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最新論文: 2026/1/1 ／ 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 →- 論文モバイルマニピュレーションロボティクス
適応的経験選択と動的想像による空間的に汎化可能なモバイルマニピュレーション
長い軌道から重要な経験を選ぶ適応的経験選択と、ロボットの動力学を想像する再帰状態空間モデルによる予測計画を組み合わせ、新しい空間配置にも汎化するモバイルマニピュレーション手法を提案した。
原題: Spatially Generalizable Mobile Manipulation via Adaptive Experience Selection and Dynamic Imagination ／ Ping Zhong, Liangbai Liu, Bolei Chen 他
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多目的ブラックボックス最適化に基づく各種マニピュレータ構造の分析
6自由度・7自由度マニピュレータの関節配置とリンク長比を、エンドエフェクタ到達性と関節トルクの多目的最適化で探索し、既存構造の位置づけを分析した研究。
原題: Analysis of Various Manipulator Configurations Based on Multi-Objective Black-Box Optimization ／ Kento Kawaharazuka, Keita Yoneda, Takahiro Hattori 他
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布操作の学習における知覚と推論の分離によるデータ効率の向上
布操作の強化学習において、知覚と推論を分離するモジュール型アプローチを採用し、シミュレーションでの学習を効率化して実世界へ転移できることを示した論文。
原題: Disentangling perception and reasoning for improving data efficiency in learning cloth manipulation without demonstrations ／ Donatien Delehelle, Fei Chen, Darwin Caldwell
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深層強化学習制御による消化管内ナビゲーション用移動型磁気マニピュレーションプラットフォーム
UR5ロボットアームに4電磁石アレイを搭載した小型・低コストな移動型磁気操作システムを構築し、Sim-to-Realパイプラインで訓練したSACベースの深層強化学習制御により、7mmの磁気カプセルを2D軌道上で高精度に追従させた。
原題: A Mobile Magnetic Manipulation Platform for Gastrointestinal Navigation with Deep Reinforcement Learning Control ／ Zhifan Yan, Chang Liu, Yiyang Jiang 他
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凸凹地形の把持と形状認識のためのピンアレイ構造グリッパ
極限環境の移動ロボット向けに、ピンアレイ構造を用いて凸凹地形を適応的に把持しつつ地形形状を計測できるグリッパを開発し、その性能を評価した。
原題: A Pin-Array Structure for Gripping and Shape Recognition of Convex and Concave Terrain Profiles ／ Takuya Kato, Kentaro Uno, Kazuya Yoshida
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失敗を考慮した強化学習：自己回復を備えた実世界マニピュレーションのための信頼性の高いオフライン・オンライン強化学習
実世界での強化学習中に発生する人間の介入が必要な失敗を減らすため、世界モデルベースの安全クリティックとオフラインで訓練された回復ポリシーを統合したFARLを提案し、失敗を73.1%削減しつつ性能を11.3%向上させた。
原題: Failure-Aware RL: Reliable Offline-to-Online Reinforcement Learning with Self-Recovery for Real-World Manipulation ／ Huanyu Li, Kun Lei, Sheng Zang 他
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Mixture-of-Experts拡散ポリシーによるロボットマニピュレーションスキルの抽象化
拡散ポリシーをマルチタスクに拡張するため、直交スキル基底を学習し、スティッキールーティングで必要な専門家のみを活性化するMixture-of-Expertsポリシーを提案。シミュレーションと実機で高い成功率と低推論コストを実現。
原題: Abstracting Robot Manipulation Skills via Mixture-of-Experts Diffusion Policies ／ Ce Hao, Xuanran Zhai, Yaohua Liu 他
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協調作業における移動マニピュレータの最適化されたスケジューリングと配置
人間とロボットが協調する環境で、移動マニピュレータのベース配置とタスクスケジューリングをPSOで最適化する枠組みを提案し、箱詰め作業でサイクルタイムと適応性の改善を示した。
原題: Optimized Scheduling and Positioning of Mobile Manipulators in Collaborative Applications ／ Christian Cella, Sole Ester Sonnino, Marco Faroni 他
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VERM：基盤モデルを活用した効率的な3Dロボット操作のための仮想視点
複数の固定カメラの冗長な情報を基盤モデルで仮想視点に統合し、3D操作の精度と効率を向上させる手法を提案。
原題: VERM: Leveraging Foundation Models to Create a Virtual Eye for Efficient 3D Robotic Manipulation ／ Yixiang Chen, Yan Huang, Keji He 他
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多様なロボットシステムとセンサに対応する柔軟なフィールドベース方策学習フレームワーク
D3Fieldsによる3D意味表現と拡散方策を組み合わせ、異なるロボットやカメラ構成でもカテゴリレベルで汎化するマニピュレーション学習フレームワークを提案し、100デモで80%の成功率を達成した。
