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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: 2026/11/2 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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画像編集から物理検証済みの目標姿勢を生成するロボット操作フレームワーク
編集画像から物体間の初期相対姿勢を推定し、VLMが生成した制約と検証プログラムを用いて物理シミュレータ上で候補姿勢を評価・選別することで、メッシュや物理パラメータなしに6自由度の目標姿勢を生成する手法を提案した。
原題: VerifLM: Physically Verified Image-Edit-Guided Goal Pose Generation for Robotic Manipulation ／ Xuanyou Chen, Jinyu Chen, Glen Chou
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人間の感覚運動モデルに適応するロボット協調マニピュレーション
フィッツの法則に基づく時間制約を確率的最適制御に組み込み、再帰最小二乗法で人間の運動特性を推定してロボットの動作時間を適応させる協調マニピュレーション手法を提案した。
原題: Human Sensorimotor Model Adaptation to Account for Robot Accuracy and Speed Augmentation in Human-Robot Co-Manipulation ／ Frits van Hall, Kevin Haninger, Luka Peternel
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GoalDex：画像ゴール条件付き巧みな手内操作ポリシーの学習
物体姿勢推定を介さずRGB画像と固有感覚から直接巧みな手内回転操作を学習する視覚運動フレームワークを提案し、画像で目標姿勢を指定できるようにした。シミュレーションで姿勢ベース手法を上回り、実機5物体へのsim2real転移も示した。
原題: GoalDex: Learning Image-Goal-Conditioned Policies for Dexterous In-Hand Manipulation ／ Arjun Bhardwaj, Mayank Mittal, Maximum Wilder-Smith 他
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未来を取り戻せ：外乱を考慮した物体取り出しのための遡及的補正による長期ダイナミクス予測
密集した収納から物体を取り出す際の接触伝播を予測するため、物体間メッセージパッシングと遡及的補正を組み合わせたDAREを提案し、長期予測精度と外乱を考慮した計画を実現した。
原題: Back to the Future: Predicting Long-Horizon Dynamics with Retrospective Correction for Disturbance-Aware Retrieval ／ Jiwoong Choi, Haoyu Li, Yiwei Lyu
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遮蔽環境下での物体中心ワールドモデル計画フレームワークSCOUT
物体中心表現で隠れた形状を再構成し、LLMが提案する行動候補を学習済みワールドモデルとMCTSで評価することで、遮蔽の多い環境でのロボット操作計画を実現した。
原題: SCOUT: Planning under Occlusion via Object-Centric World Model Rollouts ／ Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao
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不確かな洗浄応答に適応する表面清掃計画
清掃への汚れの反応が場所ごとに異なり事前に観測できない状況を部分観測マルコフ決定過程として定式化し、観測結果から潜在的な洗浄応答モデルを更新して清掃動作・力・回数を適応させる信念考慮型計画手法を提案した。
原題: Adaptive Surface Cleaning under Uncertain Cleaning Response ／ Ruichen Li, Rachel Holladay
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安全を考慮した潜在空間動作計画のための制御バリア関数
ロボットマニピュレータの潜在空間経路計画において、衝突分類器の代わりに潜在空間で学習したニューラル制御バリア関数を用い、安全制約を満たす計画を実現した。
原題: Control Barrier Functions for Safety-Aware Latent-Space Motion Planning ／ Chandrakiran Ravula, Siddhanth Ramesh
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HuG: 能動知覚を備えたヒューマノイド全身アフォーダンス認識型把持の学習
遮蔽された物体に対し視点選択と全身動作を統合し、制御器の安定性を考慮したシミュレーション学習のみで実世界87.5%の把持成功率を達成したフレームワーク。
原題: HuG: Learning Humanoid Whole-Body Affordance-Aware Grasping with Active Perception ／ Xuanbin Peng, Lai Wei, Yuze Zhai 他
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状態・入力制約下の飛行マニピュレータにおける横断フィードバック線形化を用いた二重経路追従
ドローンに搭載した3自由度アームで機体重心とエンドエフェクタの2つの経路を同時追従させる制御器を、横断フィードバック線形化と二次計画法で設計し、関節限界や特異姿勢を制約として扱った研究。
原題: Dual Path Following for an Aerial Manipulator Under State and Input Constraints via Transverse Feedback Linearization ／ Hamza Tariq, Adeel Akhtar
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物体状態とタスク進捗の記憶による長期的モバイルマニピュレーション
多視点観測を時間トークンに圧縮し、物体状態とサブタスク進捗で明示的に監督するポリシー内蔵メモリを提案。長期的モバイル操作ベンチマークRoboCasa-Longも導入し、既存SOTAを上回る成功率を達成した。
