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: 2026/4/1 ／ 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 →- 論文全身制御ロボティクス
BAT: オンライン方策切替による俊敏性と安定性の両立 - 長期的全身ヒューマノイド制御
長期的な全身動作タスクで俊敏性と安定性を両立するため、2つの補完的な強化学習方策をオンラインで切り替えるフレームワークBAT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: BAT: Balancing Agility and Stability via Online Policy Switching for Long-Horizon Whole-Body Humanoid Control ／ Donghoon Baek, Sang-Hun Kim, Sehoon Ha
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
未知ペイロード操作のためのワイヤ認識アドミタンス制御
未知のペイロードによる手首へのオフセット力を補償するアドミタンス制御フレームワークを提案し、質量と重心オフセットを推定して搬送・配置精度を向上させた。
原題: Wrench-Aware Admittance Control for Unknown-Payload Manipulation ／ Hossein Gholampour, Logan E. Beaver
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
断続的通信環境における解析的信念統合によるロバストなマルチエージェント目標追跡
通信が制限された環境で、エージェント間の信念マップを正確かつ効率的に統合するため、KLダイバージェンス最適化の閉形式解を導出し、計算量を削減しつつノイズを抑制する手法を提案した。
原題: Robust Multi-Agent Target Tracking in Intermittent Communication Environments via Analytical Belief Merging ／ Mohamed Abdelnaby, Samuel Honor, Kevin Leahy
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
最良から学ぶ：模倣学習におけるデータ品質のための滑らかさ駆動メトリクス
軌道の滑らかさに基づいてデモンストレーションをスコアリングする軽量フレームワークRINSEを提案し、データ品質の低い軌道をフィルタリングすることで模倣学習の性能を向上させる。
原題: Learning from the Best: Smoothness-Driven Metrics for Data Quality in Imitation Learning ／ Soham Kulkarni, Raayan Dhar, Yuchen Cui
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
大規模言語モデルを用いた自動運転のための対話的意志決定
高衝突の混在交通シナリオにおいて、大規模言語モデルを用いてシーン理解と意図認識を強化し、安全かつ効率的な運転行動を生成するフレームワークを提案した。
原題: Large Language Model based Interactive Decision-Making for Autonomous Driving ／ Xinwei Dong, Jiyang Li, Jiabin Xie 他
日本語で読む → - 論文世界モデル/リスク予測ロボティクス
ICAT: 身体化世界モデルにおける物理的リスク予測のためのインシデント事例に基づく適応的テスト
ビデオ生成型世界モデルが危険な行動のリスクを過小評価する問題を指摘し、実際の事故報告や安全マニュアルからリスク記憶を構築してテストケースを生成するICATを提案した。
原題: ICAT: Incident-Case-Grounded Adaptive Testing for Physical-Risk Prediction in Embodied World Models ／ Zhenglin Lai, Sirui Huang, Yuteng Li 他
日本語で読む → - 論文交通シミュレーションAI
現実的な高速道路交通シミュレーションのための異種自己対戦
高速道路の交通生成を目的に、エージェントごとの条件付けと合成シナリオ生成、閉ループマルチエージェント学習を組み合わせた自己対戦フレームワークPHASEを提案。実データなしで訓練しつつ、実シナリオへのゼロショット転移で高い成功率と低い誤差を達成した。
原題: Heterogeneous Self-Play for Realistic Highway Traffic Simulation ／ Jinkai Qiu, Alessandro Saviolo, Chaojie Wang 他
日本語で読む → - 論文安全性cs.CR
ワールドモデルにおける安全性、セキュリティ、認知的リスク
ロボットや自動運転などで使われるワールドモデル（環境の内部シミュレータ）の安全性・セキュリティ・認知的リスクを体系的に調査し、攻撃者モデルや脅威モデルを提案した論文。
原題: Safety, Security, and Cognitive Risks in World Models ／ Manoj Parmar
日本語で読む → - 論文医用ロボティクス画像認識
SAMe: ロボット超音波のための意味的解剖マッピングエンジン
ロボット超音波の走査開始を支援するため、臨床症状から標的臓器を特定し、患者の外観画像から解剖学的表現を構築して、6自由度のプローブ初期化状態を生成する意味的解剖マッピングエンジンSAMeを提案した。
原題: SAMe: A Semantic Anatomy Mapping Engine for Robotic Ultrasound ／ Jing Zhang, Duojie Chen, Wentao Jiang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
遠隔動的環境における脚式ロボットの学習ベース故障検出
四足ロボットの固有受容センサデータから単一肢の故障をオフライン学習で検出し、適切な三脚歩容を選択するための手法を開発した。
