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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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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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巧みな操作のためのクロスエンボディメント世界モデルのスケーリング
人間とロボットの手を3D粒子で表現し、エンドエフェクタの粒子変位場を行動として定義することで、異なる身体構造を超えて共有できる世界モデルを学習し、新しいハードウェアでの操作制御を実現した。
原題: Scaling Cross-Embodiment World Models for Dexterous Manipulation ／ Zihao He, Bo Ai, Tongzhou Mu 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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フローマッチング共生成による協調マルチロボット非把持マニピュレーション
視覚観測から接触形態と操作軌道をフローマッチングで共生成し、匿名マルチロボット運動計画と統合することで、混雑環境での複数物体の協調非把持操作を実現するフレームワークを提案。
原題: Collaborative Multi-Robot Non-Prehensile Manipulation via Flow-Matching Co-Generation ／ Yorai Shaoul, Zhe Chen, Mohamed Naveed Gul Mohamed 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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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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誘導磁気双極子の非接触マニピュレーション
振動磁場を用いて、導電性で非磁性の物体（アルミ球）を非接触で位置制御する手法を開発し、閉ループ制御を実現した。
原題: Non-Contact Manipulation of Induced Magnetic Dipoles ／ Seth Stewart, Joseph Pawelski, Steve Ward 他
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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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空中マニピュレータの全身運動計画と安全臨界制御
超二次曲面で機体と障害物を表現し、ボロノイ図と平衡多様体を融合した計画と高次制御バリア関数による安全制御で、空中マニピュレータの衝突回避軌道を生成する。
原題: Whole-body motion planning and safety-critical control for aerial manipulation ／ Lin Yang, Jinwoo Lee, Domenico Campolo 他
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Transformer駆動ビジュアルサーボによる双腕マニピュレータでの布地テクスチャマッチング
双腕マニピュレータとグレースケールカメラを用い、Transformerベースのビジュアルサーボとインピーダンス制御を組み合わせて、布片の姿勢を制御しながら張力をかけつつ重ね合わせ、表面テクスチャを高精度に一致させる手法を提案。合成画像のみで学習し実世界へゼロショット展開を実現。
原題: Transformer Driven Visual Servoing for Fabric Texture Matching Using Dual-Arm Manipulator ／ Fuyuki Tokuda, Akira Seino, Akinari Kobayashi 他
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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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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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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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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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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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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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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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生体模倣筋骨格アームロボットのデータ駆動型反復学習アルゴリズムに基づくロバスト性研究
7自由度の骨格関節系と15アクチュエータのモジュール式人工筋系を備えた軽量腱駆動筋骨格アームを設計し、データ駆動型反復学習制御で繰り返しタスクの活性化信号を学習して、負荷外乱下での軌道追従性能と抗干渉能力をシミュレーションと実験で検証した。
原題: Robustness study of the bio-inspired musculoskeletal arm robot based on the data-driven iterative learning algorithm ／ Jianbo Yuan, Jing Dai, Yerui Fan 他
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一般物体に対するロバストな微分可能衝突検出
凸凹物体に対応した微分可能な衝突検出フレームワークを提案し、距離ベースの平滑化と適応サンプリングで勾配計算を安定化、把持合成に応用した。
原題: Robust Differentiable Collision Detection for General Objects ／ Jiayi Chen, Wei Zhao, Liangwang Ruan 他
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VacuumVLA: 吸引と把持を統合したエンドエフェクタでVLAの能力を強化する複雑ロボットマニピュレーション
2本指グリッパと真空吸引ユニットを組み合わせた低コストなハイブリッドエンドエフェクタを開発し、DexVLAやPi0といったVLAフレームワークに組み込むことで、従来困難だった複雑な操作タスクを実現した。
原題: VacuumVLA: Boosting VLA Capabilities via a Unified Suction and Gripping Tool for Complex Robotic Manipulation ／ Hui Zhou, Siyuan Huang, Minxing Li 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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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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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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視覚なしロボットによる協調組立の政策学習
視覚を持たないロボットと人間が協力してボードをフレームに挿入するタスクにおいて、アドミタンス制御を活用した強化学習により、成功率と作業時間を改善する手法を提案した。
原題: Collaborative Assembly Policy Learning of a Sightless Robot ／ Zeqing Zhang, Weifeng Lu, Lei Yang 他
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ワールドモデルへの第一歩：ロボットマニピュレーションに関するサーベイ
ロボットマニピュレーションにおけるワールドモデルの役割を整理し、知覚・予測・制御の観点から中核能力と課題を分析したサーベイ。
原題: A Step Toward World Models: A Survey on Robotic Manipulation ／ Peng-Fei Zhang, Ying Cheng, Xiaofan Sun 他
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VLAD-Grasp: 視覚言語モデルによるゼロショット把持検出
視覚言語モデルを活用し、学習なしで物体の把持姿勢を検出するゼロショット手法を提案。仮想円筒プロキシを生成して3D点群を整合させ、実機ロボットで汎化性能を示した。
原題: VLAD-Grasp: Zero-shot Grasp Detection via Vision-Language Models ／ Manav Kulshrestha, S. Talha Bukhari, Damon Conover 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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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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