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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: 2025/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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UniPrototype：統一プロトタイプによる人間-ロボットスキル学習
人間の動作データから共通の運動プリミティブを抽出し、ロボットのマニピュレーションへ知識転移するフレームワークを提案。シミュレーションと実機で学習効率と性能の向上を示した。
原題: UniPrototype: Humn-Robot Skill Learning with Uniform Prototypes ／ Xiao Hu, Qi Yin, Yangming Shi 他
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量子化された手の状態で巧みなマニピュレーションを学習する
手の状態を量子化してコンパクトに表現し、腕の動作と統合的に拡散させることで、腕と手の協調を効率的に学習する視覚運動方策DQ-RISEを提案した。
原題: Learning Dexterous Manipulation with Quantized Hand State ／ Ying Feng, Hongjie Fang, Yinong He 他
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DA-MMP: ダイナミクスを考慮した運動多様体プリミティブによる協調的で高精度な投擲の学習
運動多様体プリミティブを可変長軌道に拡張し、実機試行から条件付きフローマッチングでダイナミクスを学習することで、リング投げタスクにおいて人間専門家を超える成功率を達成した。
原題: DA-MMP: Learning Coordinated and Accurate Throwing with Dynamics-Aware Motion Manifold Primitives ／ Chi Chu, Huazhe Xu
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点追跡による履歴認識型視覚運動ポリシー学習
点追跡を用いて過去の観測を物体中心の履歴表現に圧縮し、視覚運動ポリシーに組み込むことで、記憶を要する操作タスクの性能を向上させた研究。
原題: History-Aware Visuomotor Policy Learning via Point Tracking ／ Jingjing Chen, Hongjie Fang, Chenxi Wang 他
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HeLoM: 六脚ロボットによる全身ロコマニピュレーションのための階層型学習
六脚ロボットが前脚で物体を押し、後脚で推進・バランスを取る全身協調動作を階層型強化学習で実現し、重く不規則な物体の押し操作をシミュレーションと実機で検証した。
原題: HeLoM: Hierarchical Learning for Whole-Body Loco-Manipulation by a Hexapod Robot ／ Xinrong Yang, Peizhuo Li, Hongyi Li 他
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車載型劣駆動変態積載マニピュレータの運動静力学と粒子群最適化
劣駆動の変態アームと受動適応グリッパを組み合わせた積載マニピュレータを提案し、運動静力学解析と粒子群最適化で設計を最適化した。
原題: Kinetostatics and Particle-Swarm Optimization of Vehicle-Mounted Underactuated Metamorphic Loading Manipulators ／ Nan Mao, Junpeng Chen, Guanglu Jia 他
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FILIC: インピーダンストルク制御を用いた二重ループ力誘導模倣学習による接触の多いマニピュレーション
力覚センサなしでも関節トルクから力を見積もり、インピーダンス制御とTransformer模倣学習を二重ループで組み合わせて、接触の多い作業を安全かつ柔軟に実行する手法を提案。
原題: FILIC: Dual-Loop Force-Guided Imitation Learning with Impedance Torque Control for Contact-Rich Manipulation Tasks ／ Haizhou Ge, Yufei Jia, Zheng Li 他
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EgoDemoGen: ロボットマニピュレーションにおける視点汎化のための自己中心視点デモ生成
自己中心視点が変化しても動作する模倣学習ポリシーのため、新視点での観測と行動のペアを生成するフレームワークを提案。軌道変換と条件付き動画生成を組み合わせ、シミュレーションと実機で成功率を大幅に改善した。
原題: EgoDemoGen: Egocentric Demonstration Generation for Viewpoint Generalization in Robotic Manipulation ／ Yuan Xu, Jiabing Yang, Xiaofeng Wang 他
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摘み取りを学ぶ：房状イチゴ収穫のための視覚運動ポリシー
人間の実演から学ぶ視覚運動ポリシーを用いて、葉や茎に隠れた房状イチゴを収穫するロボットシステムを開発した。
原題: Learning to Pick: A Visuomotor Policy for Clustered Strawberry Picking ／ Zhenghao Fei, Wenwu Lu, Linsheng Hou 他
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BiNoMaP: カテゴリーレベルの両腕非把持マニピュレーションプリミティブの学習
一人称視点の動画から両腕の非把持動作（押す・つつく・回す・包むなど）を抽出し、幾何学的に最適化してカテゴリーレベルの汎化と異なるロボットへの転移を可能にするRL不要のフレームワークを提案。
原題: BiNoMaP: Learning Category-Level Bimanual Non-Prehensile Manipulation Primitives ／ Huayi Zhou, Kui Jia
