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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: 2026/3/1 ／ 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 →- 論文軌道計画ロボティクス
凸集合グラフ上のADMMによる連続軌道最適化
非凸環境での連続軌道計算を、ADMMと多項式パラメータ化、混合整数計画に基づく時空間割当グラフを用いて解く数値ソルバを提案した論文。
原題: ADMM-based Continuous Trajectory Optimization in Graphs of Convex Sets ／ Lukas Pries, Jon Arrizabalaga, Zachary Manchester 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
効率的な通信を備えたエッジ支援型マルチロボット視覚慣性SLAM
ロボット-エッジ-クラウドの階層アーキテクチャに基づく集中型マルチロボットSLAMシステムを提案し、特徴点とキーフレーム記述子のロスレス圧縮により帯域幅を削減しつつ、リアルタイムな協調SLAMを実現した。
原題: Edge-Assisted Multi-Robot Visual-Inertial SLAM with Efficient Communication ／ Xin Liu, Shuhuan Wen, Jing Zhao 他
日本語で読む → - 論文宇宙ロボティクスロボティクス
月面科学探査と有人宇宙飛行の安全性を支える宇宙ロボティクスの新潮流
月を拠点とした科学探査と有人飛行支援におけるAI・宇宙ロボティクスの役割を概観し、自律性やセンサ融合が持続可能な探査と将来の火星有人飛行にどう貢献するかを論じた論文。
原題: Emerging trends in Cislunar Space for Lunar Science Exploration and Space Robotics aiding Human Spaceflight Safety ／ Arsalan Muhammad, Yue Wang, Hai Huang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
経路条件付き強化学習による長距離ナビゲーションのための局所計画
参照経路を文脈として与えられた強化学習ベースの局所ナビゲーション方策を提案し、経路が高品質なときは効率を大幅に改善し、劣化・欠如時もベースライン性能を維持することを示した。
原題: Path-conditioned Reinforcement Learning-based Local Planning for Long-Range Navigation ／ Mateo Haro, Julia Richter, Fan Yang 他
日本語で読む → - 論文VLA/分解作業ロボティクス
SELF-VLA: 接触を伴う分解作業のためのスキル強化型エージェントVLAフレームワーク
廃電子製品の分解自動化を目的に、明示的な分解スキルを統合したエージェント型VLAフレームワークを提案し、接触を伴う分解タスクで既存のVLAモデルを上回る性能を示した。
原題: SELF-VLA: A Skill Enhanced Agentic Vision-Language-Action Framework for Contact-Rich Disassembly ／ Chang Liu, Sibo Tian, Xiao Liang 他
日本語で読む → - 論文スピンドル設計制御
マイクロフライス加工用アクティブ磁気軸受スピンドルの設計フレームワークと製造
マイクロフライス加工用の高速スピンドルに適したアクティブ磁気軸受（AMB）の設計・製造プロセスを体系的に示し、実機のケーススタディを報告した論文。
原題: Design Framework and Manufacturing of an Active Magnetic Bearing Spindle for Micro-Milling Applications ／ Kazi Sher Ahmed, Bekir Bediz
日本語で読む → - 論文行動予測ロボティクス
ロボット活動のマルチビュー進行予測
ロボット操作タスクにおける行動進行予測のためのマルチビューアーキテクチャを提案し、Mobile ALOHAでの実験で有効性を示した。
原題: Multiview Progress Prediction of Robot Activities ／ Elena Zoppellari, Federico Becattini, Marco Fiorucci 他
日本語で読む → - 論文宇宙ロボティクス/検証ロボティクス
水中環境を用いた宇宙ロボティクスの外乱ロバスト性等価性による検証
水中環境で宇宙ロボットの動作を検証する枠組みを提案し、外乱ロバスト性を等価にすることで宇宙環境での性能を実証する。
原題: Validation of Space Robotics in Underwater Environments via Disturbance Robustness Equivalency ／ Joris Verhagen, Elias Krantz, Chelsea Sidrane 他
日本語で読む → - 論文VLA/解釈可能性ロボティクス
視覚-言語-行動モデルにおける特徴の観測と制御
VLAモデルの内部表現を線形分類器で観測し、最適制御に基づく軽量な介入で出力を望む方向に操る手法を提案。微調整なしでロボットの行動をリアルタイムに調整できることを示した。
原題: Observing and Controlling Features in Vision-Language-Action Models ／ Hugo Buurmeijer, Carmen Amo Alonso, Aiden Swann 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
群ロボットのための生成的敵対的模倣学習：人間のデモンストレーションと訓練済みポリシーからの学習
群ロボットの行動を、人間のデモンストレーションやPPOで訓練されたポリシーから生成的敵対的模倣学習を用いて学習する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で評価した。
原題: Generative adversarial imitation learning for robot swarms: Learning from human demonstrations and trained policies ／ Mattes Kraus, Jonas Kuckling
日本語で読む → - 論文双腕操作/VLAロボティクス
SkillVLA: スキル再利用による双腕操作の組合せ多様性への挑戦
