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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: 2026/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文模倣学習/ロボット制御ロボティクス2026/6/1

  EmbodiSteer: 関節空間ガイダンスによる身体非依存視覚運動ポリシーの操縦 - ゼロショット異種身体展開に向けて

  身体非依存の視覚運動ポリシーを、推論時の拡散サンプリングを関節空間に持ち上げて全身衝突回避ガイダンスを適用することで、ゼロショットで身体認識型展開を実現する訓練不要フレームワークを提案した。

  原題: EmbodiSteer: Steering Embodiment-Agnostic Visuomotor Policies with Joint-Space Guidance for Zero-Shot Cross-Embodiment Deployment ／ Shihefeng Wang, Kangchen Lv, Mingrui Yu 他

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• 論文継続学習/模倣学習ロボティクス2026/6/1

  ワールドアクションモデルによる再帰的生成リプレイを用いた継続的模倣学習

  ロボットの行動予測に加えて未来の視覚観測も生成できるワールドアクションモデルを用いて、過去のタスクの疑似軌道を合成し、元のデモデータを保存せずに継続学習を行うフレームワークを提案した。実験では忘却を最大50%削減し、実データを使う手法に匹敵する性能を示した。

  原題: World Action Models Enable Continual Imitation Learning with Recurrent Generative Replays ／ Manish Kumar Govind, Dominick Reilly, Smit Patel 他

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• 論文模倣学習/軌道生成ロボティクス2026/6/1

  リーマン多様体上のデモンストレーション学習：ニューラルODEを用いた拡張アブストラクト

  ロボットの状態（特に姿勢）が曲がった空間で変化することを考慮し、リーマン多様体上でデモンストレーションから学習する手法を提案。測地線をニューラル常微分方程式で数値推定し、計算コストを削減する。

  原題: Learning from Demonstrations over Riemannian Manifolds using Neural ODEs: An Extended Abstract ／ Diana Cuervo Espinosa, Mahathi Anand, Angela P. Schoellig

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• 論文模倣学習/データ収集ロボティクス2026/6/1

  EgoGuide: 効率的なロボット不要のデモ収集と学習のための自己中心視点ガイド

  手首と頭部の自己中心視点を同期記録し、オンラインの視覚・幾何学的品質ガイドを提供するデモ収集インターフェースを提案。さらに、視点変動に頑健なゲート付き自己中心残差ポリシーを導入し、データ効率と遮蔽耐性を向上させた。

  原題: EgoGuide: Egocentric Guidance for Efficient Robot-Free Demonstration Collection and Learning ／ Yue Xu, Mingtao Nie, Tianle Li 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  不完全なデモンストレーションからの局所性能認識型能動学習

  不完全な人間のデモンストレーションからロボットが学習する際、局所的な品質情報を活用して能動的に追加データを収集し、性能を向上させる手法を提案した。

  原題: LOPAL: Local Performance-Aware Active Learning from Imperfect Demonstrations ／ Johannes Heidersberger, Shail Jadav, Dongheui Lee

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  タスク編集による汎用3D視覚運動ポリシー学習

  3D視覚運動ポリシーの学習効率を高めるため、タスクをシーン・スキル・オブジェクトに分解し再結合するデモ生成フレームワーク「Task-Edit」を提案した。実世界実験で、長期的操作タスクにおける汎化性能の向上を実証した。

  原題: Task Editing for Generalizable 3D Visuomotor Policy Learning ／ Jian-Jian Jiang, YiHan Yang, Lan Wei 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  完璧なデモは悪い教師：重要な動作セグメントからのロバストな位置合わせ学習

  熟練者の滑らかなデモは、精密な位置合わせ動作の重要な瞬間が短時間に圧縮されるため、模倣学習の教師として不十分であることを示し、動作認識を強化する時空間特徴STAIRを提案して性能を向上させた。

  原題: Perfect Demo Makes Poor Teacher: Learning Robust Alignment from Critical Motion Segments ／ Mingyu Liu, Zeju Li, Jiuhe Shu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  歪みに頑健な自律ケーブル配線のためのロボット模倣学習

