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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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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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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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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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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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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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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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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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物理世界モデルからのロボット学習
動画生成モデルと物理世界再構成を組み合わせ、実機データなしでゼロショットのロボットマニピュレーションを実現するフレームワークPhysWorldを提案。
原題: Robot Learning from a Physical World Model ／ Jiageng Mao, Sicheng He, Hao-Ning Wu 他
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ArtReg: 未知の関節物体に対する視触覚融合による姿勢追跡と操作
視覚と触覚の点群をアンセンテッドカルマンフィルタで統合し、未知の関節物体の関節を検出して目標姿勢へ操作する手法を提案。
原題: ArtReg: Visuo-Tactile based Pose Tracking and Manipulation of Unseen Articulated Objects ／ Prajval Kumar Murali, Mohsen Kaboli
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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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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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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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ClutterNav: 学習済みコストマップと勾配誘導探索による効率的な3D clutter除去
密集した物体群から目的物を取り出すため、次に除去すべき物体を学習ベースで選定する意思決定フレームワークを提案。除去可能性クリティックと積分勾配を組み合わせ、積み重なりの崩壊を抑えつつ効率的に目的物へ到達する。
原題: ClutterNav: Gradient-Guided Search for Efficient 3D Clutter Removal with Learned Costmaps ／ Navin Sriram Ravie, Keerthi Vasan M, Bijo Sebastian
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ur_rtdeベースのUniversal Robots協働マニピュレータ向けROS2インターフェース
ur_rtde C++ライブラリを基盤に、UR協働ロボットをROS2で制御する新しいオープンソースドライバを開発し、プラグインで拡張可能なコマンド体系とウェイポイント経路の動作実行を実現した。
原題: A ROS2 Interface for Universal Robots Collaborative Manipulators Based on ur_rtde ／ Alessio Saccuti, Riccardo Monica, Jacopo Aleotti
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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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EL3DD: 言語条件付きマルチタスク操作のための拡張潜在3D拡散モデル
視覚と言語入力を統合した拡散モデルベースの方策でロボットの操作軌道を生成し、CALVINデータセットで長期的タスク成功率を向上させた研究。
原題: EL3DD: Extended Latent 3D Diffusion for Language Conditioned Multitask Manipulation ／ Jonas Bode, Raphael Memmesheimer, Sven Behnke
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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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TwinVLA: 双子の単腕VLAモデルによるデータ効率的な両腕マニピュレーション
事前学習済みの単腕VLAモデルを2つ組み合わせて両腕タスクを実行するフレームワークを提案し、両腕データなしで高性能を実現した。
原題: TwinVLA: Data-Efficient Bimanual Manipulation with Twin Single-Arm Vision-Language-Action Models ／ Hokyun Im, Euijin Jeong, Andrey Kolobov 他
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NICEシーン手術によるロボットマニピュレーションのロバスト性向上
既存の実演データに画像生成とLLMで物体の置換・再スタイル化・除去を行い、追加データ収集なしで模倣学習のOODギャップを減らし、マニピュレーション成功率を平均11%向上させた。
原題: Improving Robotic Manipulation Robustness via NICE Scene Surgery ／ Sajjad Pakdamansavoji, Mozhgan Pourkeshavarz, Adam Sigal 他
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HDCNet: 透明・反射物体把持のためのハイブリッド深度補完ネットワーク
透明・反射物体の深度計測を改善するため、Transformer・CNN・Mambaを統合した深度補完ネットワークHDCNetを提案し、把持成功率を最大60%向上させた。
原題: HDCNet: A Hybrid Depth Completion Network for Grasping Transparent and Reflective Objects ／ Guanghu Xie, Mingxu Li, Songwei Wu 他
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敵対的ゲーム理論による多指ハンドの把持合成アルゴリズム
把持生成を2人ゲームとして定式化し、ロボット側と物体の脱出運動を敵対的に競わせることで、外乱に強い多指ハンドの把持姿勢を高速に合成する手法を提案した。
原題: Adversarial Game-Theoretic Algorithm for Dexterous Grasp Synthesis ／ Yu Chen, Botao He, Yuemin Mao 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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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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段階的な運動学的・動学的整合による器用なマニピュレーションの転移
人間の手の操作動画から、多指ロボットハンドの高品質な操作軌道を自動生成する転移システムを提案。運動学的整合と動的最適化を段階的に行うことで、大量の訓練データなしに器用な操作を実現する。
原題: Dexterous Manipulation Transfer via Progressive Kinematic-Dynamic Alignment ／ Wenbin Bai, Qiyu Chen, Xiangbo Lin 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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パワーから精密へ：多指ロボットハンドのための微細な器用さの学習
多指ハンドの指先形状を軽量に変更し、制御と形状を同時最適化することで、パワーグラスプと精密把持の両立を実現し、sim-to-realで高い成功率を示した。
原題: From Power to Precision: Learning Fine-grained Dexterity for Multi-fingered Robotic Hands ／ Jianglong Ye, Lai Wei, Guangqi Jiang 他
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ArtiBenchとArtiBrain：汎化可能な視覚言語による関節物体操作のベンチマーク
関節物体操作の汎化性能を評価する5段階ベンチマークArtiBenchと、VLM推論と拡散制御を組み合わせたモジュール型フレームワークArtiBrainを提案し、既存手法を上回る性能を示した。
原題: ArtiBench and ArtiBrain: Benchmarking Generalizable Vision-Language Articulated Object Manipulation ／ Yuhan Wu, Tiantian Wei, Shuo Wang 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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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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