論文
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 →- 論文階層強化学習AI
後知恵経験再生によるスパース報酬下でのオプション学習の実現
スパース報酬の多目標環境で階層強化学習のオプション学習を可能にするため、後知恵経験再生(HER)を統合し、さらに物体操作向けに二重目標HER(2HER)を提案した論文。
原題: Enabling Option Learning in Sparse Rewards with Hindsight Experience Replay ／ Gabriel Romio, Mateus Begnini Melchiades, Bruno Castro da Silva 他
日本語で読む → - 論文情報経路計画ロボティクス
シミュレーションから実機展開までを統合する情報経路計画アーキテクチャ: GuadalPlanner
計画・センシング・車両実行のインターフェースを標準化し、同一のアルゴリズムをシミュレーションから実機まで変更なしに評価できる統合アーキテクチャGuadalPlannerを提案し、自律水上艇による水質モニタリングで実証した。
原題: A Unified Experimental Architecture for Informative Path Planning: from Simulation to Deployment with GuadalPlanner ／ Alejandro Mendoza Barrionuevo, Dame Seck Diop, Alejandro Casado Pérez 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
速度センシング不要の持続的整列を実現する位置ベース群れ行動
速度を測らずに位置情報だけで群れの向きを揃え続けるアルゴリズムを提案し、50体のシミュレーションと9台の実機ロボットで有効性を示した。
原題: Position-Based Flocking for Persistent Alignment without Velocity Sensing ／ Hossein B. Jond, Veli Bakırcıoğlu, Logan E. Beaver 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
AffordanceGrasp-R1：強化学習による推論ベースのアフォーダンスセグメンテーションを活用したロボット把持
Chain-of-Thoughtのコールドスタートと強化学習を組み合わせてアフォーダンスセグメンテーションを行い、指示に応じた把持候補の生成・選別を実現する枠組みを提案。
原題: AffordanceGrasp-R1:Leveraging Reasoning-Based Affordance Segmentation with Reinforcement Learning for Robotic Grasping ／ Dingyi Zhou, Mu He, Zhuowei Fang 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習/自動運転ロボティクス
TSC: 相互作用運転のためのトポロジー条件付きシュタッケルベルク型マルチエージェント強化学習
軌跡の編み込み関係から動的な優先度グラフを抽出し、局所的なリーダー・フォロワー関係に基づくシュタッケルベルク型協調方策をCTDEで学習する、通信不要の分散型自動運転フレームワークを提案。
原題: TSC: Topology-Conditioned Stackelberg Coordination for Multi-Agent Reinforcement Learning in Interactive Driving ／ Xiaotong Zhang, Gang Xiong, Yuanjing Wang 他
日本語で読む → - 論文自動運転/軌道生成画像認識
MeanFuser: MeanFlowによる高速ワンショット多様体軌道生成と適応的再構成を用いたエンドツーエンド自動運転
ガウス混合ノイズとMeanFlowを組み合わせ、離散アンカーに依存せず高速かつロバストに軌道を生成するエンドツーエンド自動運転手法を提案。
原題: MeanFuser: Fast One-Step Multi-Modal Trajectory Generation and Adaptive Reconstruction via MeanFlow for End-to-End Autonomous Driving ／ Junli Wang, Yinan Zheng, Xueyi Liu 他
日本語で読む → - 論文転倒復帰ロボティクス
VIGOR: 視覚的文脈内目標推論による人型ロボットの統合転倒安全
平坦地の人間の転倒・復帰動作を教師として、複雑地形でも使える視覚ベースの生徒モデルに蒸留し、転倒回避から起き上がりまでを統合的に扱う手法を提案。
原題: VIGOR: Visual Goal-In-Context Inference for Unified Humanoid Fall Safety ／ Osher Azulay, Zhengjie Xu, Andrew Scheffer 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 → - 論文制御理論ロボティクス
学習されたラグランジュ潜在ダイナミクスの低次元制御と幾何学的構造
高次元ラグランジュ系に対し、構造保存型の低次元潜在ダイナミクスを学習し、その上で追従制御則を導出。安定性・収束性の解釈可能な条件を示し、劣駆動系にも拡張した。
原題: Reduced-order Control and Geometric Structure of Learned Lagrangian Latent Dynamics ／ Katharina Friedl, Noémie Jaquier, Seungyeon Kim 他
日本語で読む → - 論文人間-ロボット協調ロボティクス
共有ワークスペースにおけるスケーラブルな人間-ロボット協調のための分散仮想モデル制御
仮想バネとダンパーで人間とロボットの動作を統一的に制御し、分散型のデッドロック検出と交渉で協調作業を実現するフレームワークを提案。最大4台のロボットと2人の人間の協調を実験・シミュレーションで検証した。
原題: Distributed Virtual Model Control for Scalable Human-Robot Collaboration in Shared Workspace ／ Yi Zhang, Omar Faris, Chapa Sirithunge 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