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EVバッテリー分解のためのマルチロボット協調と反応的衝突回避を統合したハイブリッドTAMP
視覚駆動のタスク・モーション計画(TAMP)と学習ベースRRT、予測衝突検査と反応的回避を組み合わせ、二腕ロボットによるEVバッテリー分解を閉ループで実行する枠組みを提案した。
原題: Hybrid Task and Motion Planning with Reactive Collision Handling for Multi-Robot Disassembly of Complex Products: Application to EV Batteries ／ Abdelaziz Shaarawy, Cansu Erdogan, Rustam Stolkin 他
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VLBiMan: 視覚言語基盤による一発実演からの汎化可能な両腕ロボット操作
人間の1回の実演をタスク分解して不変スキルを抽出し、視覚言語モデルで環境変化に適応させることで、再学習なしに多様な両腕操作タスクへ汎化するフレームワークを提案。
原題: VLBiMan: Vision-Language Anchored One-Shot Demonstration Enables Generalizable Bimanual Robotic Manipulation ／ Huayi Zhou, Kui Jia
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Grasp-MPC：価値関数誘導型モデル予測制御による閉ループ視覚把持
大規模合成データで学習した価値関数をモデル予測制御に組み込み、散らかった環境でも未知物体を反応的に把持できる閉ループ6自由度視覚把持ポリシーを提案した。
原題: Grasp-MPC: Closed-Loop Visual Grasping via Value-Guided Model Predictive Control ／ Jun Yamada, Adithyavairavan Murali, Ajay Mandlekar 他
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LAGEA: 言語ガイドによるロボット操作のための身体性エージェント
視覚言語モデルによる言語フィードバックを強化学習の報酬形成に組み込み、ロボット操作タスクの成功率と収束速度を改善するフレームワークを提案。
原題: LAGEA: Language Guided Embodied Agents for Robotic Manipulation ／ Abdul Monaf Chowdhury, Akm Moshiur Rahman Mazumder, Rabeya Akter 他
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量子機械学習とGroverのアルゴリズムによるロボットマニピュレータの量子最適化
パラメータ化量子回路で順運動学を近似し、Groverのアルゴリズムで最適な関節配置を探索することで、ロボットマニピュレータの運動学最適化を古典手法より最大93倍高速化する量子ネイティブな枠組みを提案した。
原題: Quantum Machine Learning and Grover's Algorithm for Quantum Optimization of Robotic Manipulators ／ Hassen Nigatu, Shi Gaokun, Li Jituo 他
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柔軟手首の受動コンプライアンスとVLMによる失敗回復を統合したロバストな物体挿入
受動的に柔らかい手首で接触を安全に吸収し、VLMが失敗を検知して回復動作を提案することで、位置ずれや摩擦変化があっても物体挿入を成功させる手法を提案した。
原題: Robust and Resilient Soft Robotic Object Insertion with Compliance-Enabled Contact Formation and Failure Recovery ／ Mimo Shirasaka, Cristian C. Beltran-Hernandez, Masashi Hamaya 他
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MELEGROS：光学センサを内蔵したゾウの鼻に着想を得たモノリシックグリッパ
ゾウの鼻の先端構造に倣い、光学導波路センサと空気圧チャンバを単一の軟質樹脂で一体造形したグリッパを開発し、触覚と固有感覚を分離して把持・すくい上げ・リーチングを実現した。
原題: MELEGROS: Monolithic Elephant-inspired Gripper with Optical Sensors ／ Petr Trunin, Diana Cafiso, Anderson Brazil Nardin 他
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GBPP: 二段階学習による把持を考慮したロボットのベース配置予測
RGB-D画像1枚から把持に適したロボットのベース姿勢を高速に選ぶ学習ベースのスコアラーを提案。安価なヒューリスティックで大規模データを自動ラベリングし、少数の高忠実度シミュレーションで微調整する二段階カリキュラムを採用した。
原題: GBPP: Grasp-Aware Base Placement Prediction for Robots via Two-Stage Learning ／ Jizhuo Chen, Diwen Liu, Jiaming Wang 他
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マルチモーダル政策コンセンサスによるマルチモーダルマニピュレーション
視覚や触覚など複数の感覚モダリティを、それぞれに特化した拡散モデルと適応的な重み付けを行うルータネットワークで統合し、接触の多いタスクや遮蔽された物体の操作を可能にする手法を提案。
原題: Multi-Modal Manipulation via Multi-Modal Policy Consensus ／ Haonan Chen, Jiaming Xu, Hongyu Chen 他
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腱ベース固有感覚を用いた把持状態推定を実現する劣駆動ロボットハンド
直列弾性アクチュエータの腱張力のみから接触タイミング・関節角度・物体剛性・外乱を推定する劣駆動ハンドを提案し、視覚や触覚に頼らず把持状態を把握できることを示した。
原題: Underactuated Robotic Hand with Grasp State Estimation Using Tendon-Based Proprioception ／ Jae-Hyun Lee, Jonghoo Park, Kyu-Jin Cho
