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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 →- 論文自動運転ロボティクス
LAD-Drive: 言語と軌道を橋渡しする行動認識拡散トランスフォーマー
自動運転向けに、高レベルの意図と低レベルの空間計画を構造的に分離し、行動認識拡散デコーダを用いて安全で運動学的に実現可能な軌道を生成するフレームワークを提案した。
原題: LAD-Drive: Bridging Language and Trajectory with Action-Aware Diffusion Transformers ／ Fabian Schmidt, Karol Fedurko, Markus Enzweiler 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
スキャンガイドラインから行動へ：LLM推論を用いたロボット超音波エージェント
LLMベースのエージェントが超音波スキャンガイドラインを解釈し、動的にツールを呼び出して自律的にスキャンを実行する統一フレームワークを提案。強化学習で推論とツール選択の品質を改善する。
原題: From Scanning Guidelines to Action: A Robotic Ultrasound Agent with LLM-Based Reasoning ／ Yuan Bi, Yiping Zhou, Pei Liu 他
日本語で読む → - 論文VLA/推論高速化ロボティクス
KERV: 身体化VLAモデルのための運動学的修正投機的復号
VLAモデルの推論を高速化するため、運動学に基づくカルマンフィルタでアクションを予測し、投機的復号の誤りを補正するフレームワークKERVを提案。誤り訂正の再推論を回避し、受容閾値を動的に調整することで、成功率をほぼ落とさずに27〜37%の高速化を達成した。
原題: KERV: Kinematic-Rectified Speculative Decoding for Embodied VLA Models ／ Zihao Zheng, Zhihao Mao, Maoliang Li 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
制約付きベイズ最適化と局所コストマップ学習によるマルチロボット軌道計画：STLに基づく衝突解決を統合して
信号時相論理（STL）仕様と運動学的制約下でのマルチロボット軌道計画を、単一ロボット用の制約付きベイズ最適化木探索と、STL監視を組み込んだ衝突ベース探索を統合した2段階フレームワークで解決する。
原題: Multi-Robot Trajectory Planning via Constrained Bayesian Optimization and Local Cost Map Learning with STL-Based Conflict Resolution ／ Sourav Raxit, Abdullah Al Redwan Newaz, Jose Fuentes 他
日本語で読む → - 論文両腕操作ロボティクス
EquiBim: 両腕操作のための対称性等変ポリシー学習
両腕ロボットの対称性を活用し、観測と行動の間に両側等変性を課すポリシー学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機で性能を検証した。
原題: EquiBim: Learning Symmetry-Equivariant Policy for Bimanual Manipulation ／ Zhiyuan Zhang, Aditya Mohan, Seungho Han 他
日本語で読む → - 論文飛行ロボットロボティクス
知覚を考慮したクワッドローターのウェイポイント飛行における時間最適計画
クワッドローターの時間最適軌道計画に、視覚的状態推定の品質を考慮した知覚制約を統合する新しい最適化フレームワークを提案した。
原題: Perception-Aware Time-Optimal Planning for Quadrotor Waypoint Flight ／ Chao Qin, Jiaxu Xing, Rudolf Reiter 他
日本語で読む → - 論文世界モデル/計画画像認識
8トークンでの計画：潜在世界モデルのためのコンパクトな離散トーカナイザー
観測をわずか8トークンに圧縮する離散トーカナイザーを提案し、世界モデルを用いた計画の計算コストを大幅に削減して実時間制御を可能にした。
原題: Planning in 8 Tokens: A Compact Discrete Tokenizer for Latent World Model ／ Dongwon Kim, Gawon Seo, Jinsung Lee 他
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習機械学習
ランジェバン誘導フローマッチングによる自動運転向けリアルタイム生成ポリシー
フローマッチングをオンライン強化学習に導入し、ランジェバンダイナミクスで経験を動的に最適化することで、1回の推論で高品質な行動を生成する低遅延な自動運転ポリシーを実現した。
原題: Real-Time Generative Policy via Langevin-Guided Flow Matching for Autonomous Driving ／ Tianze Zhu, Yinuo Wang, Wenjun Zou 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
OmniClone: 頑健で万能な全身ヒューマノイド遠隔操作システムの構築
全身ヒューマノイド遠隔操作システムOmniCloneを提案し、診断ベンチマークOmniBenchを用いて従来手法の弱点を特定し、データレシピとシステム改良によりMPJPEを66%以上削減し、計算資源を大幅に削減した。
原題: OmniClone: Engineering a Robust, All-Rounder Whole-Body Humanoid Teleoperation System ／ Yixuan Li, Le Ma, Yutang Lin 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
SG-VLA: 移動操作のための空間基盤型視覚言語行動モデルの学習
移動操作ロボットのための視覚言語行動モデルを、補助タスクの共学習とマルチモーダル入力強化により空間理解を強化するフレームワークを提案し、家庭内再配置タスクで性能を向上させた。
