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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: 2026/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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シグナルか「ノイズ」か：実環境におけるロボットのエラーに対する人間の反応
コーヒーロボットを公共の場に導入し、ロボットのエラーに対する人々の社会的反応を調査した。その結果、実環境では反応が豊かだが「ノイズ」も多く、グループ相互作用で特に多様なシグナルが見られた。
原題: Signal or 'Noise': Human Reactions to Robot Errors in the Wild ／ Maia Stiber, Sameer Khan, Russell Taylor 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
低コスト触覚力制御グリッパによる力調整マニピュレーションの学習
低コストの触覚フィードバック付き力制御グリッパと、把持力を高頻度で調整するフレームワークを提案し、力加減が重要な実世界タスクで有効性を示した。
原題: Learning Force-Regulated Manipulation with a Low-Cost Tactile-Force-Controlled Gripper ／ Xuhui Kang, Tongxuan Tian, Sung-Wook Lee 他
日本語で読む → - 論文強化学習セキュリティcs.CR
信頼できないシミュレータに注意：強化学習における報酬なしバックドア攻撃
シミュレータのダイナミクスを改ざんして、報酬を操作せずに強化学習エージェントに行動レベルのバックドアを仕込み、特定のトリガーで危険な行動を引き起こす攻撃手法「Daze」を提案し、実機ロボットへの転移も示した。
原題: Beware Untrusted Simulators -- Reward-Free Backdoor Attacks in Reinforcement Learning ／ Ethan Rathbun, Wo Wei Lin, Alina Oprea 他
日本語で読む → - 論文オフライン強化学習機械学習
不確実性を考慮したランク1 MIMO Qネットワークによる高速オフライン強化学習フレームワーク
オフライン強化学習における分布外データの活用と計算効率の両立を目指し、データの不確実性を定量化してQ関数の下限信頼境界を最大化するランク1 MIMO Qネットワークを提案した。
原題: Uncertainty-Aware Rank-One MIMO Q Network Framework for Accelerated Offline Reinforcement Learning ／ Thanh Nguyen, Tung Luu, Tri Ton 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
剛性に基づく多指協調による力に敏感な物体の精密なハンド内操作
触覚フィードバックなしで関節制御のみを用い、グラフ剛性と力閉包制約を組み合わせた二層フレームワークにより、壊れやすい物体を多指ハンドで精密かつ安全に操作する手法を提案。
原題: Rigidity-Based Multi-Finger Coordination for Precise In-Hand Manipulation of Force-Sensitive Objects ／ Xinan Rong, Changhuang Wan, Aochen He 他
日本語で読む → - 論文医療ロボットロボティクス
OSCAR: 産卵管に着想を得た大腸内視鏡用自走カプセルロボット
寄生バチの産卵管運動を模倣し、バネ式カム機構で12個のスライダを位相制御することで、粘弾性組織上で摩擦異方性を生み出し前進推力を得る自走カプセルロボットを開発した。
原題: OSCAR: An Ovipositor-Inspired Self-Propelling Capsule Robot for Colonoscopy ／ Mostafa A. Atalla, Anand S. Sekar, Remi van Starkenburg 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
SpikingTac：高精度動的触覚インプリント追跡のための小型ニューロモルフィック視触覚センサ
低コストで小型なイベントカメラモジュールを組み込んだニューロモルフィック触覚センサを開発し、粘弾性ヒステリシスを考慮した更新則により1000Hzの知覚と350Hzの追跡を実現した。
原題: SpikingTac: A Miniaturized Neuromorphic Visuotactile Sensor for High-Precision Dynamic Tactile Imprint Tracking ／ Tianyu Jiang, Chaofan Zhang, Shaolin Zhang 他
日本語で読む → - 論文世界モデルロボティクス
BridgeV2W: 身体マスクで動画生成モデルを身体性世界モデルへ橋渡し
座標空間の行動をURDFとカメラパラメータから描画した身体マスクに変換し、ControlNet風に動画生成モデルへ注入することで、視点や身体構造に依存しない統一的な身体性世界モデルを実現した。
原題: BridgeV2W: Bridging Video Generation Models to Embodied World Models via Embodiment Masks ／ Yixiang Chen, Peiyan Li, Jiabing Yang 他
日本語で読む → - 論文鉄道自動運転eess.SP
鉄道環境における乗り上げ検知
鉄道の自動運転に向けて、車輪が物体を乗り上げる事象を検知する3手法を開発し、CNNベースの手法が99.6%の平均精度を達成した。
原題: Driving-Over Detection in the Railway Environment ／ Tobias Herrmann, Nikolay Chenkov, Florian Stark 他
日本語で読む → - 論文ベンチマーク/制御ロボティクス
地中海温室の移動ロボット向け階層制御戦略のROS2ベンチマークフレームワーク
地中海の温室環境を模した3Dモデルと物理シミュレータ上で、移動ロボットの階層制御戦略を評価するROS2ベンチマークを提案し、負荷変動・地形・傾斜の外乱下で標準指標により再現性ある比較を可能にした。
