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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
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言語条件付き表現とエキスパート混合方策による堅牢なマルチタスクロボットマニピュレーション
言語指示で視覚特徴を接地する表現モジュールと、タスクごとに特化するスパースなエキスパート混合方策を組み合わせ、マルチタスク模倣学習における知覚の曖昧さとタスク競合を緩和した。実機で平均成功率79%を達成。
原題: Language-Conditioned Representations and Mixture-of-Experts Policy for Robust Multi-Task Robotic Manipulation ／ Xiucheng Zhang, Yang Jiang, Hongwei Qing 他
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RoboPilot：二重思考モードによる汎化可能な動的ロボットマニピュレーション
高速・低速の二重思考モードとフィードバックによる再計画を組み合わせた閉ループ型ロボットマニピュレーション手法を提案し、21タスクのベンチマークで成功率を25.9%向上させた。
原題: RoboPilot: Generalizable Dynamic Robotic Manipulation with Dual-thinking Modes ／ Xinyi Liu, Mohammadreza Fani Sani, Zewei Zhou 他
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強化学習による丸太積載自動化への取り組み
林業用フォワーダの丸太積載作業を強化学習で自動化するため、Isaac Gym上にシミュレーション環境を構築し、把持から運搬・荷台への積載までの一連の動作を学習させた。
原題: Towards Reinforcement Learning Based Log Loading Automation ／ Ilya Kurinov, Miroslav Ivanov, Grzegorz Orzechowski 他
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DynaRend: マスク付き未来レンダリングによるロボットマニピュレーションのための3Dダイナミクス学習
多視点RGB-D動画からマスク再構成と未来予測を微分可能ボリュームレンダリングで行い、3D形状・意味・ダイナミクスを統合したトライプレーン表現を自己教師あり学習するフレームワーク。RLBenchやColosseum、実機実験でマニピュレーション性能と汎化性を向上。
原題: DynaRend: Learning 3D Dynamics via Masked Future Rendering for Robotic Manipulation ／ Jingyi Tian, Le Wang, Sanping Zhou 他
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MobRT: デジタルツインによるモバイルマニピュレーションのスケーラブル学習フレームワーク
デジタルツイン上で全身運動計画と仮想キネマティック制御を組み合わせ、扉開けやモバイル台車でのピック&プレースの多様な実演データを自動生成し、実機・シミュレーション双方で方策の汎化性能を高める手法を提案。
原題: MobRT: A Digital Twin-Based Framework for Scalable Learning in Mobile Manipulation ／ Yilin Mei, Peng Qiu, Wei Zhang 他
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動的ロボットマニピュレーションのための相関考慮型デュアルビュー姿勢・速度推定
マニピュレータに搭載した2台のカメラから対象物体の姿勢と速度を、リー群上の適応拡張カルマンフィルタと相関考慮型融合則で分散推定する手法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Correlation-Aware Dual-View Pose and Velocity Estimation for Dynamic Robotic Manipulation ／ Mahboubeh Zarei, Robin Chhabra, Farrokh Janabi-Sharifi
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RL-100: 実世界強化学習による高性能ロボットマニピュレーション
拡散視覚運動ポリシーに模倣学習と強化学習を統合し、軽量な蒸留で高速制御を実現した実世界ロボットマニピュレーションのフレームワーク。8つの多様な実タスクで100%の成功率を達成。
原題: RL-100: Performant Robotic Manipulation with Real-World Reinforcement Learning ／ Kun Lei, Huanyu Li, Dongjie Yu 他
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T(R,O) Grasp：ロボットと物体の空間変換をグラフ拡散で生成するクロスエンボディメント巧みな把持
ロボットハンドと物体の空間変換を統一的に表現するグラフ拡散モデルを提案し、多様なハンドで高成功率・高速な把持生成を実現した。
原題: T(R,O) Grasp: Efficient Graph Diffusion of Robot-Object Spatial Transformation for Cross-Embodiment Dexterous Grasping ／ Xin Fei, Zhixuan Xu, Huaicong Fang 他
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DexCanvas: 人間の実演とロボット学習を繋ぐ巧みな操作の大規模データセット
70時間の人間の実演を基に、物理シミュレーションで検証された接触力注釈付きの7000時間の巧みな手操作データセットを構築した。
原題: DexCanvas: Bridging Human Demonstrations and Robot Learning for Dexterous Manipulation ／ Xinyue Xu, Jieqiang Sun, Jing 他
