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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: 2026/8/17 ／ 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 →- 論文模倣学習ロボティクス
MatchingPolicy: 対応関係を考慮したポリシーによる物体横断的な文脈内学習の実現
デモとシーンの対応関係を明示的に分離し、密な意味的対応に基づいてロボットの動作を条件付ける拡散ポリシーを導入。未見の物体やカテゴリへの汎化性能を向上させた。
原題: MatchingPolicy: Correspondence-Aware Policy Enables Cross-Object In-Context Learning ／ Qijin She, Hanyang Yu, Zeming Li 他
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RAPAC-DP: 遅延実行下での拡散ポリシーに対する応答整合型保留アクション補償
クラウド推論の遅延による制御性能低下を補うため、実行予定のアクション列を条件入力として活用する補償機構を拡散・フローベースのポリシーに組み込んだ。遅延が無視できる場合は元のポリシーと完全に一致し、遅延デモなしで訓練可能。
原題: RAPAC-DP: Response-Aligned Pending-Action Compensation for Diffusion Policies under Delayed Execution ／ Tao Wang, Wei Wang, Jianhui Wang 他
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ロボティクスにおけるオープンループ実行の再考：リアクティブで高性能なポリシーへ
模倣学習で使われるオープンループ実行の利点を再検証し、長いコンテキストを持つポリシーではクローズドループの方が優れることを示した。
原題: Revisiting Open-Loop Execution in Robotics: Toward Reactive, Higher-Performing Policies ／ Michael Zeng, Abhinav Agarwal, Ajay Bati 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/可変インピーダンス制御ロボティクス
VIDP: 多様なデモから学ぶコンプライアントなロボット操作のための可変インピーダンス拡散ポリシー
力センサを使わずに、多様なデモから可変インピーダンス制御を学習するフレームワークを提案。タスクパラメータ化された方向性を考慮した混合モデルで軌道分布を抽出し、剛性プロファイルに変換して位置とコンプライアンスを同時予測する。
原題: VIDP: Variable Impedance Diffusion Policy for Compliant Robot Manipulation from Diverse Demonstrations ／ Hisham Khalil, Neil Fernandes, Thomas M. Kwok 他
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人間のデモンストレーションからのロボット学習：手書きアルファベット軌道と人間らしさの評価
タッチスクリーンで収集した手書き軌道データを用いて、確率的軌道学習と人間らしさの評価を行うフレームワークを提案した。
原題: Robot Learning from Human Demonstrations: Handwritten Alphabet Trajectories and Human-Likeness Evaluation ／ Alperen Kenan, Paul Bremner, Manuel Giuliani
日本語で読む → - 論文模倣学習/操作ロボティクス
時間変動力を要する操作タスクのための階層的模倣学習アプローチ
拡散ポリシーによる低周波の計画と、力条件付きの高速インピーダンス制御を組み合わせた階層的アーキテクチャを提案し、接触の多い分解タスクを高周波で安定に実行する。
原題: A Hierarchical Approach to Imitation Learning for Manipulation Tasks Requiring Time Varying Forces ／ Rishabh Shukla, Adithya Santhosh, Shaili Gandhi 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/介入ロボティクス
AutoIntervene: アクションチャンキング模倣学習ポリシーのための較正された介入
アクションチャンキング型の視覚運動ポリシーに対し、実行中にオペレータへの介入を選択的に行うオンラインフレームワークを提案。視覚・動作のサポートメモリと較正された閾値で介入タイミングを制御し、実機の双腕操作タスクで成功率向上と介入時間削減を実証した。
原題: AutoIntervene: Calibrated Intervention for Action-Chunking Imitation Learning Policies ／ Jinhe Tang, Weiming Zhi
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建設作業における人型ロボットのタスク実行のための知覚・行動システム
建設作業のデモンストレーションから人型ロボットが作業を学習・実行できるようにする、ポーズ抽出と行動学習の2つの深層ネットワークからなる知覚・行動システムを提案した。
原題: Perception-and-action system for humanoid robot task execution in construction ／ Yanxi Liu, Yizhi Liu
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
オン・ポリシー相互作用はいつ役立つのか？価値ベース模倣学習における表現のトレードオフ
模倣学習において、専門家とのオン・ポリシー相互作用が学習者の表現要件を緩和し、専門家の価値関数のみを表現できれば十分であることを示し、新しいアルゴリズムOVIを提案した。
原題: When Does On-Policy Interaction Help? Representational Tradeoffs in Value-Based Imitation Learning ／ Luca Viano, Antoine Moulin, Audrey Huang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習AI
フィードバック操作正則化：模倣学習におけるオフラインエージェントのアライメントを可能にする