原題: Learning-Based Fault Detection for Legged Robots in Remote Dynamic Environments ／ Abriana Stewart-Height, Seema Jahagirdar, Nikolai Matni
日本語で読む → - 論文最適制御制御
緊急シナリオにおける精密不動化技術のための物理情報ニューラル最適制御
暴走車両を緊急停止させる精密不動化技術(PIT)の自動化に向け、物理情報ニューラルネットワーク(PicoPINN)と階層型最適制御を組み合わせた枠組みを提案し、シミュレーションと実車実験で有効性を示した。
原題: Physics-Informed Neural Optimal Control for Precision Immobilization Technique in Emergency Scenarios ／ Yangye Jiang, Jiachen Wang, Daofei Li
日本語で読む → - 論文協調航法ロボティクス
音響遅延下でのリアルタイムUUV協調航法のための非同期二速度カルマンフィルタ
水中音響通信の遅延に対応するため、高速スレッドと低速スレッドを分離した非同期二速度カルマンフィルタを提案し、遅延した協調情報を効率的に処理して航法精度を維持する。
原題: An Asynchronous Two-Speed Kalman Filter for Real-Time UUV Cooperative Navigation Under Acoustic Delays ／ Shuyue Li, Miguel López-Benítez, Eng Gee Lim 他
日本語で読む → - 論文操作計画ロボティクス
溶液プロセスによるロボットナノ粒子合成
溶液ベースのナノ粒子合成プロトコルをロボットで自動化するため、ねじ運動に基づく操作計画フレームワークを提案し、デモから抽出した制約で金やマグネタイトのナノ粒子合成を実行した。
原題: Robotic Nanoparticle Synthesis via Solution-based Processes ／ Dasharadhan Mahalingam, Michael Gallagher, Nilanjan Chakraborty 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
最終報告書：コンピュータ統合手術システム技術センター（CISST ERC）、NSF ERC協力協定EEC9731748、第1巻
本報告書は、NSF助成によるCISST ERCの10年間の活動を総括し、医療ロボットが主流となる過程でのセンターの貢献と、今後の医療への影響を述べている。
原題: Final Report, Center for Computer-Integrated Computer-Integrated Surgical Systems and Technology, NSF ERC Cooperative Agreement EEC9731748, Volume 1 ／ Russell H. Taylor, Gregory D. Hager, Ralph Etienne-Cummings. Eric Grimson 他
日本語で読む → - 論文オドメトリロボティクス
レーダー慣性オドメトリのための等変フィルタ
レーダー慣性オドメトリの精度とロバスト性を向上させるため、リー群対称性に基づく等変フィルタを提案し、外部キャリブレーション誤差が大きい場合でも収束性を改善した。
原題: Equivariant Filter for Radar-Inertial Odometry ／ Giulio Delama, Jan Michalczyk, Morten Nissov 他
日本語で読む → - 論文姿勢推定画像認識
イベントカメラによるキーポイントベースの動的物体6-DoF姿勢追跡
イベントカメラを用いて、動く物体の6自由度姿勢をキーポイント検出と追跡により推定する手法を提案し、シミュレーションと実環境で精度とロバスト性を向上させた。
原題: Keypoint-based Dynamic Object 6-DoF Pose Tracking via Event Camera ／ Zhe Wang, Qijin Song, Zihao Li 他
日本語で読む → - 論文視覚位置推定画像認識
LSGS-Loc: 大規模UAVシナリオ向けの堅牢な3DGSベースの視覚位置推定
大規模なUAV環境での視覚位置推定を強化するため、スケール認識の初期化とラプラシアンに基づく信頼性マスキングを導入した3DGSベースのパイプラインを提案した。
原題: LSGS-Loc: Towards Robust 3DGS-Based Visual Localization for Large-Scale UAV Scenarios ／ Xiang Zhang, Tengfei Wang, Fang Xu 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
SANDO: 動的未知環境における安全な自律軌道計画
未知の動的環境で衝突回避を保証しつつ高速な再計画を実現する軌道計画手法を提案。ヒートマップA*と時空間安全回廊、MIQP最適化を組み合わせ、変数消去により計算を高速化した。
原題: SANDO: Safe Autonomous Trajectory Planning for Dynamic Unknown Environments ／ Kota Kondo, Jesús Tordesillas, Jonathan P. How
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
精密な物体配置のための分離点拡散
物体配置タスクを階層的かつ分離された点拡散フレームワークでモデル化し、配置精度と汎化性能を向上させた。
原題: Disentangled Point Diffusion for Precise Object Placement ／ Lyuxing He, Eric Cai, Shobhit Aggarwal 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
GaussianFlow SLAM: GaussianFlowによる単眼ガウススプラッティングSLAM
単眼カメラからのSLAMにおいて、オプティカルフローを幾何学的な手がかりとして用い、ガウススプラッティングのマップ表現とカメラ姿勢の最適化をガイドする手法を提案。
原題: GaussianFlow SLAM: Monocular Gaussian Splatting SLAM Guided by GaussianFlow ／ Dong-Uk Seo, Jinwoo Jeon, Eungchang Mason Lee 他