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指定経路に沿った液入りカップの時間最適搬送
トレイ上に載せた液入りカップを指定経路に沿って最短時間で搬送するため、液面の揺れ（スロッシング）を考慮した最適制御問題を定式化し、直接多重射撃法で解いた。
原題: Time-Optimal Transport of Loosely Placed Liquid Filled Cups along Prescribed Paths ／ Klaus Zauner, Hubert Gattringer, Andreas Mueller
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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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MobiDock: ロボットドッキングによるモジュール型自己再構成両腕移動マニピュレータの設計と制御
2台の独立ロボットが物理的に接続して1つの両腕移動マニピュレータになるモジュール型システムを提案し、ドッキングで協調制御を簡素化して安定性と効率を向上させた。
原題: MobiDock: Design and Control of A Modular Self Reconfigurable Bimanual Mobile Manipulator via Robotic Docking ／ Xuan-Thuan Nguyen, Khac Nam Nguyen, Ngoc Duy Tran 他
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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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触覚条件付き拡散方策による力覚対応ロボットマニピュレーション
触覚センサの高次元データから力信号を推定し、把持力・姿勢・グリップ幅を同時に予測する拡散方策を提案。高力・低力・動的力適応の3タスクで既存手法を上回った。
原題: Tactile-Conditioned Diffusion Policy for Force-Aware Robotic Manipulation ／ Erik Helmut, Niklas Funk, Tim Schneider 他
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ロボットによる創傷被覆材交換のための自律テープ操作に向けて
創傷被覆材交換におけるテープの剥離と貼付を自律的に行うフレームワークを提案し、力覚フィードバック模倣学習と軌道最適化で実現した。
原題: Towards Autonomous Tape Handling for Robotic Wound Redressing ／ Xiao Liang, Lu Shen, Peihan Zhang 他
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Actron3D: 動画から操作可能な神経関数を学習し、転移可能なロボットマニピュレーションを実現
未キャリブレーションの単眼RGB人間動画2〜3本から、物体中心の神経アフォーダンス関数を学習し、6自由度マニピュレーションスキルを転移させるフレームワーク。
原題: Actron3D: Learning Actionable Neural Functions from Videos for Transferable Robotic Manipulation ／ Anran Zhang, Hanzhi Chen, Yannick Burkhardt 他
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EmbodiedCoder: コーディングモデルによるパラメータ化された身体性モバイルマニピュレーション
コーディングモデルを活用し、追加学習なしで自然言語指示から実行可能なロボット軌道を生成する、解釈性の高いモバイルマニピュレーションのフレームワークを提案した。
原題: EmbodiedCoder: Parameterized Embodied Mobile Manipulation via Modern Coding Model ／ Zefu Lin, Rongxu Cui, Chen Hanning 他
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ペイロード不確かさ下での最適ピックアンドプレース実行のためのデュアル制御参照生成
ペイロードの不確かさがあるピックアンドプレース作業において、デュアル制御の枠組みで参照軌道を生成し、タスク実行とパラメータ同定を同時に効率化する手法を提案した。
原題: Dual Control Reference Generation for Optimal Pick-and-Place Execution under Payload Uncertainty ／ Victor Vantilborgh, Hrishikesh Sathyanarayan, Guillaume Crevecoeur 他
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ViTacGen: 視覚から触覚を生成するロボット押し動作
視覚画像から触覚情報（接触深度画像）を生成し、強化学習に統合することで、実触覚センサーなしでロボットの押し動作を実現するフレームワークを提案。
原題: ViTacGen: Robotic Pushing with Vision-to-Touch Generation ／ Zhiyuan Wu, Yijiong Lin, Yongqiang Zhao 他
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PathFormer: 3Dグリッド制約付きTransformerによるデジタルツインロボットアーム軌道生成
ロボットアームの軌道を3Dグリッド表現と制約マスク付きデコーディングで生成するTransformerを提案し、実機で高い把持成功率を達成した。
原題: PathFormer: A Transformer with 3D Grid Constraints for Digital Twin Robot-Arm Trajectory Generation ／ Ahmed Alanazi, Duy Ho, Yugyung Lee
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制御信頼性に基づく道具設計
