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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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深層強化学習によるデブリ除去ミッションにおける宇宙マニピュレータの安全な障害物回避誘導
自由浮遊ベース上の7自由度マニピュレータに対し、カリキュラムベースのマルチクリティックTD3と優先度付き経験再生を用いて、非協力ターゲットの追従・自己衝突回避・接触回避を両立する軌道計画を学習させた。
原題: Safe Obstacle-Free Guidance of Space Manipulators in Debris Removal Missions via Deep Reinforcement Learning ／ Vincent Lam, Robin Chhabra
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重機用油圧マニピュレータの軌道追従のための全ダイナミクス実時間非線形モデル予測制御
大型油圧マニピュレータの非線形ダイナミクス全体を考慮し、1kHzの実時間で制約を満たすNMPCフレームワークを提案し、実機で軌道追従精度と安全性を検証した。
原題: Full-Dynamics Real-Time Nonlinear Model Predictive Control of Heavy-Duty Hydraulic Manipulator for Trajectory Tracking Tasks ／ Alvaro Paz, Mahdi Hejrati, Pauli Mustalahti 他
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DeGrip: デスクトップ解体作業向けのコンパクトなケーブル駆動型ロボットグリッパ
廃棄デスクトップPCの解体作業に特化した3自由度ケーブル駆動グリッパを開発し、Isaac Sim上の解体環境で狭所作業と任意姿勢での部品取り外し性能を検証した。
原題: DeGrip: A Compact Cable-driven Robotic Gripper for Desktop Disassembly ／ Bihao Zhang, Davood Soleymanzadeh, Xiao Liang 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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Manual2Skill++: コネクタを考慮した指示書からの汎用ロボット組立
組立指示書から視覚言語モデルで接続情報を抽出し、部品と接続関係を階層グラフで表現してロボット組立を実行するフレームワークを提案。
原題: Manual2Skill++: Connector-Aware General Robotic Assembly from Instruction Manuals via Vision-Language Models ／ Chenrui Tie, Shengxiang Sun, Yudi Lin 他
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接触を通じて行動を学ぶ：マルチタスクロボット学習の統一的な視点
接触目標（位置・タイミング・部位）でタスクを統一定義し、目標条件付き強化学習で四足歩行・人型歩行・双腕操作を単一ポリシーで実現するフレームワークを提案。
原題: Learning to Act Through Contact: A Unified View of Multi-Task Robot Learning ／ Shafeef Omar, Majid Khadiv
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NovaFlow: 生成動画からの実行可能フローによるゼロショットマニピュレーション
タスク記述から動画を生成し、それを3Dの物体フローに変換してロボットの動作計画を立てることで、実演なしで新しい操作タスクをゼロショット実行するフレームワーク。
原題: NovaFlow: Zero-Shot Manipulation via Actionable Flow from Generated Videos ／ Hongyu Li, Lingfeng Sun, Yafei Hu 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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可変長ツール操作を学習する適応型逆運動学フレームワーク
ロボットが長さの異なるツールを使い分けて操作できるよう、逆運動学ソルバを拡張し、シミュレーションで学習した動作を実機に転移する手法を提案した。
原題: Adaptive Inverse Kinematics Framework for Learning Variable-Length Tool Manipulation in Robotics ／ Prathamesh Kothavale, Sravani Boddepalli
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応力誘導強化学習による変形・壊れやすい物体の穏やかなSim-to-Realマニピュレーション
応力をペナルティとする報酬とオフライン実演・カリキュラム学習を組み合わせ、豆腐のような壊れやすい物体をシミュレーションから実世界へゼロショットで穏やかに操作する手法を提案した。
原題: Sim-to-Real Gentle Manipulation of Deformable and Fragile Objects with Stress-Guided Reinforcement Learning ／ Kei Ikemura, Yifei Dong, David Blanco-Mulero 他
