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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: 2026/1/9 ／ 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 →- 論文機械学習エージェント自然言語
実行前に予測できるか？機械学習エージェントのための予測優先フレームワーク
機械学習エージェントが仮説評価を物理実行に頼る「実行ボトルネック」を解消するため、World Modelに着想を得て実行前の予測推論を導入し、予測→検証ループで収束を6倍加速するFOREAGENTを提案した。
原題: Can We Predict Before Executing Machine Learning Agents? ／ Jingsheng Zheng, Jintian Zhang, Yujie Luo 他
日本語で読む → - 論文多目的強化学習機械学習
後知恵選好リプレイによる選好条件付き多目的強化学習の改善
多目的強化学習において、保存された遷移を別の選好で再ラベル付けする後知恵選好リプレイ（HPR）を提案し、CAPQLの性能を向上させた。
原題: Hindsight Preference Replay Improves Preference-Conditioned Multi-Objective Reinforcement Learning ／ Jonaid Shianifar, Michael Schukat, Karl Mason
日本語で読む → - 論文VLAAI
現在のエージェントは世界モデルを先見のツールとして活用できていない
視覚言語モデルベースのエージェントが生成的世界モデルを外部シミュレータとして使えるかを検証し、シミュレーションの起動判断や予測結果の解釈・統合がボトルネックで性能が向上しないことを示した実証研究。
原題: Current Agents Fail to Leverage World Model as Tool for Foresight ／ Cheng Qian, Emre Can Acikgoz, Bingxuan Li 他
日本語で読む → - 論文VLAセキュリティcs.CR
状態バックドア：視覚言語行動モデルに対するステルスな実世界ポイズニング攻撃
ロボットアームの初期状態をトリガーとして悪用し、VLAモデルに標的の誤動作を引き起こすバックドア攻撃を提案。遺伝的アルゴリズムで最適なトリガーを探索し、実世界タスクで90%以上の攻撃成功率を達成した。
原題: State Backdoor: Towards Stealthy Real-world Poisoning Attack on Vision-Language-Action Model in State Space ／ Ji Guo, Wenbo Jiang, Yansong Lin 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデル機械学習
流れ同変ワールドモデル：部分観測動的環境のための記憶
自己運動と物体運動に応じて潜在記憶を同変的に移動・変換することで、部分観測下でも長期的な動力学予測を安定かつ高精度に行うワールドモデルを提案した。
原題: Flow Equivariant World Models: Memory for Partially Observed Dynamic Environments ／ Hansen Jin Lillemark, Benhao Huang, Fangneng Zhan 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
荒野をハイキング：ヒューマノイドのためのスケーラブルな知覚型パルクールフレームワーク
生の深度画像と固有感覚から直接関節動作を生成する単段階強化学習により、ヒューマノイドが複雑な地形を最大2.5m/sで走破できる知覚型パルクールフレームワークを提案。
原題: Hiking in the Wild: A Scalable Perceptive Parkour Framework for Humanoids ／ Shaoting Zhu, Ziwen Zhuang, Mengjie Zhao 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
RSLCPP：ROS 2を用いた決定論的シミュレーション
ROS 2の非同期マルチプロセス設計による再現性の問題を解決するため、既存ノードを変更せずに決定論的シミュレーションを実現するC++ライブラリRSLCPPを提案し、異なるCPUやアーキテクチャ間で同一結果が得られることを示した。
原題: RSLCPP -- Deterministic Simulations Using ROS 2 ／ Simon Sagmeister, Marcel Weinmann, Phillip Pitschi 他
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
自律走行レースにおける全周軌道最適化のためのトラック中心反復学習
ウェーブレット変換で軌道をパラメータ化し、ベイズ最適化と実走行データによる動力学更新を反復して、自律レースのラップタイムを最大20.7%短縮する手法を提案した。
原題: Track-centric Iterative Learning for Global Trajectory Optimization in Autonomous Racing ／ Youngim Nam, Jungbin Kim, Kyungtae Kang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
意味知識グラフ埋め込みによるロボットマニピュレータの深層強化学習効率化
知識グラフ埋め込みを視覚観測と組み合わせて強化学習エージェントに環境の文脈情報を与え、マニピュレータの学習時間を最大60%短縮しつつタスク精度を約15ポイント向上させた。
原題: Boosting Deep Reinforcement Learning with Semantic Knowledge for Robotic Manipulators ／ Lucía Güitta-López, Vincenzo Suriani, Jaime Boal 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/磁気駆動ロボティクス
磁気駆動によるマンタ型マイクロソフトロボットの作製と遊泳運動の研究
マンタ（トビエイ）の遊泳原理を模倣し、NdFeBとPDMSで作製した磁気応答型マイクロソフトロボットを3次元ヘルムホルツコイルで駆動し、磁場パラメータが遊泳性能に与える影響を実験的に調べた。