原題: A ROS2 Benchmarking Framework for Hierarchical Control Strategies in Mobile Robots for Mediterranean Greenhouses ／ Fernando Cañadas-Aránega, Francisco J. Mañas-Álvarez, José L- Guzmán 他
日本語で読む → - 論文モバイルマニピュレーションロボティクス
開世界モバイルマニピュレーションのための関節3Dシーングラフ
RGB-D動画から物体の関節運動を推定し、親子関係を含む意味的・運動学的3Dシーングラフを構築するフレームワークMoMa-SGを提案。
原題: Articulated 3D Scene Graphs for Open-World Mobile Manipulation ／ Martin Büchner, Adrian Röfer, Tim Engelbracht 他
日本語で読む → - 論文安全制御制御
動的システム間での安全証明書の転移
動特性が異なるシステム間で安全制約を転移する枠組みを提案し、シミュレーション関数とマージン項を用いて制御バリア関数を変換、二次計画法ベースの安全フィルタで目標システムに適用する。
原題: On transferring safety certificates across dynamical systems ／ Nikolaos Bousias, Charalampia Stamouli, Anastasios Tsiamis 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
NavDreamer: 動画生成モデルをゼロショット3Dナビゲータとして活用
動画生成モデルを言語指示とナビゲーション軌道のインターフェースとして用い、ゼロショットで3Dナビゲーションを実現するフレームワークを提案。
原題: NavDreamer: Video Models as Zero-Shot 3D Navigators ／ Xijie Huang, Weiqi Gai, Tianyue Wu 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデル画像認識
DDP-WM: 効率的なワールドモデルのための分離型ダイナミクス予測
観測シーンの潜在状態変化を、物理相互作用による疎な主要ダイナミクスと背景更新に分離して予測するワールドモデルを提案し、推論を約9倍高速化しつつ操作タスクの成功率を向上させた。
原題: DDP-WM: Disentangled Dynamics Prediction for Efficient World Models ／ Shicheng Yin, Kaixuan Yin, Weixing Chen 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
外科手術ロボット把持におけるセンサレス高精度力制御のためのハイブリッドオフライン・オンライン強化学習
腱駆動手術器具の把持力を、遠位センサなしで高精度に制御するため、物理モデルとオフライン・オンライン強化学習を組み合わせたフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Hybrid Offline-Online Reinforcement Learning for Sensorless, High-Precision Force Regulation in Surgical Robotic Grasping ／ Edoardo Fazzari, Omar Mohamed, Khalfan Hableel 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
FRAPPE: 複数未来表現アラインメントによる汎用ロボット方策への世界モデリングの注入
未来の観測の潜在表現を予測し、複数の視覚基盤モデルと並列にアラインメントすることで、汎用ロボット方策に世界認識を効率的に組み込む手法を提案。
原題: FRAPPE: Infusing World Modeling into Generalist Policies via Multiple Future Representation Alignment ／ Han Zhao, Jingbo Wang, Wenxuan Song 他
日本語で読む → - 論文音声強調/ロボット聴覚ロボティクス
耳を貸して：マイクロホンアレイを搭載したロボットアームによる音声強調
7自由度ロボットアームに16個のマイクを搭載し、アレイ形状を物理的に動かして音源に近づけることで、騒音環境下の音声強調性能を向上させる手法を提案した。
原題: Lend me an Ear: Speech Enhancement Using a Robotic Arm with a Microphone Array ／ Zachary Turcotte, François Grondin
日本語で読む → - 論文情報経路計画ロボティクス
推定不確かさを保証する情報経路計画
ガウス過程の事後分散を指定閾値以下に抑える最短経路を、非定常カーネルや障害物環境に対応した三段階手法で計画する。
原題: Informative Path Planning with Guaranteed Estimation Uncertainty ／ Kalvik Jakkala, Saurav Agarwal, Jason O'Kane 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
VLS: 視覚言語モデルによる事前学習済みロボット方策の誘導
凍結した拡散・フローマッチング方策のサンプリングを、視覚言語モデルが生成する報酬で推論時に誘導し、再学習なしで空間・タスクの分布シフトに適応させる手法。
原題: VLS: Steering Pretrained Robot Policies via Vision-Language Models ／ Shuo Liu, Ishneet Sukhvinder Singh, Yiqing Xu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Vision-language-actionモデルの実用性を再考する：包括的ベンチマークと改良ベースライン
VLAモデルの実用性を評価する新ベンチマークCEBenchを提案し、その知見に基づき軽量で実用的なLLaVA-VLAを開発した。
原題: Rethinking the Practicality of Vision-language-action Model: A Comprehensive Benchmark and An Improved Baseline ／ Wenxuan Song, Jiayi Chen, Xiaoquan Sun 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
