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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: 2026/10/29 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
拡散モデルでネジ外しを自動化する階層型ロボットシステムDAWN
ネジ外し作業を「位置合わせ・挿入」と「回転除去」の2段階に分け、拡散モデルベースの方策とマルチモーダル分類器を組み合わせて実世界で高成功率を達成した研究。
原題: DAWN: Diffusion-based Alignment and unfastening Workflow Network ／ Hemant Kumar, Piyush Goenka, Nikhil Chopra
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海中の身体知：マルチタスク水中マニピュレーションのための模倣学習
水中でのマニピュレーションに向けて1616エピソードのデータを収集し、14種類の汎用VLAモデルを訓練・評価した。プール実験では最高93.3%の成功率を達成し、海洋考古学の現場でもACT方策がSmolVLAを大きく上回った。
原題: Embodied at Sea: Imitation Learning for Multi-Task Underwater Manipulation ／ Greta Perez-Haiek, Luca Macesanu, Kevin Angers 他
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ELEVATE: タスク失敗から四脚マニピュレータの制御器を自律獲得するフレームワーク
タスク実行中の失敗を手がかりにコーディングエージェントが強化学習問題を設計・改善し、不足する全身制御器を自律的に獲得・再利用する枠組みを提案。実機でも訓練なしに棚操作タスクを高成功率で達成した。
原題: ELEVATE: Agentic Controller Acquisition from Task Failure for Quadrupedal Manipulation ／ Shiqi Liu, Radu Corcodel, Ding Zhao
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力覚駆動の制約認識型物体中心強化学習によるフック分解
接触力から抜き取り可能な方向をオンライン推定する制約認識型強化学習を提案し、粒子フィルタで時系列統合して実機のフック型分解タスクにゼロショット適用した。
原題: Force-Driven Hook Disassembly via Constraint-Aware Object-Centric Reinforcement Learning ／ Nadeen Elhadad, Takuya Kiyokawa, Kensuke Harada
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HERON: 移動マニピュレータ向けリアルタイム障害物対応リーチャビリティマップ
深度カメラから障害物を考慮したリーチャビリティマップを2cm解像度で予測する3D U-Netを開発し、Jetson上で8.57Hzのリアルタイム動作を実現した。
原題: HERON: Real-Time Obstacle-Aware Reachability Maps for Mobile Manipulators ／ G. Dupoiron, F. Michaud, J. P. Roberge
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なんでもキャッチ！器用な手で汎化可能な動的捕球
一人称カメラのみを用い、未知の物体や多様な物性に対応するヒューマノイドロボットのsim-to-real捕球フレームワークを提案し、Unitree G1上でゼロショットの下手・上手投げ捕球を実現した。
原題: Catch It All!: Generalizable Dynamic Catching with a Dexterous Hand ／ Arth Shukla, Kehlani Fay, Huaze Liu 他
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スキル分布アライメントとスキル単位最適化によるロボット方策の改善
VQ-VAEで離散化したスキル方策の量子化誤差を、成功軌跡への教師あり微調整とスキル単位のクリップ付き重要度比による強化学習の二段階ポスト学習で補正し、LIBERO成功率を80.1%から97.5%へ向上させた。
原題: CSO: Refining Robotic Policies via Skill Distribution Alignment and Skill-Grained Optimization ／ Zhiyuan Xiang, Xiang Deng, Wanjie Tao 他
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スイングを予測し速度を合わせる：学習型ステレオビジョンと残差強化学習によるパイプ挿入ロボット
吊り下げられたパイプの揺れをカルマンフィルタとResNet-18で予測・位置推定し、残差強化学習で速度を合わせて挿入するStabBotを開発。従来ガイドの成功率74%に対し全200件で成功し、接触速度と力を大幅に低減した。
原題: Predict the Swing, Match the Speed: Robotic Pipe Stabbing With Learned Stereo Vision and Residual Reinforcement Learning ／ Mohamed Ashraf Mostafa, Taher El-Fakharany, Samir Khaled
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手のひら内での物体姿勢到達を高精度かつ安全に実現する器用さと安全性の両立
LEAPハンドのシミュレーションで多様な把持・目標生成と摩擦カリキュラムを組み合わせて訓練し、実機へゼロショット転移。さらに学習型安全フィルタで落下を大幅に削減した。
原題: Pushing Dexterity and Safety for In-Hand Object Pose Reaching That Works Remarkably Well ／ Ian Chuang, Hiya Shah, Vamsi Chilamkur 他
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RoboSTD: 矢状面ミラーリングによる片腕から両腕へのゼロショット転移学習
