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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: 2026/9/23 ／ 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 →- 論文データセット構築/アノテーションロボティクス
フィールド展開UAVシステムにおける迅速なデータセット構築のための人間参加型地理空間アノテーション
RTK測位と射影幾何学を用いて、現場で記録した対象位置を全フレームに伝播させるアノテーション手法を提案し、カメラ姿勢不確かさのピクセル不確かさへの写像を導出してセンサ設計に応用、農業現場で手動比25.5倍の効率を実証した。
原題: Human-in-the-Loop Geospatial Annotation for Rapid Dataset Construction in Field-Deployed UAV Systems ／ Morgan Masters, Nikolaas Bender, T. Luca Altaffer 他
日本語で読む → - 論文マルチモーダル対話予測ロボティクス
社会的ロボット仲介のためのマルチモーダル音声活動予測：期待される行動と展開制約
音声と視覚の同期情報から会話のターンテイキングを予測し、ロボットが仲介者として取るべき行動（待機・傾聴・介入など）を導出する知覚レイヤーを提案。実時間推論やマルチモーダル同期などの展開制約も議論する。
原題: Multimodal Voice Activity Projection for Social Robot Mediation: Expected Behavior and Deployment Constraints ／ Antonio Cano, Guillermo Perez, Luis Merino 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデル画像認識
凍結フローは動きを忘れる：潜在フローワールドモデルにおける失われた運動の診断と復元
凍結した自己教師あり潜在空間上のフローを学習するワールドモデルが、物体の動きを失う問題を診断し、デコード経路の監督でフローのみを再学習するDARTを提案。
原題: Frozen Flows Forget: Diagnosing and Restoring Lost Motion in a Latent-flow World Model ／ Xiwen Chen, Rigaudiere Z. Li, Zhiruo Zhou 他
日本語で読む → - 論文社会的AI/VRHCI
聞くことと映すこと：VR内の身体化AIエージェントに対する言語的調和と行動的模倣が社会的・共感的知覚に与える影響
VR内の身体化AIカウンセラーに言語的調和と表情・姿勢の模倣を組み合わせ、20名の被験者実験で共感や人間らしさの知覚への影響を調べた。
原題: Listening and Mirroring: The Effects of Verbal Attunement and Behavioral Mimicry on Social and Empathic Perceptions of Embodied AI Agents in VR ／ Nathalia Gomez, Haig Shamlian, Omar Khan 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
CoRelNav: 空間制約付き意味的ナビゲーションのための協調関係ナビゲーション
複数ロボットが協調して、周囲の物体との関係で指定された目標を探索・検証するナビゲーション手法を提案。
原題: CoRelNav: Collaborative Relational Navigation for Multi-Robot Spatially Constrained Semantic Navigation ／ Jinyu He, Zihao Mao, Haonan Jin 他
日本語で読む → - 論文自動運転推論最適化AI
SlackDrive: 実行時余裕を活用した適応的運転推論
運転世界行動モデルの推論コストを、実測レイテンシから計算余裕を推定して制御ステップごとに計算予算を適応配分することで削減する手法。
原題: SlackDrive: Reclaiming Runtime Slack for Adaptive Driving Inference ／ Xiaohuan Pei, Hengguang Zhou, Yuanhao Ban 他
日本語で読む → - 論文制御/MPPIロボティクス
運動ニューロンに着想を得たサンプリングによるモデル予測パス積分制御
運動ニューロンの動態を模した時間的に構造化されたサンプリング手法をMPPI制御に導入し、MuJoCoのアリモデルで標準的なガウスサンプリングと比較して制御の滑らかさが向上することを示した。
原題: Motoneuron-Inspired Sampling for Model Predictive Path Integral Control ／ Alexis Poignant, Jan Babič
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
DAVIS: ヒューマノイドサッカースキルのための深度のみのエンドツーエンド能動視覚フレームワーク
頭部搭載の深度画像と固有感覚履歴のみから、ヒューマノイドロボットがサッカーのシュートやドリブルを直接25自由度の関節PD目標として学習するエンドツーエンドフレームワークを提案。
原題: DAVIS: A Depth-Only End-to-End Active-Vision Framework for Humanoid Soccer Skills ／ Jiakang Jin, Yixiao Huo, Pengyuan Wang 他
日本語で読む → - 論文視覚位置認識画像認識
自然環境における幾何条件付き視覚位置認識
深度センサなしで幾何基盤モデルから得た幾何情報を視覚基盤モデルのトークン表現に蒸留し、外観変化に頑健な視覚位置認識を実現した。
原題: Geometry-Conditioned Visual Place Recognition in Natural Environments ／ Walter Nedov, Saimunur Rahman, Kavindie Katuwandeniya 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
潜在進化型ワールドアクションモデル
