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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: 2026/9/10 ／ 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 →- 論文イベントカメラ/空陸協調ロボティクス
EVPeriscope: イベントカメラによるプロペラ追跡で空陸車両の知覚を拡張
地上ロボットに上向きイベントカメラを搭載し、プロペラの高周波視覚特徴を捉えることでドローンの検出・位置推定・制御を実現し、密集した樹葉などで地上センサが遮られても空陸協調を可能にした。
原題: EVPeriscope: Extended Perception across Aerial and Ground Vehicles with Event-based Propeller Tracking ／ Dexter Ong, Vijay Kumar, Pratik Chaudhari
日本語で読む → - 論文BEV認識・予測画像認識
MC-DeTra: 鳥瞰図画像における運動一貫性を考慮した物体検出と社会的軌道予測
LiDARと地図から生成したBEV画像上で、物体検出と軌道予測を統合するDeTraを再実装し、運動一貫性を強化する補助損失を追加して予測精度を向上させた。
原題: MC-DeTra: Motion-Consistent Joint Object Detection and Socially-Aware Trajectory Forecasting in Bird's-Eye-View Images ／ Vladislav Diuzhev, Dmitry Yudin
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
SE(3)上の軌道バンドル法によるブラックボックス固定翼機の軌道最適化
微分情報が使えないブラックボックス力学系に対し、リー代数上のバンドルを用いてSE(3)上で直接軌道最適化を行う手法を提案し、固定翼機のアクロバティックな衝突回避機動で有効性を示した。
原題: Trajectory Bundle Method in SE(3) for Black-Box Fixed-Wing Aircraft Trajectory Optimization ／ Matthew D. Osburn, Cameron K. Peterson, John L. Salmon
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
GroundBench: VLMのアフォーダンス失敗を切り分ける因子分解・反事実ベンチマーク
操作プロンプトに含まれる「部位の名前」と「位置」の情報を段階的に分離し、視覚言語モデルがどこで失敗するかを診断するベンチマークを提案。名前だけ与えると精度が上がる一方、位置だけでは向上しないことを示した。
原題: GroundBench: A Factorized, Counterfactual Benchmark for Locating VLM Affordance Failures ／ Sarthak Sattigeri
日本語で読む → - 論文複数物体追跡ロボティクス
状態予測ニューラルネットワークを用いたIMMベースの複数物体追跡
レーダーのドップラー計測を活用したTransformerベースの変位予測モデルをIMMの運動モードとして統合し、物理モデルの安定性を保ちつつ非線形な物体運動を表現して追跡精度を向上させた。
原題: IMM-based Multiple Object Tracking using a State Prediction Neural Network ／ Chan-Bin Lim, Dong-Hee Paek, Seung-Hyun Kong
日本語で読む → - 論文VLAcs.DC
ロボット工場向けの効率的なVision-Language-Action管理・提供システム
複数ロボット・複数モデルのVLA推論をマルチGPUエッジサーバでSLOを満たしながら提供する初の管理・提供システムRobionを提案。
原題: Efficient Vision-Language-Action Management and Serving for Robot Factories ／ Dionysios Adamopoulos, Nattapol Chanpaisit, Basel Fakhri 他
日本語で読む → - 論文車両制御ロボティクス
プラグアンドプレイ車両制御のための多目的エージェントベースモデル予測制御
車両制御における複数の目的を協調させるため、ADMMを応用した多目的エージェントベースMPCを提案し、実車実験で有効性を検証した。
原題: Multi-Objective Agent-Based Model Predictive Controller for Plug-and-Play Vehicle Control ／ Jiaming Zhong, Ladan Khoshnevisan, Shucheng Huang 他
日本語で読む → - 論文自動運転/形式検証ロボティクス
テストケース間の検証：未走行条件におけるエンドツーエンド操舵の形式的証明
自動運転のエンドツーエンド操舵ネットワークに対し、訓練済み重みから境界伝播を用いて未走行の擾乱条件での操舵ドリフトを形式的に検証し、シミュレーションを補完できることを示した。
原題: Testing Between the Test Cases: Proving End-to-End Steering in Conditions You Never Drove ／ Menuka Ghalan, Charles Rodgers, Zachary D. Asher
日本語で読む → - 論文通信/姿勢制御ロボティクス
海上空対海通信における2波フェージング軽減のための3Dオイラー角姿勢制御
ドローンの3次元姿勢を制御変数として活用し、2波干渉を整形することで海上通信のフェージングを軽減する手法を提案。
原題: 3D Euler-Angle Orientation Control for Two-Ray Fading Mitigation in Maritime Air-to-Sea Communications ／ Mohammed Bajja, Abdoul Karim A. H. Saliah, Hajar El Hammouti 他
日本語で読む → - 論文エージェント安全性ロボティクス
ガードレール付きメタエージェントループ：ポリシー固定・予算制約・クラッシュ復旧のストレステスト
自己改善エージェントの制御境界を検証するテストベッドGuardrailLoopを提案し、ポリシー保持・計算予算・クラッシュ復旧の3契約を評価した。結果、成果復旧が正確に一度だけの実行を保証しないことを示した。
