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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: 2025/12/1 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
触覚と視覚の同時知覚によるマルチモーダルロボットマニピュレーション学習
透明な弾性体と新規マーカーを備えた触覚・視覚同時センサTacThruと、Transformerベースの拡散方策を用いた模倣学習フレームワークTacThru-UMIを提案し、実世界の5タスクで平均85.5%の成功率を達成した。
原題: Simultaneous Tactile-Visual Perception for Learning Multimodal Robot Manipulation ／ Yuyang Li, Yinghan Chen, Zihang Zhao 他
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FALCON: 基盤モデルで協調する移動と操作の分離型視覚運動ポリシー
移動と操作を別々の拡散ポリシーに分離し、視覚言語基盤モデルで両者を協調させるロコマニピュレーション手法を提案。段階推定ヘッドと協調認識コントラスト損失で性能と汎化性を向上させた。
原題: FALCON: Actively Decoupled Visuomotor Policies for Loco-Manipulation with Foundation-Model-Based Coordination ／ Chengyang He, Ge Sun, Yue Bai 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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SpeedAug: テンポ強化方策とRL微調整による方策加速
人間のデモで訓練された遅い方策を、速度拡張デモからテンポ多様性を学びRL微調整でタスク最適な実行速度を獲得させることで高速化するフレームワーク。
原題: SpeedAug: Policy Acceleration via Tempo-Enriched Policy and RL Fine-Tuning ／ Taewook Nam, Junmo Cho, Youngsoo Jang 他
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冗長マニピュレータのための幾何学的タスク空間ポート・ハミルトニアン定式化
冗長マニピュレータの運動学タスクを座標変換によりタスク空間と零空間の運動量に分離するポート・ハミルトン模型を提案し、IDA-PBC制御で7自由度ロボットのインピーダンス整形を実現した。
原題: A Geometric Task-Space Port-Hamiltonian Formulation for Redundant Manipulators ／ Federico Califano, Camilla Rota, Riccardo Zanella 他
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高速迎撃のための実時間キノダイナミック信念空間プランニング
センサノイズ下で高速移動物体を迎撃するため、状態時間空間でキノダイナミック動作プリミティブを成長させる木構造を提案し、6自由度産業用アームで実時間迎撃を実現した。
原題: Think Fast: Real-Time Kinodynamic Belief-Space Planning for Projectile Interception ／ Gabriel Olin, Lu Chen, Nayesha Gandotra 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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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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Hoi!：力に基づくクロスビュー関節物体操作のマルチモーダルデータセット
人間とロボットの4つの操作形態で関節物体を操作した3048シーケンスを収録し、視覚・力・触覚を統合したデータセットを構築した。
原題: Hoi! - A Multimodal Dataset for Force-Grounded, Cross-View Articulated Manipulation ／ Tim Engelbracht, René Zurbrügg, Matteo Wohlrapp 他
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CycleManip: 履歴知覚と理解を活用した周期タスクマニピュレーション
ロボットが周期的な動作を指定された終了時刻まで行うタスク（例：瓶を振る、釘を打つ）を、履歴の効果的な知覚と理解によりエンドツーエンドの模倣学習で実現するフレームワークとベンチマークを提案。
原題: CycleManip: Enabling Cyclic Task Manipulation via Effective Historical Perception and Understanding ／ Yi-Lin Wei, Haoran Liao, Yuhao Lin 他
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ReinforceGen：自動データ生成と強化学習によるハイブリッドスキルポリシー
タスクを局所的なスキルに分解し、10件の人間デモから模倣学習で初期方策を構築した後、強化学習で微調整する長期的マニピュレーション手法を提案。
原題: ReinforceGen: Hybrid Skill Policies with Automated Data Generation and Reinforcement Learning ／ Zihan Zhou, Animesh Garg, Ajay Mandlekar 他
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四足歩行ロボットによるタスクレベルインタラクションを用いた自律把持
四足歩行ロボットにアームとグリッパを統合し、ROSベースの階層制御とWebインタフェースで、ナビゲーションから物体検出・把持までを自律実行するシステムを開発した。実環境試験で75%の把持成功率を達成した。
原題: Autonomous Grasping On Quadruped Robot With Task Level Interaction ／ Muhtadin, Mochammad Hilmi Rusydiansyah, Mauridhi Hery Purnomo 他
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CHIP: 後知恵摂動によるヒューマノイドの適応的コンプライアンス制御
後知恵摂動を用いて、動的動作の追従性を保ちながらエンドエフェクタの硬さを調整可能にするプラグアンドプレイモジュールCHIPを提案し、力強いマニピュレーションタスクを実現した。
原題: CHIP: Adaptive Compliance for Humanoid Control through Hindsight Perturbation ／ Sirui Chen, Zi-ang Cao, Zhengyi Luo 他
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卓上整理のための高性能双腕タスク・動作プランニング
2本のロボットアームが近接して協調し、絡み合った物体配置を整理するためのタスク・動作プランニングフレームワークSDARを提案。GPUベースの動作計画と依存関係駆動型タスク計画を統合し、実機でも高い成功率を示した。
原題: High-Performance Dual-Arm Task and Motion Planning for Tabletop Rearrangement ／ Duo Zhang, Junshan Huang, Jingjin Yu