JEPAエンコーダの予測埋め込みを活用し、ビデオ拡散バックボーンに依存せずに行動生成と環境進化をモデル化するLeWAMを提案。さらにオフライン選好改善手法DemoDPOを導入した。
原題: Latent evolving World Action Model ／ Xueji Fang, Boqiang Duan, Hua Wu 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
ソフトロボットのためのコロケーテッド形状制御
連続体ソフトロボットの形状を、駆動座標のみを制御するコロケーテッド制御で安定に収束させる一般フレームワークを提案し、PD/PID系制御器の安定性保証と実験検証を示した。
原題: Collocated Shape Regulation for Soft Robots ／ Pietro Pustina, Ebrahim Shahabi, Daniel Feliu-Talegon 他
日本語で読む → - 論文ベイズ学習機械学習
ベイズニューラルネットワークの全共分散スムージングによるオンライン適応
ニューラルネットワークを状態空間モデルとみなし、全共分散を保持した平滑化で重みの事後分布を閉形式更新する手法を提案し、オンライン適応やVLAモデルの方策適応に応用した。
原題: Full-Covariance Smoothing of Bayesian Neural Networks for Online Adaptation ／ Oren Wright, Haoming Jing, Qiaoan Shen 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
産業用制御電子機器の分解・修理のためのモジュラー双腕ロボットセル
PLCやサーボドライブなどの産業用制御電子機器を自動分解・修理するため、双腕協働ロボットとRGB-D・力覚センサ、ROS 2とBehavior Treeを組み合わせたモジュラーセルを構築し、CAD由来の分解知識と力制御スキルを統合した。
原題: A Modular Dual-Arm Robotic Cell for Disassembly and Repair of Industrial Control Electronics ／ Maximilian Ruhe, Fabian Harlacher, Christian Friedrich 他
日本語で読む → - 論文世界モデル機械学習
静的グラフ世界モデルを超えて：進化するトポロジー上の確率的潜在ダイナミクス学習
進化するトポロジーを持つ確率的・部分観測環境に対応したグラフ世界モデルGDMを提案し、予測分布と真の分布を比較する新指標GDDを導入した。
原題: Beyond Static Graph World Models: Learning Stochastic Latent Dynamics over Evolving Topologies ／ Alex Schutz, Nick Hawes, Victor-Alexandru Darvariu
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
BEE: 視覚言語行動モデルを用いた介入適応型実世界強化学習
凍結したVLAモデルに対し、人間の修正を行動次元ごとの信頼度に応じた制約として扱うことで、実機でのオンライン強化学習を効率化する手法を提案。
原題: BEE: Intervention-Adaptive Real-World Reinforcement Learning with Vision-Language-Action Models ／ Weihui Zhao, Xiaohan Yan, Zunian Wan 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
ロボット群におけるOCDMA LiDARのための動的分散型空間コード再利用
ロボット群のLiDAR干渉を抑えるため、ビーコンで維持する干渉近傍グラフに基づき空間再利用コードを動的に再割り当てする分散プロトコルを提案し、必要コード数がO(log N/log log N)で済むことを証明した。
原題: Dynamic, Decentralized Spatial Code Reuse for OCDMA LiDAR in Robot Swarms ／ Mohammad Hani Alomari
日本語で読む → - 論文モデリング機械学習
散逸系のためのデータ駆動型離散時間深層リカレントニューラルネットワークモデリング
散逸性を構造的な重み制約と専用学習アルゴリズムで明示的に保証する深層離散時間RNNを提案し、安定性をリアプノフ理論で解析した。
原題: Data-driven discrete-time deep recurrent neural network-based modeling for dissipative systems ／ Tuan Luong, Hyungpil Moon
日本語で読む → - 論文安全フィルタロボティクス
不確実系に対する最小努力敵対ポテンシャルを用いた安全フィルタ
外乱や不確実性があるシステムでも安全を保証するため、外乱が故障を引き起こすのに必要な努力を定量化するLEAPを提案し、深層強化学習で構築する手法を開発した。
原題: LEAP-CBF: A Safety Filter for Uncertain Systems with Least-Effort Adversarial Potentials ／ Oswin So, Eric Yu, Chuchu Fan
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
LiMA: 非同期拡散による長期想像からリアルタイム巧みな操作への橋渡し
低速な長期意図生成と高速な動作精緻化を非同期に分離した二重システム拡散フレームワークで、両腕巧みな操作をリアルタイムに実行する。
原題: LiMA: Bridging Long-term Imagination to Real-time Dexterous Manipulation via Asynchronous Diffusion ／ Ning Chen, Yankai Fu, Junkai Zhao 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルナビゲーションロボティクス
どこに加わるべきか？言語誘導型目標予測によるロボットのグループ参加
自然言語で指定されたグループにロボットが参加するため、言語条件付きモデルでグループを特定し、人間の隊形事前分布を用いて社会的に適切な参加位置を予測する手法を提案した。
原題: Where Should I Join? Robot Group Joining via Language-Guided Goal Prediction ／ Zilin Fang, Zishuo Wang, Gim Hee Lee 他