  画像の歪みが発生するケーブル配線作業において、画像品質評価と信頼度に基づく学習機構を導入し、歪んだ観測下でも高性能を維持するロボット模倣学習フレームワークを提案した。

  原題: Distortion-Resilient Robotic Imitation Learning for Autonomous Cable Routing ／ Hao Wang, Fu-Zhao Ou, Shiqi Wang 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  模倣学習における実行不可能な最適化問題と階層的拡張ラグランジュ法

  模倣学習の制約付き最適化問題が実行不可能になる場合に、拡張ラグランジュ法を用いて最も近い実行可能な解へ収束させる手法を提案し、運転シミュレーションで実証した。

  原題: Infeasible optimization problems and the hierarchical augmented Lagrangian method in imitation learning ／ Roland Andrews, Justin Carpentier, Ajay Sathya

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  強化学習誘導型検索とソフト融合による欠損モダリティ下でのロバストなマルチモーダル模倣学習

  センサ欠損時に強化学習で関連デモを検索し、ソフト融合で欠損を補完する模倣学習手法RL4ILを提案し、LIBEROベンチマークで優位性を示した。

  原題: Reinforcement Learning-Guided Retrieval with Soft Fusion for Robust Multimodal Imitation Learning under Missing Modalities ／ Hassan Ismkhan, Hamid Bouchahcia

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• 論文模倣学習/データ拡張ロボティクス2026/6/1

  MinInter: 模倣学習のデータ拡張における軌道補間の最小化

  模倣学習のデータ拡張で、初期状態ごとに補間が最小となる実演を選ぶ手法MinInterを提案し、生成データの質とポリシー成功率を向上させた。

  原題: MinInter: Minimizing Trajectory Interpolation During Data Augmentation for Imitation Learning ／ Qingyang Wang, Xingang Liu, Changwei Yao 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  シーングラフによるロボット模倣学習の空間・時間的文脈拡張

  模倣学習にシーングラフを動的メモリとして用い、部分観測環境での長期的推論と汎化性能を向上させる手法を提案した。

  原題: Expanding Spatial and Temporal Context for Robotic Imitation Learning With Scene Graphs ／ Jianing Qian, Qinhe Peng, Emmanuel Panov 他

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• 論文模倣学習/動作生成ロボティクス2026/6/1

  X-Morph: 異なる形態のロボット学習をスケールするための人間動作事前分布

  人間の動作データを多様な脚型ロボット（四足、六足、マニピュレータ付き四足）の行動ポリシーに変換するパイプラインを提案し、模倣学習と強化学習を組み合わせて汎用的な動作生成を実現した。

  原題: X-Morph: Human Motion Priors for Scalable Robot Learning Across Morphologies ／ Ritwik Sharma, Shivam Sood, Arhaan Jain 他

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• 論文模倣学習/逆強化学習機械学習2026/6/1

  学習報酬を用いた大規模行動モデルのコヒーレントなオフポリシー改善

  大規模な事前学習済みロボット操作ポリシーを、逆強化学習で学習した稠密報酬を用いて微調整し、スパース報酬のRLベースラインよりも高い成功率を達成した。

  原題: Coherent Off-Policy Improvement of Large Behavior Models with Learned Rewards ／ Christian Scherer, Joe Watson, Theo Gruner 他

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• 論文模倣学習/拡散ポリシーロボティクス2026/6/1

  セット教師付き拡散ポリシー：修正を通じたアクションチャンク拡散の学習

  ロボットの望ましくない動作と人間の修正動作のペアを利用し、拡散ポリシーを望ましいアクションチャンクのセットに整列させる新しい学習フレームワークを提案。

  原題: Set-Supervised Diffusion Policy: Learning Action-Chunking Diffusion through Corrections ／ Zhaoting Li, Gang Chen, Javier Alonso-Mora 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  ReGIL: 単一デモンストレーションからの検索誘導型模倣学習

