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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
📖 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 →- 論文強化学習/報酬設計機械学習
生成的エピソードガイダンスによる二重粒度コントラスト報酬で効率的な身体性RL
大規模動画生成モデルを活用し、少数の専門家動画から各RLエピソード用のタスクガイダンスを生成して、粗い探索と細かいマッチングを両立する二重粒度コントラスト報酬を与えることで、人手アノテーションなしにサンプル効率の高い身体性強化学習を実現した研究。
原題: Dual-Granularity Contrastive Reward via Generated Episodic Guidance for Efficient Embodied RL ／ Xin Liu, Yixuan Li, Yuhui Chen 他
日本語で読む → - 論文HRIデザインHCI
未来のHRIデザイン研究におけるモジュール式共同設計の位置づけ
モジュール性をデザインの媒体として捉え、長期の人間-ロボット関係を共同設計で議論可能にする研究プログラムを提示し、PAS（個人化・適応性・持続可能性）の視点を提唱する。
原題: Positioning Modular Co-Design in Future HRI Design Research ／ Lingyun Chen, Qing Xiao, Zitao Zhang 他
日本語で読む → - 論文GNSS代替航法制御
Bluetoothフェーズドアレイとファクターグラフを用いた慣性航法：実験的検証
GNSSが使えない環境で、Bluetoothの角度測定と距離・気圧センサをファクターグラフ最適化に統合し、ドローンの飛行実験で有効性を検証した。
原題: Bluetooth Phased-array Aided Inertial Navigation Using Factor Graphs: Experimental Verification ／ Glen Hjelmerud Mørkbak Sørensen, Torleiv H. Bryne, Kristoffer Gryte 他
日本語で読む → - 論文歩行ナビゲーションロボティクス
TRANS: 社会的相互作用下での四足歩行ロボットの敏捷なナビゲーションのための地形認識強化学習
四足歩行ロボットが不整地を移動しながら人混みの中をナビゲートするための、地形認識と社会的相互作用を統合した2段階強化学習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: TRANS: Terrain-aware Reinforcement Learning for Agile Navigation of Quadruped Robots under Social Interactions ／ Wei Zhu, Irfan Tito Kurniawan, Ye Zhao 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
MALLVI: 統合的汎用ロボットマニピュレーションのためのマルチエージェントフレームワーク
自然言語指示と画像からロボットの操作を計画する際、分解・位置推定・思考・反省などの専門エージェントを協調させ、視覚言語モデルによる閉ループフィードバックで汎化性能と成功率を高めるフレームワークを提案。
原題: MALLVI: A Multi-Agent Framework for Integrated Generalized Robotics Manipulation ／ Mehrshad Taji, Arad Mahdinezhad Kashani, Iman Ahmadi 他
日本語で読む → - 論文制御/強化学習制御
クープマン作用素とリアプノフ制約による安全な強化学習
クープマン作用素で誤差ダイナミクスを線形化し、DAREから制御リアプノフ関数を導出してSACに制約として組み込み、軌道追従と安定化を保証する手法を提案。
原題: LC-SAC: Lyapunov-Constrained Soft Actor-Critic via Koopman Operator Theory for Trajectory Tracking and Stabilization ／ Dhruv S. Kushwaha, Zoleikha A. Biron
日本語で読む → - 論文強化学習/世界モデルロボティクス
効率的な一次強化学習のための局所・大域世界モデルの結合
大規模拡散モデルによる世界モデル内で強化学習を行い、軽量な潜在空間サロゲートで勾配計算を効率化する一次勾配法を提案。Push-Tタスクや四足歩行ロボットの物体操作でPPOを上回るサンプル効率を実現。
原題: Coupled Local and Global World Models for Efficient First Order RL ／ Joseph Amigo, Rooholla Khorrambakht, Nicolas Mansard 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーション画像認識
LangMap: 人間検証済みの階層的オープンボキャブラリ目標ナビゲーションのベンチマーク
言語条件付き目標ナビゲーションのための、シーン・部屋・領域・インスタンスの4階層の目標を人間が検証した注釈でカバーする初の実世界3D屋内ナビゲーションベンチマークLangMapを提案し、RGBのみの強力なベースラインPlaNaVidも導入した。
原題: LangMap: A Human-Verified Benchmark for Hierarchical Open-Vocabulary Goal Navigation ／ Bo Miao, Weijia Liu, Jun Luo 他
日本語で読む → - 論文通信・ネットワークcs.NI
6Gが拓く次世代ロボティクス：自律システムの未来像
6G通信の性能指標をロボットの機能要素に対応づけ、ロボット・知能・ネットワークの3層を統合するアーキテクチャを提案し、人とロボットの協調安全の事例を示した。
原題: 6G Empowering Future Robotics: A Vision for Next-Generation Autonomous Systems ／ Mona Ghassemian, Andrés Meseguer Valenzuela, Ana Garcia Armada 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
Robot-DIFT: 接触の多いロボットマニピュレーションのための対応感度の高い拡散特徴
拡散モデルの特徴を蒸留して決定論的でリアルタイムなバックボーンに変換し、空間-意味特徴ピラミッドで接触に敏感な操作を可能にした研究。
