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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: 2026/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  TSD: 物理に着想を得た軌道顕著性検出器による効率的な模倣学習

  ロボット操作の模倣学習において、データ収集コスト削減のため、軌道の重要度（顕著性）を物理指標（空間エントロピーと向心加速度）で検出する訓練不要のフレームワークTSDを提案し、データ圧縮・拡張に活用した。

  原題: TSD: A Physics-Inspired Trajectory Saliency Detector for Efficient Imitation Learning ／ Yiming Zhao, Gongrui Ma, Qingkai Li 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  幾何エントロピー：模倣学習における軌道多様性の利点と欠点

  デモンストレーションの軌道形状の多様性を測る指標「幾何エントロピー」を導入し、模倣学習の成功率が多様性に対して逆U字型の関係を持つことを示した。

  原題: Geometric Entropy: When Trajectory Diversity Helps and Hurts in Imitation Learning ／ Qian Luo, Ruizhe Liu, Pei Zhou 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  軌道標準化によるロボット模倣学習の改善

  人間のデモンストレーション軌道の速度むらや冗長な停止を情報距離に基づいて再サンプリングする前処理手法ISRを提案し、実世界の操作タスクで成功率を約25%向上させた。

  原題: Improving Robotic Imitation Learning via Trajectory Standardization ／ Licheng Yang, Lingfeng Qian, Fei Zheng 他

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• 論文模倣学習/データ拡張ロボティクス2026/6/1

  MinInter: 模倣学習のデータ拡張における軌道補間の最小化

  模倣学習のデータ拡張で、初期状態ごとに補間が最小となる実演を選ぶ手法MinInterを提案し、生成データの質とポリシー成功率を向上させた。

  原題: MinInter: Minimizing Trajectory Interpolation During Data Augmentation for Imitation Learning ／ Qingyang Wang, Xingang Liu, Changwei Yao 他

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• 論文模倣学習/操作ロボティクス2026/6/1

  CORE: 行動ラベルなし視覚デモからロボット操作の共通結果規則性を抽出する手法

  ロボット操作の模倣学習において、高コストなロボットデモの代わりに、人間の動画などの行動ラベルなし視覚デモを活用するため、タスク成功時の終端状態の共通規則性を学習し、それを視覚的な目標プロトタイプとしてポリシーに組み込むCOREを提案した。

  原題: CORE: Common Outcome Regularities from Action-Free Visual Demonstrations for Robot Manipulation ／ Juyi Sheng, Mingxin Tan, Jincheng Li 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  スプライン方策：ロボット方策の構造化表現

  ロボット操作の模倣学習において、固定解像度のアクションチャンクの代わりにスプラインパラメータを予測する構造化表現を提案し、連続軌跡の生成や制御への応用を可能にした。

  原題: Spline Policy: A Structured Representation for Robot Policies ／ Mengze Tian, Yiming Li, Sichao Liu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  MirrorDuo: 鏡像デモペアによる反射整合的な視覚運動学習

  鏡像関係にあるデモペアを自動生成し、データ数を実質2倍にする手法を提案。既存の模倣学習パイプラインに適用可能で、少ないデモで作業空間の鏡像側へのスキル転移を実現する。

  原題: MirrorDuo: Reflection-Consistent Visuomotor Learning from Mirrored Demonstration Pairs ／ Zheyu Zhuang, Ruiyu Wang, Giovanni Luca Marchetti 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  異種デモンストレーションからの模倣学習：接地された潜在アクション世界モデルを用いて

  異なるアクション空間やラベル欠如を含む異種データソースから、予測に基づく共通の潜在アクション表現を学習し、行動クローニングポリシーを訓練する手法を提案。シミュレーションと実世界の操作タスクで有効性を実証。

  原題: Imitation from Heterogeneous Demonstrations using Grounded Latent-Action World Models ／ Tianyou Wang, Anson Lei, Joe Watson 他