ロボットが自律的に道具を設計する際に、制御信頼性を目的関数に導入することで、環境の不確実性に対してより頑健な道具を設計できることを示した。
原題: Designing Tools with Control Confidence ／ Ajith Anil Meera, Abian Torres, Pablo Lanillos
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ハイブリッド整合性ポリシー：ロボットマニピュレーションにおけるマルチモーダル多様性とリアルタイム効率の分離
拡散ベース模倣学習の多様性を保ちつつ、短い確率的プレフィックスと1ステップ整合性ジャンプで高速推論を実現するハイブリッド整合性ポリシーを提案。
原題: Hybrid Consistency Policy: Decoupling Multi-Modal Diversity and Real-Time Efficiency in Robotic Manipulation ／ Qianyou Zhao, Yuliang Shen, Xuanran Zhai 他
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運動学的キットバッシング：再利用可能な部品から関節物体を合成する最適化フレームワーク
抽象的な運動学グラフに基づき、再利用可能な関節部品を組み合わせて関節物体を合成する最適化手法を提案。部品の配置・向き・スケールを最適化し、機能目標も勾配なしで達成できる。
原題: Kinematic Kitbashing ／ Minghao Guo, Victor Zordan, Sheldon Andrews 他
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MiniBEE：コンパクト双腕デクスタリティのための新しい形態
低自由度の2本のアームを運動学的に結合し、グリッパ間の相対位置を保ちながら小型・軽量な双腕マニピュレータを実現した研究。ウェアラブルなデータ収集とロボットアームへの搭載の両モードを提案。
原題: MiniBEE: A New Form Factor for Compact Bimanual Dexterity ／ Sharfin Islam, Zewen Chen, Zhanpeng He 他
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R2RGEN: 空間的に汎化されたマニピュレーションのための実世界間3Dデータ生成
点群の観測と行動のペアを直接拡張し、シミュレータやレンダリングを使わずに実世界データを生成するフレームワークを提案。空間的に多様なデータを効率的に生成し、模倣学習による汎化性能を高める。
原題: R2RGEN: Real-to-Real 3D Data Generation for Spatially Generalized Manipulation ／ Xiuwei Xu, Angyuan Ma, Hankun Li 他
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CADRE: 暗黙的接触記述子とタスク適応型回復アフォーダンスによる動的キャッチング
落下中の物体を把持範囲内でキャッチし、元の操作タスクに戻れるよう回復させる強化学習フレームワークCADREを提案。接触特徴を暗黙的に抽出し、未見物体にもゼロショットで汎化できる。
原題: CADRE: Dynamic Catching via Implicit Contact Descriptors and Task-Appropriate Recovery Affordances ／ Fan Yang, Zixuan Huang, Abhinav Kumar 他
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MemER: 経験検索によるロボット制御のための記憶の拡張
ロボット政策に長期記憶を持たせるため、過去の重要フレームを選択・追跡する高レベル政策と、それに基づく低レベル政策の階層型フレームワークを提案し、実世界の長期的操作タスクで性能を向上させた。
原題: MemER: Scaling Up Memory for Robot Control via Experience Retrieval ／ Ajay Sridhar, Jennifer Pan, Satvik Sharma 他
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U-LAG: 不確実性を考慮した遅延適応型目標再設定によるロボットマニピュレーション
知覚遅延やノイズがある環境で、物体の位置変化に応じて実行中に目標を再設定するモジュールU-LAGを提案し、ピック・プッシュ・積み重ね・ペグ挿入タスクで有効性を示した。
原題: U-LAG: Uncertainty-Aware, Lag-Adaptive Goal Retargeting for Robotic Manipulation ／ Anamika J H, Anujith Muraleedharan
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DYMO-Hair: ロボットによる髪の毛操作のための汎化可能な体積動力学モデリング
髪の毛の複雑な動力学を学習し、モデル予測制御を用いてロボットが目標の髪型にスタイリングするシステムを提案。シミュレーションと実機で未知の髪型にも汎化することを示した。
原題: DYMO-Hair: Generalizable Volumetric Dynamics Modeling for Robot Hair Manipulation ／ Chengyang Zhao, Uksang Yoo, Arkadeep Narayan Chaudhury 他
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AFFORD2ACT: アフォーダンス誘導による汎用かつ軽量なロボットマニピュレーションのための自動キーポイント選択
テキストと画像からアフォーダンスを手がかりに最小限の意味的キーポイントを抽出し、38次元の軽量ポリシーで未知物体や背景変化に強いマニピュレーションを実現した。
原題: AFFORD2ACT: Affordance-Guided Automatic Keypoint Selection for Generalizable and Lightweight Robotic Manipulation ／ Anukriti Singh, Kasra Torshizi, Khuzema Habib 他
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