原題: Robot-DIFT: Correspondence-Sensitive Diffusion Features for Contact-Rich Robot Manipulation ／ Yu Deng, Yufeng Jin, Xiaogang Jia 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ロボット制御のためのエージェントAI：柔軟だが依然として脆い
推論可能な言語モデルがロボットスキルを選択・実行するエージェント型制御システムを2つの実機で試し、柔軟性と脆弱性の両面を明らかにした。
原題: Agentic AI for Robot Control: Flexible but still Fragile ／ Oscar Lima, Marc Vinci, Martin Günther 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
固有感覚で考える：VLAポリシーのための状態に基づく視覚トークン選択
固有感覚をVLM語彙のトークンに離散化し、指示と共に視覚パッチを選択する能動的クエリとして使うことで、VLAモデルの精度と推論速度を向上させる手法を提案。
原題: Think Proprioceptively: State-Grounded Visual Token Selection for VLA Policies ／ Fangyuan Wang, Peng Zhou, Jiaming Qi 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
模倣を超えて：VLAモデルのための強化学習ベースのSim-Real協調学習
実機とシミュレーションのデモでSFT後、シミュレーションで強化学習しつつ実機データの補助損失で忘却を防ぐ協調学習フレームワークを提案し、実機卓上操作タスクで成功率と汎化性能を向上させた。
原題: Beyond Imitation: Reinforcement Learning-Based Sim-Real Co-Training for VLA Models ／ Liangzhi Shi, Shuaihang Chen, Feng Gao 他
日本語で読む → - 論文不確実性定量化機械学習
eCP: 事前学習モデルを用いた同変コンフォーマル予測
群平均化により幾何情報を組み込むことで、コンフォーマル予測の不確実性領域を縮小し、歩行者軌道予測で検証した研究。
原題: eCP: Equivariant Conformal Prediction with pre-trained models ／ Nikolaos Bousias, Lars Lindemann, George Pappas
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
見えた！：生ピクセルからのエンドツーエンドヒューマノイド歩行学習
生の深度画像からヒューマノイドの歩行をエンドツーエンドで学習するフレームワークを提案し、高忠実度深度センサシミュレーションと視覚認識行動蒸留、地形別報酬設計により、実機での多様な地形適応を実現した。
原題: Now You See That: Learning End-to-End Humanoid Locomotion from Raw Pixels ／ Wandong Sun, Yongbo Su, Leoric Huang 他
日本語で読む → - 論文シーングラフロボティクス
INHerit-SG: 増分階層型セマンティックシーングラフとRAG型検索
ロボットナビゲーション向けに、3D環境を非同期の二重ストリームで階層的なセマンティックシーングラフとして構築し、LLMとトポロジーを組み合わせた検索で複雑な embodied クエリに応答するシステムを提案。
原題: INHerit-SG: Incremental Hierarchical Semantic Scene Graphs with RAG-Style Retrieval ／ YukTungSamuel Fang, Zhikang Shi, Jiabin Qiu 他
日本語で読む → - 論文移動ロボットナビゲーションロボティクス
熱放射場を用いた移動ロボットの火災理解
深度と熱画像から3D点群を作り、シュテファン・ボルツマンの法則で熱放射場を構築し、火災環境での安全なナビゲーションを実現した。
原題: Understanding Fire Through Thermal Radiation Fields for Mobile Robots ／ Anton R. Wagner, Madhan Balaji Rao, Xuesu Xiao 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
SPOT: 未知の動的環境におけるUAVの時空間障害物回避軌道計画
未知の動的環境で飛行するクアッドロータ向けに、視覚ベースの安全飛行回廊生成と時空間軌道最適化を組み合わせたマップレスな反応的計画手法を提案し、バックアップ計画でデッドロック時の衝突も回避する。
原題: SPOT: Spatio-Temporal Obstacle-free Trajectory Planning for UAVs in Unknown Dynamic Environments ／ Astik Srivastava, Thomas J Chackenkulam, Bitla Bhanu Teja 他
日本語で読む → - 論文群制御cs.GT
準方策近似による混合階層ゲームの効率的解法
混合階層ゲームのKKT条件を高階微分を除去した準方策近似で解く非厳密ニュートン法を提案し、実機とシミュレーションでリアルタイム収束を実証した。
原題: Efficiently Solving Mixed-Hierarchy Games with Quasi-Policy Approximations ／ Hamzah Khan, Dong Ho Lee, Jingqi Li 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
Pixel2Catch: 単眼RGBカメラによる俊敏なマニピュレーションのためのマルチエージェントSim-to-Real転移
単眼RGB画像のピクセル情報から物体の動きを認識し、アームと多指ハンドを別々のエージェントとして協調学習させるマルチエージェント強化学習で、投げられた物体をキャッチする動作をシミュレーションから実機へ転移させた。
原題: Pixel2Catch: Multi-Agent Sim-to-Real Transfer for Agile Manipulation with a Single RGB Camera ／ Seongyong Kim, Junhyeon Cho, Kang-Won Lee 他
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーションロボティクス
ReaDy-Go: 動的障害物を伴う環境特化型視覚ナビゲーションのための実世界-シミュレーション動的3Dガウシアンスプラッティング
