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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: 2025/10/1 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
スピン対応四足歩行ロボットの卓球のための全身モデル予測制御
四足歩行ロボットが高速カメラと学習済み残差モデルで球のスピンを推定し、全身モデル予測制御で多様なスピンに対応してラリーできる卓球システムを開発した。
原題: Whole Body Model Predictive Control for Spin-Aware Quadrupedal Table Tennis ／ David Nguyen, Zulfiqar Zaidi, Kevin Karol 他
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全体像を見る：モバイルマニピュレーション方策学習のための3D潜在マップ
3D潜在特徴マップ上で直接動作するエンドツーエンドの方策学習手法SBPを提案し、画像のみに頼る方策よりも空間的・時間的推論に優れ、未知シーンでも高い成功率を示した。
原題: Seeing the Bigger Picture: 3D Latent Mapping for Mobile Manipulation Policy Learning ／ Sunghwan Kim, Woojeh Chung, Zhirui Dai 他
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FastUMI-100K：大規模UMI形式データセットによるデータ駆動型ロボットマニピュレーションの進展
モジュール型ハードウェアと軽量トラッキングを備えたFastUMIシステムで収集した10万件超の家庭内タスク実演データセットを構築し、多様な模倣学習アルゴリズムで高い成功率を示した。
原題: FastUMI-100K: Advancing Data-driven Robotic Manipulation with a Large-scale UMI-style Dataset ／ Kehui Liu, Zhongjie Jia, Yang Li 他
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OmniDexGrasp: 基盤モデルと力覚フィードバックによる汎用可能な巧みな把持
基盤モデルで人間の把持画像を生成し、それをロボット動作に変換して力覚適応制御で把持する、多様な指示・タスク・ハンドに汎用可能な巧みな把持フレームワークを提案。
原題: OmniDexGrasp: Generalizable Dexterous Grasping via Foundation Model and Force Feedback ／ Yi-Lin Wei, Zhexi Luo, Yuhao Lin 他
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ポイント・アンド・ゴー：支援ロボティクスにおけるモード切替の直感的参照座標系再配置
車椅子搭載マニピュレータの操作を直感的にするため、グリッパを向けた方向に移動軸を再定義する「ポイント・アンド・ゴー」モード切替を提案し、従来のカルテシアンモード切替や学習手法より作業時間・停止・切替回数を削減した。
原題: Point and Go: Intuitive Reference Frame Reallocation in Mode Switching for Assistive Robotics ／ A. Wang, C. Jiang, M. Przystupa 他
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NovaFlow: 生成動画からの実行可能フローによるゼロショットマニピュレーション
タスク記述から動画を生成し、それを3Dの物体フローに変換してロボットの動作計画を立てることで、実演なしで新しい操作タスクをゼロショット実行するフレームワーク。
原題: NovaFlow: Zero-Shot Manipulation via Actionable Flow from Generated Videos ／ Hongyu Li, Lingfeng Sun, Yafei Hu 他
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ARRC: 検索拡張生成を用いた知識駆動型自律マニピュレーションのための高度推論ロボット制御
RAGとRGB-D知覚を組み合わせ、自然言語指示から安全なロボットアームの動作計画を生成・実行するシステムを提案。卓上タスクで有効性を検証した。
原題: ARRC: Advanced Reasoning Robot Control - Knowledge-Driven Autonomous Manipulation Using Retrieval-Augmented Generation ／ Eugene Vorobiov, Ammar Jaleel Mahmood, Salim Rezvani 他
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高速逐次マニピュレーションのための微分可能粒子最適化
GPU上で完全並列化した粒子最適化により、物体配置とロボット軌道を同時に最適化し、逐次操作タスクをミリ秒単位で解くフレームワークSPaSMを提案した。
原題: Differentiable Particle Optimization for Fast Sequential Manipulation ／ Lucas Chen, Shrutheesh Raman Iyer, Zachary Kingston
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VCoT-Grasp: 視覚的思考連鎖推論による言語駆動型把持生成のための把持基盤モデル
視覚的思考連鎖推論を組み込んだエンドツーエンドの把持基盤モデルを提案し、大規模データセットを構築して、実環境での把持成功率と未知物体への汎化性能を向上させた。
原題: VCoT-Grasp: Grasp Foundation Models with Visual Chain-of-Thought Reasoning for Language-driven Grasp Generation ／ Haoran Zhang, Shuanghao Bai, Wanqi Zhou 他
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SCALによるピンチリフティング：環境適応型把持のための相補的な回転・直動プロトタイプ
スロット拘束型適応リンク機構（SCAL）を用い、回転駆動と直動駆動の2種類の指で、薄型物体のつまみ上げや幅広物体の把持を環境に応じて実現するグリッパを開発した。
