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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: 2026/9/18 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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確率的ニューラル符号付き掃引体積によるリアルタイムチャンス制約付き軌道最適化
ロボットの掃引体積の符号付き距離関数を確率的場として学習し、認識ノイズや不確実性を考慮したチャンス制約付き軌道最適化を実現する手法を提案。
原題: Stochastic Neural Signed Swept Volume for Real-time Chance-Constrained Trajectory Optimization ／ Qingyi Chen, Kevin Zhang, Lucas Chen 他
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グリッパを考慮した不規則物体の自動高密度パッキング
グリッパと物体を複合剛体として扱い、GPU上のCMA-ESで配置を最適化し、力覚誘導の実行と押し込みで実機に不規則物体を高密度に詰める閉ループシステムを提案。
原題: Gripper-Aware Automatic Dense Packing of Irregular Objects ／ Tianhao Qin, Connor McCann, Berk Calli 他
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PSR: 接触の多いマニピュレーションのための予測的感覚運動表現学習
マルチモーダルな感覚運動信号から将来の接触ダイナミクスを予測する表現を事前学習し、VLAモデルの行動生成に組み込むことで、力覚を要する接触の多い操作タスクの成功率を大幅に向上させた研究。
原題: PSR: Predictive Sensorimotor Representation Learning for Contact-Rich Manipulation ／ Shengbao Li, Peng Xu, Chao Tang 他
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MAAP: 協調マニピュレーションのためのマルチエージェント能動知覚
各アームの手首カメラを移動視点として活用する能動知覚手法MAAPと、役割を考慮した模倣学習RAILを提案し、協調マニピュレーションの成功率を大幅に向上させた。
原題: MAAP: Multi-Agent Active Perception for Collaborative Manipulation ／ Bruno N. Y. Chen, Li Kang, Heng Zhou 他
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GPU並列モード評価による接触リッチ動作計画
接触モード列をGPUで並列評価し貪欲に拡張するCoMETを提案し、平面押し操作や双腕非把持マニピュレーションで従来手法と同等以上の性能を示した。
原題: Contact-Rich Motion Planning via GPU-Parallel Mode Evaluation ／ Jiayun Li, Georgia Chalvatzaki
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REBOOT: 失敗から回復へ — 精密組立のためのデータセットとベンチマーク
精密組立タスクにおける失敗とその回復軌道を体系的に収集した初のロボットマニピュレーションベンチマークで、18タスク・2,160デモを5段階のフェーズに分解し、失敗モードのラベル付けと専門家による回復軌道を提供する。
原題: REBOOT: From Failure to Recovery - A Dataset and Benchmark for Precision Assembly ／ Nana Yaw Owusu Ofori-Ampofo, Samira Ebrahimi Kahou, Joseph Thekinen
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フルーツ忍者への道：マニピュレータによる飛来物迎撃のためのリアルタイム確率的運動力学プランニング
GPU上でサンプリングベースのプランナを並列に成長させ、ロボットアームが投擲物をリアルタイムで迎撃・切断できるようにする手法を提案。Franka Research 3で96.7%の成功率を達成。
原題: Becoming a Fruit Ninja: Real-Time Probabilistic Kinodynamic Planning for Manipulator Projectile Interception ／ Lucas Chen, Austin Garrett, Andrew Niu 他
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安定性を考慮した残差強化学習によるマニピュレータ外乱補償フレームワーク
外乱オブザーバと強化学習を組み合わせ、残差を学習して補償する手法を提案。ISS解析に基づく行動制約で安定性を保証し、6自由度マニピュレータで追従誤差を最大38%削減した。
原題: Stability-aware Residual Reinforcement Learning Framework for Robotic Manipulator Disturbance Compensation ／ Jihong Kim, Joonhyuk Kwon, Hwa Soo Kim 他
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ProTracer: 固有感覚誘導によるロボットマニピュレーションの失敗診断
固有感覚信号と視覚言語モデルを組み合わせ、訓練なしでロボット操作の失敗検出・分類・説明・発生時刻特定を行うフレームワークを提案。
原題: ProTracer: Proprioception-Guided Failure Diagnosis in Robot Manipulation ／ Chang Dong, Mehdi Hosseinzadeh, King Hang Wong 他
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MicroHookACT: 単眼顕微鏡視覚による柔軟マイクロ電極フッキングのための視覚運動ポリシー
単眼顕微鏡下での柔軟マイクロ電極の自動フッキングを実現する模倣学習ベースの視覚運動ポリシーを提案し、人間の実演60回から学習して96.7%の成功率を達成した。
原題: MicroHookACT: Monocular Microscopic Vision Guided Visuomotor Policy for Flexible Microelectrode Hooking ／ Yitong Chen, Fangbo Qin, Yang Wang 他