実環境を3Dガウシアンスプラッティングで再構成し、動く人間アバターを追加した写実的な動的シミュレーションを生成して、動的障害物に頑健な視覚ナビゲーション方策を学習する手法を提案した。
原題: ReaDy-Go: Real-to-Sim Dynamic 3D Gaussian Splatting Simulation for Environment-Specific Visual Navigation with Moving Obstacles ／ Seungyeon Yoo, Youngseok Jang, Dabin Kim 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
WoVR: 幻覚を制御してVLAポリシーを強化学習で事後学習する信頼可能なワールドモデルシミュレータ
不完全な学習済みワールドモデルをシミュレータとして使い、キーフレーム初期化ロールアウトとモデル・ポリシー共進化で幻覚の影響を抑え、VLAポリシーを強化学習で安定に事後学習する手法を提案。
原題: WoVR: World Models as Reliable Simulators for Post-Training VLA Policies with RL ／ Zhennan Jiang, Shangqing Zhou, Yutong Jiang 他
日本語で読む → - 論文オドメトリロボティクス
接触を基準とした脚式・車輪脚式ロボットの固有受容オドメトリ
IMUと関節トルクのみから接地を運動学的アンカーとして選定し、足跡記録でドリフトを抑える純固有受容の状態推定器を提案。四足と車輪脚式に統一的に適用できる。
原題: Contact-Anchored Proprioceptive Odometry for Legged and Wheel-Legged Robots ／ Minxing Sun, Yao Mao
日本語で読む → - 論文水陸空ロボットロボティクス
TriphiBot: FOC推進と偏心設計を組み合わせた水陸空三棲ロボット
クアッドコプター構造に受動輪を加えた最小構成で、空・陸・水の三領域を移動できるロボットを提案。偏心重心設計とFOCベースの統合推進、HNMPC-PID制御により効率的な多領域移動とモード遷移を実現した。
原題: TriphiBot: A Triphibious Robot Combining FOC-based Propulsion with Eccentric Design ／ Xiangyu Li, Tiancheng Lai, Mingwei Lai 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
跳ぶべき時を学ぶオフロードナビゲーション
地形ごとの走行コストを速度の関数としてモデル化し、溝を跳び越えるなど速度に応じた安全な経路計画を実現した研究。
原題: Learning When to Jump for Off-road Navigation ／ Zhipeng Zhao, Taimeng Fu, Shaoshu Su 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
スピードの駆け引き：学習型モデル予測ゲームによるマルチエージェントドローン競争
ドローン競争において、相手の動きを考慮した戦略を高速に計算するため、モデル予測ゲームを学習で高速化するLMPGを提案し、シミュレーションと実機で既存手法を上回ることを示した。
原題: Strategizing at Speed: A Learned Model Predictive Game for Multi-Agent Drone Racing ／ Andrei-Carlo Papuc, Lasse Peters, Sihao Sun 他
日本語で読む → - 論文自動運転/拡散モデルロボティクス
拡散モデルによるエンドツーエンド自動運転の可能性を解き放つ
実車データと公道試験を通じて拡散モデルをエンドツーエンド自動運転のプランナーとして大規模に検証し、学習の鍵となる知見と強化学習による事後学習を提案、実車で10倍の性能向上を達成した。
原題: Unleashing the Potential of Diffusion Models for End-to-End Autonomous Driving ／ Yinan Zheng, Tianyi Tan, Bin Huang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚言語モデルによる意味・物理の二重補正を用いた人間-ロボット協調タスクの再計画
VLMの推論に事前の論理検証と事後の視覚検証を組み合わせ、人間の指示に基づく把持姿勢や道具選択を再計画する枠組みを提案し、ヒューマノイドでの実機実験で有効性を検証した。
原題: Replanning Human-Robot Collaborative Tasks with Vision-Language Models via Semantic and Physical Dual-Correction ／ Taichi Kato, Takuya Kiyokawa, Namiko Saito 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
長寿命ロボットに向けて：強化学習ファインチューニングによるVLAモデルの継続学習
VLAモデルの下流タスク適応における破滅的忘却とデータ依存を解決するため、オンライン環境フィードバック不要の強化学習ファインチューニング手法LifeLong-RFTを提案し、継続学習でSFT比22%の成功率向上を達成した。
原題: Towards Long-Lived Robots: Continual Learning VLA Models via Reinforcement Fine-Tuning ／ Yuan Liu, Haoran Li, Shuai Tian 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
疎で認識協調型ネットワーク航空ロボットチーム（SpArC-NARTs）の経路計画最適化：最適化ツールと地上センシングカバレッジのユースケース
無線で繋がる航空ロボットチームのための経路計画ツールを提案し、限られた通信・エネルギー・事前情報のもとで協調的に探索・カバレッジを行う手法を検証した。
原題: Path Planning Optimisation for SParse, AwaRe and Cooperative Networked Aerial Robot Teams (SpArC-NARTs): Optimisation Tool and Ground Sensing Coverage Use Cases ／ Maria Conceição, António Grilo, Meysam Basiri
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