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• 論文模倣学習/軌道転写ロボティクス2026/6/1

  手中心のビデオデモからの人間からロボットへの軌道転写：オープンワールド接触位置特定によるアプローチ

  人間のビデオデモから、接触情報を考慮した多様なロボット軌道を生成するフレームワークを提案。手と物体の接触区間を特定し、把持意図をロボットの並行ジョー把持に変換して軌道を生成する。

  原題: Hand-centric Human-to-Robot Trajectory Transfer from Video Demonstrations via Open-World Contact Localization ／ Yitian Shi, Di Wen, Zhengqi Han 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  強化学習誘導型検索とソフト融合による欠損モダリティ下でのロバストなマルチモーダル模倣学習

  センサ欠損時に強化学習で関連デモを検索し、ソフト融合で欠損を補完する模倣学習手法RL4ILを提案し、LIBEROベンチマークで優位性を示した。

  原題: Reinforcement Learning-Guided Retrieval with Soft Fusion for Robust Multimodal Imitation Learning under Missing Modalities ／ Hassan Ismkhan, Hamid Bouchahcia

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• 論文模倣学習/適応的指導ロボティクス2026/6/1

  時空間検索に基づく事前知識を用いた運転指導の適応的計算モデル

  運転などの複雑な運動技能の指導において、学習者の長期的な学習過程と指導者との繰り返しの相互作用を考慮した適応的指導モデルを提案。限られたデータでも、類似した過去の相互作用を検索して活用する手法で、非適応的なベースラインより優れた性能を示した。

  原題: Spatio-Temporal Retrieval-based Priors for Adaptive Computational Teaching in Driving ／ Deepak Edakkattil Gopinath, Xiongyi Cui, Jonathan DeCastro 他

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• 論文模倣学習/義手制御/sim2realロボティクス2026/6/1

  生体信号不要の共有自律義手把持のためのシミュレーション駆動模倣学習

  EMGなどの生体信号を使わない義手の共有自律把持制御において、実データ収集のコストを避けるため、シミュレーションで多様なリーチ・把持デモを自動生成し、模倣学習で実機に適用可能なポリシーを学習する手法を提案した。

  原題: Simulation-Driven Imitation Learning for Biosignals-Free Shared-Autonomy Prosthetic Grasping ／ Kaijie Shi, Wanglong Lu, Huiling Chen 他

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• 論文模倣学習/軌道生成ロボティクス2026/6/1

  リーマン多様体上のデモンストレーション学習：ニューラルODEを用いた拡張アブストラクト

  ロボットの状態（特に姿勢）が曲がった空間で変化することを考慮し、リーマン多様体上でデモンストレーションから学習する手法を提案。測地線をニューラル常微分方程式で数値推定し、計算コストを削減する。

  原題: Learning from Demonstrations over Riemannian Manifolds using Neural ODEs: An Extended Abstract ／ Diana Cuervo Espinosa, Mahathi Anand, Angela P. Schoellig

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  意味論と幾何学的接地の分離：言語条件付き模倣学習のための空間的視覚プロンプト

  言語条件付きロボット操作において、意味推論と空間制御を分離し、視覚基盤モデルで生成した空間的視覚プロンプトを行動生成器に注入する新しいアーキテクチャSVP-ILを提案。少ないデモデータでも高精度を達成した。

  原題: Decoupling Semantics and Geometric Grounding: Spatial Visual Prompts for Language-Conditioned Imitation Learning ／ Yanzhe Tang, Xinyu Shao, Yuxuan Hu 他

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• 論文模倣学習/行動生成ロボティクス2026/6/1

  暗黙的ドリフト方策：条件付き専門家幾何による一段階行動生成

  拡散やフローマッチングに基づく生成行動ポリシーは反復サンプリングが遅いため、一段階生成を提案。訓練時のドリフト補正を明示的なベクトル場推定なしで取り込む暗黙的ドリフト方策(IDP)を導入し、2D・3D・実世界操作タスクで有効性を実証した。

  原題: Implicit Drifting Policy: One-Step Action Generation via Conditional Expert Geometry ／ Zemin Yang, Yaoyu He, Yiming Zhong 他