  単一のデモンストレーションを外部メモリとして扱い、訓練中に繰り返し検索して探索の誘導、正則化バッファの生成、報酬の構築を行うことで、ロボット操作ポリシーを効率的に学習するフレームワークを提案した。

  原題: ReGIL: Retrieval-Guided Imitation Learning from a Single Demonstration ／ Yuying Zhang, Francesco Verdoja, Wenyan Yang 他

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• 論文模倣学習/強化学習ロボティクス2026/6/1

  ConTrack: 適応的トレードオフ制御による拘束付き手の動作追跡

  物体追跡を制約とし、残りの制御権を動作忠実度に割り当てる強化学習フレームワークを提案。長期的な接触豊富な手の動作追跡を安定化し、シミュレーションと実ロボットで精度を向上させた。

  原題: ConTrack: Constrained Hand Motion Tracking with Adaptive Trade-off Control ／ Yutong Liang, Quanquan Peng, Ri-Zhao Qiu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  デモンストレーションキュレーションメトリクスの監査：行動のみのスコアラーは模倣ポリシーを劣化させる構造的欠陥を見逃す

  模倣学習のデモンストレーション品質を評価する7つのキュレーションメトリクスを、既知の欠陥を注入したテストベッドで監査し、行動のみのスコアラーが構造的エラーを検出できないことを示した。

  原題: Auditing Demonstration Curation Metrics: Action-Only Scorers Fail on the Structural Defects That Degrade Imitation Policies ／ Aarav Bedi

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• 論文データセット/触覚/模倣学習ロボティクス2026/6/1

  HapTile: 接触を伴う模倣学習のための触覚情報を統合した視覚・触覚・言語・行動データセット

  接触を伴う操作タスクの模倣学習向けに、指先触覚とオペレータへの触覚フィードバックを統合した視覚・触覚・言語・行動データセットを構築し、ベンチマーク評価も行った。

  原題: HapTile: A Haptic-Informed Vision-Tactile-Language-Action Dataset for Contact-Rich Imitation Learning ／ Amirhosein Alian, Yongqiang Zhao, Shiyi Gu 他

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• 論文模倣学習/行動生成ロボティクス2026/6/1

  暗黙的ドリフト方策：条件付き専門家幾何による一段階行動生成

  拡散やフローマッチングに基づく生成行動ポリシーは反復サンプリングが遅いため、一段階生成を提案。訓練時のドリフト補正を明示的なベクトル場推定なしで取り込む暗黙的ドリフト方策(IDP)を導入し、2D・3D・実世界操作タスクで有効性を実証した。

  原題: Implicit Drifting Policy: One-Step Action Generation via Conditional Expert Geometry ／ Zemin Yang, Yaoyu He, Yiming Zhong 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/6/1

  ヒューマン・アズ・ヒューマノイド：人間に合わせた身体を持つエゴ・エクソ人間ビデオからのゼロショット人型ロボット学習

  人間のデモ動画を高自由度ヒューマノイドのVLA学習に使えるように、身体・センシング・行動ラベルを揃えるフレームワークを提案し、実機で検証した。

  原題: Human-as-Humanoid: Enabling Zero-Shot Humanoid Learning from Ego-Exo Human Videos with Human-Aligned Embodiments ／ Xiaopeng Lin, Ruoqi Yang, Shijie Lian 他

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• 論文模倣学習/蒸留機械学習2026/5/26

  表現力豊かな教師からの敵対的二重オン方策蒸留

  デモのみから学習する強化学習において、フローマッチング教師とMLP生徒を敵対的に共訓練し、報酬と行動の二つの蒸留信号でオンライン探索と局所学習を両立させる手法FA-OPDを提案。

  原題: Adversarial Dual On-Policy Distillation from Expressive Teacher ／ Zhenglin Wan, Jingxuan Wu, Xingrui Yu 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/5/1

