を評価して最適な行動を選択する「テストタイムドリーミング」フレームワークを提案した。
原題: DreamAvoid: Critical-Phase Test-Time Dreaming to Avoid Failures in VLA Policies ／ Xianzhe Fan, Yuxiang Lu, Shenyuan Gao 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
滑らかな軌道最適化のための自然関数勾配
関数空間での自然勾配を用いて、衝突回避と滑らかさを両立する軌道最適化手法を提案。ブラックボックス評価のみで適用可能なモンテカルロ推定を導入し、狭い環境での操作タスクで有効性を実証。
原題: Natural Functional Gradients for Smooth Trajectory Optimization ／ Kisang Park, Chanwoo Kim, Kyungjae Lee 他
日本語で読む → - 論文把持戦略ロボティクス
ソフトグリッパを用いた紙状柔軟材料の把持戦略への環境制約の導入
紙のような柔軟材料の把持を、環境制約を利用した戦略で系統的に研究し、把持力と成功率を評価するシステムを定義して実験的に検証した。
原題: Introducing Environmental Constraints to Grasping Strategies for Paper-Like Flexible Materials Using a Soft Gripper ／ Yi Dong, Yang Li, Jinjun Duan 他
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HRI/物体把持ロボティクス
物体検出と把持タスクにおけるマルチモーダル知覚・言語接地・制御のアブレーション研究
人間とロボットの対話システムにおいて、言語モデル、視覚接地、制御器の各モジュールを個別に切り替えて性能への影響を比較し、最適な組み合わせを評価した論文。
原題: Ablation Study of Multimodal Perception, Language Grounding, and Control for Human-Robot Interaction in an Object Detection and Grasping Task ／ Zi Tian, Guanting Shen
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 → - 論文ナビゲーションロボティクス
MCNav: 記憶を考慮した動的認知地図によるゼロショット目標指向ナビゲーション
探索済み領域の情報を活用する記憶対応ナビゲーションフレームワークを提案し、目標の再検証と再探索戦略によりナビゲーション失敗を低減する。
原題: MCNav: Memory-Aware Dynamic Cognitive Map for Zero-shot Goal-oriented Navigation ／ Jingyu Li, Zhe Liu, Wenxiao Wu 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
オフダイナミクス強化学習のためのクロスドメインエネルギー誘導拡散生成
遷移ダイナミクスが異なる環境間で、ソースデータセットからターゲット領域のポリシーを学習する際に、エネルギー誘導を用いて軌道レベルの拡散生成を行い、ターゲット領域に適応した合成データを生成する手法CEDGEを提案した。
原題: Cross-Domain Energy-Guided Diffusion Generation for Off-Dynamics Reinforcement Learning ／ Yu Yang, Yihong Guo, Anqi Liu 他
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド操作ロボティクス
Imagine2Real: ビデオ生成事前知識によるヒューマノイドと物体のゼロショット対話の実現
3Dデータ不足を補うため、ビデオ生成モデルから得た4D点軌跡と少数の重要点追跡を用いて、幾何モデル不要でヒューマノイドと物体の対話動作をゼロショットで生成するフレームワークを提案した。
原題: Imagine2Real: Towards Zero-shot Humanoid-Object Interaction via Video Generative Priors ／ Jiahe Chen, ZiRui Wang, Feiyu Jia 他
日本語で読む → - 論文自動運転/安全性評価ロボティクス
位置推定の不確かさ下での自動運転のための信念空間残余リスク
自動運転の安全性評価において、自車位置の不確かさをガウス分布として明示的にモデル化し、残余リスクを信念空間で再定式化する手法を提案した。粒子ベースのリスク推定で、自車と物体の不確かさの共分散融合により衝突確率を計算する。
原題: Belief-Space Residual Risk for Automated Driving under Localization Uncertainty ／ Nijinshan Karunainayagam, Nils Gehrke, Frank Diermeyer
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
通信なし協調移動ロボット運用のための高次推論
通信ができない環境で複数ロボットが暗黙的に協調するための、高次信念推論を用いた動的認識計画フレームワークを提案。シミュレーションと実機実験でタスク完了時間を短縮することを示した。
原題: Higher Order Reasoning for Collaborative Communicationless Mobile Robot Operations ／ Jonathan Reasoner, Nicola Bezzo
日本語で読む → - 論文VLA/推論時計算ロボティクス
ドリフトはサンプリング誤差：長期的ロボット計画のためのSNRを考慮したパワー分布
VLAモデルにおける指示ドリフトをサンプリング誤差として捉え、推論時にパワー分布とSNRに基づく適応的MCMC探索を導入するCAPSを提案し、長期的タスクの成功率を向上させた。
原題: Drift is a Sampling Error: SNR-Aware Power Distributions for Long-Horizon Robotic Planning ／ Kewei Chen, Yayu Long, Mingsheng Shang
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
ソフトロボティクスのための柔軟空気圧アクチュエータ：動作機構と性能トレードオフの動作ベースレビュー
本論文は、ソフト空気圧アクチュエータを直線・屈曲・ねじり・全方向の4つの動作クラスに分類し、設計戦略が性能に与える影響を比較・分析したレビューである。
原題: Soft Pneumatic Actuators for Soft Robotics: A Motion-Based Review of Actuation Mechanisms and Performance Trade-offs ／ Mohammed Abboodi
日本語で読む → - 論文機構学ロボティクス
リンケージの非横断的分岐の識別
リンケージの特異点と可動性の局所解析において、運動の分岐を分離するための計算手法を提案した論文。
原題: Identification of Non-Transversal Bifurcations of Linkages ／ Andreas Mueller, P. C. López Custodio, J. S. Dai
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
部分既知環境下でのヘテロロボットチームのための偵察支援計画
地上ロボットの移動コストを削減するため、偵察用ドローンが情報収集を支援する計画フレームワークを提案し、情報利得に基づく行動刈り込みとグラフニューラルネットワークによる高速化を実現した。
原題: Scout-Assisted Planning for Heterogeneous Robot Teams under Partially Known Environments ／ Hoang-Dung Bui, Abhish Khanal, Raihan Islam Arnob 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
SHAP分析によるロボティクス強化学習の一般化性能向上：アルゴリズムとハイパーパラメータの影響解明
強化学習の性能がアルゴリズムやハイパーパラメータに敏感である問題に対し、SHAP値を用いて各設定の一般化ギャップへの寄与を定量分解し、その知見に基づく設定選択で一般化性能を向上させる枠組みを提案した。
原題: Enhancing RL Generalizability in Robotics through SHAP Analysis of Algorithms and Hyperparameters ／ Lingxiao Kong, Cong Yang, Oya Deniz Beyan 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
環境認識型の長期間船舶軌道予測のための階層的二段階フレームワーク
船舶の長期間軌道予測を、粗い長期予測とセルベースの短期予測を階層的に融合し、海流・風・波などの環境情報を組み込むことで高精度化した。
原題: Hierarchical Two-Stage Framework for Environment-Aware Long-Horizon Vessel Trajectory Prediction ／ Ganeshaaraj Gnanavel, Tharindu Fernando, Sridha Sridharan 他
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