生贄エージェントを用いた旋回率制限付き交戦領域の推定と安全な軌道計画
生贄エージェントの直線軌道と生存/迎撃結果から追跡者の旋回率制限パラメータを推定し、高価値エージェントの安全な時間最適経路を生成する学習フレームワークを提案。
原題: Inferring Turn-Rate-Limited Engagement Zones with Sacrificial Agents for Safe Trajectory Planning ／ Grant Stagg, Cameron K. Peterson
日本語で読む → - 論文追従制御ロボティクス
EKFによる深度カメラと深層学習の融合を用いたSAR活動におけるUAV-人物間距離推定と追従
深度カメラと単眼カメラの人物距離推定をEKFで融合し、ドローンが対象者を安全距離で追従するための高精度な距離推定システムを提案した。
原題: EKF-Based Depth Camera and Deep Learning Fusion for UAV-Person Distance Estimation and Following in SAR Operations ／ Luka Šiktar, Branimir Ćaran, Bojan Šekoranja 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
安全強化学習による狭所での二台四脚ロボット協調搬送
二台の四脚ロボットが狭い環境で協調して荷物を運ぶため、衝突回避を制約として定式化した安全強化学習手法を提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Dual-Quadruped Collaborative Transportation in Narrow Environments via Safe Reinforcement Learning ／ Zhezhi Lei, Zhihai Bi, Wenxin Wang 他
日本語で読む → - 論文ニューロモーフィックハードウェアロボティクス
多いほど良い：ロボット制御のための複数ニューロモーフィックコンポーネントのオンチップ実行
スパイキングニューラルステートマシンを用いて複数のニューラルネットワークをニューロモーフィックハードウェア上でオーケストレーションし、視覚ベースのロボット制御パイプラインをオンチップで実行できることを示した。
原題: The More the Merrier: Running Multiple Neuromorphic Components On-Chip for Robotic Control ／ Evan Eames, Priyadarshini Kannan, Ronan Sangouard 他
日本語で読む → - 論文全身制御ロボティクス
事前学習と高速適応による汎用人型全身制御
人型ロボットの全身制御を、事前学習したポリシーに軽量な残差ポリシーを高速適応させることで、未知の動作にも安定して追従できるフレームワークFASTを提案した。
原題: General Humanoid Whole-Body Control via Pretraining and Fast Adaptation ／ Zepeng Wang, Jiangxing Wang, Shiqing Yao 他
日本語で読む → - 論文イベントカメラ/動作セグメンテーション画像認識
イベントカメラの法線フローを用いたリアルタイム動作セグメンテーション
イベントカメラの法線フローを中間表現として用い、グラフカットによるエネルギー最小化で動作セグメンテーションをリアルタイムに実行するフレームワークを提案した。
原題: Real-time Motion Segmentation with Event-based Normal Flow ／ Sheng Zhong, Zhongyang Ren, Xiya Zhu 他
日本語で読む → - 論文変形物体操作ロボティクス
変形可能物体操作における未解決課題への展望
変形可能物体操作の最新研究をレビューし、遮蔽処理やタスク汎化、リアルタイム制御などの課題と、マルチモーダル知覚・物理情報に基づく強化学習・微分可能シミュレーションの進展を整理した展望論文。
原題: A Perspective on Open Challenges in Deformable Object Manipulation ／ Ryan Paul McKennaa, John Oyekan
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
頑健なスキル、脆い接地：マルチオブジェクトピッキングによる視覚言語行動ポリシーの限定的汎化の診断
VLAポリシーが物体と言語の対応を本当に学習しているのかを調べるため、物体配置のばらつきを段階的に増やすマルチオブジェクトピッキング実験を行い、操作スキルと指示追従が分離していることを示した。
原題: Robust Skills, Brittle Grounding: Diagnosing Restricted Generalization in Vision-Language Action Policies via Multi-Object Picking ／ David Emukpere, Romain Deffayet, Jean-Michel Renders
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
CLAMP: 3Dマルチビュー行動条件付きロボットマニピュレーション事前学習のための対照学習
RGB-D画像から再構成したマルチビューの点群とロボット行動を対照学習で結びつけ、拡散ポリシーを事前学習することで、少ない実演データでも高精度なマニピュレーションを可能にする手法を提案。
原題: CLAMP: Contrastive Learning for 3D Multi-View Action-Conditioned Robotic Manipulation Pretraining ／ I-Chun Arthur Liu, Krzysztof Choromanski, Sandy Huang 他
日本語で読む → - 論文マルチロボット計画ロボティクス
プロンプト最適化を備えた階層型LLMマルチエージェントによるマルチロボットタスク計画
LLMで自然言語指示を分解し、下位エージェントがPDDL問題を生成して古典プランナで解く階層型マルチエージェント計画手法を提案。失敗時にはテキスト勾配でプロンプトを最適化し、MAT-THORで従来手法を上回る成功率を達成した。