原題: Preparation and Motion Study of Magnetically Driven Micro Soft Robot Mimicking the Cownose Ray ／ Jiaqing Chang, Song Gao, Chaowei Dong 他
日本語で読む → - 論文システム同定ロボティクス
非線形時変システムのオンライン疎ベイズ同定
候補辞書から少数の項を選ぶ疎回帰をオンライン化し、ベイズ事後再帰と事後誘導シュリンケージで疎構造を保ちながら時変システムを同定する手法を提案。
原題: Online sparse Bayesian identification of nonlinear time-varying systems ／ He Ren, Gaowei Yan, Hang Liu 他
日本語で読む → - 論文SLAM/推論ロボティクス
離散・連続混在推論のためのハイブリッド因子グラフにおける変数消去
ロボティクスにおける離散・連続変数が混在する推定問題に対し、ハイブリッド因子グラフと新しい変数消去アルゴリズムを提案し、厳密なMAP推定と周辺化を可能にした。大規模SLAMや実世界のポーズグラフ最適化で有効性を示した。
原題: Variable Elimination in Hybrid Factor Graphs for Discrete-Continuous Inference & Estimation ／ Varun Agrawal, Frank Dellaert
日本語で読む → - 論文自動運転/地図生成ロボティクス
自動ベクター道路地図生成のための拡張逆透視変換
逆透視変換(IPM)を改良し、レーンラインをCatmull-Romスプライン、その他の地面標示をポリゴンで表現して、インスタンスセグメンテーションを参照に3次元位置とホモグラフィ行列・車両姿勢を同時最適化する低コストなベクター道路地図生成フレームワークを提案した。
原題: Enhancing Inverse Perspective Mapping for Automatic Vectorized Road Map Generation ／ Hongji Liu, Linwei Zheng, Yongjian Li 他
日本語で読む → - 論文自動運転/行動計画画像認識
プロンプトから路面へ：自動運転車のためのLMMベースエージェント型行動木生成フレームワーク
LLMと視覚言語モデルをエージェントとして使い、自動運転車の行動木をその場で生成・適応させるフレームワークを提案し、CARLA+Nav2で障害物回避を実証した。
原題: From Prompts to Pavement: LMMs-based Agentic Behavior-Tree Generation Framework for Autonomous Vehicles ／ Omar Y. Goba, Ahmed Y. Gado, Catherine M. Elias 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
精密農業におけるUGVのための深層強化学習を用いた経路計画最適化
精密農業向け無人地面車両の経路計画を深層強化学習で最適化し、動的環境でTD3エージェントが95%の成功率を達成した。
原題: Optimizing Path Planning using Deep Reinforcement Learning for UGVs in Precision Agriculture ／ Laukik Patade, Rohan Rane, Sandeep Pillai
日本語で読む → - 論文VLA機械学習
収縮拡散ポリシー：微分方程式に基づく収縮スコアサンプリングによる堅牢な行動拡散
拡散ポリシーのサンプリング過程に収縮性を導入し、ソルバーやスコアマッチングの誤差に頑健で、データ不足時にも強いオフライン学習手法を提案した。
原題: Contractive Diffusion Policies: Robust Action Diffusion via Contractive Score-Based Sampling with Differential Equations ／ Amin Abyaneh, Charlotte Morissette, Mohamad H. Danesh 他
日本語で読む → - 論文VLAeess.AS
音声指示で操るVLA自動運転：EchoVLA
音声指示と感情を統合したVLAモデルEchoVLAを提案し、nuScenesに音声を付与してファインチューニング、L2誤差と衝突率を大幅に削減した。
原題: Listen, Look, Drive: Coupling Audio Instructions for User-aware VLA-based Autonomous Driving ／ Ziang Guo, Feng Yang, Xuefeng Zhang 他
日本語で読む → - 論文ナノドローン/TinyMLロボティクス
NanoCockpit：AI自律ナノロボティクスのための性能最適化アプリケーションフレームワーク
ナノドローンの限られた計算資源を最大限に活用するため、コルーチンベースのマルチタスクで画像取得・計算・通信を効率的にパイプライン化するフレームワークを提案し、実アプリで制御性能を大幅に改善した。
原題: NanoCockpit: Performance-optimized Application Framework for AI-based Autonomous Nanorobotics ／ Elia Cereda, Alessandro Giusti, Daniele Palossi
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
現実ギャップの解消：力ベースの巧みな把持と操作のためのゼロショットSim-to-Real展開
高密度触覚フィードバックと関節トルクセンシングを活用した強化学習フレームワークを構築し、シミュレーションのみで訓練した五指ハンドの制御方策を実機にゼロショット転移させ、把持力追従と物体の再配向を実現した。
原題: Closing the Reality Gap: Zero-Shot Sim-to-Real Deployment for Dexterous Force-Based Grasping and Manipulation ／ Zhe Zhao, Haoyu Dong, Zhengmao He 他
日本語で読む → - 論文自律実験physics.ins-det
科学実験における自律性のベンチマーク：大規模施設向け階層的タクソノミー
大規模科学施設での自律実験の進展度を測る6段階のBASEスケールを提案し、推論障壁となるレベル3を特定した。