原題: Guardrailed Meta-Agent Loops: Stress-Testing Policy Pinning, Budget Bounds, and Crash Recovery ／ Qinzhen Ma, Jialin Wu
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ノイズ操作を超えて：生成ロボットポリシーのためのデュアル潜在空間強化学習
生成ロボットポリシーの強化学習において、初期ノイズだけでなく中間行動表現も制御する二重潜在空間フレームワークを提案し、オンライン適応を高速化した。
原題: Beyond Noise Steering: Dual-Latent Space Reinforcement Learning for Generative Robot Policy ／ Pengfei Zhang, Teng Sun, Xianchao Xiu
日本語で読む → - 論文拡散ポリシー/強化学習ロボティクス
DIA: 拡散ポリシー最適化のためのデノイジング中間アドバンテージ
拡散ポリシーの強化学習ファインチューニングにおいて、各デノイジングステップに中間アドバンテージを割り当てる手法を提案し、複数のロボット操作ベンチマークで性能を向上させた。
原題: DIA: Denoising Intermediate Advantage for Diffusion Policy Optimization ／ Arjun Sohal, Yuchi Zhao, Miroslav Bogdanovic 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
車輪型ヒューマノイドの移動操作のための形態認識型人間動作リターゲティング
人間の動作データを車輪型ヒューマノイドR1 Proで実行可能な移動・操作動作に変換するパイプラインを構築し、物理シミュレーションで追従可能な方策を学習した。
原題: Morphology-Aware Human Motion Retargeting for Wheeled-Humanoid Loco-Manipulation ／ Chenbo Xia, Chao Ye
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
接触を考慮した劣駆動空中マニピュレータのための漸進的モデル予測制御
劣駆動のクアッドロータに1自由度アームを搭載し、NMPCと全身INDIを組み合わせて、接触力を保ちながら空中で文字を書く制御を実現した。
原題: Contact-Aware Incremental Model Predictive Control for an Underactuated Aerial Manipulator ／ Darwin Liu, Tamas Keviczky, Sihao Sun
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
片手で二部品を組み立てるイン・ハンド・アセンブリ
2つの剛体部品を片手だけで把持・位置合わせして組み立てるタスクを強化学習で解き、シミュレーション学習から実機へゼロショット転移を実現した。
原題: Assembling Two Parts in One Hand ／ Liuao Pei, Tianyue Wu, Hui Zhang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
生成動画プランをシミュレーションで接地し多様な器用操作コントローラを実現
生成された手と物体のインタラクション動画をシミュレーションで接地し、多様な把持や操作を実行できる器用なロボットハンドコントローラを学習する手法を提案。
原題: Grounding Generated Video Plans in Simulation Towards Versatile Dexterous Controllers ／ Tianyue Wu, Boyuan An, Shuqi Zhao 他
日本語で読む → - 論文エージェント評価AI
タスク完了だけでは不十分：累積的困難下におけるエージェントのレジリエンスと配慮的参加の評価
生成AIエージェントを繰り返し使う状況で、困難が積み重なるにつれ作業の回復力と周囲への配慮がどう変化するかを、医療シミュレーション120件で調べた研究。
原題: Finishing the Task Is Not Enough: Evaluating Agent Resilience and Considerate Participation under Accumulating Challenge ／ Yuanchen Bai, Zijian Ding, Angelique Taylor
日本語で読む → - 論文セマンティック通信eess.SP
セマンティック通信からトークン通信へ：大規模モデル駆動型6Gインテリジェント接続の次なるパラダイム
大規模モデル駆動のセマンティック通信の課題を整理し、トークンを通信の抽象単位として用いる「トークン通信」を次世代6G接続の新パラダイムとして提唱するサーベイ。
原題: From Semantic to Token Communication: The Next Paradigm for Large-Model-Driven 6G Intelligent Connectivity ／ Yu Ma, Zhen Gao, Li Qiao 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
GTA-2: 接地されたタスク軸によるロボットマニピュレーションスキル合成のためのマルチVLMフレームワーク
4つのVLMエージェントがタスクを分解し、キーポイントや軸・制御パラメータを接地させて、実機ロボットのマニピュレーションスキルをゼロショットで生成するフレームワーク。
原題: GTA-2: A Multi-VLM Framework for Synthesizing Robot Manipulation Skills via Grounded Task Axes ／ M. Yunus Seker, Shobhit Aggarwal, Ruwan Wickramarachchi 他
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
PccDiffuser: 連続体ロボットのためのマルチソリューション動作計画
連続体ロボットの経路計画において、条件付き拡散モデルを用いて複数の候補解を並列生成し、アクチュエータ制約を考慮した軌道に変換する手法を提案。障害物0〜4個の環境で91%の成功率を達成し、従来手法より高成功率かつ高効率であることを示した。
