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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: 2026/4/1 ／ 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HRIロボティクス
人間とロボットの相互作用におけるエラー回復の設計
ロボットAIシステムのエラー検出と回復の課題を考察し、核用グローブボックスを例に設計の出発点を提案するポジションペーパー。
原題: Designing for Error Recovery in Human-Robot Interaction ／ Christopher D. Wallbridge, Erwin Jose Lopez Pulgarin
日本語で読む → - 論文ロボットセキュリティcs.CR
プロンプトから物理動作へ：LLM搭載ロボットシステムの包括的脅威モデリング
LLMを搭載した自律ロボットのエッジクラウドアーキテクチャを階層的データフロー図でモデル化し、STRIDE分析を用いてサイバー・敵対的・会話的脅威の相互作用と伝播を統合的に分析した初の研究。
原題: From Prompt to Physical Actuation: Holistic Threat Modeling of LLM-Enabled Robotic Systems ／ Neha Nagaraja, Hayretdin Bahsi, Carlo R. da Cunha
日本語で読む → - 論文ロコマニピュレーションロボティクス
DreamControl-v2: 訓練可能な誘導拡散事前分布による、より簡潔でスケーラブルな自律人型スキル
人型ロボットの操作スキル学習を改善するため、ロボットの動作空間で直接訓練する誘導拡散モデルを導入し、多様なデータを統合して自動化とスケーラビリティを向上させた。
原題: DreamControl-v2: Simpler and Scalable Autonomous Humanoid Skills via Trainable Guided Diffusion Priors ／ Sudarshan Harithas, Sangkyung Kwak, Pushkal Katara 他
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
不確実性保証を備えた視覚ベースの安全な人間ロボット協調
人間のポーズ推定と動作予測にコンフォーマル予測を適用し、確率的に安全な人間ロボット協調を実現する枠組みを提案した。
原題: Vision-Based Safe Human-Robot Collaboration with Uncertainty Guarantees ／ Jakob Thumm, Marian Frei, Tianle Ni 他
日本語で読む → - 論文データ収集ロボティクス
UMI-3D: 視覚制限から3D空間知覚への普遍的操作インターフェースの拡張
UMI-3Dは、手首装着型のデータ収集インターフェースに軽量LiDARを統合し、視覚SLAMの弱点を克服して、変形物や関節物体の操作など困難なタスクの学習を可能にする。
原題: UMI-3D: Extending Universal Manipulation Interface from Vision-Limited to 3D Spatial Perception ／ Ziming Wang
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
筋肉駆動ロボットのための一般化アクチュエータネットワークによるシミュレーションから実機への転移
腱駆動と空気圧人工筋肉を用いたロボットアームの複雑なアクチュエーションをニューラルネットワークでモデル化し、シミュレーションで訓練した動的で精密なポリシーを実機に転移させる手法を提案した。
原題: Sim-to-Real Transfer for Muscle-Actuated Robots via Generalized Actuator Networks ／ Jan Schneider, Mridul Mahajan, Le Chen 他
日本語で読む → - 論文非視線知覚ロボティクス
DENALI: 低コストLiDARによる非視線空間推論を可能にするデータセット
消費者向けLiDARの内部記録である時空間ヒストグラムを用いて、隠れた物体の認識をデータ駆動で行うための大規模実世界データセットDENALIを構築し、低コストLiDARでの非視線知覚の可能性を示した。
原題: DENALI: A Dataset Enabling Non-Line-of-Sight Spatial Reasoning with Low-Cost LiDARs ／ Nikhil Behari, Diego Rivero, Luke Apostolides 他
日本語で読む → - 論文ロボット制御ロボティクス
過剰パラメータ化時代における低コスト生体模倣の利点
ロボット制御において、パラメータ数が少ない生体模倣手法（CPGや浅いMLP）が、深いネットワークや強化学習よりも優れた性能を示すことを実験的に検証した論文。
原題: Benefits of Low-Cost Bio-Inspiration in the Age of Overparametrization ／ Kevin Godin-Dubois, Anil Yaman, Anna V. Kononova
日本語で読む → - 論文安全性評価AI
大規模言語モデルを用いた具現化プランニングには系統的な安全リスクが存在する
大規模言語モデルをロボットのプランナーとして使う際の安全性を評価するベンチマークDESPITEを導入し、計画能力が高くても危険な計画を生成するリスクが高いことを示した。
原題: Using large language models for embodied planning introduces systematic safety risks ／ Tao Zhang, Kaixian Qu, Zhibin Li 他
日本語で読む → - 論文宇宙探査/ソフトウェア定義システムastro-ph.IM
惑星探査3.0：ソフトウェア定義型・超適応宇宙システムのロードマップ
火星以遠の未探査天体を少数のミッションで探査する新パラダイム「惑星探査3.0」を提案し、その実現を支えるソフトウェア定義型宇宙システム技術とシステム工学手法をまとめたロードマップ論文。
原題: Planetary Exploration 3.0: A Roadmap for Software-Defined, Radically Adaptive Space Systems ／ Masahiro Ono, Daniel Selva, Morgan L. Cable 他
