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最新論文: 2025/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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行動前に準備せよ：人間から学ぶ初期状態の再配置
方策の分布外にある初期状態に対し、人間の動画と遠隔操作データを活用して物体配置を自律的に整え、その後の方策実行を成功させやすくする手法ReSETを提案。
原題: Prepare Before You Act: Learning From Humans to Rearrange Initial States ／ Yinlong Dai, Andre Keyser, Dylan P. Losey
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突いて打つ：タスクに即した探索方策の学習
強化学習を用いて、タスクに必要な物体の物理特性を効率的に探索し、その後のタスク実行に活かす手法を提案。パックを打つタスクで90%の成功率を達成。
原題: Poke and Strike: Learning Task-Informed Exploration Policies ／ Marina Y. Aoyama, Joao Moura, Juan Del Aguila Ferrandis 他
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拡散モデル誘導によるマルチアーム動作計画
単腕軌道生成とペア衝突解消の2つの拡散モデルを組み合わせ、MAPF風の分解で多数アームの動作計画を効率化した手法。
原題: Diffusion-Guided Multi-Arm Motion Planning ／ Viraj Parimi, Brian C. Williams
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Dexplore: 参照スコープ探索による器用な操作のためのスケーラブルなニューラル制御
人間の手のモーションキャプチャをソフトなガイドとして活用し、リターゲティングと追従を単一ループで統合最適化することで、器用なロボット操作の制御方策を大規模に学習する手法を提案。
原題: Dexplore: Scalable Neural Control for Dexterous Manipulation from Reference-Scoped Exploration ／ Sirui Xu, Yu-Wei Chao, Liuyu Bian 他
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ハイブリッド知覚と同変拡散によるロバストな多節点鉄筋結束
幾何ベースの知覚とSE(3)上の同変拡散モデルを組み合わせ、少ない実演データで複雑な鉄筋節点を順に結束するロボットシステムを提案。
原題: Hybrid Perception and Equivariant Diffusion for Robust Multi-Node Rebar Tying ／ Zhitao Wang, Yirong Xiong, Roberto Horowitz 他
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未知のヤコビアンを持つロボットのためのリアプノフに基づく深層学習制御
ヤコビアンが未知のロボットに対し、リアプノフ解析に基づいて全層の重みをリアルタイム更新する深層学習制御を提案し、産業用ロボットで有効性を示した。
原題: Lyapunov-Based Deep Learning Control for Robots with Unknown Jacobian ／ Koji Matsuno, Chien Chern Cheah
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FEWT: 周波数強調ウェーブレットベースTransformerによるマルチモーダル車輪型双腕マニピュレーション
車輪型双腕ロボットの遠隔操作データを用いた模倣学習において、周波数強調とウェーブレット変換で視覚特徴と高周波物理ダイナミクスを整合させ、触覚センサも統合した軽量フレームワークFEWTを提案した。
原題: FEWT: Frequency-Enhanced Wavelet-based Transformer for Multimodal Wheeled Bimanual Manipulation ／ Jiaxin Huang, Hanyu Liu, Yunsheng Ma 他
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環境不確実性下におけるロボットマニピュレーションの安全フィルタリング：計算論的アプローチ
物理シミュレーションを活用し、世界パラメータの不確実性下で制御ポリシーを評価する安全フィルタリング手法を提案。双腕マニピュレーションタスクで不安全な軌道を効率的に特定・除去できることを示した。
原題: Safety filtering of robotic manipulation under environment uncertainty: a computational approach ／ Anna Johansson, Daniel Lindmark, Viktor Wiberg 他
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離散仮想ホロノミック拘束を用いたデビルスティックの平面ジャグリング
デビルスティックの平面ジャグリングを、インパルス入力の瞬間に課す離散仮想ホロノミック拘束（DVHC）として定式化し、安定なジャグリングを実現する制御則を設計・シミュレーションで検証した論文。
原題: Planar Juggling of a Devil-Stick using Discrete VHCs ／ Aakash Khandelwal, Ranjan Mukherjee
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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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動的環境における反応的マニピュレータ動作計画のための深層反応ポリシー
点群入力を直接用いて動的・部分観測環境で衝突回避動作を生成する視覚運動ニューラルポリシーDRPを提案し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る成功率を示した。
原題: Deep Reactive Policy: Learning Reactive Manipulator Motion Planning for Dynamic Environments ／ Jiahui Yang, Jason Jingzhou Liu, Yulong Li 他
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タスク特化型マニピュレータのための設計コパイロット
逆運動学を学習し微分可能な枠組みで最適化することで、特定環境に合わせたロボット形態を数秒で自動生成する設計支援手法を提案。
原題: A Design Co-Pilot for Task-Tailored Manipulators ／ Jonathan Külz, Sehoon Ha, Matthias Althoff
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生成的視覚予測とタスク非依存姿勢推定による卓上マニピュレーション
生成動画モデルで未来のRGB-Dフレームを予測し、姿勢推定と組み合わせて閉ループ制御することで、タスク固有データに依存せず多様な卓上操作を実現するフレームワークを提案。
原題: Generative Visual Foresight Meets Task-Agnostic Pose Estimation in Robotic Table-Top Manipulation ／ Chuye Zhang, Xiaoxiong Zhang, Wei Pan 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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CEDex: 人間らしい接触表現から大規模なクロスエンボディメント巧みな把持を生成