原題: SCAL for Pinch-Lifting: Complementary Rotational and Linear Prototypes for Environment-Adaptive Grasping ／ Wentao Guo, Wenzeng Zhang
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視覚言語モデルと強化学習による変形可能線状物体の階層的経路計画
ケーブルやロープなどの変形可能線状物体の長期的な経路計画タスクに対し、視覚言語モデルによる高レベル推論と強化学習による低レベルスキルを組み合わせた階層的フレームワークを提案し、失敗回復機構により92%の成功率を達成した。
原題: Hierarchical DLO Routing with Reinforcement Learning and In-Context Vision-language Models ／ Mingen Li, Houjian Yu, Yixuan Huang 他
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点群条件付きフローマッチングによるロボットマニピュレータの最適化ベース動作計画のウォームスタート
単視点の点群を条件としたフローマッチングで最適化初期解を生成し、マニピュレータの動作計画を高速化・高成功率化する手法を提案。
原題: Warm-Starting Optimization-Based Motion Planning for Robotic Manipulators via Point Cloud-Conditioned Flow Matching ／ Sibo Tian, Minghui Zheng, Xiao Liang
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一軸力制御装置を用いた自動テープ積層システム
炭素繊維強化HDPEテープを対象に、一軸力制御と温度制御を統合した低コストな自動テープ積層システムを設計し、ロボットで成形型を動かす方式で実験的に検証した。
原題: An Automated Tape Laying System Employing a Uniaxial Force Control Device ／ Bernhard Rameder, Hubert Gattringer, Ronald Naderer 他
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VT-Refine: 視触覚フィードバックによる両手組立のシミュレーション微調整学習
少数の実演と高忠実度の触覚シミュレーションを組み合わせ、強化学習で両手組立ポリシーを微調整することで、接触の多い精密作業の実世界性能を向上させた研究。
原題: VT-Refine: Learning Bimanual Assembly with Visuo-Tactile Feedback via Simulation Fine-Tuning ／ Binghao Huang, Jie Xu, Iretiayo Akinola 他
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DeGrip: デスクトップ解体作業向けのコンパクトなケーブル駆動型ロボットグリッパ
廃棄デスクトップPCの解体作業に特化した3自由度ケーブル駆動グリッパを開発し、Isaac Sim上の解体環境で狭所作業と任意姿勢での部品取り外し性能を検証した。
原題: DeGrip: A Compact Cable-driven Robotic Gripper for Desktop Disassembly ／ Bihao Zhang, Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang 他
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シーングラフと基盤モデルによる長期的ロボットマニピュレーションの高精度化
事前学習済み基盤モデルを組み合わせ、シーングラフで環境を動的に把握しながらテーブルトップ操作を実行するフレームワークを提案した。
原題: Toward Accurate Long-Horizon Robotic Manipulation: Language-to-Action with Foundation Models via Scene Graphs ／ Sushil Samuel Dinesh, Shinkyu Park
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RoboHiMan: 長期的マニピュレーションにおける構成的一般化のための階層的評価パラダイム
長期的なマニピュレーションタスクにおけるスキル構成の一般化を評価するため、多様な摂動下での原子タスクと構成タスクのベンチマークHiMan-Benchと3つの評価パラダイムを提案し、代表的なモデル・アーキテクチャの能力ギャップを明らかにした。
原題: RoboHiMan: A Hierarchical Evaluation Paradigm for Compositional Generalization in Long-Horizon Manipulation ／ Yangtao Chen, Zixuan Chen, Nga Teng Chan 他
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ロボットマニピュレーションのための人間参加型オンライン棄却サンプリング
オンライン棄却サンプリングと人間による修正を組み合わせ、VLAモデルを安定かつ高精度に微調整する手法Hi-ORSを提案し、実機で接触の多い操作を短時間で習得させた。
原題: Human-in-the-loop Online Rejection Sampling for Robotic Manipulation ／ Guanxing Lu, Rui Zhao, Haitao Lin 他
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なんでも押せ：初見で単一・複数物体を押す接触陰的MPC
接触陰的MPCを高速化したC3+を提案し、物体スキャンから実機実行までのパイプラインで多様な物体の精密な平面押し作業を実現した。
原題: Push Anything: Single- and Multi-Object Pushing From First Sight with Contact-Implicit MPC ／ Hien Bui, Yufeiyang Gao, Haoran Yang 他
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可変長ツール操作を学習する適応型逆運動学フレームワーク
ロボットが長さの異なるツールを使い分けて操作できるよう、逆運動学ソルバを拡張し、シミュレーションで学習した動作を実機に転移する手法を提案した。
原題: Adaptive Inverse Kinematics Framework for Learning Variable-Length Tool Manipulation in Robotics ／ Prathamesh Kothavale, Sravani Boddepalli