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• 論文模倣学習/安定性ロボティクス2026/6/1

  ダイナミクスを流れに任せよ：安定フローマッチング力学系

  フローマッチングを用いた模倣学習の力学系に、リアプノフ安定性や正不変性の形式的保証を組み込む新しい枠組みを提案し、多峰性と安定性を両立したロボット動作生成を実現した。

  原題: Let the Dynamics Flow: Stable Flow Matching Dynamical Systems ／ Rodrigo Pérez-Dattari, Francisco Leiva, Andrea Testa 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  VFILC: サンプリング周波数ILCによる模倣学習での正確な周波数外挿

  模倣学習で速度外挿時の周波数誤差を補正するため、可変周波数模倣学習(VFIL)に反復学習制御(ILC)を組み合わせたVFILCを提案し、実験で周波数誤差を大幅に削減した。

  原題: VFILC: Accurate Frequency Extrapolations in Imitation Learning via Sampling Frequency ILC ／ Nozomu Masuya, Toshiaki Tsuji, Sho Sakaino

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• 論文データセット/触覚/模倣学習ロボティクス2026/6/1

  HapTile: 接触を伴う模倣学習のための触覚情報を統合した視覚・触覚・言語・行動データセット

  接触を伴う操作タスクの模倣学習向けに、指先触覚とオペレータへの触覚フィードバックを統合した視覚・触覚・言語・行動データセットを構築し、ベンチマーク評価も行った。

  原題: HapTile: A Haptic-Informed Vision-Tactile-Language-Action Dataset for Contact-Rich Imitation Learning ／ Amirhosein Alian, Yongqiang Zhao, Shiyi Gu 他

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• 論文模倣学習/逆強化学習機械学習2026/6/1

  学習報酬を用いた大規模行動モデルのコヒーレントなオフポリシー改善

  大規模な事前学習済みロボット操作ポリシーを、逆強化学習で学習した稠密報酬を用いて微調整し、スパース報酬のRLベースラインよりも高い成功率を達成した。

  原題: Coherent Off-Policy Improvement of Large Behavior Models with Learned Rewards ／ Christian Scherer, Joe Watson, Theo Gruner 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  TRACE: 遅延証拠を用いた視覚運動模倣のための軌跡ルーティング因果記憶

  ロボットが自律動作中に、過去に見たが現在は見えない情報（遅延証拠）に基づいて判断する必要があるタスクを扱い、軌跡の特徴を用いて視覚情報を記憶・検索するフレームワークTRACEを提案した。

  原題: TRACE: Trajectory-Routed Causal Memory for Delayed-Evidence Visuomotor Imitation ／ Zihao Li, Ranpeng Qiu, Yincong Chen 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  ReGIL: 単一デモンストレーションからの検索誘導型模倣学習

  単一のデモンストレーションを外部メモリとして扱い、訓練中に繰り返し検索して探索の誘導、正則化バッファの生成、報酬の構築を行うことで、ロボット操作ポリシーを効率的に学習するフレームワークを提案した。

  原題: ReGIL: Retrieval-Guided Imitation Learning from a Single Demonstration ／ Yuying Zhang, Francesco Verdoja, Wenyan Yang 他

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• 論文模倣学習/強化学習ロボティクス2026/6/1

  ConTrack: 適応的トレードオフ制御による拘束付き手の動作追跡

  物体追跡を制約とし、残りの制御権を動作忠実度に割り当てる強化学習フレームワークを提案。長期的な接触豊富な手の動作追跡を安定化し、シミュレーションと実ロボットで精度を向上させた。

  原題: ConTrack: Constrained Hand Motion Tracking with Adaptive Trade-off Control ／ Yutong Liang, Quanquan Peng, Ri-Zhao Qiu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  VOLT: 視覚と言語による軌道分割でデモより高速なポリシーを実現

  デモ動画を言語と視覚でセグメント化し、高速化可能な区間だけを間引いて学習することで、ロボットがデモより速くタスクを実行できる模倣学習手法を提案した。

  原題: VOLT: Vision and Language Trajectory Segmentation for Faster-than-Demonstration Policies ／ Robert Ramirez Sanchez, Daniel J. Evans, Dylan P. Losey 他