双腕操作におけるVLAモデルが、左右の腕のスキルを組み合わせて再利用できるようにするフレームワークを提案し、成功率を大幅に向上させた。
原題: SkillVLA: Tackling Combinatorial Diversity in Dual-Arm Manipulation via Skill Reuse ／ Xuanran Zhai, Zekai Huang, Longyan Wu 他
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド協調/マルチエージェント学習ロボティクス
認知から制御へ：人間とヒューマノイドの協調運搬のためのマルチエージェント学習
高次の意図を接触安定な全身動作に変換し、人間パートナーに適応するための3層階層（VLM基盤層、熟考的スキル調整層、全身制御層）を提案し、マルコフ潜在ゲームとしてMARLを用いて長期的な協調を実現する。
原題: Cognition to Control - Multi-Agent Learning for Human-Humanoid Collaborative Transport ／ Hao Zhang, Ding Zhao, H. Eric Tseng
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
皮質ポリシー：ロボット操作のための二重ストリームビュートランスフォーマー
静的視点と動的視点の二つのストリームを統合するビュートランスフォーマーを提案し、3D空間理解と動的適応を向上させてロボット操作の性能を大幅に改善した。
原題: Cortical Policy: A Dual-Stream View Transformer for Robotic Manipulation ／ Xuening Zhang, Qi Lv, Xiang Deng 他
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調/意図推論ロボティクス
TATIC: 人間とロボットの協調作業における物理的修正からの人間の意図推論のためのタスク認識型時間学習
物理的修正からタスクレベルの意図と運動レベルのパラメータを同時に推定する統一フレームワークを提案し、実験で高い意図認識精度とハードウェア検証を達成した。
原題: TATIC: Task-Aware Temporal Learning for Human Intent Inference from Physical Corrections in Human-Robot Collaboration ／ Jiurun Song, Xiao Liang, Minghui Zheng
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
R2F: レイ・フロンティアの再利用によるLLM不要の物体ナビゲーション
大規模言語モデルを使わずに、レイ・フロンティアを意味的手がかりとして再利用し、屋内のオープンボキャブラリ物体ナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
原題: R2F: Repurposing Ray Frontiers for LLM-free Object Navigation ／ Francesco Argenziano, John Mark Alexis Marcelo, Michele Brienza 他
日本語で読む → - 論文運動プリオ/人型制御ロボティクス
球面潜在運動プリオによる物理ベース人型ロボット制御
物理ベースの人型ロボット制御のための新しい運動プリオ学習法を提案。追跡コントローラを球面潜在空間に蒸留し、情報損失なく安定したランダムサンプリングを実現する。
原題: Spherical Latent Motion Prior for Physics-Based Simulated Humanoid Control ／ Jing Tan, Weisheng Xu, Xiangrui Jiang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
少ないほど良い：表現の簡潔さによる堅牢な無通信3D追跡・逃避
通信遅延や部分観測下での3D追跡・逃避問題において、エージェント間の冗長な観測チャネルを削減し、局所性を考慮した報酬設計を導入することで、通信なしでの協調性能と堅牢性が向上することを示した。
原題: Less is More: Robust Zero-Communication 3D Pursuit-Evasion via Representational Parsimony ／ Jialin Ying, Zhihao Li, Zicheng Dong 他
日本語で読む → - 論文宇宙機ランデブーロボティクス
マルチエージェント・マルチビュー実験およびデジタルツインランデブー（MMEDR-Autonomous）フレームワークの現状
軌道上サービスやデブリ除去などの自律ランデブー・ドッキングを目指し、学習ベースの光学航法と強化学習による誘導、ハードウェアインザループ試験を統合したフレームワークMMEDR-Autonomousを提案し、その現状と課題を報告する。
原題: Current state of the multi-agent multi-view experimental and digital twin rendezvous (MMEDR-Autonomous) framework ／ Logan Banker, Michael Wozniak, Mohanad Alameer 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
水中ドッキング応用における深層強化学習のシミュレーションから実環境への適応
水中ドッキングタスクに深層強化学習を適用し、高忠実度デジタルツイン環境で訓練した制御ポリシーを実環境のテストタンクで検証して、シミュレーションから実世界への適応の有効性を示した論文。
原題: Sim-to-reality adaptation for Deep Reinforcement Learning applied to an underwater docking application ／ Alaaeddine Chaarani, Narcis Palomeras, Pere Ridao
日本語で読む → - 論文SLAM画像認識
エッジ認識イベントベースSLAM：学習ベースの深度事前情報を活用したEdged USLAM
イベントカメラの利点を活かしつつ、エッジ強調フロントエンドと軽量深度モジュールを統合したハイブリッド視覚慣性SLAMシステムを提案し、様々な条件下での性能を評価した。
原題: Edged USLAM: Edge-Aware Event-Based SLAM with Learning-Based Depth Priors ／ Şebnem Sarıözkan, Hürkan Şahin, Olaya Álvarez-Tuñón 他
