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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 →- 論文移動マニピュレーションロボティクス
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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深層学習による微小誤差補正を用いた自己駆動型実験室のための透明基板の閉ループロボットマニピュレーション
壊れやすく透明な基板をロボットでハンドリングする際の誤差を深層学習で検出・補正する閉ループシステムを開発し、130回の試験で98.5%の初回配置精度を達成した。
原題: Closed-Loop Robotic Manipulation of Transparent Substrates for Self-Driving Laboratories using Deep Learning Micro-Error Correction ／ Kelsey Fontenot, Anjali Gorti, Iva Goel 他
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動画からのシーン内物体操作のゼロショット再構成
単眼RGB動画から、シーン内での物体操作を再構成する初のシステムを提案。データ駆動型基盤モデルで初期化し、2段階最適化で把持から操作までの手と物体の動きをシーンに整合させて復元する。
原題: Zero-shot Reconstruction of In-Scene Object Manipulation from Video ／ Dixuan Lin, Tianyou Wang, Zhuoyang Pan 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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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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全身マニピュレーションのための運動学を考慮した拡散方策と一貫した3D観測・行動空間
腕全体の3D点群で状態と行動を統一的に表現し、運動学の事前知識を組み込んだ拡散方策により、全身ロボットマニピュレーションのサンプル効率と空間汎化性能を向上させた。
原題: Kinematics-Aware Diffusion Policy with Consistent 3D Observation and Action Space for Whole-Arm Robotic Manipulation ／ Kangchen Lv, Mingrui Yu, Yongyi Jia 他
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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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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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接触安定性を考慮した把持計画のための分離型反復表面フィッティング
把持姿勢の最適化を回転・並進・開口幅の3段階に分離し、接触安定性と物体重心への整合を両立させる表面フィッティング手法を提案。シミュレーションと実機で把持成功率の向上を確認した。
原題: DISF: Disentangled Iterative Surface Fitting for Contact-stable Grasp Planning with Grasp Pose Alignment to the Object Center of Mass ／ Tomoya Yamanokuchi, Alberto Bacchin, Emilio Olivastri 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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カスタム4自由度剛体マニピュレータの最適制御と構造情報を活用した勾配最適化
4自由度剛体マニピュレータに対し、簡約ポントリャーギン最大原理制御器と物理情報に基づく勾配降下法を組み合わせ、逆動力学入力を閉形式で導出する制御フレームワークを開発した。
原題: Optimal Control and Structurally-Informed Gradient Optimization of a Custom 4-DOF Rigid-Body Manipulator ／ Brock Marcinczyk, Logan E. Beaver
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視覚フィードバックを用いた複数ケーブルの自律的な絡み解き
視覚情報からケーブルのトポロジーと形状を推定し、把持位置と操作を計画することで、絡み合った複数のケーブルを自律的に分離する手法を提案した。
原題: Autonomously Unweaving Multiple Cables Using Visual Feedback ／ Tina Tian, Xinyu Wang, Andrew L. Orekhov 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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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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Dream2Flow: 3Dオブジェクトフローで動画生成とオープンワールド操作をつなぐ
生成動画から3Dオブジェクトの動きを再構成し、それを中間表現として軌道追跡問題に変換することで、実演なしに多様な物体を操作できるフレームワークを提案。
原題: Dream2Flow: Bridging Video Generation and Open-World Manipulation with 3D Object Flow ／ Karthik Dharmarajan, Wenlong Huang, Jiajun Wu 他
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AERMANI-Diffusion: 空中マニピュレータの動力学学習のためのレジーム条件付き拡散モデル
空中マニピュレータの残差力を条件付き拡散過程でモデル化し、適応制御と組み合わせて実世界での追従精度を向上させた。
原題: AERMANI-Diffusion: Regime-Conditioned Diffusion for Dynamics Learning in Aerial Manipulators ／ Samaksh Ujjawal, Shivansh Pratap Singh, Naveen Sudheer Nair 他
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強く押すより賢く押せ：効率的な非把持マニピュレーションのための階層型RL-拡散ポリシー
物体を押して動かす非把持マニピュレーションを、高レベルRLによる目標選択と低レベル拡散モデルによる軌道生成の2段階に分けた階層型手法HeRDを提案し、成功率・経路効率・汎化性能で既存手法を上回った。
原題: Push Smarter, Not Harder: Hierarchical RL-Diffusion Policy for Efficient Nonprehensile Manipulation ／ Steven Caro, Stephen L. Smith
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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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マルチタスクロボットマニピュレーションのための意味的原子スキル学習
実演から意味的に整合した原子スキル空間を学習し、キーポーズ想像により長期的なタスク実行を可能にするフレームワークAtomSkillを提案。
原題: Learning Semantic Atomic Skills for Multi-Task Robotic Manipulation ／ Yihang Zhu, Weiqing Wang, Shijie Wu 他
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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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責任あるロボットマニピュレーションのベンチマーク：マルチモーダル大規模言語モデルによる評価
電気・化学・人関連の危険を含む23の多段階タスクで、ロボットがリスク検知・安全推論・行動計画・人間支援要請を行う能力を評価するベンチマークを提案。
原題: ResponsibleRobotBench: Benchmarking Responsible Robot Manipulation using Multi-modal Large Language Models ／ Lei Zhang, Ju Dong, Kaixin Bai 他
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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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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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不完全な介入を活用する実世界強化学習
人間の介入が常に最適とは限らない実世界ロボット操作において、状態ごとの不確実性に基づく制約付き強化学習SiLRIを提案し、介入を活用しつつ性能劣化を防ぐ。
原題: Real-world Reinforcement Learning from Suboptimal Interventions ／ Yinuo Zhao, Huiqian Jin, Lechun Jiang 他
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タスク駆動型プランナ・イン・ザ・ループ計算設計フレームワークによるモジュラーマニピュレータの形態と配置の同時最適化
軌道計画を設計ループに組み込み、階層型MPCとCMA-ESでモジュラーマニピュレータの形態・取付姿勢を同時最適化する枠組みを提案し、研磨・穴あけ・ピック&プレースで有効性を示した。
原題: A Task-Driven, Planner-in-the-Loop Computational Design Framework for Modular Manipulators ／ Maolin Lei, Edoardo Romiti, Arturo Laurenzi 他
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Robo-Dopamine: 高精度ロボットマニピュレーションのための汎用プロセス報酬モデリング
多視点入力から段階的な進捗を理解する汎用報酬モデルを3400時間超のデータで学習し、理論的に整合した報酬整形で強化学習によるロボット操作を高精度化した。
原題: Robo-Dopamine: General Process Reward Modeling for High-Precision Robotic Manipulation ／ Huajie Tan, Sixiang Chen, Yijie Xu 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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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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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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