評価フィードバックを補正信号として利用し、模倣学習ポリシーのアライメントを改善するアルゴリズム非依存の手法FMRを提案し、Safety Gymnasium環境で最大98%の不整合削減を実証した。
原題: Feedback Manipulation Regularization: Enabling Offline Agent Alignment for Imitation Learning ／ Benjamin Poole, Minwoo Lee
日本語で読む → - 論文模倣学習画像認識
ComplexMimic: 複雑な3D環境における人間とシーンのインタラクション模倣
複雑な3D環境での人間とシーンのインタラクション模倣を実現するフレームワークを提案。不完全なモーションキャプチャデータから、模倣とインタラクションの二つの専門家を学習し、難易度に応じた蒸留戦略で自然で物理的に妥当な動作を生成する。
原題: ComplexMimic: Human-Scene Interaction Imitation in Complex 3D Environments ／ Lu Pan, Hongwei Zhao
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
半人型ロボットNICOによる腕のジェスチャ模倣
RGBカメラ映像からMediaPipeで人体のランドマークを取得し、幾何学的計算で関節角度を求めて半人型ロボットNICOの腕のジェスチャを模倣させるシステムを開発した。
原題: Imitation of Arm Gestures by the Semi-Humanoid Robot NICO ／ Anastasiya Ihnatovich, Igor Farkaš
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
RayViT: 視点変動に頑健な模倣学習のためのレイ条件付き視覚表現
カメラの幾何情報を事前学習済みViTに注入する軽量アーキテクチャRayViTを提案し、カメラの摂動に対する模倣学習の頑健性を向上させた。
原題: RayViT: Ray-Conditioned Visual Representations for Viewpoint-Robust Imitation Learning ／ Qian Wang, Longrui Chen, Peiran Sun 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/メタ学習/ロボット操作ロボティクス
動力学を考慮したメタ模倣学習による未知ロボット操作への汎化
メタ学習と動力学情報を統合した模倣学習フレームワークDAMIを提案し、未知タスクへの迅速な適応と汎化を実現した。
原題: Dynamics-Aware Meta-Imitation for Generalization to Unseen Robotic Manipulation ／ Zhenduo Shang, Xiyao Liu, Bohan Li 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
視覚言語行動学習のための単純から複雑への構造化デモンストレーション
ロボット操作における視覚言語行動（VLA）モデルの学習効率を向上させるため、デモンストレーションの収集と整理に着目し、タスクを段階的に複雑化する構造化戦略を提案した。
原題: Simple-to-Complex Structured Demonstrations for Vision-Language-Action Learning ／ Xinchuan Qiu, Yi Yu
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
力制約付き弾性マップを用いた一回提示マルチモーダル模倣学習
運動と接触力の両方を考慮した一回提示の模倣学習フレームワークを提案し、力情報を含むデモンストレーションの分割・符号化・再現を実現した。
原題: One-Shot Multimodal Learning from Demonstration with Force-Constrained Elastic Maps ／ Brendan Hertel, Jonathan Spanos, Navya Garg 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/モーションリターゲティングロボティクス
ObjRetarget: 物体認識と人型アーム制約・多面体手モデルを統合したモーションリターゲティングフレームワーク
人間の操作ビデオからロボットの器用な操作を学習するため、アームの軌道制約と手の接触構造を明示的にモデル化したモーションリターゲティング手法を提案し、実機で成功率と接触安定性を向上させた。
原題: ObjRetarget: An Object-Aware Motion Retargeting Framework with Anthropomorphic Arm Constraints and Polyhedral Hand Modeling ／ Yuanchuan Lai, Qing Gao, Ziyan Liang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
時空間チューブによる未知オイラー・ラグランジュ系の模倣学習
デモンストレーションをデータ駆動の安全仕様として捉え、時空間チューブを学習して制御に組み込むことで、未知の力学系でもロバストに模倣動作を実現する枠組みを提案した。
原題: Learning from Demonstration via Spatiotemporal Tubes for Unknown Euler-Lagrange Systems ／ Ratnangshu Das, Puneeth Shankar, Varuni Buereddy 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ユーザー主導の模倣学習：軌道とインピーダンスの学習手法
単一のデモンストレーションから軌道とインピーダンスをリアルタイムに学習し、コンプライアンスと精度を両立するロボットの模倣学習手法を提案した。
原題: User-Driven Learning from Demonstration: A Trajectory and Impedance Learning Method ／ Zi-Qi Yang, Mehrdad R. Kermani
日本語で読む → - 論文模倣学習/操作ロボティクス
GuidedAttention: OODロバストなロボット操作のための解釈可能かつ修正可能な視覚的注意機構
視覚運動ポリシーに解釈可能で修正可能な注意キーポイントを中間表現として導入し、ユーザーが初期化時に修正可能な模倣学習フレームワークを提案。シミュレーションと実世界でOOD条件下での操作性能を向上させた。