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信頼できるAIと省エネロボットアームを統合した廃棄物選別システム
MobileNetV2を用いたCNNで廃棄物を6分類し、ロボットアームシミュレータでエネルギー効率を考慮した仮想選別を行う、信頼性の高いAIフレームワークを提案した。
原題: Integrating Trustworthy Artificial Intelligence with Energy-Efficient Robotic Arms for Waste Sorting ／ Halima I. Kure, Jishna Retnakumari, Augustine O. Nwajana 他
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不確実なダイナミクス下での卓上平面押し動作に対するモデルベース適応精密制御
学習したダイナミクスモデルとMPPI制御を組み合わせ、再学習なしで側面切替や精密位置決め・軌道追従・障害物回避など複数の卓上押しタスクを実現するフレームワークを提案し、実機で検証した。
原題: Model-Based Adaptive Precision Control for Tabletop Planar Pushing Under Uncertain Dynamics ／ Aydin Ahmadi, Baris Akgun
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RAPIDハンド試作機：遠隔操作のための低コスト全駆動型バイオミメティックハンドの設計
低コストで20自由度を全駆動できる5指ロボットハンドを試作し、遠隔操作による物体把持やピアノ演奏などのタスクで有効性を示した。
原題: RAPID Hand Prototype: Design of an Affordable, Fully-Actuated Biomimetic Hand for Dexterous Teleoperation ／ Zhaoliang Wan, Zida Zhou, Zetong Bi 他
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空気圧シリコーンポケットで把持中の摩擦を変調できるハイブリッドグリッパ指
剛性シェルと膨張式シリコーンポケットを組み合わせたグリッパ指を提案し、内圧制御で表面摩擦を能動的に変えることで、把持力を上げずに重く滑りやすい物も壊れやすい物も安定把持できることを示した。
原題: Hybrid Gripper Finger Enabling In-Grasp Friction Modulation Using Inflatable Silicone Pockets ／ Hoang Hiep Ly, Cong-Nhat Nguyen, Doan-Quang Tran 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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Vi-TacMan: 視覚と触覚による関節物体マニピュレーション
視覚で粗い把持と方向を提案し、触覚コントローラで精密に実行することで、関節物体を運動学モデルなしで操作するフレームワークを提案。
原題: Vi-TacMan: Articulated Object Manipulation via Vision and Touch ／ Leiyao Cui, Zihang Zhao, Sirui Xie 他
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PointMapPolicy：マルチモーダル模倣学習のための構造化点群処理
点群をダウンサンプリングせず規則的なグリッド状に構造化し、RGB画像と効率的に融合する拡散ポリシーを提案。複数の操作タスクで最先端性能を達成した。
原題: PointMapPolicy: Structured Point Cloud Processing for Multi-Modal Imitation Learning ／ Xiaogang Jia, Qian Wang, Anrui Wang 他
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VO-DP: 視覚のみのロボットマニピュレーションのための意味・幾何適応拡散ポリシー
視覚基盤モデルを活用し、意味特徴と幾何特徴を融合する視覚のみの拡散ポリシーを提案。点群ベース手法に匹敵または凌駕する成功率を実世界タスクで達成。
原題: VO-DP: Semantic-Geometric Adaptive Diffusion Policy for Vision-Only Robotic Manipulation ／ Zehao Ni, Yonghao He, Lingfeng Qian 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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RTFF: 双腕マニピュレータによるランダムから目標への布平坦化ポリシー
しわのある布を任意の目標姿勢に平坦化するタスクを定義し、メッシュ表現と模倣学習＋ビジュアルサーボを組み合わせて実機双腕系で実現した。
原題: RTFF: Random-to-Target Fabric Flattening Policy using Dual-Arm Manipulator ／ Kai Tang, Dipankar Bhattacharya, Hang Xu 他
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ロボットマニピュレータの最適経路追従問題に対するパラメータ線形定式化
経路速度を最大化する新たな定式化により、特異点を回避しつつ滑らかな軌道を計算効率よく生成する手法を提案した。