原題: Benchmarking Autonomy in Scientific Experiments: A Hierarchical Taxonomy for Autonomous Large-Scale Facilities ／ James Le Houx
日本語で読む → - 論文VLAAI
MemCtrl: MLLMを活用した身体性エージェントの能動的メモリ制御
MLLMに学習可能なメモリヘッドを追加し、探索中の観察や内省をオンラインで取捨選択することで、身体性タスクの達成率を平均約16%向上させた。
原題: MemCtrl: Using MLLMs as Active Memory Controllers on Embodied Agents ／ Vishnu Sashank Dorbala, Dinesh Manocha
日本語で読む → - 論文手術ロボット/キャリブレーションロボティクス
da Vinci手術ロボットのためのオンザフライハンドアイキャリブレーション
ケーブル駆動手術ロボットの工具位置推定誤差を低減するため、単眼画像からオンザフライでハンドアイ変換行列を計算するキャリブレーションフレームワークを提案し、公開データセットで有効性を示した。
原題: On-the-fly hand-eye calibration for the da Vinci surgical robot ／ Zejian Cui, Ferdinando Rodriguez y Baena
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
マスク付きアクションチャンキングによるリアルタイムロボット実行
非同期推論時のチャンク内不整合に対処するため、マスク付きアクションチャンキングで事前学習方策を補正し、遅延に頑健なリアルタイム実行を実現した。
原題: Real-Time Robot Execution with Masked Action Chunking ／ Haoxuan Wang, Gengyu Zhang, Yan Yan 他
日本語で読む → - 論文能動学習機械学習
動力学不確実性下における一般化情報収集
未知の動力学系において、モデル選択に依存しない一般的な情報収集コストを導出し、既存の相互情報量コストがその特殊ケースであることを示した。
原題: Generalized Information Gathering Under Dynamics Uncertainty ／ Fernando Palafox, Jingqi Li, Jesse Milzman 他
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
FlyAware: 視覚推定と把持後適応による慣性を考慮した空中マニピュレーション
視覚による把持前の慣性推定と把持後の適応機構を組み合わせ、慣性を考慮した適応制御で空中マニピュレータのロバストな操作を実現した。
原題: FlyAware: Inertia-Aware Aerial Manipulation via Vision-Based Estimation and Post-Grasp Adaptation ／ Biyu Ye, Na Fan, Zhengping Fan 他
日本語で読む → - 論文ミドルウェアロボティクス
Meta-ROS: 適応的でスケーラブルなロボットシステムのための次世代ミドルウェアアーキテクチャ
ROS2の複雑さと相互運用性の問題を解決するため、ZenohやZeroMQを活用した新しいミドルウェアMeta-ROSを提案し、ROS2比で最大30%のスループット向上と低遅延を実現した。
原題: Meta-ROS: A Next-Generation Middleware Architecture for Adaptive and Scalable Robotic Systems ／ Anshul Ranjan, Anoosh Damodar, Neha Chougule 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーション画像認識
FlowCalib: シーンフローを用いたLiDAR-車体間の校正ずれ検出
連続する3D点群のシーンフローから静的物体の動きの系統的な偏りを利用し、追加センサなしでLiDARと車体の回転方向の校正ずれを検出するフレームワークを提案。
原題: FlowCalib: LiDAR-to-Vehicle Miscalibration Detection using Scene Flows ／ Ilir Tahiraj, Peter Wittal, Markus Lienkamp
日本語で読む → - 論文自律エージェントcs.CR
プライバシー保護交渉のためのデバイスネイティブ自律エージェント
ユーザー端末上で動作し、ゼロ知識証明と蒸留ワールドモデルを用いて、機密データを外部に出さずに自律交渉を行うエージェントシステムを提案した。
原題: Device-Native Autonomous Agents for Privacy-Preserving Negotiations ／ Joyjit Roy, Samaresh Kumar Singh
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
大規模移動ロボットのためのNMPC拡張視覚ナビゲーションと安全学習制御
滑りやすい地形で運用される大型移動ロボットに対し、視覚姿勢推定・非線形モデル予測制御・深層学習制御・安全監視を統合し、安定かつ安全なナビゲーションを実現するフレームワークを提案した。
原題: NMPC-Augmented Visual Navigation and Safe Learning Control for Large-Scale Mobile Robots ／ Mehdi Heydari Shahna, Pauli Mustalahti, Jouni Mattila
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
IVRA: 学習不要のヒント誘導による視覚トークン関係改善でロボット行動方策を強化
VLAモデルの視覚エンコーダ内の親和性情報を推論時に注入し、再学習なしで視覚トークンの空間理解を改善する手法を提案。
原題: IVRA: Improving Visual-Token Relations for Robot Action Policy with Training-Free Hint-Based Guidance ／ Jongwoo Park, Kanchana Ranasinghe, Jinhyeok Jang 他
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