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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
📖 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 →- 論文量子最適化/マニピュレーションロボティクス
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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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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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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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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マルチモーダル大規模言語モデルによる選好に基づく長期的ロボット積み重ね
マルチモーダルLLMを高レベルプランナとして用い、重さや安定性などの選好を考慮した長期的な積み重ねタスクを実現する。カスタムデータセットで微調整し、シミュレーションと実機ヒューマノイドで有効性を示した。
原題: Preference-Based Long-Horizon Robotic Stacking with Multimodal Large Language Models ／ Wanming Yu, Adrian Röfer, Abhinav Valada 他
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SAGE: シーングラフを活用した長期的マニピュレーションタスクの誘導と実行
シーングラフを構造的表現として用い、VLM/LLMによるタスク計画と画像編集によるサブゴール画像生成を組み合わせ、長期的マニピュレーションタスクを実現するフレームワークを提案。
原題: SAGE: Scene Graph-Aware Guidance and Execution for Long-Horizon Manipulation Tasks ／ Jialiang Li, Wenzheng Wu, Gaojing Zhang 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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跳ぶ前に見よ：高自由度ロボットのための運動と知覚の同時計画
知覚制約を満たしながら高自由度ロボットの運動を計画するため、知覚スコアをニューラル代理モデルで近似しGPU並列化した確率的ロードマッププランナ（PS-PRM）を提案。動的環境でのオンライン再計画を可能にした。
原題: Look as You Leap: Planning Simultaneous Motion and Perception for High-DOF Robots ／ Qingxi Meng, Emiliano Flores, Carlos Quintero-Peña 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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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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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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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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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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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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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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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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アフォーダンス学習と拡散ポリシーによる関節物体操作の汎化フレームワークDART
線形時相論理でタスク意味を理解し、アフォーダンス学習で最適な接触点を特定する拡散ベースのポリシーを提案し、関節物体の巧みな操作をカテゴリを超えて汎化させる。
原題: A Novel Task-Driven Diffusion-Based Policy with Affordance Learning for Generalizable Manipulation of Articulated Objects ／ Hao Zhang, Zhen Kan, Weiwei Shang 他
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構造制約下での再構成可能なマルチロボット分解システムのための階層的計画とスケジューリング
複数のロボットアームと回転ステージを組み合わせた再構成可能なシステムで、制約のある構造物を非破壊的に分解するための階層的最適化手法を提案。多目的遺伝的アルゴリズムと制約プログラミングを統合し、複雑な問題を効率的に解く。
原題: Hierarchical Planning and Scheduling for Reconfigurable Multi-Robot Disassembly Systems under Structural Constraints ／ Takuya Kiyokawa, Tomoki Ishikura, Shingo Hamada 他
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DHAGrasp: テキスト指示に基づくアフォーダンス考慮型両手把持の生成
単一手指のデータセットと対称性を活用して大規模な両手把持データセットを構築し、テキスト指示から未見物体の両手把持を生成する手法を提案した。
原題: DHAGrasp: Synthesizing Affordance-Aware Dual-Hand Grasps with Text Instructions ／ Quanzhou Li, Zhonghua Wu, Jingbo Wang 他