原題: GuidedAttention: Interpretable and Correctable Visual Attention for OOD-Robust Robot Manipulation via Imitation Learning ／ Masaki Murooka, Ryoichi Nakajo, Keisuke Shirai 他
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デモの数だけではない：反実仮想的行動感度カバレッジによるデータ効率的で堅牢なロボット模倣学習
視覚運動模倣学習の堅牢性を向上させるため、クリーンなデモと妨害観測をペアにして行動ドリフトを測定し、ポリシー固有の感度信号に基づいて少数の修復データを選択するオフライン手法CFNBCを提案した。
原題: It's Not Just More Demos: Counterfactual Action Sensitivity Coverage for Data-Efficient Robust Robot Imitation ／ Giovanni D'urso, Kaushik Roy, Nicholas Lawrance 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/動作生成ロボティクス
物体中心ニューラル場を用いたデモからの合成的動作生成
物体中心のニューラル表現と時間的混合専門家モデルを組み合わせ、知覚と動作を共有オブジェクト表現で結びつけることで、少ないデータで長期的な操作タスクを合成可能な動作生成フレームワークを提案した。
原題: Compositional Motion Generation from Demonstration with Object-Centric Neural Fields ／ Ahmet Ercan Tekden, Yasemin Bekiroglu
日本語で読む → - 論文模倣学習/階層的制御ロボティクス
二重プロセス原子スキル学習：意味推論とリアルタイム制御の分離
言語条件付き模倣学習において、高次の意味推論と低次の動作生成を非同期に分離する新しい階層的枠組みDASLを提案し、複合タスクの汎化性能を向上させた。
原題: Dual-Process Atomic Skill Learning: Decoupling Semantic Reasoning and Real-Time Control ／ Jun Chen, Erdent Bao, Wenlong Dong 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
三腕ビジュオモーター模倣学習によるロボットポリシーの獲得
三腕ロボットの模倣学習において、人間の操作者が同時に制御できるのは2腕までという制約を克服するため、デモンストレーションのタイミングを再調整する手法DATSを提案し、実世界の6タスクで有効性を示した。
原題: Tri-Manual Visuomotor Imitation Learning of Robot Policies ／ James Zhao, Mingyuan Ba, Weiming Zhi
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
ミラー学習：三人称観察からの模倣学習
三人称のデモ映像から、生成モデルで視点変換と逆動力学モデルを用いて一人称の模倣データを合成し、ポリシー学習を可能にする手法を提案した。
原題: Mirror Learning ／ Yunpeng Liu, Matthew Niedoba, Oluwanifemi A. Adekanye 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/操作ロボティクス
MoMo: 時空間アクションのトークン化によるロボット操作の動作モード制御
ロボット操作の実行スタイル（動作モード）をタスクから分離して学習し、指示に応じて動作の速さや滑らかさを変えられる2段階の模倣学習フレームワークMoMoを提案した。
原題: MoMo: Dial Motion Mode in Robot Manipulation with Spatiotemporal Action Tokenization ／ Yuhan Hu, Hugues Thomas, Peide Huang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/安全性ロボティクス
安全な模倣学習のための識別バリア関数
逆強化学習の報酬関数を制御バリア関数に制約し、専門家の観察から直接バリア関数を学習して安全な制御を実現する手法を提案した。
原題: Discriminative Barrier Functions for Safe Adversarial Imitation Learning from Observation ／ Anubhav Vishwakarma, Bhaumik Mehta, Caleb Hsu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/マニピュレーションロボティクス
S2A2: 音響空間情報を用いた操作タスクのための視聴覚模倣学習
音響情報を活用した操作タスクを新たに定義し、視覚特徴と音響空間・信号情報を統合する模倣学習フレームワークS2A2を提案した。シミュレーションと実機実験で有効性を検証した。
原題: S2A2: Audio-Visual Imitation Learning for Manipulation Tasks Using Acoustic Spatial Information ／ Kaneyoshi Hiratsuka, Benjamin Yen, Ryosuke Kojima
日本語で読む → - 論文模倣学習/人型ロボットロボティクス
実世界データ不要の合成映像シナリオによる多様な人型ロボットタスク学習
生成AIでテキストから多様な人体動作の合成映像を作り、それを模倣学習のデータとして人型ロボットに多様なタスク実行スタイルを学習させる枠組みを提案。シミュレーション4シナリオで有効性を検証した。
原題: Learning Diverse Humanoid Tasks via Synthetic Video Scenarios without Real World Data ／ Yun-Hao Tsai, Cong-Thanh Vu, Yen-Chen Liu
日本語で読む → - 論文タスク計画/模倣学習ロボティクス
ラベルなしサブタスクデモからの暗黙的行動協調による再配置タスク
再配置タスクを、スキルラベルなしの混合デモから行動を学習し、価値関数で行動選択を導く暗黙的協調問題として定式化し、Habitat環境で有効性を示した。
原題: Implicit-Behavior Coordination from Unlabeled Sub-Task Demonstrations for Rearrangement Tasks ／ Ahmed Shokry, Usama Ahmed Siddiquie, Sicong Pan 他
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