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最新論文: 2025/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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DASIP: 確率的補間ポリシーを用いたロボット制御のための動的テスト時計算スケーリング
タスクの難易度に応じて拡散・フローポリシーの推論計算量をリアルタイムに調整し、成功率を保ちつつ計算時間を最大4.4倍削減する手法を提案。
原題: DASIP: Dynamic Test-Time Compute Scaling for Robot Control with Stochastic Interpolant Policies ／ Inkook Chun, Seungjae Lee, Michael S. Albergo 他
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Sashimi-Bot: 変形可能な物体の自律的な三腕高度マニピュレーションと切断
3台のロボットが協調して、サーモンの切り身をまっすぐにし、包丁を把持してスライスし、薄切りを拾い上げる自律システムを開発した。深層強化学習と視覚・触覚フィードバックを組み合わせ、変形しやすく滑りやすい対象へのロバスト性を実現した。
原題: Sashimi-Bot: Autonomous Tri-manual Advanced Manipulation and Cutting of Deformable Objects ／ Sverre Herland, Amit Parag, Elling Ruud Øye 他
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RoboBenchMart：小売環境におけるロボットのベンチマーク
小売のダークストアを模したシミュレーションベンチマークを構築し、移動マニピュレータによる複雑な商品操作タスクで汎用VLAモデルを評価した。
原題: RoboBenchMart: Benchmarking Robots in Retail Environment ／ Konstantin Soshin, Alexander Krapukhin, Andrei Spiridonov 他
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移動マニピュレータのための同次比例積分微分制御
移動マニピュレータに対し、同次制御理論に基づくhPID制御を提案し、従来の線形PIDより高精度な軌道追従と外乱・不確かさへのロバスト性を実験で示した。
原題: Homogeneous Proportional-Integral-Derivative Controller in Mobile Robotic Manipulators ／ Luis Luna, Isaac Chairez, Andrey Polyakov
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ActiveGrasp: 情報に基づく能動的把持のためのキャリブレーション済みエネルギーベースモデル
SE(3)上の把持分布を捉えるキャリブレーション済みエネルギーベースモデルと、その分布から情報利得を見積もる能動視点選択を組み合わせ、限られた視点予算で混雑環境の物体把持を実現した研究。
原題: ActiveGrasp: Information-Guided Active Grasping with Calibrated Energy-based Model ／ Boshu Lei, Wen Jiang, Kostas Daniilidis
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適応的重み付けを用いたNMPCによる動的物体迎撃の動作計画
2本の協調アームで高速移動物体を受け止めるため、コスト整形を導入したAdaptive-Terminal MPCを提案し、アクチュエータ制限違反を抑えつつ実時間で動作計画を生成できることを示した。
原題: NMPC-based Motion Planning with Adaptive Weighting for Dynamic Object Interception ／ Chen Cai, Saksham Kohli, Steven Liu
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コルモゴロフ・アーノルドネットワークに基づくロボットマニピュレータの静摩擦モデリングのための物理情報機械学習
KANとスプライン活性化関数・記号回帰を組み合わせ、未知の関数構造やノイズ下でも高精度かつ解釈可能な静摩擦モデルを構築する手法を提案し、6自由度産業用マニピュレータで有効性を実証した。
原題: Physics-informed Machine Learning for Static Friction Modeling in Robotic Manipulators Based on Kolmogorov-Arnold Networks ／ Yizheng Wang, Timon Rabczuk, Yinghua Liu
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CAVER: 好奇心駆動型音響視覚探索ロボット
物体を叩いて音を鳴らす専用エンドエフェクタと音響視覚表現、好奇心に基づく探索アルゴリズムを組み合わせ、効率的に物体の音と見た目の関係を学習するロボットを提案。
原題: CAVER: Curious Audiovisual Exploring Robot ／ Luca Macesanu, Boueny Folefack, Samik Singh 他
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IFG: インターネット規模の知識を活用した機能的な把持生成
大規模視覚モデルの意味理解とシミュレーションによる力学的把持生成を組み合わせ、人手データなしで高精度なロボット把持を実現した研究。
原題: IFG: Internet-Scale Guidance for Functional Grasping Generation ／ Ray Muxin Liu, Mingxuan Li, Kenneth Shaw 他
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繊細なスナップフィット組立のための協調デュアルアームフレームワーク
固有受容感覚からスナップフィット嵌合をリアルタイム検出する軽量ニューラルネットSnapNetと、イベントトリガ型インピーダンス調整による双腕協調フレームワークを提案し、繊細な組立での衝撃力を低減した。
原題: A Coordinated Dual-Arm Framework for Delicate Snap-Fit Assemblies ／ Shreyas Kumar, Barat S, Debojit Das 他