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文脈条件付き拡散モデルによる高速マルチモーダル動作計画
センサ非依存の文脈情報を条件とする拡散モデルで、未知環境にも汎化するロボット動作計画手法を提案し、7自由度マニピュレータで高速かつ高品質な軌道生成を実現した。
原題: Accelerated Multi-Modal Motion Planning Using Context-Conditioned Diffusion Models ／ Edward Sandra, Lander Vanroye, Dries Dirckx 他
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ダイナミクス整合による汎化可能な視覚運動ポリシーの学習
行動生成時にポリシーとダイナミクスモデルが相互に補正し合うFlow Matchingポリシーを提案し、実世界のマニピュレーションでOOD環境への汎化性能を向上させた。
原題: Learning Generalizable Visuomotor Policy through Dynamics-Alignment ／ Dohyeok Lee, Jung Min Lee, Munkyung Kim 他
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応力誘導強化学習による変形・壊れやすい物体の穏やかなSim-to-Realマニピュレーション
応力をペナルティとする報酬とオフライン実演・カリキュラム学習を組み合わせ、豆腐のような壊れやすい物体をシミュレーションから実世界へゼロショットで穏やかに操作する手法を提案した。
原題: Sim-to-Real Gentle Manipulation of Deformable and Fragile Objects with Stress-Guided Reinforcement Learning ／ Kei Ikemura, Yifei Dong, David Blanco-Mulero 他
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フッケンスリンク機構と柔軟指節を備えた新型ロボットハンド：環境制約下でのすくい取りと自己適応把持
フッケンス機構と柔軟なシリコン指節を組み合わせ、単一アクチュエータで平行つまみ・非対称すくい・包み込みの3つの把持モードを実現する適応型ロボットハンドを開発し、試作機で検証した。
原題: A Novel Robot Hand with Hoeckens Linkages and Soft Phalanges for Scooping and Self-Adaptive Grasping in Environmental Constraints ／ Wentao Guo, Yizhou Wang, Wenzeng Zhang
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視覚に頼らず接触と構造事前知識で操作するフレームワーク
視覚が使えない環境で、関節トルクによる接触検出と構造事前知識を組み合わせ、未知環境でも衝突を避けて操作タスクを遂行する枠組みを提案した。
原題: A Contact-Driven Framework for Manipulating in the Blind ／ Muhammad Suhail Saleem, Lai Yuan, Maxim Likhachev
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高次元ロボット制御のための集団符号化スパイキングニューラルネットワーク
スパイキングニューラルネットワークと深層強化学習を組み合わせ、従来の人工ニューラルネットワークより最大96%の省エネを実現しつつ、高次元ロボットマニピュレーション制御を可能にした。
原題: Population-Coded Spiking Neural Networks for High-Dimensional Robotic Control ／ Kanishkha Jaisankar, Xiaoyang Jiang, Feifan Liao 他
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物体中心表現による汎化可能な階層的スキル学習
物体中心のスキルプリミティブを介して視覚言語モデルと低次視覚運動ポリシーを橋渡しし、少ないデモでロボット操作の汎化とサンプル効率を大幅に向上させる階層的学習フレームワークを提案。
原題: Generalizable Hierarchical Skill Learning via Object-Centric Representation ／ Haibo Zhao, Yu Qi, Boce Hu 他
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複数IMUセンサフュージョンによる柔軟マニピュレータのAI強化運動学モデリング
複数の安価なIMUとPSO最適化相補フィルタ、RBFNN補償を組み合わせ、柔軟マニピュレータの位置・姿勢を高精度に推定する手法を提案した。
原題: AI-Enhanced Kinematic Modeling of Flexible Manipulators Using Multi-IMU Sensor Fusion ／ Amir Hossein Barjini, Jouni Mattila
日本語で読む → - 論文協働マニピュレーションロボティクス
人間とヒューマノイドの協調による協働物体運搬の学習
固有感覚のみを用いた強化学習で、リーダーとフォロワーの行動を単一ポリシーに統合し、人間とヒューマノイドが協調して物体を運ぶ手法を提案。シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
原題: Learning Human-Humanoid Coordination for Collaborative Object Carrying ／ Yushi Du, Yixuan Li, Baoxiong Jia 他
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LangGrasp: 微調整済みLLMを活用した曖昧な指示への言語対話型ロボット把持
微調整した大規模言語モデルで曖昧な指示から暗黙の意図を推論し、2D部位セグメンテーションに導かれた点群定位で物体レベルから部位レベルまでの高精度把持を実現するフレームワークを提案。
原題: LangGrasp: Leveraging Fine-Tuned LLMs for Language Interactive Robot Grasping with Ambiguous Instructions ／ Yunhan Lin, Wenqi Wu, Zhijie Zhang 他
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