片腕操作データを矢状面ミラーリングとLLMによる時空間協調制約で両腕用の擬似デモンストレーションに変換し、両腕デモなしで両腕ポリシーを学習する手法を提案した。
原題: RoboSTD: Zero-Shot Single-to-Dual Transfer via Sagittal Mirroring for Bimanual Learning ／ Hongyu Wu, Chong Liu, Shaoxuan Xie 他
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人間の修正を活用したロボット方策の適応的残差補正
凍結した模倣方策の上に強化学習で残差補正を学習する軽量モジュールARCを提案し、人間の疎な修正を探索の構造化に用いて実機の精密マニピュレーション成功率を33.3%から75.0%に改善した。
原題: When, Where, and What to Correct: Human-Guided Adaptive Residual Correction for Robot Policies ／ Anukriti Singh, Maxime Caniot, Pratap Tokekar 他
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DexSuite：腕・ハンド・タスクを横断する器用な操作のオールインワン・フレームワーク
Genesisシミュレータ上に構築した、多様な腕とハンドを組み合わせた器用な操作のための統合シミュレーションフレームワークで、30タスク・100以上のロボット構成・触覚センシング・遠隔操作・ベンチマーク・デモンストレーションデータセットを提供する。
原題: DexSuite: An All-in-One Framework for Dexterous Manipulation Across Arms, Hands, and Tasks ／ Anas Houssaini, Hugo He, Junming Shi 他
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RoboAuto: 多層的な物理理解による自律ロボットプログラム探索
物体・シーン・相互作用の3層で物理理解を明示的に組織化し、知識ベースとシーングラウンディング、自己設計実験による多段計画を組み合わせてロボット操作プログラムを探索するフレームワーク。
原題: RoboAuto: Autonomous Robot Program Search through Multi-Level Physical Understanding ／ Buzhao Liu, Jianing Ye, Xiu Yuan 他
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関節物体操作のための運動学的制約参照評価
操作方策の評価に、指示された動作が物体の関節軸に沿っているかを分離して測るCRS指標を提案し、従来の二値成功では区別できない転移失敗を識別できることを示した。
原題: Kinematic Constraint-Referenced Evaluation for Articulated Object Manipulation ／ Baptiste Bonin, Caro Strickland, Audrey Durand
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
ぐらつく土台の影響を解明：移動マニピュレーションにおける非剛体ベース効果の特性評価
軽量移動ロボットアームの研磨作業を通じ、ベースの柔軟性や振動が接触力や工具位置精度に与える影響を実験的に調査した。
原題: On Shaky Ground: Characterising Non-Rigid Base Effects in Mobile Manipulation ／ Zongyuan Zhang, Christopher Lehnert, Will N. Browne 他
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接触を保つ：双腕非把持操作のためのタスク適応型摩擦マージン
符号付き摩擦距離で接触余裕を測り、双腕で物体を傾ける際のピボットモーメント偏差からタスク適応型マージンを導出、SOCP列に組み込んで滑りに強い接触力を計画する手法を提案した。
原題: Keeping Contact: Task-Adaptive Friction Margins for Bimanual Non-Prehensile Manipulation ／ Qian Ying Lee, Lin Yang, Domenico Campolo
日本語で読む → - 論文マイクロマニピュレーションロボティクス
手持ち型マイクロマニピュレーションにおける誘導と安全を同時に実現する能動的制約
手持ちロボットによる微細操作で、最適化に基づく能動的制約を用いて作業誘導と安全確保を同時に達成し、安全性違反率を大幅に低減しつつ精度低下を回復した研究。
原題: Active Constraints for Simultaneous Guidance and Safety in Handheld Micromanipulation ／ Roger Ho, Robert A. MacLachlan, Cameron N. Riviere
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人間の関節構造を再現したリンク機構駆動の完全多関節ヒューマノイド巧緻ハンド
人間の手の関節構造を模した21自由度のロボットハンド「Torch-Hand」を開発し、腱駆動ではなくリンク機構のみで駆動することで高い把持力と制御のしやすさを両立させた。
原題: A fully articulated humanoid dexterous hand with human-level joint structure enabled by linkage-based actuation ／ Jihao Li, Jianguo Wang, Haotian Guo 他
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RoKON: ロボットマニピュレーションのための効率的で適応的なデータ駆動型予測制御
ガウスカーネル予測器と減衰ガウス・ニュートン法、ハイブリッドバッファ管理を組み合わせ、摩擦変化に適応しながらリアルタイムでブロック押し動作を制御するデータ駆動型予測制御手法を提案した。
原題: RoKON: Efficient and Adaptive Data-Enabled Predictive Control for Robotic Manipulation ／ Akshun Sharma, Zhongqi Wei, Buqing Ou 他
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多指ロボットハンドの携帯型マルチモーダルデータ収集デバイスDEX-PHD