原題: SG-VLA: Learning Spatially-Grounded Vision-Language-Action Models for Mobile Manipulation ／ Ruisen Tu, Arth Shukla, Sohyun Yoo 他
日本語で読む → - 論文タスク計画ロボティクス
マルチモーダル行動木生成：ロボットタスク計画のための小型視覚言語モデル
小型の視覚言語モデルを微調整し、視覚観察と指示から行動木を生成するロボットタスク計画手法を提案。大規模モデルを教師にしたデータセット構築とパラメータ効率的な微調整により、87%の成功率を達成。
原題: Multimodal Behavior Tree Generation: A Small Vision-Language Model for Robot Task Planning ／ Cristiano Battistini, Riccardo Andrea Izzo, Gianluca Bardaro 他
日本語で読む → - 論文自動運転AI
自動運転システムにおける推論の調査：未解決の課題と新興パラダイム
自動運転の高次化における根本的なボトルネックが推論能力の欠如であると指摘し、大規模言語モデルを活用した認知エンジンの統合を提案する包括的なレビュー論文。
原題: A Survey of Reasoning in Autonomous Driving Systems: Open Challenges and Emerging Paradigms ／ Kejin Yu, Yuhan Sun, Taiqiang Wu 他
日本語で読む → - 論文最適制御制御
線形確率最適制御における確率制約の厳密および近似凸再定式化
離散時間の線形確率システムに対する線形確率制約を厳密に凸最適化問題として再定式化し、二次確率制約には既存法より保守性の低い凸近似を導出した。クアッドローターの軌道生成で有効性を示した。
原題: Exact and Approximate Convex Reformulation of Linear Stochastic Optimal Control with Chance Constraints ／ Tanmay Dokania, Yashwanth Kumar Nakka
日本語で読む → - 論文ロボット知覚画像認識
ロボット知覚における敵対的攻撃の検出
ロボットのセマンティックセグメンテーションに対する敵対的攻撃を検出する手法を提案した論文。
原題: Detection of Adversarial Attacks in Robotic Perception ／ Ziad Sharawy, Mohammad Nakshbandi, Sorin Mihai Grigorescu
日本語で読む → - 論文世界モデル機械学習
HCLSM: オブジェクト中心の世界モデリングのための階層的因果潜在状態機械
物体中心分解・階層的時間ダイナミクス・因果構造学習を組み合わせた世界モデルを提案し、PushT操作ベンチマークで低い予測誤差を達成した。
原題: HCLSM: Hierarchical Causal Latent State Machines for Object-Centric World Modeling ／ Jaber Jaber, Osama Jaber
日本語で読む → - 論文把持ロボティクス
MG-Grasp: スパースRGB観測によるメートルスケール幾何学的6自由度把持フレームワーク
RGB画像のみからメートルスケールの点群を再構成し、6自由度の安定した把持を生成する新しいフレームワークを提案。
原題: MG-Grasp: Metric-Scale Geometric 6-DoF Grasping Framework with Sparse RGB Observations ／ Kangxu Wang, Siang Chen, Chenxing Jiang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
散らかった空間を移動する：VRによる3Dシーン認識型ヒューマノイド歩行のデータ収集とベンチマークのスケーリング
VRを使って散らかった3D環境での人間の全身運動を収集し、ヒューマノイドロボットに再ターゲットするフレームワークを提案。145のシーンで348の軌道からなるデータセットを構築し、歩行性能を評価するベンチマークを導入した。
原題: Moving Through Clutter: Scaling Data Collection and Benchmarking for 3D Scene-Aware Humanoid Locomotion via Virtual Reality ／ Beichen Wang, Yuanjie Lu, Linji Wang 他
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーションロボティクス
RVN-Bench: 衝突を考慮した屋内視覚ナビゲーションのベンチマーク
屋内移動ロボット向けに、衝突回避を重視した視覚ナビゲーションのベンチマークRVN-Benchを提案し、シミュレーションと実機での評価を行った。
原題: RVN-Bench: A Benchmark for Reactive Visual Navigation ／ Jaewon Lee, Jaeseok Heo, Gunmin Lee 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
電気駆動四足ロボットのための熱を考慮した歩行ポリシーの学習
モーター温度を強化学習の歩行ポリシーに組み込み、熱制約報酬を導入して過熱を防ぐ手法を提案。Unitree A1での実機実験で、従来は約7分で過熱停止したのに対し、提案法は27分以上連続動作可能であることを示した。
原題: Learning Thermal-Aware Locomotion Policies for an Electrically-Actuated Quadruped Robot ／ Letian Qian, Yuhang Wan, Shuhan Wang 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/制御ロボティクス
ニューラルKoopmanオペレータを用いた空気圧ソフトロボットカテーテルのモデリングと制御
ソフトロボットカテーテルの複雑な非線形挙動を、ニューラルネットワークで強化したKoopmanオペレータを用いて線形空間に埋め込み、開ループ制御で目標位置への到達精度を向上させた。心臓アブレーションを模した実験で、位置誤差2.1mm、角度誤差4.9度を達成した。
原題: Modeling and Control of a Pneumatic Soft Robotic Catheter Using Neural Koopman Operators ／ Yiyao Yue, Noah Barnes, Lingyun Di 他