日本語で読む → - 論文線形代数/エッジGPUロボティクス
GLASS: エッジロボティクス向けのアーキテクチャ適応型・構成可能なデバイスサイド線形代数ライブラリ
GPU上でロボティクス向け線形代数・幾何計算をスレッド/ワープ/ブロック単位で実行できるヘッダオンリーCUDA C++ライブラリGLASSを提案し、実装選択をアーキテクチャごとにオフライン計測で最適化することでエッジGPUで最大73倍の高速化を実現した。
原題: GLASS: Architecture-Tuned, Composable, Device-Side Linear Algebra for Edge Robotics and Beyond ／ Brian Plancher
日本語で読む → - 論文安全強化学習ロボティクス
安全性を競技力へ：安全フィルタ付き強化学習による搾取されにくいロボット方策
競技タスク向けに、安全フィルタを敵対的RLで学習してからタスク方策を訓練する2段階フレームワークS2Cを提案し、安全性と競技性能・非搾取性を両立させた。
原題: Turning Safety into Competence: Minimally Exploitable Robot Policies via Safety-Filtered Reinforcement Learning ／ Ruihan Wu, Rui Yang, Donggeon David Oh 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DEAL-Grasp: 幾何認識型巧みな把持生成のための分離アライメント表現
把持生成を「アライメント空間」での生成問題として再定式化し、剛体運動と関節運動を分離して流れマッチングで安定かつ物理的に妥当な巧みな把持を生成する手法を提案。
原題: DEAL-Grasp: Decoupled Alignment Representation for Geometry-Aware Dexterous Grasp Generation ／ Fuqiang Zhao, Qian Liu
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚言語行動ポリシーのためのアドバンテージ誘導事後学習の分解
視覚言語行動ポリシーの事後学習において、アドバンテージ誘導強化学習の設計選択を分解し、段階的評価で有効なモジュール式レシピを特定した。
原題: Dissecting Advantage-Guided Post-Training for Vision-Language-Action Policies ／ Jiahang Cao, Hanye Zhao, Hang Lai 他
日本語で読む → - 論文LLMエージェント自然言語
LLMエージェントのための世界モデル再考：エージェント編集型世界モデル
LLMエージェントのタスク状態汚染を防ぐため、ツール応答の予測ではなく推論と行動が将来の進捗をどう形作るかをモデル化し、ノイズの多い推論・行動を編集するAEWMを提案。
原題: Agent-Editing World Model: Rethinking World Modeling for LLM Agents ／ Shuang Sun, Guoxin Chen, Fanzhe Meng 他
日本語で読む → - 論文自動運転VLM画像認識
AnchorReasoning: ロングテール自動運転シナリオにおける視覚的根拠付けと因果推論データセット
自動運転のロングテール場面を対象に、視覚的根拠付きの思考連鎖（VG-CoT）で判断要素の特定・位置推定から行動計画までを結びつけた大規模データセットを構築し、段階的ファインチューニングで推論と軌道予測の精度を向上させた。
原題: AnchorReasoning: A Visual Grounding and Causal Reasoning Dataset in Long-Tail Autonomous Driving Scenarios ／ Zhipeng Bao, Wenjie Zhao, Tianle Zhu 他
日本語で読む → - 論文水陸両用移動ロボティクス
内部質量駆動による全方向水陸両用移動
内部の質量を動かすだけで回転し、陸上では転がり、水上ではフィンで推進する密閉球体ロボットMARBLEを開発した。
原題: Omnidirectional Amphibious Locomotion via Internal Mass Actuation ／ Niko Weaver, Boxi Xia, Li-Yu Lo 他
日本語で読む → - 論文群制御制御
行動指向情報による分散制御とエージェント間相互作用
メッセージが受け手の行動を変える情報量を測り、それを機能と結びつける手法を提案し、四脚歩行ロボットDI-Walkerで他脚センサー利用の有効性を検証した。
原題: Action-Directed Information for Distributed Control and Agentic Interaction ／ Shlomo Dubnov
日本語で読む → - 論文強化学習/制御ロボティクス
時空間チューブ報酬を用いた信号時相論理仕様の全クラスに対する実用的強化学習
信号時相論理(STL)で表された複雑な高レベル仕様を満たすため、時空間チューブの幾何学的性質を利用した時間認識型強化学習フレームワークを提案し、入力制約を厳守しつつ履歴不要で効率的に連続制御方策を学習する。
原題: Tractable Reinforcement Learning for Full Class of Signal Temporal Logic Specifications Using Spatiotemporal Tube Reward ／ Vaishnavi Jagabathula, P Sangeerth, Pushpak Jagtap
日本語で読む → - 論文外骨格・パーソナライズ機械学習
動作条件間の連続性を活用した外骨格パーソナライズのための文脈連続選好学習
外骨格のアシストを個人ごとに最適化するため、近い動作条件間で選好が滑らかに変化する性質を利用し、ガウス過程で選好を共有学習する手法CCPLを提案。少ないフィードバックで効率的に個人適合できることを足首・肘のデータで示した。
原題: Context-Continuous Preference Learning for Exoskeleton Personalization ／ Sunin Baek, Sungwoo Park, Daekyum Kim
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