原題: A Parameter-Linear Formulation of the Optimal Path Following Problem for Robotic Manipulator ／ Tobias Marauli, Hubert Gattringer, Andreas Mueller
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モデルベース先読み強化学習によるハンド内操作
モデルフリー強化学習とモデルベース強化学習を組み合わせ、動的モデルと価値関数で軌道評価を行うハイブリッド枠組みをハンド内操作に適用し、性能向上を検証した。
原題: Model-Based Lookahead Reinforcement Learning for in-hand manipulation ／ Alexandre Lopes, Catarina Barata, Plinio Moreno
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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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視覚に頼らず接触と構造事前知識で操作するフレームワーク
視覚が使えない環境で、関節トルクによる接触検出と構造事前知識を組み合わせ、未知環境でも衝突を避けて操作タスクを遂行する枠組みを提案した。
原題: A Contact-Driven Framework for Manipulating in the Blind ／ Muhammad Suhail Saleem, Lai Yuan, Maxim Likhachev
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DyDexHandover: RGB知覚のみによる人間らしい両腕ダイナミック空中受け渡し
マルチエージェント強化学習と人間方策正則化により、RGB画像のみから両腕ロボットが物体を投げて受け取る空中ハンドオーバーを実現した研究。
原題: DyDexHandover: Human-like Bimanual Dynamic Dexterous Handover using RGB-only Perception ／ Haoran Zhou, Yangwei You, Shuaijun Wang
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建設・鉱業におけるコンピュータビジョン支援ロボットアームによる骨材の自律選別
6自由度ロボットアームとステレオカメラを組み合わせ、注意機構付きYOLOv8で骨材を検出・3D位置推定し、自律的に把持・選別するシステムを構築した。4種類の骨材で平均97.5%の選別成功率を達成した。
原題: Autonomous Aggregate Sorting in Construction and Mining via Computer Vision-Aided Robotic Arm Systems ／ Md. Taherul Islam Shawon, Yuan Li, Yincai Cai 他
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対数減衰法を用いた空気圧ソフトハンド制御のための新パラメータ推定法：擬似剛体モデリングの適用
ソフトロボットハンドの制御に向けて、擬似剛体モデルと対数減衰法を組み合わせたパラメータ推定手法を提案し、位置・力制御の精度向上を実証した。
原題: A novel parameter estimation method for pneumatic soft hand control applying logarithmic decrement for pseudo rigid body modeling ／ Haiyun Zhang, Kelvin HoLam Heung, Gabrielle J. Naquila 他
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行動ラベルなしデータを活用した汎用ロボットマニピュレーション
人間やロボットの行動動画から3D点群の動きを自己教師あり学習し、少数のラベル付きデータで行動予測器に調整することで、ラベルなしでも新しいタスクを学習できる汎用マニピュレーション手法を提案。
原題: Generalist Robot Manipulation beyond Action Labeled Data ／ Alexander Spiridonov, Jan-Nico Zaech, Nikolay Nikolov 他
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物理誘導拡散モデルによる安定配置生成
拡散モデルのサンプリング過程に安定性を組み込み、物体を多物体シーンに貫通なく安定配置する手法を提案。
原題: Generating Stable Placements via Physics-guided Diffusion Models ／ Philippe Nadeau, Miguel Rogel, Ivan Bilić 他
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HL-IK：ヒューマノイド腕における人間らしい逆運動学の軽量実装
大規模人間動作データから学習した肘の事前分布を数値IKに組み込み、エンドエフェクタ追従を保ちながら腕全体の姿勢を人間らしくする軽量な逆運動学フレームワークを提案。
原題: HL-IK: A Lightweight Implementation of Human-Like Inverse Kinematics in Humanoid Arms ／ Bingjie Chen, Zihan Wang, Zhe Han 他
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