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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: 2026/9/21 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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適応的重み付き制御バリア関数による冗長ロボットの安全制御
冗長ロボットの安全制約を満たしつつ、負荷の偏りによる追従誤差を低減する重み付き制御バリア関数を提案し、適応的重み付けで性能を向上させた。
原題: Safety Control of a Hyper-redundant Robot via Adaptive Weighted Control Barrier Functions ／ Zijian Cai, Kiwan Wong, Wenci Xin 他
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触覚はいつ重要か？ 混雑環境での巧みな把持における視覚とインタラクションのギャップを描く
混雑した卓上での巧みな把持において、視覚のみ・力覚・触覚・それらの統合を実機で比較し、インタラクション感覚が接触の早期棄却や再把持を可能にし、把持成功率を大きく向上させることを示した研究。
原題: When Does Touch Matter? Charting the Vision-Interaction Gap in Cluttered Dexterous Grasping ／ Hao Jiang, Luis Dominguez, Daniel Seita
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GraspTune: 触覚駆動による把持実行の微調整で堅牢な把持を実現
視覚的な把持提案を触覚フィードバックで実行段階で修正し、安定した把持成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案。
原題: GraspTune: Tactile-Driven Execution Refinement for Robust Grasping ／ Juntao Li, Xingke Xia, Sichao Liu 他
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CAST: 衝突を考慮した建設ロボットによる同時軌道推定と計画
複数の建設ロボットが、ファクターグラフを用いて衝突やケーブル制約を考慮しながら高次元の軌道を同時に推定・計画し、柱とまぐさの構造物を組み立てるフレームワークを提案。
原題: CAST: Collision-Aware Assembly with Construction Robots using Simultaneous Trajectory Estimation and Planning ／ Karthik Shaji, Chisung Kim, John D'Amato 他
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InsertAnything: シミュレーションから現実への汎化可能な接触リッチ精密挿入
シミュレーションのみで強化学習を行い、実世界のデモや微調整なしに、様々な形状・クリアランスの穴への精密挿入を実現するフレームワークを提案。
原題: InsertAnything: Generalizable Contact-Rich Precision Insertion from Simulation to Reality ／ Zhenghua Ma, Xinpan Meng, Zeyu Liu 他
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動的遷移下の空中マニピュレータのための切替適応制御フレームワーク
空中マニピュレータの動的遷移に対応するため、車体とマニピュレータの結合や状態依存不確かさを事前知識なしに扱う切替適応制御を提案し、安定性を保証する切替信号を設計した。
原題: A Switched Adaptive Control Framework for Aerial Manipulators Under Dynamic Transitions ／ Rishabh Dev Yadav, Saksham Gupta, Amitabh Sharma 他
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環境に手をついて力を出す：ヒューマノイドの力強い操作のためのタスク条件付きブレーシング
ヒューマノイドが片手で環境に手をついて支え、もう片方の手で力強い操作を行う「支え手戦略」を提案し、Unitree G1で最大60Nの接触力を実現した。
原題: Brace Yourself: Task-Conditioned Environmental Bracing for Forceful Humanoid Manipulation ／ Zongyuan Zhang, Christopher Lehnert, Will N. Browne 他
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ContactDP: 接触誘導拡散ポリシーによる高精度挿入タスク
手首カメラ・触覚・力覚を統合した拡散ポリシーとハイブリッド位置力制御を組み合わせ、狭い公差のコネクタ挿入を安定して行う手法を提案。
原題: ContactDP: Contact-Guided Diffusion Policy for Tight Insertion Tasks ／ Chengyi Xing, Shaoxiong Yao, Diego Romeres 他
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RopeFormer: 相互作用履歴を用いた動的ロープ操作の試行間適応
ロープ操作の履歴を文脈として活用し、重みを固定したまま未知のロープに適応するフレームワークを提案。実機で目標到達時間を約30%短縮。
原題: RopeFormer: Cross-Trial Adaptation from Interaction History for Dynamic Rope Manipulation ／ Menglin Wu, Kaixiang Yao, Shangbo Luan 他
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動的精密マニピュレーションのための共有実行クロック・ドリフティング方策
ワンステップ方策に実行リズムを明示的に組み込み、進捗指標付き行動曲線と共有単調クロックを同時予測することで、時間制約下の動的マニピュレーションを高精度化した研究。
原題: Shared Execution-Clock Drifting Policy for Dynamic Precision Manipulation ／ Zhenchen Dong, Qingran Wu, Jinna Fu 他