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TopoCut: スペクトル報酬と離散拡散ポリシーによる多段階切断の学習
変形物体の多段階ロボット切断のためのベンチマークを提案し、位相追跡・スペクトル報酬・拡散ポリシーを統合して切断品質の評価と汎化性能を向上させた。
原題: TopoCut: Learning Multi-Step Cutting with Spectral Rewards and Discrete Diffusion Policies ／ Liquan Wang, Jiangjie Bian, Eric Heiden 他
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動的バッファ：積み重ねを活用した卓上整理のためのコスト効率的計画
人間のグループ化戦略に着想を得て、一時的に移動可能なスタックを形成する「動的バッファ」を提案し、密集した卓上環境での物体整理計画の効率と実現可能性を向上させた。
原題: Dynamic Buffers: Cost-Efficient Planning for Tabletop Rearrangement with Stacking ／ Arman Barghi, Hamed Hosseini, Seraj Ghasemi 他
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手術ロボットにおけるRCM制約に整合した動的制御
遠隔運動中心（RCM）制約をトルクレベルで厳密に扱う投影型逆動力学制御を提案し、トロカール移動や人間との相互作用下でもRCM誤差とトルクの滑らかさを改善した。
原題: RCM Constraint-Consistent Dynamic Control in Surgical Robots ／ Yu Li, Hamid Sadeghian, Zewen Yang 他
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接触を考慮した動的最適化による全方向車輪脚型移動マニピュレータの全身運動制御
全方向移動可能な車輪脚型四脚ロボットにマニピュレータを搭載し、操作と車輪-地面接触を統合した接触考慮型全身動的最適化でリアルタイム制御を実現した。
原題: Whole-body Motion Control of an Omnidirectional Wheel-Legged Mobile Manipulator via Contact-Aware Dynamic Optimization ／ Zong Chen, Shaoyang Li, Ben Liu 他
日本語で読む → - 論文モバイルマニピュレーションロボティクス
EMMA: 一人称視点の人間データでモバイルマニピュレーションをスケールさせる
ロボットの遠隔操作なしに、人間の一人称視点の全身動作データと静的ロボットデータを共同学習させ、実世界のモバイルマニピュレーション方策を訓練するフレームワークEMMAを提案。
原題: EMMA: Scaling Mobile Manipulation via Egocentric Human Data ／ Lawrence Y. Zhu, Pranav Kuppili, Ryan Punamiya 他
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LLM-Handover: タスク指向のロボット-人間間受け渡しのためのLLM活用
LLMによる推論と部位セグメンテーションを組み合わせ、受け渡し後の人間の使用を考慮した把持選択を行うフレームワークを提案。60物体のデータセットを構築し、83%の成功率と86%のユーザー選好を達成。
原題: LLM-Handover:Exploiting LLMs for Task-Oriented Robot-Human Handovers ／ Andreea Tulbure, Rene Zurbruegg, Timm Grigat 他
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INF-3DP: 暗黙的ニューラル場による衝突回避マルチ軸3Dプリンティング
暗黙的ニューラル場を用いて、ツールパス生成と衝突回避動作計画を統合したマルチ軸3Dプリンティングの計算フレームワークを提案し、従来手法より最大2桁高速化を実現した。
原題: INF-3DP: Implicit Neural Fields for Collision-Free Multi-Axis 3D Printing ／ Jiasheng Qu, Zhuo Huang, Dezhao Guo 他
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6自由度ロボットマニピュレータのための効果的な軌道計画と最適化された経路計画
6自由度マニピュレータの経路計画を最適化する手法を提案し、逆運動学の解の組み合わせを最短経路問題に帰着してダイクストラ法で解く。
原題: An Effective Trajectory Planning and an Optimized Path Planning for a 6-Degree-of-Freedom Robot Manipulator ／ Takumu Okazaki, Akira Terui, Masahiko Mikawa
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mindmap: 深層特徴マップにおける空間記憶を用いた3D行動ポリシー
環境の意味的3D再構成に基づいてロボット軌道を生成する3D拡散ポリシーを提案し、空間記憶を必要とするタスクで有効性を示した。
原題: mindmap: Spatial Memory in Deep Feature Maps for 3D Action Policies ／ Remo Steiner, Alexander Millane, David Tingdahl 他
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配置空間距離場を用いたマニピュレータ動作計画のための1ステップモデル予測パス積分法
配置空間距離場(CDF)の勾配を活用し、MPPI制御のコストを関節空間で統一して予測ホライズンを1ステップに短縮することで、衝突回避を保ちながら計算コストを大幅に削減した動作計画手法を提案した。
原題: One-Step Model Predictive Path Integral for Manipulator Motion Planning Using Configuration Space Distance Fields ／ Yulin Li, Tetsuro Miyazaki, Kenji Kawashima
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