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
予測制御のためのニューラルロボットダイナミクスのオンザフライ適応
オフライン学習と効率的なオンライン更新を組み合わせ、ニューラルダイナミクスモデルを高速適応させる手法を提案。実機クアッドローターで新環境下の予測追従制御を実証した。
原題: Adapting Neural Robot Dynamics on the Fly for Predictive Control ／ Abdullah Altawaitan, Nikolay Atanasov
日本語で読む → - 論文強化学習/制御ロボティクス
ReinVBC: モデルベース強化学習による車両ブレーキ制御
オフラインのモデルベース強化学習を用いて、実車のブレーキ制御を学習し、生産グレードのABSに匹敵する性能を実現した。
原題: ReinVBC: A Model-based Reinforcement Learning Approach to Vehicle Braking Controller ／ Haoxin Lin, Junjie Zhou, Daheng Xu 他
日本語で読む → - 論文支援ロボット/選好学習/LLMロボティクス
低負担なLLMベース選好学習：麻痺のあるユーザーへの自然言語フィードバックによる支援ロボットの個人化
麻痺のあるユーザー向けに、自然言語フィードバックをLLMと作業療法の枠組みで解釈し、決定木としてロボット制御ポリシーに変換する低負担な選好学習手法を提案した。シミュレーション実験で従来法よりユーザー負担を軽減し、安全性と選好反映を確認した。
原題: Low-Burden LLM-Based Preference Learning: Personalizing Assistive Robots from Natural Language Feedback for Users with Paralysis ／ Keshav Shankar, Dan Ding, Wei Gao
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
OVAL: 生涯物体ゴールナビゲーションのためのオープンボキャブラリ拡張メモリモデル
生涯にわたって複数の物体を連続的に探索する物体ゴールナビゲーションの課題に対し、オープンボキャブラリのメモリフレームワークと確率ベースの探索戦略を提案し、長期的なナビゲーション効率を向上させた。
原題: OVAL: Open-Vocabulary Augmented Memory Model for Lifelong Object Goal Navigation ／ Jiahua Pei, Yi Liu, Guoping Pan 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
信頼性ガイド深度融合によるグレア耐性ナビゲーションコストマップ
反射床やガラス面のグレアによる深度センサの誤計測を、信頼性マップで推定し、その情報で占有グリッド更新を調整することで、偽障害物の蓄積を抑えるコストマップ構築手法を提案した。
原題: Reliability-Guided Depth Fusion for Glare-Resilient Navigation Costmaps ／ Shang-En Tsai, Wei-Cheng Sun
日本語で読む → - 論文オドメトリロボティクス
亜寒帯環境の高傾斜ダイナミクス下でのレーダオドメトリ
亜寒帯の急傾斜地形で既存のレーダオドメトリ手法を評価し、傾斜に頑健な新しいレーダ慣性オドメトリ手法を提案した。
原題: Radar Odometry Subject to High Tilt Dynamics of Subarctic Environments ／ Matěj Boxan, William Larrivée-Hardy, François Pomerleau
日本語で読む → - 論文飛行制御physics.flu-dyn
せん断流中におけるステップレベルの動的ソアリング学習
深層強化学習を用いて、局所センシングのみから動的ソアリングの飛行方策を獲得し、風のせん断流中での効率的な航行を実現した。
原題: Learning step-level dynamic soaring in shear flow ／ Lunbing Chen, Jixin Lu, Yufei Yin 他
日本語で読む → - 論文位置推定ロボティクス
G-EDF-Loc: 3次元連続ガウス距離場による頑健な勾配ベース6DoF位置推定
ブロックスパースなガウス混合モデルで連続距離場を表現し、その解析勾配を用いたCPUベースのスキャン・マップ登録による頑健な6DoF位置推定手法を提案した。
原題: G-EDF-Loc: 3D Continuous Gaussian Distance Field for Robust Gradient-Based 6DoF Localization ／ José E. Maese, Lucía Coto-Elena, Luis Merino 他
日本語で読む → - 論文3D再構築画像認識
生成による再構築：スパース観測からの3D複数物体シーン再構築
RGB-D画像のスパースな観測から、物体や部品の形状と姿勢を確率的に推定する生成フレームワークRecGenを提案し、複雑な遮蔽や対称物体に対応して高精度な再構築を実現した。
原題: Reconstruction by Generation: 3D Multi-Object Scene Reconstruction from Sparse Observations ／ Andrii Zadaianchuk, Leonardo Barcellona, Lennard Schuenemann 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Dreamerによるタスク不変特性の学習：四足ロボットの効率的なポリシー転移を実現
シミュレーションから実世界への転移を改善するため、Dreamer世界モデルにタスク不変特性の学習を組み込んだフレームワークDreamTIPを提案し、四足ロボットの複雑な地形での性能を大幅に向上させた。
原題: Learning Task-Invariant Properties via Dreamer: Enabling Efficient Policy Transfer for Quadruped Robots ／ Junyang Liang, Yuxuan Liu, Yabin Chang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