  時空間最適輸送注意機構による接触リッチ操作の視覚-触覚模倣学習

  接触を伴う操作タスクにおいて、視覚・力覚・位置情報の3モーダルを融合する際に、最適輸送に基づく注意機構を導入し、接触前後の文脈に応じた安定した特徴選択を実現する模倣学習手法を提案した。

  原題: Spacetime Optimal-Transport Attention for Visuo-Haptic Imitation Learning of Contact-Rich Manipulation ／ Yue Feng, Weicheng Huang, I-Ming Chen

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/5/1

  X-Imitator: 双方向アクション・ポーズ相互作用による空間認識模倣学習

  空間認識と行動生成を双方向ループで結びつけ、相互に洗練させる新しい模倣学習フレームワークを提案。24のシミュレーションと3つの実世界タスクで性能を実証した。

  原題: X-Imitator: Spatial-Aware Imitation Learning via Bidirectional Action-Pose Interaction ／ Kai Xiong, Hongjie Fang, Lixin Yang 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/5/1

  何を尋ねるべきか知るロボット：説明による報酬のずれの修正

  不完全なデモから学習した報酬関数の不確実性を検出し、ロボットが自然言語で説明しながら追加のデモを能動的に要求する手法を提案。シミュレーションと実機で効果を検証した。

  原題: Robots That Know What to Ask: Recovering Misaligned Rewards through Targeted Explanations ／ Helena Merker, Nick Walker, Andreea Bobu

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• 論文模倣学習機械学習2026/5/1

  行動チャンク型模倣学習におけるマルチモーダル失敗の理解

  行動チャンク型ポリシーで同じ観察に複数の正解行動がある場合の失敗メカニズムを分析し、潜在変数型と生成型の各パラメータ化の特性を明らかにした。

  原題: Understanding Multimodal Failure in Action-Chunking Behavioral Cloning ／ Lorenzo Mazza, Massimiliano Datres, Ariel Rodriguez 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/5/1

  ロボット制御における分布シフト問題の緩和：オフラインからオンラインへの模倣学習に基づくロバストかつ適応的なアプローチ

  専門家デモの状態-行動カバレッジ不足による分布シフト問題に対し、補助デモでロバスト性を高め、オンラインで自己教師あり学習により適応する枠組みを提案した。

  原題: How to Mitigate the Distribution Shift Problem in Robotics Control: A Robust and Adaptive Approach Based on Offline to Online Imitation Learning ／ Hyung-Suk Yoon, Seung-Woo Seo

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• 論文模倣学習機械学習2026/5/1

  強化学習駆動模倣学習のための教師-生徒表現整合

  教師と生徒の観測空間の違いによる模倣ギャップを、共有埋め込み空間を自己教師あり学習で構築し、教師が特権情報に依存できないようにすることで低減する新しいアルゴリズムを提案した。

  原題: Teacher-Student Representational Alignment for Reinforcement Learning-Driven Imitation Learning ／ Meraj Mammadov, Pedro Zuidberg Dos Martires, Johannes Andreas Stork

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/5/1

  FocalPolicy: 周波数最適化チャンキングと局所アンカー付きフローマッチングによる一貫性のある視覚運動ポリシー

  視覚運動ポリシーにおけるチャンク間の不連続性を解決するため、周波数最適化チャンキングと局所アンカー付きフローマッチングを組み合わせたFocalPolicyを提案した。

  原題: FocalPolicy: Frequency-Optimized Chunking and Locally Anchored Flow Matching for Coherent Visuomotor Policy ／ Qian He, Zhenshuo Yang, Wenqi Liang 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2026/5/1

  デモンストレーション周辺での適応的探索のためのエルゴード模倣

  模倣学習における訓練と実環境のミスマッチに対応するため、デモの幾何学的構造から目標分布を構築し、追従と探索を適応的に切り替えるエルゴード制御に基づく軌道生成手法を提案した。

  原題: Ergodic Imitation for Adaptive Exploration around Demonstrations ／ Ziyi Xu, Cem Bilaloglu, Yiming Li 他

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