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文書化された強度から力限界へ：建設組立のための材料情報に基づくロボット挿入
建設組立におけるロボット挿入で、文書から材料強度を抽出し有限要素解と組み合わせて軸方向荷重容量を推定し、力制限を設定するシステムSAGEを提案。
原題: From Documented Strengths to Force Limits: Material-Informed Robotic Insertion for Construction Assembly ／ Lin He, Yanyi Chen, Haofei Sun 他
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ロボット多相インタラクション：世界モデルによる液体と固体の連成ダイナミクスの操作
液体を含む多孔質材料（スポンジ）をロボットで操作する新設定を提案し、世界モデルと拡散方策を用いて液体と固体の連成状態を予測・制御する手法を開発した。
原題: Robotic Multiphase Interaction: Manipulating Coupled Liquid and Solid Dynamics with a World Model ／ Yixuan Feng, Peng Wang
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FORTE: 移動マニピュレータのためのタスク適応型力能力最適化
VLMで物体の物理特性を推定し、タスク要求力と残余力ポリトープの整合性を指標化して、全身軌道最適化に組み込むことで、重負荷時は力能力を、軽負荷時は操作性を両立させる移動マニピュレータ制御手法を提案。
原題: FORTE: Task-Adaptive Force Capability Optimization for Mobile Manipulators ／ Xiao Wang, Heng Zhang, Gokhan Solak 他
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接触の多いマニピュレーションにおける強化学習のためのポテンシャル場行動表現
人工ポテンシャル場のパラメータを強化学習で調整し、接触の多いペグ挿入タスクを安定かつ高成功率で実行する手法を提案。
原題: Potential-Field Action Representation for Reinforcement Learning in Contact-Rich Manipulation ／ Xinyu Liu, Gökhan Solak, Arash Ajoudani
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細粒度物体操作に向けて：SAM3誘導視覚運動ポリシーと持続的メモリ学習および集中視覚条件付け
SAM3を凍結したまま少数の多視点画像から対象物体のメモリトークンを学習し、バウンディングボックス座標と外観特徴を組み合わせて拡散ポリシーやACTを条件付けすることで、類似物体や妨害物がある実環境での細粒度物体操作を実現した。
原題: Towards Fine-Grained Object Manipulation: SAM3-Guided Visuomotor Policy with Persistent Memory Learning and Focused Visual Conditioning ／ Haolong Meng, Fangbo Qin, Mengchen Bai 他
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並列シミュレーションにおけるロボットマニピュレーションのための視覚言語報酬学習のスケーリング
GPU並列ロールアウトと単一リクエスト選好ラベリングを組み合わせたRAPIDを提案し、Franka Pandaの5タスクで訓練時間を8倍短縮、API呼び出しを95.5%削減しつつ成功率を98.7%に向上させた。
原題: Scaling Vision-Language Reward Learning for Robot Manipulation in Parallel Simulation ／ Lobna Joualy, Eric Demeester, Nikolaos Tsiogkas
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SeeQ: 長期的ロボットマニピュレーションのための汎用価値関数の学習
サブタスク単位でQ値を学習し、自然言語でサブタスクを自己回帰的に予測することで、長期的なロボット操作タスクの性能を向上させる手法を提案。
原題: SeeQ: Training Generalist Value Functions for Long-Horizon Robotic Manipulation ／ Saksham Singh, Zheyuan Hu, Max Sobol Mark 他
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SkipVLA: 古典的プランニングによるVLAステップのスキップで高速ロボットマニピュレーション
VLAモデルと古典的動作計画を組み合わせ、自由空間の移動はプランナに任せ接触を伴う技能のみVLAに問い合わせることで、成功率を保ちつつ最大2.5倍高速化した手法。
原題: SkipVLA: Skipping VLA Steps with Classical Planning for Fast Robot Manipulation ／ Kaivalya Agrawal, Md Ashiqur Rahman, Raymond A. Yeh 他
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ワークスペースモデル：顕著性駆動型監督による軽量ロボットメモリ
訓練時にVLMでタスクに必要な情報を抽出し、軽量な潜在メモリ「ワークスペーストークン」に蒸留することで、展開時にVLM推論なしで記憶を要する操作タスクを解けるようにした。
原題: Workspace Models: Lightweight Robotic Memory via Saliency-Driven Supervision ／ Nitish Dashora, Douglas Chen, Idan Shenfeld 他
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MaskHarness-WAM: インスタンス接地型ハーネスによる長期的ロボットマニピュレーション
外観が同じ複数物体を順番に操作する長期的タスクのため、サブタスク境界で対象マスクを再生成・検証し、高レベル計画と低レベル方策を繋ぐハーネスを提案。実機実験で有効性を示した。
原題: MaskHarness-WAM: Instance-Grounded Harnessing for Long-Horizon Robot Manipulation ／ Zitai Huang, Taiyi Su, Jian Zhu 他