原題: PccDiffuser: Multi-solution Motion Planning for Continuum Robots ／ Ke Qiu, Sifan Chen, Si Wang 他
日本語で読む → - 論文VLAeess.SP
6Gにおけるプライバシー保護型身体知能のためのモダリティ分離連合学習
VLAモデルの連合学習において、視覚・言語・行動の各モダリティ特性に応じて集約・プライバシー配分・通信圧縮を分離設計し、6G網でのロボット協調を効率化するフレームワークを提案。
原題: Modality-Decoupled Federated Learning for Privacy-Preserving Embodied Intelligence in 6G ／ Zhuodong Liu, Xiangyu Li, Chunhong Yuan 他
日本語で読む → - 論文通信ミドルウェアロボティクス
AXON: 共有メモリ/QUICトランスポートとQKD/ML-KEM鍵確立を備えたROS 2 RMW
ROS 2のミドルウェア層(RMW)をDDS以外で実装し、同一ホスト内は共有メモリ、遠隔通信はQUICで行い、耐量子暗号や量子鍵配送を用いた鍵確立方式を提案した。
原題: AXON: A ROS 2 RMW with Shared-Memory/QUIC Transport and QKD/ML-KEM Key Establishment ／ Sergio Sánchez de la Fuente, Miguel Ángel González-Santamarta, Francisco Javier Rodríguez-Lera 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
JEPAポリシー：ペア行動と未来表現予測による拡散不要の模倣学習
行動チャンクとその未来表現をペアで学習する拡散不要の模倣学習フレームワークを提案し、9つのシミュレーションタスクと実機実験で成功率向上と低遅延を実現した。
原題: JEPA Policy: Diffusion-Free Imitation Learning via Paired Action and Future Representation Prediction ／ Jie Xu, Kangjin Yu, Ziyi Jin 他
日本語で読む → - 論文マルチモーダル融合/ヒューマンロボット協調ロボティクス
産業用ヒューマンロボット協調のための信頼度対応マルチモーダル融合フレームワーク
物体6D姿勢・視線・骨格動作・IMU手動作の4モダリティを信頼度に基づいて動的に融合し、産業用ロボットとの協調作業における人間の意図予測を高精度かつ安定に実現する手法を提案した。
原題: A Confidence-Aware Multimodal Fusion Framework for Industrial Human-Robot Collaboration ／ Xinyu Liu, Qiqi Dong, Boya Jia 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
粒状地形における地形適応型ヒューマノイド歩行の学習
3次元抵抗力理論に基づく物理的に正確な粒状接触モデルを構築し、教師-生徒強化学習とVAEによる地形エンコードで、未知の粒状地形にも適応できるヒューマノイド歩行制御器を実現した。
原題: Learning Terrain-Adaptive Humanoid Locomotion on Granular Terrain ／ Junnosuke Kamohara, Feiyang Wu, Andy Ningan Zong 他
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
対称性が学習ベース動作計画にもたらすもの
始点と終点で定まる座標系で軌道と障害物を表現することで、SE(3)の並進3・回転2の自由度を初期化時に除去し、混雑3D環境での衝突回避率を14.6%から51.1%へ改善した。
原題: What Symmetry Buys a Learned Motion Planner ／ Andrea Emir Sevincel
日本語で読む → - 論文世界モデル機械学習
半群JEPA：ゼロショット物理汎化のための潜在ダイナミクス整合性
物理パラメータを行動条件として与え、自己回帰的な潜在ロールアウトでエンコーダと予測器を共同学習するSG-JEPAを提案し、異なる重力場でのゼロショット物理汎化性能を向上させた。
原題: Semigroup-JEPA: Latent Dynamics Consistency for Zero-Shot Physics Generalization ／ Andy Zeyi Liu, Haoran Sun, Lucas Baker 他
日本語で読む → - 論文UAV目標追従ロボティクス
未来予測フロー計画による安全なUAV目標追従
目標の未来予測を残差信号として軌道生成に組み込み、リスク評価付き実行可能プレフィックス修復をサンプリングループ内で行うことで、混雑環境でのUAV目標追従の安全性と追従性を両立させる計画手法を提案。
原題: Future-Aware Flow Planning for Safe UAV Target Following ／ Boning Feng, Haoran Zhang, Xiaowen Bi 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
幻覚を考慮した世界モデルベース方策最適化による汎用ロボット方策
世界モデルが生成する長期ロールアウトの幻覚を検出して信頼度を推定し、そのスコアを強化学習に組み込むことで、VLA方策の事後学習を安定化・高性能化する手法を提案。
原題: HaWMPO: Hallucination-Aware World Model-based Policy Optimization for Generalist Robot Policy ／ Zengjue Chen, Peidong Liu, Jiawei Li 他
日本語で読む → - 論文逆問題/正則化stat.ML
学習が閉形式対角正則化を再発見する理由
モーダル逆問題において、等方的な打ち切りノイズ下ではベイズ最適なTikhonov正則化が事前分布のみで決まる閉形式のべき乗則になることを示し、学習ベースの対角正則化がそれを超えにくい理由を理論と実験で明らかにした論文。
原題: Why Learning Rediscovers the Closed-Form Diagonal Regularizer ／ Jeahn Han, Pyojin Kim
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