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• 論文力覚推定/模倣学習ロボティクス2026/6/1

  FACTR 2: コモディティロボットアームの外力センシング学習がポリシー学習を向上させる

  専用の力センサーを持たないロボットアームでも、データ駆動で外力トルクを推定するNEXTと、接触前後のデータを重点的に学習するFIRSTを組み合わせることで、力覚を活用した遠隔操作とポリシー学習を可能にした論文。

  原題: FACTR 2: Learning External Force Sensing for Commodity Robot Arms Improves Policy Learning ／ Steven Oh, Jason Jingzhou Liu, Tony Tao 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  RE4: 操作モードを用いた物体インタラクションの模倣の変換認識

  物体操作タスクの模倣学習において、解釈可能性を保ちつつ性能を向上させるため、操作モードを考慮したデモンストレーションの検索・変換・再計画・実行からなるRE4フレームワークを提案した。

  原題: RE4: Transformation-aware Imitation of Object Interactions Using Manipulation Modes ／ Arsh Chawla, Rahul Shome

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  不完全なデモンストレーションからの局所性能認識型能動学習

  不完全な人間のデモンストレーションからロボットが学習する際、局所的な品質情報を活用して能動的に追加データを収集し、性能を向上させる手法を提案した。

  原題: LOPAL: Local Performance-Aware Active Learning from Imperfect Demonstrations ／ Johannes Heidersberger, Shail Jadav, Dongheui Lee

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• 論文模倣学習/能動的知覚ロボティクス2026/6/1

  見ながら学ぶ：ロボット模倣学習における能動的知覚のための拡散モデル

  オクルージョンがある環境で、ロボットが行動予測と視点選択を同時に学習する模倣学習手法See2Actを提案。拡散モデルを用いて行動と視点を共同で最適化し、シミュレーションと実世界で性能を向上させた。

  原題: Learning to See While Learning to Act: Diffusion Models for Active Perception in Robot Imitation ／ Kuancheng Wang, Vaibhav Saxena, Shuo Cheng 他

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• 論文模倣学習/動作生成ロボティクス2026/6/1

  X-Morph: 異なる形態のロボット学習をスケールするための人間動作事前分布

  人間の動作データを多様な脚型ロボット（四足、六足、マニピュレータ付き四足）の行動ポリシーに変換するパイプラインを提案し、模倣学習と強化学習を組み合わせて汎用的な動作生成を実現した。

  原題: X-Morph: Human Motion Priors for Scalable Robot Learning Across Morphologies ／ Ritwik Sharma, Shivam Sood, Arhaan Jain 他

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• 論文模倣学習/ロボット制御ロボティクス2026/6/1

  EmbodiSteer: 関節空間ガイダンスによる身体非依存視覚運動ポリシーの操縦 - ゼロショット異種身体展開に向けて

  身体非依存の視覚運動ポリシーを、推論時の拡散サンプリングを関節空間に持ち上げて全身衝突回避ガイダンスを適用することで、ゼロショットで身体認識型展開を実現する訓練不要フレームワークを提案した。

  原題: EmbodiSteer: Steering Embodiment-Agnostic Visuomotor Policies with Joint-Space Guidance for Zero-Shot Cross-Embodiment Deployment ／ Shihefeng Wang, Kangchen Lv, Mingrui Yu 他

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• 論文模倣学習/拡散ポリシーロボティクス2026/6/1

  空間条件付き拡散ポリシー：単一RGBカメラによる精密で堅牢な操作学習

  単一のグローバル視点のみで精密な操作を実現するため、エンドエフェクタ軌道を視覚的注意のアンカーとして用いる拡散ベースの視覚運動ポリシーを提案した。

  原題: Spatially Conditioned Diffusion Policy: Learning Precise and Robust Manipulation with a Single RGB Camera ／ Seoyoon Kim, Kanghyun Kim, Dongwoo Ko 他

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