多指ロボットハンドと指ごとの連続制御・マルチモーダル記録を統合した携帯型ハンドヘルドデバイスを開発し、接触の多い多指操作データを収集してヒューマノイドへのオープンループ再生で有効性を示した。
原題: DEX-PHD: A Dexterous Portable Handheld Device for Multimodal Data Collection ／ Jooyoung Hong, Noboru Myers, Obin Kwon 他
日本語で読む → - 論文ロコマニピュレーションロボティクス
フェーズ条件付き方策最適化による多段階ロコマニピュレーションの学習
PPOをフェーズ条件付きクリティックとフェーズ別報酬で拡張し、Unitree G1やSpot+アームなど異なるハードウェアで長期的な全身ロコマニピュレーションを単一方策で学習させた。
原題: Learning Multi-Phase Robot Loco-Manipulation via Phase-Conditioned Policy Optimization ／ Simone Manni, Annika Wollschläger, Dario Bellicoso 他
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タスク分解によるロボット動作計画の深層強化学習の強化
障害物環境でのDRL学習を効率化するため、第一層criticパラメータのみを転送する転移学習と段階的報酬再設計を組み合わせたタスク分解フレームワークを提案し、PyBullet Pandaで成功率向上と収束時間短縮を実現した。
原題: Enhancing Deep Reinforcement Learning for Robotic Motion Planning via Task Decomposition ／ Yuanzhi He, Victor Romero-Cano, Jiayu Xu 他
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PushAround：物理情報に基づくハイブリッド探索による協調的経路開拓
移動ロボットチームが障害物を押しのけて通行可能な通路を確保するため、幾何学的連結性の推論と短時間の物理シミュレーションを組み合わせたハイブリッド探索手法を提案し、最大4台のロボットでの有効性を検証した。
原題: PushAround: Collaborative Path Clearing via Physics-Informed Hybrid Search ／ Zili Tang, Zongyuan Li, Zishao Qiao 他
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cuArms: マルチアーム操作のためのGPU加速競合ベース計画法
複数ロボットアームのタスク割当・スケジュール・動作をGPU並列化した競合ベース計画で高速に解き、学習不要でリアルタイム初期解と逐次改善を実現した。
原題: cuArms: GPU-Accelerated Conflict-Based Planning for Multi-Arm Manipulation ／ Philip Huang, Fabio Ramos, Jiaoyang Li 他
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動作表現の事前学習による器用な操作のスケーリング
人間の操作データで動作表現エンコーダを事前学習し、それを固定して小型生成モデルでタスク条件付き動作を学習することで、両手器用操作の成功率を大幅に向上させた論文。
原題: Scaling Dexterous Manipulation via Action Representation Pretraining ／ Yanjinghao Xu, Jiexin Zhang, Huan Zhao 他
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やってみないと分からない：長期的操作のための対話型情報収集
物体の性質を確かめるための物理的対話行動を計画に組み込み、実行中に結果を検証しながら残りの計画を適応的に修正するTAMPフレームワークを提案した。
原題: I Won't Know Until I Try: Interactive Information Gathering for Long-Horizon Manipulation ／ Linfei Yuan, Rachel Holladay
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーション制御
空中マニピュレータの非線形制御
2自由度マニピュレータを搭載したクアッドロータについて、カルテシアンインピーダンス制御と適応スライディングモード制御を実装し、外乱下のホバリングタスクで比較した論文。
原題: Nonlinear Control of Aerial Manipulator ／ Sandesh Thapa
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
開かれた世界での運動法則推定：視覚言語の事前知識と触覚による隠れた物理特性の把握
VLMが可動部品の運動法則の候補を提案し、触覚でオンラインにベイズ推定することで、未知の家庭環境でもドアや引き出しを適切に開けるロボットを実現した。
原題: Open-World Law-to-Action: Vision-Language Priors and Touch for Parts with Hidden Physics ／ Mohamed A. Mabrok
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
複数制約対応の器用把持ポリシー最適化MDPO
関節限界や衝突など複数の異種制約を累積型と状態依存型に分けて定式化し、制約ごとの射影を強化学習に組み込むことで安全な器用マニピュレーションを実現した論文。
原題: MDPO: Multi-constraint Dexterous Policy Optimization with Reinforcement Learning ／ Ao Zhou, Zongyou Yu, Ke Wu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
巧みな操作の学習：ハンド・シミュレータ・訓練・評価のサーベイ
物体を置かずに姿勢を変える巧みな操作の学習ベース手法113件を、使用ハンド・シミュレータ・訓練法・評価報告の観点で整理し、未報告指標の評価プロトコルを提案したサーベイ。
原題: Learning Dexterous Manipulation: Hands, Simulators, Training, and Evaluation ／ Luai Abuelsamen
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