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最新論文: 2025/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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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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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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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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ConPoSe: LLMガイドによる協調物体押し出しのための接触点選択のスケーラブル化
複数ロボットで物体を押す際の接触点選択に、大規模言語モデルの推論と局所探索を組み合わせる手法を提案し、従来の解析的手法よりスケーラブルで高性能なことを示した。
原題: ConPoSe: LLM-Guided Contact Point Selection for Scalable Cooperative Object Pushing ／ Noah Steinkrüger, Nisarga Nilavadi, Wolfram Burgard 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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PLEXUSハンド：精密・側面把持の巧みな操作を可能にする軽量4モータ義手
4つのモータと最適化された親指配置により、軽量（311g）で精密把持と側面把持の切り替えや道具操作を実現した電動義手を開発し、その有効性を実験で示した。
原題: PLEXUS Hand: Lightweight Four-Motor Prosthetic Hand Enabling Precision-Lateral Dexterous Manipulation ／ Yuki Kuroda, Tomoya Takahashi, Cristian C Beltran-Hernandez 他
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投げて回転させる動作の学習
ロボットが物体を投げて、指定した位置と向きに着地させる「スローフリップ」を実現する手法を提案。物理モデルと学習を組み合わせ、未見の姿勢への汎化とサンプル効率を向上させた。
原題: Learning to Throw-Flip ／ Yang Liu, Bruno Da Costa, Aude Billard
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油圧ショベルによる岩石把持のための強化学習：誘導報酬設計を用いたアプローチ
油圧ショベルで不規則な岩石を把持するタスクに対し、モデルフリー強化学習（PPO）と誘導報酬設計、ドメインランダム化を用いて制御器を学習させ、人間に匹敵する成功率を達成した。
原題: Learning to Capture Rocks using an Excavator: A Reinforcement Learning Approach with Guiding Reward Formulation ／ Amirmasoud Molaei, Mohammad Heravi, Reza Ghabcheloo
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SynHLMA：離散的な人-物体インタラクション表現による関節物体の手言語操作の合成
関節物体に対する言語指示付きの手の把持・操作系列を生成するフレームワークSynHLMAを提案し、生成・予測・補間タスクで高性能を示した。
原題: SynHLMA:Synthesizing Hand Language Manipulation for Articulated Object with Discrete Human Object Interaction Representation ／ Wang zhi, Yuyan Liu, Liu Liu 他
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ロボットマニピュレーションのための高速視覚運動ポリシー
エネルギーMLPを用いて単一順伝播でマルチモーダル行動を予測し、高頻度・低リソース環境で高精度な操作を実現するEnergy Policyを提案した。
原題: Fast Visuomotor Policy for Robotic Manipulation ／ Jingkai Jia, Tong Yang, Xueyao Chen 他
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HumanoidExo: ウェアラブル外骨格によるスケーラブルな全身ヒューマノイド操作
人間の動作をウェアラブル外骨格で計測し、全身ヒューマノイドの操作データへ変換するシステムを提案。実機データを補完し、少ない実演で複雑な全身制御や歩行スキル獲得を可能にした。
原題: HumanoidExo: Scalable Whole-Body Humanoid Manipulation via Wearable Exoskeleton ／ Rui Zhong, Yizhe Sun, Junjie Wen 他
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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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協調型四足ロボットチームによる共有物体マニピュレーション
脚式マニピュレータを搭載した複数の四足ロボットが協調し、剛体物体を力閉包把持で持ち上げて運搬する制御手法を提案し、シミュレーションと実機実験で検証した。
原題: Shared Object Manipulation with a Team of Collaborative Quadrupeds ／ Shengzhi Wang, Niels Dehio, Xuanqi Zeng 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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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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DexMan: 人間と生成動画から両手巧みな操作を学習
第三者視点の人間動画から、ヒューマノイドロボットの両手巧みな操作スキルを自動生成するフレームワーク。接触ベース報酬でノイズの多い手・物体姿勢からも方策学習を改善する。
原題: DexMan: Learning Bimanual Dexterous Manipulation from Human and Generated Videos ／ Jhen Hsieh, Kuan-Hsun Tu, Kuo-Han Hung 他
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硬直しすぎず到達する：LLMとリアプノフに基づく強化学習を用いた適応的仮想モデル制御
仮想モデル制御（VMC）にLLMの構造的事前知識とリアプノフに基づく強化学習を組み合わせ、安定性を保証しながらオンラインで適応できる制御手法を提案し、7自由度Pandaアームのシミュレーションで有効性を示した。
原題: Never Too Rigid to Reach: Adaptive Virtual Model Control with LLM- and Lyapunov-Based Reinforcement Learning ／ Jingzehua Xu, Yangyang Li, Yangfei Chen 他
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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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SutureBot：自律的な端から端までの縫合のための精密フレームワークとベンチマーク
da Vinci Research Kit上で針の把持から組織への刺入、結紮までの自律縫合を実現するベンチマークを提案し、1890件の縫合デモデータセットを公開。目標条件付きフレームワークで刺入点精度を59-74%改善し、最先端VLAモデルを評価した。
原題: SutureBot: A Precision Framework & Benchmark For Autonomous End-to-End Suturing ／ Jesse Haworth, Juo-Tung Chen, Nigel Nelson 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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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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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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マルチエンボディメント把持エージェントに向けて
様々なグリッパ設計に対応するデータ効率の良いフローベースの同変把持合成アーキテクチャを提案し、JAXで実装して性能と推論速度を向上させた。
原題: Towards a Multi-Embodied Grasping Agent ／ Roman Freiberg, Alexander Qualmann, Ngo Anh Vien 他
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AVO: 多指マニピュレーションにおける接触モード切替のための償却価値最適化
学習した価値関数を軌道最適化のコストに組み込み、接触モード切替を伴う多指操作を効率的に計画する手法を提案し、ネジ回しタスクで計算量を半減しつつ性能を向上させた。
原題: AVO: Amortized Value Optimization for Contact Mode Switching in Multi-Finger Manipulation ／ Adam Hung, Fan Yang, Abhinav Kumar 他
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長距離空中マニピュレーションのための可変剛性リンクの統合
ドローンと双腕マニピュレータの間に可変剛性リンクを導入し、柔軟なロープと剛体ロッドを切り替えることで、外乱抑制と位置精度のトレードオフを制御可能にした。
原題: Integration of a Variable Stiffness Link for Long-Reach Aerial Manipulation ／ Manuel J. Fernandez, Alejandro Suarez, Anibal Ollero 他
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モデル予測制御による義手手首動作の最適化
腱駆動義手に取り付けたソフト連続体手首の動きを、計算負荷を抑えたモデル予測制御で制御し、より自然で直感的な操作を実現する手法を提案・検証した。
原題: Optimizing Prosthetic Wrist Movement: A Model Predictive Control Approach ／ Francesco Schetter, Shifa Sulaiman, Shoby George 他
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XGrasp: グリッパー形状を考慮した把持検出とマルチグリッパーデータ生成
グリッパーの形状と閉じ軌道を2チャンネル画像で表現し、追加学習なしで未知のグリッパーにも汎化するリアルタイム把持検出フレームワークを提案。
原題: XGrasp: Gripper-Aware Grasp Detection with Multi-Gripper Data Generation ／ Yeonseo Lee, Jungwook Mun, Hyosup Shin 他
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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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