人間の把持接触データを学習した生成モデルとロボット運動学を組み合わせ、任意のロボットハンド向けに人間らしい巧みな把持を大規模生成する手法を提案し、50万物体・2000万把持のデータセットを構築した。
原題: CEDex: Cross-Embodiment Dexterous Grasp Generation at Scale from Human-like Contact Representations ／ Zhiyuan Wu, Rolandos Alexandros Potamias, Xuyang Zhang 他
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ByteWrist：狭所での柔軟な人間型動作を実現するパラレルロボット手首
狭い空間での操作に向けた、コンパクトな3段パラレル駆動と円弧形リンクを組み合わせた人間型ロボット手首を開発し、順逆運動学とヤコビアンによる制御を実現した。
原題: ByteWrist: A Parallel Robotic Wrist Enabling Flexible and Anthropomorphic Motion for Confined Spaces ／ Jiawen Tian, Liqun Huang, Zhongren Cui 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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ImaginationPolicy：汎化可能で高精度かつ信頼性の高いロボットマニピュレーションのためのエンドツーエンド方策
ロボット操作のための新しい行動表現「Chain of Moving Oriented Keypoints (CoMOK)」を提案し、エンドツーエンドで学習可能な汎化・高精度・信頼性の高い操作方策を実現した。
原題: ImaginationPolicy: Towards Generalizable, Precise and Reliable End-to-End Policy for Robotic Manipulation ／ Dekun Lu, Wei Gao, Kui Jia
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操作前アライメント予測：並列深層状態空間モデルとTransformerによるアプローチ
操作前の一人称視点画像と計画軌道、自然言語指示の整合性を予測し、タスク成功を事前に判断するモデルを提案。深層状態空間モデルとTransformerを並列に用いて軌道の多層的な時系列相関を捉える。
原題: Pre-Manipulation Alignment Prediction with Parallel Deep State-Space and Transformer Models ／ Motonari Kambara, Komei Sugiura
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StageACT: 段階条件付き模倣によるロバストなヒューマノイドのドア開け
ドア開けのような部分的観測下の長期タスクに対し、タスク段階を入力に加える模倣学習フレームワークを提案し、実環境のヒューマノイドで未見ドアの成功率を55%に向上させた。
原題: StageACT: Stage-Conditioned Imitation for Robust Humanoid Door Opening ／ Moonyoung Lee, Dong Ki Kim, Jai Krishna Bandi 他
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裏返しロボット：ゼロショットSim-to-Realによる衣類の裏返し操作
衣類を裏返す動的で遮蔽の多いタスクを、タスク分解とGPU並列MPMシミュレータによる自動データ生成で解決し、実機で最大81.3%の成功率を達成したゼロショットsim-to-realフレームワーク。
原題: Right-Side-Out: Learning Zero-Shot Sim-to-Real Garment Reversal ／ Chang Yu, Siyu Ma, Wenxin Du 他
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不確かさを考慮した密対応と視触覚アフォーダンスによる空中での衣服操作
しわくちゃで吊るされた衣服を対象に、信頼度付きの密な視覚対応と触覚教師あり把持アフォーダンスを組み合わせた双腕視触覚フレームワークを提案し、折り畳みと吊り下げタスクで有効性を示した。
原題: Reactive In-Air Clothing Manipulation with Confidence-Aware Dense Correspondence and Visuotactile Affordance ／ Neha Sunil, Megha Tippur, Arnau Saumell 他
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制約環境における協調把持による集団物体輸送
2台のロボットが協調して物体を運ぶための把持配置を、条件付き埋め込みモデルで学習し、制約環境でも実行可能な把持を同定するフレームワークを提案。
原題: Cooperative Grasping for Collective Object Transport in Constrained Environments ／ David Alvear, George Turkiyyah, Shinkyu Park
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COMMET: 日常タスクの移動マニピュレーションにおける人間起因の衝突を扱うシステム
家庭内ロボットが人間活動と衝突する状況を検出し、ユーザーの好みに応じた解決策を提示するシステムCOMMETを提案。マルチモーダル検索と微調整モデル推論を組み合わせた検出と、GPT-4oによる選好要約を特徴とする。
原題: COMMET: A System for Human-Induced Conflicts in Mobile Manipulation of Everyday Tasks ／ Dongping Li, Shaoting Peng, John Pohovey 他
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Forbal: 5節リンク機構を用いた力平衡型2〜5自由度ロボットマニピュレータ
閉ループ平面5節リンクに基づく力平衡マニピュレータを設計し、2自由度のForbal-2と5自由度のForbal-5を試作して、関節トルクや反力モーメントの大幅な低減と位置精度向上を実験で示した。
原題: Forbal: Force Balanced 2-5 Degree of Freedom Robot Manipulator Built from a Five Bar Linkage ／ Yash Vyas, Matteo Bottin
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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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高速コネクタ組立のためのコンプライアント指のシミュレーションベース最適化
接触・摩擦を考慮した動的シミュレーションを用いて、コンプライアント指の設計パラメータをタスク成功率に基づいて最適化し、実機でロバスト性向上を検証した。
原題: Towards simulation-based optimization of compliant fingers for high-speed connector assembly ／ Richard Matthias Hartisch, Alexander Rother, Jörg Krüger 他
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