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RoboCOIN: 統合マニピュレーションのためのオープンソース両腕ロボットデータ収集
15種類のロボットプラットフォームから18万件以上の両腕操作デモを集めた大規模データセットを構築し、階層的な注釈とデータ処理パイプラインを提供した。
原題: RoboCOIN: An Open-Sourced Bimanual Robotic Data Collection for Integrated Manipulation ／ Shihan Wu, Xuecheng Liu, Shaoxuan Xie 他
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時間を制御次元として扱うロボット学習
残り時間と時間比率をポリシーに与え、時間を制御変数として扱う強化学習フレームワークを提案。多様なマニピュレーションタスクで効率・ロバスト性・人間による制御性が向上することを示した。
原題: Time as a Control Dimension in Robot Learning ／ Yinsen Jia, Boyuan Chen
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動画検索によるロボットマニピュレーションの学習
一人称視点の人間のデモ動画を検索し、その中から物体のアフォーダンスや手の軌道を抽出してロボットのマニピュレーション方策を学習する手法を提案。
原題: Let Me Show You: Learning by Retrieving from Egocentric Video for Robotic Manipulation ／ Yichen Zhu, Feifei Feng
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力強いマニピュレーションのためのマルチモーダル拡散フォーシング
マルチモーダルなロボット軌道データから、ランダムマスキングと拡散モデルを用いて時系列・モダリティ間依存を学習し、接触の多い力強いマニピュレーションタスクで高い性能とノイズ頑健性を実現した。
原題: Multimodal Diffusion Forcing for Forceful Manipulation ／ Zixuan Huang, Huaidian Hou, Dmitry Berenson
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接触の多いロボット強化学習のための自己教師ありマルチセンサ事前学習
マスク付きオートエンコーディングで視覚・力・固有感覚を統合する表現を事前学習し、非対称なActor-Critic構造で接触の多いマニピュレーションを効率的に学習する手法を提案。
原題: Self-Supervised Multisensory Pretraining for Contact-Rich Robot Reinforcement Learning ／ Rickmer Krohn, Vignesh Prasad, Gabriele Tiboni 他
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SM2ITH: タスク階層型二段階モデル予測制御による対話型人間予測を伴う安全な移動マニピュレーション
移動マニピュレータが人間環境で安全に作業するため、階層型タスクMPCと対話型人間予測を二段階最適化で統合したフレームワークを提案し、配送やピック＆プレース、敵対的行動を含む実験で有効性を示した。
原題: SM2ITH: Safe Mobile Manipulation with Interactive Human Prediction via Task-Hierarchical Bilevel Model Predictive Control ／ Francesco D'Orazio, Sepehr Samavi, Xintong Du 他
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MoE-DP：専門家混合で強化した拡散ポリシーによる長期的ロボット操作の堅牢化とスキル分解・失敗回復
視覚エンコーダと拡散モデルの間に専門家混合層を挿入し、タスク段階ごとに専門家を動的に活性化することで、長期的操作の失敗回復と解釈可能なスキル分解を実現した。
原題: MoE-DP: An MoE-Enhanced Diffusion Policy for Robust Long-Horizon Robotic Manipulation with Skill Decomposition and Failure Recovery ／ Baiye Cheng, Tianhai Liang, Suning Huang 他
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認定強化学習による安全で最適な可変インピーダンス制御
DMPと可変インピーダンス制御を組み合わせた強化学習において、安定なゲインスケジュールの多様体からサンプリングすることで、リアプノフ安定性とアクチュエータ実現可能性を保証するC-GMSを提案し、実機で検証した。
原題: Safe and Optimal Variable Impedance Control via Certified Reinforcement Learning ／ Shreyas Kumar, Ravi Prakash
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WorldPlanner: 行動条件付き視覚世界モデルとモンテカルロ木探索・MPCによるロボット計画
数時間の非構造化プレイデータから行動条件付き視覚世界モデルを学習し、MCTSとMPCを組み合わせてロボットの長期行動計画を最適化する手法を提案。実世界の3タスクでBCベースラインを上回る性能を示した。
原題: WorldPlanner: Monte Carlo Tree Search and MPC with Action-Conditioned Visual World Models ／ R. Khorrambakht, Joaquim Ortiz-Haro, Joseph Amigo 他
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MO-SeGMan: 制約環境における多目的逐次・誘導マニピュレーションのための再配置計画フレームワーク
制約の厳しい再配置問題に対し、再計画回数と移動距離を抑えつつ依存関係を保つ多目的計画手法を提案し、混雑環境で重要障害物のみを効率的に移動させる探索法で高品質な解を実現した。
原題: MO-SeGMan: Rearrangement Planning Framework for Multi Objective Sequential and Guided Manipulation in Constrained Environments ／ Cankut Bora Tuncer, Marc Toussaint, Ozgur S. Oguz