日本語で読む → - 論文表情模倣ロボティクス
形態に依存しない人間型ロボットの表情模倣
人間型ロボットの表情模倣において、顔の形態の影響を排除し、表情と形態を分離して学習することで、より自然で正確な表情を再現する手法を提案した。
原題: Morphology-Independent Facial Expression Imitation for Human-Face Robots ／ Xu Chen, Rui Gao, Che Sun 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
APPLV: 視覚言語行動モデルからの適応的プランナーパラメータ学習
古典的プランナーのパラメータを視覚言語モデルから予測して自動調整し、高制約環境でのナビゲーション性能と汎化性を向上させる手法を提案した。
原題: APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model ／ Yuanjie Lu, Beichen Wang, Zhengqi Wu 他
日本語で読む → - 論文センサ融合制御
移動機械向けCANバス対応の傾斜補正機能付きスマートプリズム：ロボットトータルステーションを用いた検証
ロボットトータルステーションのプリズムにIMUを組み合わせ、車両のロール・ピッチ傾斜をリアルタイム補正して関心点の座標を高精度に推定するスマートプリズムを開発・検証した。
原題: Smart Prism with Tilt Compensation for CAN bus on Mobile Machinery Using Robotic Total Stations ／ Sumesh Sharma, Marcel Moll, Timo Oksanen
日本語で読む → - 論文基盤モデルロボティクス
ACE-Brain-0: 空間知能を共通の足場とする普遍的身体性知能
多様な身体（自動運転、ロボット、ドローン）を統合する基盤モデルを提案し、空間知能を共通の足場として、専門化と融合を経て高い性能を達成した。
原題: ACE-Brain-0: Spatial Intelligence as a Shared Scaffold for Universal Embodiments ／ Ziyang Gong, Zehang Luo, Anke Tang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ATG-MoE: 混合エキスパートを用いた自己回帰軌道生成による組立スキル学習
RGB-D観測、自然言語指示、ロボットの自己受容感覚を入力とし、混合エキスパートアーキテクチャを用いた自己回帰軌道生成により、単一モデルで複数の組立スキルを学習する手法を提案した。
原題: ATG-MoE: Autoregressive trajectory generation with mixture-of-experts for assembly skill learning ／ Weihang Huang, Chaoran Zhang, Xiaoxin Deng 他
日本語で読む → - 論文歩行制御ロボティクス
産業運搬タスクにおける人型ロボットの負荷対応歩行制御
人型ロボットが荷物を運搬する際の安定歩行を実現するため、強化学習と運動学に基づく参照軌道を組み合わせた負荷対応フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Load-Aware Locomotion Control for Humanoid Robots in Industrial Transportation Tasks ／ Lequn Fu, Yijun Zhong, Xiao Li 他
日本語で読む → - 論文世界モデルロボティクス
持続可能なロボット世界モデル：強化学習によるマルチステップ展開の安定化
ロボットの世界モデルが自己回帰的に展開すると誤差が蓄積して劣化する問題に対し、強化学習を用いてモデル自身の展開上で訓練し、長期的な予測の忠実度を向上させた。
原題: Persistent Robot World Models: Stabilizing Multi-Step Rollouts via Reinforcement Learning ／ Jai Bardhan, Patrik Drozdik, Josef Sivic 他
日本語で読む → - 論文データセット/シミュレーションロボティクス
ManiTwin: データ生成対応デジタルオブジェクトデータセットを10万点に拡張
単一画像からシミュレーション対応の3Dアセットを自動生成するパイプラインを構築し、10万点の高品質アセットデータセットを提供する論文。
原題: ManiTwin: Scaling Data-Generation-Ready Digital Object Dataset to 100K ／ Kaixuan Wang, Tianxing Chen, Jiawei Liu 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作/模倣学習ロボティクス
HumDex: ヒューマノイド器用操作を簡単にする
ヒューマノイド全身の器用な操作のためのポータブル遠隔操作システムを提案し、IMUベースのモーショントラッキングと学習ベースのリターゲティングで高品質なデモデータ収集を実現。さらに、多様な人間の動作データでの事前学習とロボットデータでの微調整による模倣学習フレームワークを導入し、汎化性能を向上させた。
原題: HumDex: Humanoid Dexterous Manipulation Made Easy ／ Liang Heng, Yihe Tang, Jiajun Xu 他
日本語で読む → - 論文クラウドロボティクス/操作ロボティクス
投機的ポリシーオーケストレーション：クラウドロボット操作のための遅延耐性フレームワーク
クラウドロボティクスにおけるネットワーク遅延問題を解決するため、クラウド上のワールドモデルで将来の軌道を事前計算しエッジにバッファリングする投機的実行フレームワークを提案。遅延によるアイドル時間を60%以上削減しつつ、安全境界を維持する。
原題: Speculative Policy Orchestration: A Latency-Resilient Framework for Cloud-Robotic Manipulation ／ Chanh Nguyen, Shutong Jin, Florian T. Pokorny 他
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