非凸領域におけるエネルギー効率的なマルチロボット被覆経路計画
障害物や飛行禁止区域を含む非凸領域に対して、エネルギー消費を最小化するマルチロボット被覆経路計画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: Energy-Efficient Multi-Robot Coverage Path Planning of Non-Convex Regions of Interests ／ Sourav Raxit, Jose Fuentes, Paulo Padrao 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
FlashSAC: 高次元ロボット制御のための高速かつ安定なオフポリシー強化学習
オフポリシー強化学習の不安定性を解決するため、勾配更新を削減しつつモデル規模とデータ処理量を増やし、ノルム制約で安定化したFlashSACを提案。60以上のタスクでPPO等を上回る性能と効率を示した。
原題: FlashSAC: Fast and Stable Off-Policy Reinforcement Learning for High-Dimensional Robot Control ／ Donghu Kim, Youngdo Lee, Minho Park 他
日本語で読む → - 論文オドメトリロボティクス
3DRO: 2Dイメージングレーダーとジャイロスコープを用いたライダーレベルのSE(3)直接レーダーオドメトリ
2Dイメージングレーダーとジャイロスコープを組み合わせて、SE(3)の自己運動推定を行うレーダーオドメトリ手法を提案し、大規模データセットでライダー並みの精度を実証した。
原題: 3DRO: Lidar-level SE(3) Direct Radar Odometry Using a 2D Imaging Radar and a Gyroscope ／ Cedric Le Gentil, Daniil Lisus, Timothy D. Barfoot
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
進化的強化学習による頑健な四足歩行
シミュレーションで訓練した四足歩行ポリシーの実環境適応性を高めるため、進化的探索を組み合わせた強化学習手法を評価し、粗い地形への転移性能が向上することを示した。
原題: Robust Quadruped Locomotion via Evolutionary Reinforcement Learning ／ Brian McAteer, Karl Mason
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
DriveDreamer-Policy: 幾何学的基盤を持つ世界行動モデルによる生成と計画の統合
運転タスク向けに、深度生成・将来ビデオ生成・動作計画を単一アーキテクチャで統合した世界行動モデルを提案し、閉ループ計画と世界生成の両方で高性能を達成した。
原題: DriveDreamer-Policy: A Geometry-Grounded World-Action Model for Unified Generation and Planning ／ Yang Zhou, Xiaofeng Wang, Hao Shao 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
微分可能シミュレーションによる軌道ベースのアクチュエータ同定
トルクセンサなしでエンコーダの軌道のみからアクチュエータモデルを同定する手法を提案し、実ロボットの軌道追従精度と歩行性能を大幅に改善した。
原題: Trajectory-based actuator identification via differentiable simulation ／ Vyacheslav Kovalev, Ekaterina Chaikovskaia, Egor Davydenko 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
OpenRC: マルチモーダルデータ収集と自律性研究のためのオープンソースロボット大腸内視鏡フレームワーク
従来の大腸内視鏡を改造し、ビデオ・操作コマンド・駆動状態・先端位置を同時記録できるオープンソースのロボット大腸内視鏡フレームワークを開発し、約19時間の遠隔操作データセットを収集した。
原題: OpenRC: An Open-Source Robotic Colonoscopy Framework for Multimodal Data Acquisition and Autonomy Research ／ Siddhartha Kapuria, Mohammad Rafiee Javazm, Naruhiko Ikoma 他
日本語で読む → - 論文データ生成ロボティクス
ShapeGen: カテゴリレベル操作のためのロボットデータ生成
形状多様な操作データをシミュレータなしで3D的に生成する手法を提案し、実世界でカテゴリ内の形状一般化性能を向上させることを示した。
原題: ShapeGen: Robotic Data Generation for Category-Level Manipulation ／ Yirui Wang, Xiuwei Xu, Angyuan Ma 他
日本語で読む → - 論文進化ロボティクスロボティクス
形態的新奇性の圧力下におけるラマルク進化の限界
モジュラーロボットの進化と学習において、形態的多様性を報酬に加えると、ラマルク進化がダーウィン進化よりも大きく性能低下することを示した論文。
原題: Limits of Lamarckian Evolution Under Pressure of Morphological Novelty ／ Jed R Muff, Karine Miras, A. E. Eiben
日本語で読む → - 論文3Dアフォーダンス接地画像認識
CompassAD: 機能が競合する物体における意図駆動型3Dアフォーダンス接地
複数の物体が同じ機能を持つ場合に、自然言語の意図に基づいて正しい物体の3Dアフォーダンス領域を特定する新しいタスクを提案し、ベンチマークと手法を構築した。
原題: CompassAD: Intent-Driven 3D Affordance Grounding in Functionally Competing Objects ／ Jingliang Li, Jindou Jia, Tuo An 他
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