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SpatialActor: ロバストなロボットマニピュレーションのための分離された空間表現の探求
意味と幾何を明示的に分離し、ノイズの多い深度と専門家事前知識を融合するフレームワークを提案。RLBenchで87.4%を達成し、ノイズ条件下で13.9%〜19.4%の改善を示す。
原題: SpatialActor: Exploring Disentangled Spatial Representations for Robust Robotic Manipulation ／ Hao Shi, Bin Xie, Yingfei Liu 他
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体積を保つ練り込み成形による材料効率の高い形状加工
塑性材料を練り込んで体積を保ちながら連続的に3次元変形させる成形法を提案し、走査・成形・補償の閉ループシステムで材料利用率98%以上を達成した。
原題: Volume-Consistent Kneading-Based Deformation Manufacturing for Material-Efficient Shaping ／ Lei Li, Jiale Gong, Ziyang Li 他
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無意識的・意図的な人間の動作手がかりを用いた表現豊かなロボットアーム動作の設計
人間の駒移動動作を「無意識的な傾向」と「意図的な表現」に分けて分析し、そのタイミング特性をロボットアームの動作設計に応用して、印象評価を実機と動画で比較した研究。
原題: Unconscious and Intentional Human Motion Cues for Expressive Robot-Arm Motion Design ／ Taito Tashiro, Tomoko Yonezawa, Hirotake Yamazoe
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FoldPath: 変調された暗黙的パスによるエンドツーエンドのオブジェクト中心動作生成
ロボットの動作を連続関数として学習し、離散的なウェイポイント予測と後処理を不要にしたオブジェクト中心動作生成手法を提案。
原題: FoldPath: End-to-End Object-Centric Motion Generation via Modulated Implicit Paths ／ Paolo Rabino, Gabriele Tiboni, Tatiana Tommasi
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アフォーダンス誘導による粗から細への探索：オープンボキャブラリ移動マニピュレーションのためのベース配置
視覚言語モデルの意味理解と幾何学的制約を組み合わせ、タスクに適したアフォーダンスを考慮してロボットのベース配置をゼロショットで探索する手法を提案し、5つのタスクで85%の成功率を達成した。
原題: Affordance-Guided Coarse-to-Fine Exploration for Base Placement in Open-Vocabulary Mobile Manipulation ／ Tzu-Jung Lin, Jia-Fong Yeh, Hung-Ting Su 他
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GentleHumanoid: 接触の多い人と物体のインタラクションのための上半身コンプライアンス学習
インピーダンス制御を全身運動追従ポリシーに統合し、人型ロボットの上半身が柔軟に人や物体と接触できるようにするフレームワークを提案。シミュレーションとUnitree G1でハグや立ち上がり支援、物体操作を検証し、接触力のピークを抑えつつタスク成功率を維持した。
原題: GentleHumanoid: Learning Upper-body Compliance for Contact-rich Human and Object Interaction ／ Qingzhou Lu, Yao Feng, Baiyu Shi 他
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脳波の誤り関連電位で強化学習を加速するロボットマニピュレーション
EEGから解読した誤り関連電位を報酬整形に組み込み、障害物のある7自由度マニピュレータの到達タスクで強化学習を加速できることを示した研究。
原題: Accelerating Reinforcement Learning via Error-Related Human Brain Signals ／ Suzie Kim, Hye-Bin Shin, Hyo-Jeong Jang
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接触安全な強化学習：ProMP再パラメータ化とエネルギー認識によるアプローチ
タスク空間でPPOと運動プリミティブを組み合わせ、エネルギーを考慮したインピーダンス制御により、接触を伴うマニピュレーションを安全かつ高成功率で実現するフレームワークを提案。
原題: Contact-Safe Reinforcement Learning with ProMP Reparameterization and Energy Awareness ／ Bingkun Huang, Yuhe Gong, Zewen Yang 他
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安定な2次元磁気トラップのための永久磁石アレイの効率的最適化
GPU加速最適化アルゴリズムにより永久磁石アレイの角度を最適化し、ミリロボットを安定に2次元トラップする手法を開発した。
原題: Efficient Optimization of a Permanent Magnet Array for a Stable 2D Trap ／ Ann-Sophia Müller, Moonkwang Jeong, Jiyuan Tian 他
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条件付き拡散モデルによる接触マップ転送で汎用性の高い巧みな把持を生成
形状テンプレートから新規物体へ高品質な把持を転送するため、接触マップ生成を条件付き拡散モデルで定式化し、パートマップと方向マップも連鎖的に転送する枠組みを提案した。
原題: Contact Map Transfer with Conditional Diffusion Model for Generalizable Dexterous Grasp Generation ／ Yiyao Ma, Kai Chen, Kexin Zheng 他
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