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想像して検証：散らかった環境でのタスク指向把持のためのアフォーダンス標的型能動知覚
物体の機能部位（例：注ぐための取っ手）が隠れた環境で、生成形状事前分布で隠れた形状を想像し、アフォーダンスの不確実性を考慮した視点計画で効率的に検証して把持する枠組みを提案。
原題: Imagine then Verify: Affordance-Targeted Active Perception for Task-Oriented Grasping in Cluttered Scenes ／ Jingzhi Cui, Xuefeng Liu, Feng Han 他
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EgoWild2Dex: 野生の人間体験から器用なロボットマニピュレーションを学習
家庭や工場など実環境で頭部カメラにより収集した一人称視点の人間行動データを、視点のずれと身体差を補正して双腕ロボットの器用な操作に転移する手法を提案。
原題: EgoWild2Dex: Learning Dexterous Robotic Manipulation from In-the-Wild Human Experience ／ Kunyang Lin, Xutao Wen, Jingxi Lin 他
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BiRoAD: 双腕マニピュレーションのための共有・役割適応表現学習
双腕ロボットの動作を「腕交換で不変な協調構造」と「役割に応じて変化する成分」に分解し、役割の偏りに頑健な模倣学習を可能にする特徴変換フレームワークを提案。
原題: BiRoAD: Learning Shared and Role-Adaptive Representations for Bimanual Manipulation ／ Yan Shen, Yuchen Liu, Feng Jiang 他
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STRIDER: ヒューマノイドロボットのための歩行を活用した多歩容階層型3Dロコマニピュレーションフレームワーク
地形を考慮した足場選択と上半身操作を統合し、異なる歩行・踏み出しスキルを蒸留で1つの方策にまとめる階層型フレームワークを提案。実機で多歩容のロコマニピュレーションを実現した。
原題: STRIDER: Stepping-Enabled Multi-Gait Hierarchical 3D Loco-Manipulation Framework for Humanoid Robots ／ Yuanzhuo Li, Wen Zhao, Zhe Yong 他
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物体中心ポリシーを組み合わせたリcedingホライズン押し動作
任意形状の3D物体を長期的に押して目標姿勢へ移動させるため、物体中心の学習ポリシーとBIT*探索を組み合わせた階層的フレームワークを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Receding-Horizon Pushing with Composable Object-Centric Policies ／ Zhiyi Yuan, Tianrun Hu, Anxing Xiao 他
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PackLab: ロボットビンパッキングのためのMLLM開発・訓練・評価フレームワーク
物理シミュレータ・専用MLLM・ベンチマークを統合し、閉ループで物体選択と配置を予測するロボットビンパッキング用フレームワークを提案。従来のヒューリスティクスや強化学習、汎用MLLMを上回る性能を示した。
原題: PackLab: A Comprehensive Framework for Developing, Training, and Evaluating MLLMs in Robotic Bin Packing ／ Donghao Zhou, Jia-Hui Pan, Fan Zhang 他
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HEARTH: 温度を考慮したロボットマニピュレーションのための物体中心RGB-熱-3Dデータセット
90物体のRGB・熱・3D形状を対応付けたデータセットを構築し、VLAモデルに熱情報を加えると温度依存の物体選択タスクの成功率が35%から75%に向上することを示した。
原題: HEARTH: An Object-Centric RGB-Thermal-3D Dataset for Temperature-Aware Robot Manipulation ／ Yuning Su, Borui Li, Yonghao Shi 他
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腱駆動ハンド向け直接剛性伝達2自由度手首拡張
腱駆動ハンドとロボットアームの間に取り付ける2自由度手首拡張を開発し、狭所での把持や作業における局所的な手首姿勢制御を実現した。
原題: A Direct Rigid Transmission 2-DoF Wrist Extension for Tendon-Driven Hand ／ Yujie Pang, Sadman Sakib, Mohammad Abdullah Al Faruque
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360度カメラのみで実現するモジュラー両手ロコマニピュレーションキャプチャのためのキネマティックインターフェース
360度カメラの前後レンズを活用し、追加のトラッキング機器なしで両手の操作と位置推定を同時に行うキャプチャキットKIWIを提案。後方レンズで部屋の地図を作り両手を登録し、前方レンズで操作を記録する。
原題: Kinematic Interface for the Wild: Modular Bimanual Loco-Manipulation Capture from 360$^{\circ}$ Cameras Alone ／ Benjamin Yang, Weiying Wang, Shenggao Li 他
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接触を伴うマニピュレーションにおける失敗検出と回復のためのタスク認識型動的運動プリミティブ
DMPによる軌道生成とQDAによる段階分類を統合し、ペグインホール組立での接触起因の失敗を検出してスパイラル探索で回復するフレームワークを提案。
原題: Task aware Dynamic Movement Primitives for failure detection and recovery in contact rich manipulation ／ Bhavnashri A, Sobia Shafi, Krishnapuram Himavarshini 他