日本語で読む → - 論文器用操作/強化学習ロボティクス
多様なリセットと大規模強化学習による創発的な器用さ
シミュレータのリセットを多様化して強化学習に様々なロボットと物体の相互作用を経験させることで、単一の報酬関数と固定ハイパーパラメータで長時間の器用な操作タスクを解くフレームワークOmniResetを提案した。
原題: Emergent Dexterity via Diverse Resets and Large-Scale Reinforcement Learning ／ Patrick Yin, Tyler Westenbroek, Zhengyu Zhang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
TGM-VLA: タスク誘導ミックスアップによるサンプリング効率とロバスト性を高めたロボット操作
ロボットの模倣学習において、キーフレームサンプリングの冗長性と時間分布の不均衡を解消し、暗い物体の視認性を高める色反転投影と、タスク指示に応じて点群とアクションヒートマップを融合するタスク誘導ミックスアップを導入し、RLBenchとCOLOSSEUMで高い成功率を達成した。
原題: TGM-VLA: Task-Guided Mixup for Sampling-Efficient and Robust Robotic Manipulation ／ Fanqi Pu, Lei Jiang, Wenming Yang
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
混合密度ヘッドを備えたリキッドネットワークによる効率的な模倣学習
拡散ポリシーと比較し、リキッドニューラルネットワークと混合密度ヘッドを組み合わせたポリシーが、少ないパラメータで高精度・高速な模倣学習を実現することを示した論文。
原題: Liquid Networks with Mixture Density Heads for Efficient Imitation Learning ／ Nikolaus Correll
日本語で読む → - 論文スパイキングニューラルネットワーク/強化学習cs.MA
S2Act: シンプルなスパイキングアクター
スパイキングニューラルネットワークを用いた強化学習ポリシーを、レートベースのLIFニューロンで近似し、ReLU活性化関数に整合するようにパラメータを調整することで、複雑な確率的環境でも安定して学習・展開できる軽量なフレームワークを提案した。
原題: S2Act: Simple Spiking Actor ／ Ugur Akcal, Seung Hyun Kim, Mikihisa Yuasa 他
日本語で読む → - 論文形状推定ロボティクス
エネルギー最小化によるテンセグリティマニピュレータの自己受容的形状推定
各支柱にIMUを取り付け傾斜角のみを用い、エネルギー最小化でテンセグリティマニピュレータ全体の形状を推定する手法を提案・実証した。
原題: Proprioceptive Shape Estimation of Tensegrity Manipulators Using Energy Minimisation ／ Tufail Ahmad Bhat, Shuhei Ikemoto
日本語で読む → - 論文人間ロボットインタラクションロボティクス
共形リスク制御を用いた人間とロボットのインタラクションのための安全な確率的計画
制御バリア関数と共形リスク制御を組み合わせ、人間の複雑な行動を考慮しつつ安全性を保証する確率的枠組みを提案。インタラクション文脈に応じて安全マージンを動的に調整し、衝突率を低減する。
原題: Safe Probabilistic Planning for Human-Robot Interaction using Conformal Risk Control ／ Jake Gonzales, Kazuki Mizuta, Karen Leung 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
適応的操作ポテンシャルと触覚推定による道具介在インタラクション
道具を使った接触豊かな操作を実現するため、平衡多様体を導入し、触覚推定・オンライン計画・適応剛性制御を統合した閉ループフレームワークを提案。実世界のねじ緩め作業で有効性を検証した。
原題: Adaptive Manipulation Potential and Haptic Estimation for Tool-Mediated Interaction ／ Lin Yang, Anirvan Dutta, Yuan Ji 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
関節トルク空間摂動注入によるヒューマノイド歩行ポリシーのSim-to-Real
シミュレーション中の関節トルクに状態依存の摂動を注入することで、パラメータランダム化では表現できない複雑な現実ギャップを模擬し、ヒューマノイド歩行ポリシーの実世界での堅牢性を向上させる手法を提案した。
原題: Sim-to-Real of Humanoid Locomotion Policies via Joint Torque Space Perturbation Injection ／ Junhyeok Rui Cha, Woohyun Cha, Jaeyong Shin 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション/予測モデルロボティクス
EgoMoD: 局所的な自己中心視覚観測からダイナミクスのグローバルマップを予測する
ロボットの短い自己中心視覚クリップから、環境全体の将来の動きの傾向（MoD）を予測する初の手法を提案。外部センサーなしで、搭載カメラのみでグローバルな動き予測を可能にする。
原題: EgoMoD: Predicting Global Maps of Dynamics from Local Egocentric Observations ／ Iacopo Catalano, David Morilla-Cabello, Jorge Pena-Queralta 他
日本語で読む → - 論文操作ロボティクス
DreamPlan: ビデオワールドモデルによる視覚言語プランナーの効率的な強化学習ファインチューニング
ロボット操作のための視覚言語モデルプランナーを、実世界での試行錯誤を避け、ビデオ生成モデルによる仮想ロールアウトを用いて強化学習でファインチューニングする手法を提案した。
原題: DreamPlan: Efficient Reinforcement Fine-Tuning of Vision-Language Planners via Video World Models ／ Emily Yue-Ting Jia, Weiduo Yuan, Tianheng Shi 他
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