原題: Hierarchical LLM-Based Multi-Agent Framework with Prompt Optimization for Multi-Robot Task Planning ／ Tomoya Kawabe, Rin Takano
日本語で読む → - 論文VLAAI
対照的世界モデル：身体エージェントパイプラインにおける行動実行可能性学習
大規模言語モデルを対照学習で微調整し、意味的に似ているが物理的に不可能な行動を識別する行動スコアラーを提案。ScienceWorldベンチマークでSFTより高精度を達成。
原題: CWM: Contrastive World Models for Action Feasibility Learning in Embodied Agent Pipelines ／ Chayan Banerjee
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
多指把持における反射的スリップ制御：触覚センシングと内力最適化のハイブリッド
圧電・ピエゾ抵抗触覚センサを組み合わせてスリップを高速検出し、モデルベースの内力制御で物体を把持したまま反射的に安定化する枠組みを構築した。
原題: Reactive Slip Control in Multifingered Grasping: Hybrid Tactile Sensing and Internal-Force Optimization ／ Théo Ayral, Saifeddine Aloui, Mathieu Grossard
日本語で読む → - 論文バイオハイブリッドアクチュエータロボティクス
機械学習によるバイオハイブリッドアクチュエータの挙動予測
骨格筋を用いたバイオハイブリッドアクチュエータの挙動を機械学習で予測する研究。静的モデルと動的モデル（LSTM）を構築し、高い精度で力を予測できることを示した。
原題: Machine Learning Driven Prediction of the Behavior of Biohybrid Actuators ／ Michail-Antisthenis Tsompanas, Marco Perez Hernandez, Faisal Abdul-Fattah 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーション画像認識
SCAR: 衛星画像を基準とした航空映像の長期自動キャリブレーション
地理参照された衛星画像と地形モデルを全球基準として利用し、航空視覚慣性システムの内部・外部パラメータを長期的に自動補正する手法を提案。2年間の大規模飛行実験で既存手法より高精度なキャリブレーションを実現。
原題: SCAR: Satellite Imagery-Based Calibration for Aerial Recordings ／ Henry Hölzemann, Michael Schleiss
日本語で読む → - 論文変形可能物体操作ロボティクス
布を広げる動作を学習：変形可能物体操作へのワールドモデルのスケーリング
DreamerV2を改良し、表面法線入力を用いたワールドモデルで空中での布広げ操作を学習。シミュレーションと実機でのゼロショット展開で汎化性能を示した。
原題: Learning to unfold cloth: Scaling up world models to deformable object manipulation ／ Jack Rome, Stephen James, Subramanian Ramamoorthy
日本語で読む → - 論文移動ロボティクス
必要なときは掴み、滑るときは滑る：超音波潤滑によるロボット移動
超音波振動で接触面の摩擦を能動的に切り替え、尺取り虫やハチの産卵管を模したロボットで90%超の効率で双方向移動を実現した。
原題: Grip as Needed, Glide on Demand: Ultrasonic Lubrication for Robotic Locomotion ／ Mostafa A. Atalla, Daan van Bemmel, Jack Cummings 他
日本語で読む → - 論文水中ロボットロボティクス
海洋フィールドワークのための自律型ウミガメロボット
ウミガメに着想を得た自律型水中ロボットを開発し、水族館のサンゴ礁展示で高速で動く海洋動物やダイバーを追跡できることを実証した。
原題: Autonomous Sea Turtle Robot for Marine Fieldwork ／ Zach J. Patterson, Emily Sologuren, Levi Cai 他
日本語で読む → - 論文セマンティック占有予測画像認識
ForecastOcc: 視覚ベースのセマンティック占有予測
過去のカメラ画像から将来の占有状態とセマンティックカテゴリを直接予測する初のフレームワークを提案し、複数視点と単眼の両設定でベンチマークを確立した。
原題: ForecastOcc: Vision-based Semantic Occupancy Forecasting ／ Riya Mohan, Juana Valeria Hurtado, Rohit Mohan 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
WildOS: 野外環境におけるオープンボキャブラリ物体探索
地図や深度センサに頼らず、視覚言語モデルで探索方向を意味的に評価し、長距離のオープンボキャブラリ物体探索を実現するシステムを提案。
原題: WildOS: Open-Vocabulary Object Search in the Wild ／ Hardik Shah, Erica Tevere, Deegan Atha 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
TIC-VLA：動的環境におけるロボットナビゲーションのための制御内思考型視覚-言語-行動モデル
遅延する意味推論を明示的にモデル化し、非同期推論に適応した視覚-言語-行動モデルを提案。動的環境での言語誘導ナビゲーションをリアルタイム制御で実現する。
原題: TIC-VLA: A Think-in-Control Vision-Language-Action Model for Robot Navigation in Dynamic Environments ／ Zhiyu Huang, Yun Zhang, Johnson Liu 他
日本語で読む →