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SHAFT: たわみ補償と螺旋座屈抑制を両立する柔軟シャフト伝達機構による軽量多自由度マニピュレーション
関節屈曲で生じるたわみを根元側のテンショナで補償し、柔軟シャフトの螺旋座屈による角度伝達誤差を抑える伝達機構を提案。4回の90度屈曲を含む経路で効率約30%向上・角度誤差約65%低減を達成し、280gの6自由度アームを試作した。
原題: SHAFT: A Slack-Compensating, Helical-Buckling-Attenuating Flexible-Shaft Transmission for Lightweight Multi-DoF Manipulation ／ Tomoya Takahashi, Moses Gladson Selvamuthu, Richiro Tadakuma 他
日本語で読む → - 論文柔軟マニピュレーションロボティクス
腱駆動柔軟アームの規定時間収束境界制御
3対の拮抗腱で駆動される単節柔軟アームの曲率追従に対し、曲率の直交座標表現と立方性能境界を用いて、規定時間内に終端精度領域へ収束させる制御手法を開発し、数値・実験で検証した。
原題: Prescribed-Time Contracting-Boundary Control of a Tendon-Driven Flexible Arm ／ Yi Lu, Chao Tang, Zhiji Han 他
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片手での組立と操作のための再構成可能な双対向アーキテクチャ
4本の独立駆動指を2つの仮想指対向に分け、再構成可能な掌で相対配置を制御することで、片手での2部品の同時把持とハンド内組立・操作を実現するハンドを提案。
原題: A Reconfigurable Dual-Opposition Architecture for Single-Hand Assembly and Manipulation ／ William Su, Yunosuke Nakamura, Yixiao Wang 他
日本語で読む → - 論文全身マニピュレーションロボティクス
全身UMI：実時間動作生成によるヒューマノイド全身マニピュレーションへのUMIスキル転移
UMIの手先軌道データからヒューマノイドの全身協調動作を実時間生成し、拡散方策と組み合わせて4タスクで全身マニピュレーションを実現した。
原題: Whole-Body UMI: Transferring UMI Manipulation Skills to Humanoid Whole-Body Manipulation via Real-Time Motion Generation ／ Yuxuan Nai, Leixin Chang, Liangjing Yang 他
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ロボット把持空間の連結性を考慮した探索
把持可能な姿勢集合が持つ連結構造を大規模データで解析し、その構造を活用して効率的に把持空間を探索するサンプリング手法を提案した論文。
原題: Connectivity-Aware Exploration of Robotic Grasp Spaces ／ Maksim A Kazanskii
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部分観測下での言語誘導物体検索のための選択的コミットメント
言語指示に基づく物体検索において、情報収集・把持・棄権の判断を統合する閉ループ枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Selective Commitment for Language-Guided Object Retrieval under Partial Observability ／ Wonhee Koh, Sushil Samuel Dinesh, Hansol Ko 他
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ForceTwin: 計測された人間の操作からロボットマニピュレーションのための物理情報デジタルツインを構築
力覚グリッパで人間が物体を操作した際の姿勢と力を用い、慣性・摩擦・機構動力学を含む物理情報デジタルツインを同定する手法を提案し、インピーダンス制御のフィードフォワードモデルとして目標達成率を大幅に改善した。
原題: ForceTwin: Physics-informed Digital Twins for Robotic Manipulation from Instrumented Human Interaction ／ Tim Engelbracht, René Zurbrügg, Mayank Mittal 他
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事前学習から熟達へ：最小限の人的介入で長期的マニピュレーションを実現する実世界サブタスクRL
事前学習済みロボット基盤方策の弱点となるサブタスクに絞って実世界で強化学習を行い、人間の介入を最小限に抑えつつ長期的タスクの成功率を大幅に向上させるフレームワークPARTSを提案。
原題: From Pretraining to Proficiency: Real-World Subtask RL for Long-Horizon Manipulation with Minimal Human Intervention ／ Sichang Su, Benjamin Yang, Zhiyun Deng 他
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文書化された強度から力限界へ：建設組立のための材料情報に基づくロボット挿入
建設組立におけるロボット挿入で、文書から材料強度を抽出し有限要素解と組み合わせて軸方向荷重容量を推定し、力制限を設定するシステムSAGEを提案。
原題: From Documented Strengths to Force Limits: Material-Informed Robotic Insertion for Construction Assembly ／ Lin He, Yanyi Chen, Haofei Sun 他
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グリッパを考慮した不規則物体の自動高密度パッキング
グリッパと物体を複合剛体として扱い、GPU上のCMA-ESで配置を最適化し、力覚誘導の実行と押し込みで実機に不規則物体を高密度に詰める閉ループシステムを提案。
原題: Gripper-Aware Automatic Dense Packing of Irregular Objects ／ Tianhao Qin, Connor McCann, Berk Calli 他
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