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フィラメントと剛体間の準拠接触の凸定式化
離散弾性ロッドと凸接触モデルを組み合わせ、フィラメントと剛体の摩擦接触を高精度にシミュレーションする枠組みを提案。
原題: A Convex Formulation of Compliant Contact between Filaments and Rigid Bodies ／ Wei-Chen Li, Glen Chou
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
3D両手操作のための大規模事前学習モデル
DINOv2の注意マップを3Dボクセル表現に統合し、両手ロボット操作の模倣学習ポリシーを改善した研究。
原題: Large Pre-Trained Models for Bimanual Manipulation in 3D ／ Hanna Yurchyk, Wei-Di Chang, Gregory Dudek 他
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GP3: マルチビュー画像を用いた3D幾何認識ロボットマニピュレーションポリシー
マルチビューRGB画像から深度とカメラパラメータを推定し、3Dシーン表現を構築して言語指示に基づく操作を実現するポリシーGP3を提案。シミュレーションで高性能を示し、実機にも少ない微調整で転移可能。
原題: GP3: A 3D Geometry-Aware Policy with Multi-View Images for Robotic Manipulation ／ Quanhao Qian, Guoyang Zhao, Gongjie Zhang 他
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World4RL: 拡散世界モデルによるロボットマニピュレーションの強化学習ポリシー改善
拡散モデルベースの世界モデルを高忠実度シミュレータとして用い、実機やシミュレータを使わずに想像環境内でマニピュレーション方策を強化学習で直接改善するフレームワークを提案。
原題: World4RL: Diffusion World Models for Policy Refinement with Reinforcement Learning for Robotic Manipulation ／ Zhennan Jiang, Kai Liu, Yuxin Qin 他
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物体再構成を考慮した移動マニピュレータの全身制御
物体の未知領域を効率的に観測するため、最も情報量の多い領域にフォーカスポイントを定め、それをカメラ視野内に保つよう全身制御する計算効率の良い手法を提案。
原題: Object-Reconstruction-Aware Whole-body Control of Mobile Manipulators ／ Fatih Dursun, Bruno Vilhena Adorno, Simon Watson 他
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U-DiTポリシー：ロボットマニピュレーションのためのU字型拡散トランスフォーマー
U-Netの多スケール特徴融合とTransformerの大域的文脈モデリングを組み合わせたU字型拡散トランスフォーマーを提案し、シミュレーションと実機のマニピュレーションタスクで既存手法を上回る性能と汎化性を示した。
原題: U-DiT Policy: U-shaped Diffusion Transformers for Robotic Manipulation ／ Linzhi Wu, Aoran Mei, Xiyue Wang 他
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SHaRe-RL: 接触の多い産業組立タスクのための構造化対話型強化学習
人間のデモとオンライン修正、軸ごとのコンプライアンス制御を組み合わせ、接触の多い産業組立タスクを安全かつ効率的に強化学習するフレームワークを提案。
原題: SHaRe-RL: Structured, Interactive Reinforcement Learning for Contact-Rich Industrial Assembly Tasks ／ Jannick Stranghöner, Philipp Hartmann, Marco Braun 他
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小型ToFセンサによるロボットマニピュレータ近傍物体の効率的検出
アームに搭載した小型ToFセンサの生データを使い、ロボット自身と外部物体を区別しながら近傍物体を検出・位置推定する軽量手法を提案。
原題: Efficient Detection of Objects Near a Robot Manipulator via Miniature Time-of-Flight Sensors ／ Carter Sifferman, Mohit Gupta, Michael Gleicher
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接触ダイナミクスを触覚から学習：ロボットペグ挿入のための行動条件付きグラフニューラルネットワーク
接触を伴うロボットペグ挿入において、関節エンコーダと力覚データのみから自己教師あり学習で動作と力・トルクを予測する行動条件付きGNNモデルを提案し、実世界で予測精度を大幅に改善した。
原題: Learning Contact Dynamics through Touching: Action-conditional Graph Neural Networks for Robotic Peg Insertion ／ Zongyao Yi, Joachim Hertzberg, Martin Atzmueller
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巧みな手による幾何学を考慮した非把持プッシュ・プル操作の学習
物体の形状を条件とした拡散モデルで巧みな多指ハンドの接触前姿勢を生成し、把持せずに押す・引く操作を実現する手法を提案した。
原題: Learning Geometry-Aware Nonprehensile Pushing and Pulling with Dexterous Hands ／ Yunshuang Li, Yiyang Ling, Gaurav S. Sukhatme 他
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フォーカスによる構成：シーングラフに基づくアトミックスキル
タスクに関連する物体と関係に注目するシーングラフ表現を用いて、拡散ベース模倣学習によるスキルを学習し、VLMプランナーと組み合わせることで、長期的な操作タスクの構成的一般化とロバスト性を向上させた。
原題: Compose by Focus: Scene Graph-based Atomic Skills ／ Han Qi, Changhe Chen, Heng Yang
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