原題: A Flexible Field-Based Policy Learning Framework for Diverse Robotic Systems and Sensors ／ Jose Gustavo Buenaventura Carreon, Floris Erich, Roman Mykhailyshyn 他
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3自由度直列並列ハイブリッドロボット指の指先軌道追従に関する実験的特性評価
3自由度のリンク駆動型直列並列ロボット指を試作し、閉形式ヤコビアンを用いたRMRCで指先のタスク空間軌道追従を実験的に評価、ミリメートル精度を達成した。
原題: Experimental Characterization of Fingertip Trajectory following for a 3-DoF Series-Parallel Hybrid Robotic Finger ／ Nicholas Baiata, Nilanjan Chakraborty
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ロボット表面操作のための再構成可能なオーセティックデバイス
負のポアソン比を持つオーセティック格子を再構成可能にし、表面の収縮・膨張を制御してロボットマニピュレーションを実現する手法を提案。
原題: Reconfigurable Auxetic Devices (RADs) for Robotic Surface Manipulation ／ Jacob Miske, Ahyan Maya, Ahnaf Inkiad 他
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障害物を考慮したロボットマニピュレーションのための説明可能なニューラル逆運動学：IKNet変種の比較分析
IKNetの改良版2種を比較し、SHAPによる説明性と障害物回避シミュレーションを組み合わせて、姿勢次元への重要度配分が安全余裕に与える影響を分析した。
原題: Explainable Neural Inverse Kinematics for Obstacle-Aware Robotic Manipulation: A Comparative Analysis of IKNet Variants ／ Sheng-Kai Chen, Yi-Ling Tsai, Chun-Chih Chang 他
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Dextraの家：器用なハンドのためのクロスエンボディド共同設計
タスクに特化したハンドの形態と制御方策を同時に学習する共同設計フレームワークを提案し、24時間以内に新しいロボットハンドを設計・訓練・製作・展開できることを示した。
原題: House of Dextra: Cross-embodied Co-design for Dexterous Hands ／ Kehlani Fay, Darin Anthony Djapri, Anya Zorin 他
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UniBYD: 人間の模倣を超えた多様なロボットハンドの操作学習のための統合フレームワーク
ロボットと人間の身体差を超え、多様なロボットハンド形態に適応する操作方策を強化学習で獲得する統合フレームワークUniBYDを提案。動的PPOと影エンジンにより人間模倣を超えた適応的探索を実現。
原題: UniBYD: A Unified Framework for Learning Robotic Manipulation Across Embodiments Beyond Imitation of Human Demonstrations ／ Tingyu Yuan, Biaoliang Guan, Wen Ye 他
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実世界強化学習による能動的知覚行動の獲得
訓練時のみ利用可能な特権センサを活用した非対称アドバンテージ重み付き回帰（AAWR）を提案し、部分観測下で情報収集する能動的知覚行動を実ロボットで効率的に学習させる手法を実証した。
原題: Real-World Reinforcement Learning of Active Perception Behaviors ／ Edward S. Hu, Jie Wang, Xingfang Yuan 他
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アフォーダンスRAG：モバイルマニピュレーションのためのアフォーダンス認識型身体化記憶を用いた階層的マルチモーダル検索
自由形式の指示に基づく移動マニピュレーションのため、事前探索画像からアフォーダンス認識型の身体化記憶を構築し、階層的マルチモーダル検索で対象物を特定するゼロショット手法を提案した。
原題: Affordance RAG: Hierarchical Multimodal Retrieval with Affordance-Aware Embodied Memory for Mobile Manipulation ／ Ryosuke Korekata, Quanting Xie, Yonatan Bisk 他
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制約環境下におけるマルチマニピュレータシステムの軌道追従
障害物の多い狭い環境で複数の移動マニピュレータが協調して物体を運ぶため、時相論理仕様を満たす軌道計画とオンライン制御を組み合わせた枠組みを提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Trajectory Tracking for Multi-Manipulator Systems in Constrained Environments ／ Mayank Sewlia, Christos K. Verginis, Dimos V. Dimarogonas
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基盤モデル時代の身体性ロボットマニピュレーション：計画と学習の視点
ロボットマニピュレーションの学習ベース手法を、高レベル計画と低レベル制御の統一的な枠組みで整理したサーベイ。言語・コード・動作・アフォーダンス・3D表現の推論や、入力モデリング・潜在表現学習・方策学習の分類を提示し、課題と展望を論じる。
原題: Embodied Robot Manipulation in the Era of Foundation Models: Planning and Learning Perspectives ／ Shuanghao Bai, Wenxuan Song, Jiayi Chen 他
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Hyper-GoalNet：ハイパーネットワークによる目標条件付きマニピュレーション方策学習