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GR-RL：長期的器用マニピュレーションのための器用で精密なロボット学習
人間のデモンストレーションをフィルタリング・拡張・強化学習で強化し、VLAポリシーを長期的で精密な器用マニピュレーションに特化させるフレームワークを提案。靴紐を穴に通して結ぶタスクを83.3%の成功率で自律的に達成。
原題: GR-RL: Going Dexterous and Precise for Long-Horizon Robotic Manipulation ／ Yunfei Li, Xiao Ma, Jiafeng Xu 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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空中・産業ロボティクスにおける剛体物体操作のためのクロスエンボディメント・グリッパベンチマーク
異なるロボットプラットフォーム間でグリッパを再利用する際の転送時間・エネルギー効率・把持性能を評価する新しいベンチマークCEGBを提案し、軽量自己ロック式グリッパで実証した。
原題: A Cross-Embodiment Gripper Benchmark for Rigid-Object Manipulation in Aerial and Industrial Robotics ／ Marek Vagas, Martin Varga, Jaroslav Romancik 他
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M³Aポリシー：フォトメトリック再レンダリングによる可変材料操作拡張ポリシー
単一の実演から光輸送に基づくフォトメトリック再レンダリングで多様な材料の実演を生成し、材料に依存しない操作ポリシーを学習する枠組みを提案。
原題: $\mathbf{M^3A}$ Policy: Mutable Material Manipulation Augmentation Policy through Photometric Re-rendering ／ Jiayi Li, Yuxuan Hu, Haoran Geng 他
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選択ポリシーによる協調型ヒューマノイドマニピュレーション
モジュール式遠隔操作で収集したデータを用い、複数の候補行動を生成・評価する模倣学習「Choice Policy」でヒューマノイドの全身協調マニピュレーションを実現した。
原題: Coordinated Humanoid Manipulation with Choice Policies ／ Haozhi Qi, Yen-Jen Wang, Toru Lin 他
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ReMoSPLAT: ガウシアンスプラット上でのリアクティブ移動マニピュレーション制御
ガウシアンスプラット表現を用いて障害物回避を行いながら、移動マニピュレータのベースとアームをリアクティブに協調制御する二次計画法ベースの手法を提案。
原題: ReMoSPLAT: Reactive Mobile Manipulation Control on a Gaussian Splat ／ Nicolas Marticorena, Tobias Fischer, Niko Suenderhauf
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人間の動画から巧みな手と物体の相互作用を学習する世界モデル
一人称視点の人間動画から指のキーポイントを抽出し、巧みな手の動作を予測する世界モデルDexWMを提案。補助的な手の一貫性損失により、Franka PandaとAllegroグリッパーでのゼロショット転移でDiffusion Policyを50%以上上回る。
原題: World Models for Learning Dexterous Hand-Object Interactions from Human Videos ／ Raktim Gautam Goswami, Amir Bar, David Fan 他
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OMP: 方向性アライメントによる一段階Meanflowポリシー
拡散モデルの推論遅延とフローモデルの複雑さを解決するため、方向性アライメントと微分導出方程式を導入し、単一ステップで高精度なロボットマニピュレーションを実現するOMPを提案。
原題: OMP: One-step Meanflow Policy with Directional Alignment ／ Han Fang, Yize Huang, Yuheng Zhao 他
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その手の中の世界：実環境での人間中心マニピュレーション学習のための大規模オープンソースエコシステム
実環境で収集した1000時間超の人間のマニピュレーションデータとウェアラブル収集キット、ベンチマークをオープンソースで提供し、ロボットのマニピュレーション成功率を8%から60%に向上させた。
原題: World In Your Hands: A Large-Scale and Open-Source Ecosystem for Learning Human-Centric Manipulation in the Wild ／ Yupeng Zheng, Jichao Peng, Weize Li 他
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ハイパースペクトルイメージング誘導ロボット把持システム
ハイパースペクトル画像を用いて物体の材質を識別し、ロボットの把持戦略を生成するシステムを提案。布地認識や仕分け成功率で従来手法を上回る。
原題: A Hyperspectral Imaging Guided Robotic Grasping System ／ Zheng Sun, Zhipeng Dong, Shixiong Wang 他
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文脈付き報酬機械を用いた強化学習によるタスク指向把持
把持タスクを段階に分解し、各段階に報酬関数・行動空間・状態抽象化を与える文脈付き報酬機械を強化学習に組み込み、シミュレーションと実機で高成功率を達成した。
原題: Task-Oriented Grasping Using Reinforcement Learning with a Contextual Reward Machine ／ Hui Li, Akhlak Uz Zaman, Fujian Yan 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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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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同期腱経路を備えた劣駆動ロボット指の設計と検証
1本のアクチュエータで全関節を同期駆動する劣駆動腱駆動指を設計し、剛性予測モデルと試作機で荷重特性を検証、5指ハンドへの統合で把持性能を示した。
原題: Design and Validation of an Under-actuated Robotic Finger with Synchronous Tendon Routing ／ Quan Yuan, Zhenting Du, Daqian Cao 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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