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振って学ぶ：物理リザバーコンピューティングによる隠れた物体物理の動的問い合わせとロボットマニピュレーション
柔らかい折り紙ロボットアームを物理リザバーとして使い、物体を掴んで振動させた際の応答から、重心位置や内部状態など視覚では分からない物理特性を推定し、再把持に活用する手法を提案。
原題: Shake to Learn: Dynamic Interrogation of Hidden Object Physics for Robotic Manipulation with Physical Reservoir Computing ／ Wen Sin Lor, Jun Wang, Suyi Li
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FlipToSee: 再把持による能動的視覚探索のための確率的安定配置事前分布
単視点点雲から物体の安定配置を確率的に予測し、把持・動作計画と統合して未知物体の隠れた面を見るための再把持を実現した。
原題: FlipToSee: A Probabilistic Stable Placement Prior for Active Visual Exploration via Regrasping ／ Chang Shu, Sushil Samuel Dinesh, Shinkyu Park
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LIFD: ロボットマニピュレーションのための3D認識シーン記憶を実現するアンカード拡散モデル
単一RGB視点とリカレントメモリから3D認識のシーントークンを拡散モデルで補完し、マニピュレーションポリシーに接続するシーン記憶フレームワークを提案。LIBEROやMetaWorld、実機UR5eで高い成功率を達成した。
原題: LIFD: Anchored Diffusion for 3D-Aware Scene Memory in Robotic Manipulation ／ Wenbo Li, Yiteng Chen, Wenhao Li 他
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VLA事後学習による高自由度巧みなマニピュレーション
高自由度の巧みな手の操作を実現するため、時間的手動作コーデック・教師あり微調整・DAgger・実世界残差強化学習を組み合わせた4段階の事後学習パイプラインを提案し、実世界の5タスクで成功率100%を達成した。
原題: Towards High-DoF Dexterous Manipulation through VLA Post-Training ／ Junlei Zhu, Shenzhe Yao, Chaogui Huang 他
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MAGMA-GEN: 曖昧な失敗からの反事実的再実行による検証済み回復監督
長期的な操作タスクにおける曖昧な失敗を、特権コーチによる仮説と反事実的再実行で検証し、回復行動の教師データを自動生成する手法を提案。
原題: MAGMA-GEN: Validated Recovery Supervision from Ambiguous Failures via Counterfactual Re-Execution ／ Loan Bernat, Matthieu Grard, Ariane Herbulot 他
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把持条件付き配置のための実行を考慮した事前ランキング
把持と配置の候補を計画前にランキングし、実行可能性を予測するモデルを提案。30物体・1235シーンのデータセットで成功率を大幅に改善した。
原題: Execution-Aware Pre-Execution Ranking for Grasp-Conditioned Robotic Placement ／ Tianyuan Liu, Rutherford Agbeshi Patamia, Benjamin Champion 他
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LYRIC: 言語駆動の物理ベース全身接触リッチ物体インタラクション制御
自由形式の言語指示と目標物体位置から、物理シミュレーション上のキャラクタが全身で接触を伴う物体操作を行うフローマッチング制御器を提案。プランナと行動生成器に分解し、専門家軌道の追従と強化学習の微調整で高い成功率を達成した。
原題: LYRIC: Language-Driven Physics-Based Character Control for Contact-Rich Whole-Body Object Interaction ／ Zeyu Han, Zichong Meng, Julian Tanke 他
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接触の多いロボット書架挿入のためのハイブリッド残差強化学習
把持後の本を狭い棚に挿入する接触の多い制御問題に対し、公称タスク空間制御器と残差PPOを組み合わせ、局所補正と解放判断を学習させて成功率を大幅に改善した。
原題: Hybrid Residual Reinforcement Learning for Contact-Rich Robotic Book Insertion ／ Tianyuan Liu, Rutherford Agbeshi Patamia, Benjamin Champion 他
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RotateIt!：オンライン適応型動的回転による高速で信頼性の高い片腕での衣類展開
片腕で衣類を持ち上げて軸回転させ、慣性で層を分離する動的な展開フレームワークを提案。オンライン適応方策で回転量と速度を調整し、準静的な手法より成功率を大幅に改善した。
原題: RotateIt! Fast and Reliable Single-Arm Garment Unfolding via Online-Adaptive Dynamic Rotation ／ Zeqing Zhang, Zuokun Xie, Ao Fang 他
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障害物を考慮したハーネスによる安全なロボットマニピュレーションのためのコーディングエージェント
言語モデルがロボット制御プログラムを書くコーディングエージェントは安全制約を無視しがちなため、障害物を考慮した経路計画と接触実行のハーネスを導入し、安全性を優先させる手法を提案する。
原題: Coding Agents with an Obstacle-Aware Harness for Safe Robot Manipulation ／ Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Zhen Dong 他
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