ハイパーネットワークを用いて目標仕様からタスク固有の方策ネットワークパラメータを生成し、目標解釈と状態処理を分離することで多様な目標・環境下でのマニピュレーション性能を向上させる手法を提案した。
原題: Hyper-GoalNet: Goal-Conditioned Manipulation Policy Learning with HyperNetworks ／ Pei Zhou, Wanting Yao, Qian Luo 他
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Act2Goal: ワールドモデルから汎用ゴール条件付き政策へ
視覚的ゴールと現在の観測から、目標条件付きワールドモデルで中間視覚状態を生成し、マルチスケール時間制御で長期的なマニピュレーションを実現する汎用政策を提案。
原題: Act2Goal: From World Model To General Goal-conditioned Policy ／ Pengfei Zhou, Liliang Chen, Shengcong Chen 他
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PreGME: 可変ゲインESOに基づく空中マニピュレータの規定性能制御
マルチロータとロボットアームの動的結合を可変ゲイン拡張状態オブザーバで推定し、規定性能制御で高精度な空中マニピュレーションを実現する手法を提案した。
原題: PreGME: Prescribed Performance Control of Aerial Manipulators based on Variable-Gain ESO ／ Mengyu Ji, Shiliang Guo, Zhengzhen Li 他
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腱駆動伝達と分散アクチュエーションを備えた15自由度バイオニックハンドの開発
人間の手の構造を模倣し、前腕に5個・手のひらに10個のモータを分散配置した腱駆動式の15自由度ロボットハンドを開発した。軽量1.4kgで高い把持力と繊細な操作を両立した。
原題: Development of a 15-Degree-of-Freedom Bionic Hand with Cable-Driven Transmission and Distributed Actuation ／ Haoqi Han, Yi Yang, Yifei Yu 他
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時間階層型世界モデルを用いた深層能動推論による実世界ロボット制御
低速・高速の時間スケールで環境を表現する世界モデルと、行動をベクトル量子化で抽象化する行動モデルを組み合わせ、実世界ロボットの物体操作において目的志向行動と探索行動を切り替えながら低計算コストで制御する深層能動推論フレームワークを提案した。
原題: Real-World Robot Control by Deep Active Inference With a Temporally Hierarchical World Model ／ Kentaro Fujii, Shingo Murata
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非構造環境における義手のための視覚誘導把持計画
カメラ映像から物体を認識し、BVHとRRT*で指ごとの把持姿勢を計画する義手向けの視覚誘導把持アルゴリズムを提案し、シミュレーションとLinker Hand O7で検証した。
原題: Vision-Guided Grasp Planning for Prosthetic Hands in Unstructured Environments ／ Shifa Sulaiman, Akash Bachhar, Ming Shen 他
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ロボットマニピュレーションのための1秒未満3Dメッシュ生成
単一のRGB-D画像から、物体セグメンテーション・拡散モデルによるメッシュ生成・点群位置合わせを統合し、1秒未満でロボット操作に使える3Dメッシュを生成するシステムを提案。
原題: Subsecond 3D Mesh Generation for Robot Manipulation ／ Qian Wang, Omar Abdellall, Tony Gao 他
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制約環境下における変形可能線状物体の階層的変形計画とニューラル追従制御
障害物のある環境でケーブルなどの変形可能線状物体を操作するため、階層的な変形計画とデータ駆動型モデル予測制御を組み合わせた枠組みを提案し、その有効性を検証した。
原題: Hierarchical Deformation Planning and Neural Tracking for DLOs in Constrained Environments ／ Yunxi Tang, Tianqi Yang, Jing Huang 他
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ParaMaP: 並列マッピングと衝突回避動作計画によるリアクティブなロボットマニピュレーション
GPUベースの距離場マッピングとサンプリング型モデル予測制御を統合し、未知環境でのリアルタイムな衝突回避動作計画を並列処理で実現したフレームワーク。
原題: ParaMaP: Parallel Mapping and Collision-free Motion Planning for Reactive Robot Manipulation ／ Xuewei Zhang, Bailing Tian, Kai Zheng 他
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マニピュレータロボットのデータ駆動型動的パラメータ学習
Transformerを用いてマニピュレータの動的パラメータを推定し、自動生成した多様なロボットモデルと軌道データで学習することで、高精度な推定を実現した。
原題: Data-Driven Dynamic Parameter Learning of manipulator robots ／ Mohammed Elseiagy, Tsige Tadesse Alemayoh, Ranulfo Bezerra 他
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単一インスタンスのRGBデモから学ぶカテゴリレベルのラストメートルナビゲーション
四足歩行マニピュレータがRGB画像のみを用いて、カテゴリ内の未知物体に対してマニピュレーション可能な精密位置決めを行う模倣学習フレームワークを提案。
原題: Learning Category-level Last-meter Navigation from RGB Demonstrations of a Single-instance ／ Tzu-Hsien Lee, Fidan Mahmudova, Karthik Desingh
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