日本語で読む → - 論文強化学習/ロバスト制御機械学習
動的不確実性下でのロバストな敵対的方策最適化
強化学習の方策が訓練時と異なる動的環境で失敗する問題に対し、双対問題に基づく温度パラメータを敵対的ネットワークで近似し、軌道レベルとモデルレベルの両方で敵対的サンプリングを行うロバストな方策最適化手法を提案した。
原題: Robust Adversarial Policy Optimization Under Dynamics Uncertainty ／ Mintae Kim, Koushil Sreenath
日本語で読む → - 論文データセットロボティクス
場所カテゴリ分類のためのマルチモーダルパノラマ3D屋外データセット
森林、海岸、住宅地、都市部、駐車場などの場所カテゴリを分類するための、2種類のマルチモーダルなパノラマ3D屋外データセットを公開し、分類精度を比較した。
原題: Multi-modal panoramic 3D outdoor datasets for place categorization ／ Hojung Jung, Yuki Oto, Oscar M. Mozos 他
日本語で読む → - 論文UAV制御ロボティクス
二重傾斜UAVプラットフォームのための動的制御配分
二重傾斜可能なヘキサローターUAVの軌道追従タスクにおいて、高レベルコントローラとアクチュエータの動的制御配分則を階層的に構成し、飽和を考慮して冗長性を活用する手法を提案した。
原題: Dynamic Control Allocation for Dual-Tilt UAV Platforms ／ Marcello Sorge, Federico Ciresola, Giulia Michieletto 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
エンドツーエンド自動運転におけるナビゲーション理解の驚くべき有効性の解明
エンドツーエンド自動運転システムが局所シーン理解に過度に依存し、大域ナビゲーション情報を活用できていない問題を指摘し、実世界のナビゲーションパターンに基づく逐次ナビゲーションガイダンス（SNG）フレームワークと、それを用いたVQAデータセットおよびモデルSNG-VLAを提案して、ナビゲーション追従性能を向上させた。
原題: Unveiling the Surprising Efficacy of Navigation Understanding in End-to-End Autonomous Driving ／ Zhihua Hua, Junli Wang, Pengfei LI 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
マスク世界モデル：ロバストなロボット政策学習のための重要要素予測
動画生成事前学習に基づく世界モデルがロボット政策学習に有望だが、RGB予測は背景や照明などの無関係な要素に過適合しがち。本論文では、ピクセルではなくセマンティックマスクの進化を予測するマスク世界モデル(MWM)を提案し、幾何学的情報ボトルネックにより物理ダイナミクスと接触関係を捉えつつ視覚ノイズを除去。拡散ベースの政策ヘッドと統合し、LIBEROやRLBenchでSOTAを達成し、実世界実験でもロバスト性を示した。
原題: Mask World Model: Predicting What Matters for Robust Robot Policy Learning ／ Yunfan Lou, Xiaowei Chi, Xiaojie Zhang 他
日本語で読む → - 論文航空交通管理制御
高密度空域におけるコンフリクト解決時のeVTOL航空機のエネルギーオーバーヘッド推定
高密度都市空域でのeVTOL航空機のコンフリクト解決操作がエネルギー消費に与える影響を、シミュレーションと機械学習モデルを用いて定量評価した論文。
原題: eVTOL Aircraft Energy Overhead Estimation under Conflict Resolution in High-Density Airspaces ／ Alex Zongo, Peng Wei
日本語で読む → - 論文グラフ理論/位相解析math.DS
惑星表面グラフのスペクトル核ダイナミクス：区別ダイナミクスと位相的保存則
スペクトル核場方程式の保存則欠如を証明し、位相保存圧縮定理と診断指標を導出した理論論文。
原題: Spectral Kernel Dynamics for Planetary Surface Graphs: Distinction Dynamics and Topological Conservation ／ Jnaneshwar Das
日本語で読む → - 論文模倣学習/3Dポリシー画像認識
R3D: 3Dポリシー学習の再考
3Dポリシー学習の不安定性と過学習の原因を診断し、3Dデータ拡張の欠如とバッチ正規化の悪影響を特定。スケーラブルなトランスフォーマー型3Dエンコーダと拡散デコーダを組み合わせた新しいアーキテクチャを提案し、操作ベンチマークで最先端を達成した。
原題: R3D: Revisiting 3D Policy Learning ／ Zhengdong Hong, Shenrui Wu, Haozhe Cui 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
FineCog-Nav: 細粒度認知モジュール統合によるゼロショットマルチモーダルUAVナビゲーション
人間の認知プロセスを模倣した細粒度モジュールを統合し、ゼロショットでUAVの視覚言語ナビゲーションを行うフレームワークを提案した論文。
原題: FineCog-Nav: Integrating Fine-grained Cognitive Modules for Zero-shot Multimodal UAV Navigation ／ Dian Shao, Zhengzheng Xu, Peiyang Wang 他
日本語で読む → - 論文シナリオ生成画像認識
シナリオ制御：視覚言語で制御可能なベクトル化潜在シナリオ生成
テキストや画像の指示に基づき、地図や動的エージェントを含む現実的な3D運転シナリオを生成する新しい手法を提案。
原題: ScenarioControl: Vision-Language Controllable Vectorized Latent Scenario Generation ／ Lili Gao, Yanbo Xu, William Koch 他
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