原題: MOST: Memory of Object States and Task Progress for Long-Horizon Mobile Manipulation ／ Diqi He, Jinbang Guo, Yijun Shen 他
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構成スキル再利用による汎用ロボットマニピュレーション
学習済みの基本スキルを組み合わせて再利用することで、新しいタスクにも汎化できるロボットマニピュレーション手法を提案した論文。
原題: Generalizable robotic manipulation through compositional skill reuse ／ Hao Ren, Shuohan Chen, Senyuan Mu 他
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ブラックボックス位置指令マニピュレータのための微分可能反復学習制御
低レベル制御器にアクセスできない位置指令型マニピュレータ向けに、制約付き反復学習制御のパラメータを実機実行間にオンラインで適応させる二層フレームワークを提案し、固定パラメータ手法より少ない試行で高精度な繰り返し追従を実現した。
原題: Differentiable Iterative Learning Control for Black-Box Position-Commanded Manipulators ／ Mohammed Al-Ghaili, Yakoop Qasim, Hassan Almubarak
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予測規制メモリによるロボットマニピュレーション
行動条件付き未来予測を活用して視覚メモリの学習と更新を制御するPREMを提案し、動的・記憶依存タスクでの成功率を大幅に向上させた。
原題: PREM: Prediction-Regulated Memory for Robot Manipulation ／ Xiao Huang, Ya Zhang, Weidi Xie
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成功の濃淡：物体中心制約によるマニピュレーション品質の評価
シミュレーションの少数の模範デモから物体間の相対姿勢制約を学習し、未知の実行の幾何学的精度を0〜1の品質指数で定量評価する枠組みSPECTRAを提案した。
原題: Shades of Success: Evaluating Manipulation Quality from Object-Centric Constraints ／ Lorena Maria Genua, Sarvesh Prajapati, Ananya Trivedi 他
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ClothDojo: 両腕ロボットによる衣類の平坦化・折り畳みのための学習データ生成とベンチマーク
衣類の平坦化・折り畳みを両腕ロボットで行うため、シミュレーション上で適応的な操作軌跡を大量生成し、閉ループで方策を評価するプラットフォームClothDojoを提案。生成データで学習したRGB方策が人間のデモより優れることを示した。
原題: ClothDojo: Learned Data Generation and Benchmarking for Bimanual Garment Flattening and Folding ／ Zilong Huang, Zipeng Ye, Caicheng Wang 他
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タスク特化型言語条件モデルによる精密ロボットマニピュレーション
MetaFineコンペ向けに、凍結したDINOv2とCLIPエンコーダに言語条件付き特徴変調とタスク別行動ヘッドを組み合わせた5つのモデルを構築し、接触を考慮した把持フィルタリングや専門家修正でデモを改善して15チーム中3位を獲得した。
原題: Task-Specialized Language-Conditioned Models for Fine-Grained Robotic Manipulation ／ Chanho Kim, Soyun Choi
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TinyAstral：自己進化ハーネスを小型汎用マニピュレーションエージェントへ転移
大規模教師モデルのハーネス（ツール・記憶・回復ロジック）を自己進化させ、その成果を小型4Bモデルに蒸留して低推論コストで高いマニピュレーション性能を実現した研究。
原題: TinyAstral: Transferring Self-Evolving Harnesses to Tiny Generalist Manipulation Agents ／ Kehong Gong, Xiaoxu Zheng, Guanli Hou 他
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柔軟リンクの変形をIMUで推定し制御する柔軟性対応マニピュレーション
柔軟リンクの主要振動モードから最小限のIMU配置を決め、連続的な変形を再構成して順運動学とPDEベース制御に組み込む枠組みを提案し、油圧マニピュレータで有効性を示した。
原題: Flexibility-Aware Robotic Manipulation: Deformation Estimation, Kinematics, and Control via Distributed Inertial Measurement ／ Amir Hossein Barjini, Sadeq Yaqubi, Pauli Mustalahti 他
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物理経験から学ぶ：ロボット操作のための文脈空間適応
汎用推論モデルを操作ポリシーとして活用し、実行経験から教訓を抽出・再利用するモジュールを組み合わせて実世界12タスクで成功率を向上させた研究。
原題: Learning from Physical Experience:Context-Space Adaptation for Robotic Manipulation ／ Yihan Zeng, Yisu Li, Kaixin Huang 他
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凍結した歩行ポリシー下での異種歩行ダイナミクスのオンライン学習による高精度ロコマニピュレーション
事前学習済み歩行ポリシーを固定したまま、その閉ループダイナミクスをオンライン学習し、潜在条件による異種応答を汚染ガウスモデルで扱うことで浮遊ベース運動予測とエンドエフェクタ追従の精度を向上させた。
原題: Online Learning of Heterogeneous Locomotion Dynamics under Reinforcement Learning Policies for Precise Loco-Manipulation ／ Tianlin Zhang, Weipeng Xia, Lingwei Zhang 他