CAPER: 制約付き手順推論によるロボット科学実験
科学実験の手順を守るため、タスク推論・マルチモーダル接地・低レベル制御を分離したフレームワークCAPERを提案し、長期的操作と低データ環境での成功率と手順正確性を向上させた。
原題: CAPER: Constrained and Procedural Reasoning for Robotic Scientific Experiments ／ Jinghan Yang, Jingyi Hou, Xinbo Yu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
適応的視覚トークンキャッシュによるVision-Language-Actionモデルの高速化学習
VLAモデルの推論を、再利用する視覚トークンを動的に選ぶ学習可能なポリシーとして最適化し、精度を保ちながら最大1.76倍の高速化を実現した。
原題: Learning to Accelerate Vision-Language-Action Models through Adaptive Visual Token Caching ／ Yujie Wei, Jiahan Fan, Jiyu Guo 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
CLASH: 拡張Sim-to-realハイブリダイゼーションによる衝突学習でリアリティギャップを埋める
不完全なシミュレータから衝突モデルを蒸留し、少数の実衝突データで微調整することで、衝突を含むタスクのsim-to-real転移精度を高めるフレームワークを提案。
原題: CLASH: Collision Learning via Augmented Sim-to-real Hybridization to Bridge the Reality Gap ／ Haotian He, Ning Guo, Siqi Shi 他
日本語で読む → - 論文最適化ロボティクス
ODYN: ロボティクスとAIのための全シフト型非内点法二次計画法
制約の線形独立性を必要とせず、ウォームスタート性能に優れた新しい二次計画法ソルバODYNを提案し、ロボティクスやAIの応用で有効性を示した。
原題: ODYN: An All-Shifted Non-Interior-Point Method for Quadratic Programming in Robotics and AI ／ Jose Rojas, Aristotelis Papatheodorou, Sergi Martinez 他
日本語で読む → - 論文位置合わせ/視覚誘導/実行信頼性ロボティクス
近接・軸外れ視覚誘導ロボット位置合わせのための信頼性考慮型実行ゲーティング
姿勢推定の精度が高くても実行時に失敗する問題を、幾何学的整合性と構成リスクに基づいて高リスクな姿勢更新を実行前に拒否・抑制するゲーティング機構で解決し、UR5での実験で成功率と安定性を向上させた。
原題: Reliability-aware Execution Gating for Near-field and Off-axis Vision-guided Robotic Alignment ／ Ning Hu, Senhao Cao, Maochen Li
日本語で読む → - 論文ロボット学習・フィードバックロボティクス
修正タイミングを活用した目標推論の強化
ロボットへの修正フィードバックにおいて、人が介入を決断するタイミングに着目し、その信号からロボットの動作特徴の特定や修正目標の迅速な推論、より精密なタスク制約の学習が可能かを検討した研究。
原題: Enhancing Goal Inference via Correction Timing ／ Anjiabei Wang, Shuangge Wang, Tesca Fitzgerald
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
ロバスト性は数値ではなく関数である：視覚ベース運転におけるOODロバスト性の因子分解包括的研究
自動運転のOODロバスト性を5軸に分解し、k因子摂動下での性能を測定。ViTや基盤モデル特徴の優位性、非加算的相互作用、最適な訓練条件を明らかにした。
原題: Robustness Is a Function, Not a Number: A Factorized Comprehensive Study of OOD Robustness in Vision-Based Driving ／ Amir Mallak, Alaa Maalouf
日本語で読む → - 論文宇宙ロボティクスAI
能動的デブリ除去のための学習ベースミッション計画におけるロバスト性と適応性の評価
低軌道での複数デブリランデブー問題に対し、通常のPPO、ドメインランダム化PPO、MCTSの3手法を比較し、学習方策の速度と探索手法の適応性のトレードオフを明らかにした。
原題: Evaluating Robustness and Adaptability in Learning-Based Mission Planning for Active Debris Removal ／ Agni Bandyopadhyay, Günther Waxenegger-Wilfing
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
推論か明示的意図伝達か：マルチモーダル性が完璧な予測器を忘れさせる理由
人間とロボットの協調物体運搬タスクで、意図予測器2種と明示的コミュニケーション2種を比較し、人間は性能向上よりも自然さを好むことを示した研究。
原題: When the Inference Meets the Explicitness or Why Multimodality Can Make Us Forget About the Perfect Predictor ／ J. E. Domínguez-Vidal, Alberto Sanfeliu
日本語で読む → - 論文物体ナビゲーションロボティクス
3DGSNav: アクティブ3Dガウシアンスプラッティングによる視覚言語モデルの物体ナビゲーション推論強化
3DガウシアンスプラッティングをVLMの永続メモリとして組み込み、自由視点レンダリングとCoTプロンプトでゼロショット物体ナビゲーションの空間推論を向上させるフレームワークを提案。
原題: 3DGSNav: Enhancing Vision-Language Model Reasoning for Object Navigation via Active 3D Gaussian Splatting ／ Wancai Zheng, Hao Chen, Xianlong Lu 他
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