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SketchMate: 幾何学的推論エージェントによるゼロショット高精度挿入
VLMにタスクの幾何学的スケッチ(基本図形と嵌合フレーム)を作らせ、多視点深度で計測して計画・制御することで、未見部品のサブミリ精度挿入をゼロショットで実現した。
原題: SketchMate: Agentic Geometric Reasoning for Zero-Shot Precision Insertion ／ Jiaming Wang
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両腕マニピュレーションのための直接的行動多様体モデリング
視覚と固有感覚から両腕の行動チャンクを直接モデル化し、反復生成なしの1ステップ推論で高速かつ頑健な両腕操作を実現した研究。
原題: Direct Action-Manifold Modeling for Efficient and Robust Bimanual Manipulation ／ Hongren Wang, Mingyu You, Zihan Li 他
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吊り下げ布製ロボット操作面：モデリング・設計空間・マルチモジュール拡張
少数のアクチュエータで布面を吊り下げて物体を操作する面のカテナリーモデルを提案し、PID制御による位置決めと、隣接モジュールがアクチュエータを共有する2×2プロトタイプでのモジュール間物体搬送を実現した。
原題: Suspended-Fabric Robotic Manipulation Surfaces: Modelling, Design Space, and Multimodular Extensio ／ Pratik Ingle, Jørn Lambertsen, Kasper Støy 他
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物体中心ポリシーで人間らしい巧みな操作を一人称視点動画から学習するHandMimicX
一人称視点の人間動画から、物体の動きを中心に強化学習方針を定式化し、手の軌道に依存せず空間的に汎化可能な巧みな操作スキルを獲得するフレームワークを提案した。
原題: HandMimicX: Learning Human-Like Dexterous Manipulation via an Object-Centric Policy from Egocentric Videos ／ Zihan Gao, Yufei Liu, Yuhong Zhang 他
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OmniPiano: 標準・堅牢・安全・マルチエージェントRLのための多様な器用なピアノ演奏ベンチマーク
1〜5本のShadow Handによるピアノ演奏タスクを統一環境で提供し、標準・堅牢・安全・マルチエージェントRLを評価できるベンチマークOmniPianoを提案した。912以上のタスク設定と36のベースラインで現行手法の限界を示した。
原題: OmniPiano: Diverse Dexterous Piano-Playing Challenges for Standard, Robust, Safe, and Multi-Agent RL ／ Fan Xu, Fan Yang, Yifan Xu 他
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CAPTURER：多様な環境で動的かつ精密な把持を実現する器用な空中マニピュレータ
飛行中のドローンに搭載したマニピュレータで、動く対象物をセンチメートル精度で把持するシステムを開発し、屋内・屋外実験で有効性を示した論文。
原題: CAPTURER: A Dexterous Aerial Manipulator for Dynamic and Precise Grasping across Diverse Environments ／ Meng Wang, Jindou Jia, Sicheng Zhou 他
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ScheduleGen: スキルスケジューリングによるマルチアーム模倣学習のためのデモンストレーション生成
マルチアーム制約を考慮した計画・スケジューリング統合アルゴリズムで、少数のデモから安全で成功する新規デモを自動生成し、模倣学習ポリシーの訓練を効率化する。
原題: ScheduleGen: Demonstration Generation via Skill Scheduling for Multi-Arm Imitation Learning ／ Neel Jawale, Stephan Pleines, Soha Pouya 他
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SwapBot：交換式エンドエフェクタと触覚センシングによる道具中心のロボットマニピュレーション
家庭用道具を低コストアダプタでロボットのエンドエフェクタに変換し、触覚センサ付きで自律交換と模倣学習による道具使用タスクを実現した研究。
原題: SwapBot: Tool-Centric Robot Manipulation via Interchangeable End-Effectors and Tactile Sensing ／ Yunchu Zhang, Ray Song, Junhan Jiao 他
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遠隔操作から長期的な器用さへ：視覚運動スキルとオフライン指標による器用な操作の評価
281の模倣学習ポリシーを実機約1700回のRJ45コネクタ把持・挿入試験で評価し、観察・行動表現の設計が実世界性能を支配すること、オフライン指標は一部のみ成功と相関することを示した。
原題: From Teleoperation to Long-Horizon Dexterity: Evaluating Visuomotor Skills and Offline Proxies for Dexterous Manipulation ／ Ammar N. Abbas, Aayush Jain, Prashanth Viswanath 他
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拡散モデルでネジ外しを自動化する階層型ロボットシステムDAWN
ネジ外し作業を「位置合わせ・挿入」と「回転除去」の2段階に分け、拡散モデルベースの方策とマルチモーダル分類器を組み合わせて実世界で高成功率を達成した研究。
原題: DAWN: Diffusion-based Alignment and unfastening Workflow Network ／ Hemant Kumar, Piyush Goenka, Nikhil Chopra
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