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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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身体性エージェントと共に成長する：長期的マニピュレーションスキルのための人間参加型生涯コード生成フレームワーク
人間の修正を再利用可能なスキルとして記憶し、検索拡張生成で動的に再利用する人間参加型フレームワークを提案。長期的なロボットマニピュレーションタスクの成功率と効率を大幅に改善した。
原題: Growing with Your Embodied Agent: A Human-in-the-Loop Lifelong Code Generation Framework for Long-Horizon Manipulation Skills ／ Yuan Meng, Zhenguo Sun, Max Fest 他
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柔軟で折りたたみ可能：ソフトな折り紙 inspired アクチュエータアレイを用いた作業空間解析と物体操作
折り紙 inspired の3自由度ロボットタイルを柔軟な表面層で連結した分散マニピュレータシステムを提案し、アクチュエータ密度を抑えつつ操作可能領域を1.84倍に拡大できることを示した。
原題: Flexible and Foldable: Workspace Analysis and Object Manipulation Using a Soft, Interconnected, Origami-Inspired Actuator Array ／ Bailey Dacre, Rodrigo Moreno, Serhat Demirtas 他
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力変調視覚ポリシーによる腕の動きに適応したロボット支援着衣
視覚と力覚のマルチモーダルフィードバックを用いて、腕の動きに適応しながら長袖衣類を着せるロボット支援着衣システムを開発し、実世界の被験者実験で有効性を示した。
原題: Force-Modulated Visual Policy for Robot-Assisted Dressing with Arm Motions ／ Alexis Yihong Hao, Yufei Wang, Navin Sriram Ravie 他
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反発軌道修正と競合解消による効率的なマルチマニピュレータ動作計画
複数マニピュレータの動作計画において、人工ポテンシャル場による反発力で軌道を修正し、競合解消を効率化する手法を提案。物理実験を含む評価で、従来手法より高速かつ高成功率を実現した。
原題: Repulsive Trajectory Modification and Conflict Resolution for Efficient Multi-Manipulator Motion Planning ／ Junhwa Hong, Beomjoon Lee, Woojin Lee 他
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油圧ショベルによる岩の掘り出し動作の学習
標準バケットを使い、LiDARと自己受容感覚から強化学習で不規則な岩を掘り出す方策を訓練し、実機で人間に近い成功率を達成した。
原題: Towards Learning Boulder Excavation with Hydraulic Excavators ／ Jonas Gruetter, Lorenzo Terenzi, Pascal Egli 他
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実験室自動化のための双腕階層型計画：振動ふるい機操作
双腕ロボットで振動ふるい機の操作を自動化するため、狭所での蓋操作や受け渡し、粉体容器搬送を階層型計画で実現し、計画時間を最大80.4%短縮した。
原題: Dual-Arm Hierarchical Planning for Laboratory Automation: Vibratory Sieve Shaker Operations ／ Haoran Xiao, Xue Wang, Huimin Lu 他
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SOE: 多様体上探索によるサンプル効率の良いロボット方策の自己改善
タスクに関連する要因を潜在空間で表現し、有効な行動の多様体上に探索を制約することで、安全かつ効率的にロボット方策を自己改善するフレームワークを提案した。
原題: SOE: Sample-Efficient Robot Policy Self-Improvement via On-Manifold Exploration ／ Yang Jin, Jun Lv, Han Xue 他
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AnySafe: 潜在空間における安全制約パラメータ化による実行時適応型潜在安全フィルタ
世界モデルの潜在空間で安全フィルタを構築し、ユーザが指定した制約画像のエンコーディングに条件付けすることで、実行時に任意の安全制約へ適応できる手法を提案。Frankaマニピュレータの視覚ベース制御タスクで有効性を実証した。
原題: AnySafe: Adapting Latent Safety Filters at Runtime via Safety Constraint Parameterization in the Latent Space ／ Sankalp Agrawal, Junwon Seo, Kensuke Nakamura 他
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GraspFactory：大規模物体中心把持データセット
Franka PandaとRobotiq 2F-85グリッパー向けに合計1億900万以上の6-DoF把持を含む大規模データセットを構築し、未知物体への汎化性能を実機とシミュレーションで示した。
原題: GraspFactory: A Large Object-Centric Grasping Dataset ／ Srinidhi Kalgundi Srinivas, Yash Shukla, Adam Arnold 他
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ピクセルから棚へ：移動マニピュレータによるスーパーマーケット自律陳列の統合ロボットシステム
市販ハードウェアとROS2ベースの知覚・計画・制御を統合し、ビヘイビアツリーとMPCを用いてスーパーマーケットの棚陳列を自律実行するシステムを開発、700回以上の陳列で98%以上の成功率を達成した。
原題: From Pixels to Shelf: An Integrated Robotic System for Autonomous Supermarket Stocking with a Mobile Manipulator ／ Davide Peron, Victor Nan Fernandez-Ayala, Lukas Segelmark
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RoboView-Bias: ロボットマニピュレーションにおける身体性エージェントの視覚バイアスのベンチマーク
ロボット操作エージェントの視覚バイアスを体系的に定量化する初のベンチマークを提案し、カメラ視点や色などの要因が意思決定に与える影響を評価した。
原題: RoboView-Bias: Benchmarking Visual Bias in Embodied Agents for Robotic Manipulation ／ Enguang Liu, Siyuan Liang, Liming Lu 他
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ManipDreamer3D：占有マップを考慮した3D軌道によるロボットマニピュレーション動画の生成
入力画像から3D占有マップを再構成し、衝突を避けた3Dエンドエフェクタ軌道を計画して、その軌道を条件に拡散モデルでロボットのピックアンドプレース動画を生成する手法を提案した。
原題: ManipDreamer3D : Synthesizing Plausible Robotic Manipulation Video with Occupancy-aware 3D Trajectory ／ Ying Li, Xiaobao Wei, Xiaowei Chi 他
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強化学習ベース制御器を組み合わせたマニピュレータ向け高速軌道計画
タスク空間での視覚ベース経路計画と関節空間での強化学習による障害物回避を組み合わせ、マニピュレータの高速な無衝突軌道計画を実現した研究。
原題: Fast Trajectory Planner with a Reinforcement Learning-based Controller for Robotic Manipulators ／ Yongliang Wang, Hamidreza Kasaei
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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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LLM-Handover: タスク指向のロボット-人間間受け渡しのためのLLM活用
LLMによる推論と部位セグメンテーションを組み合わせ、受け渡し後の人間の使用を考慮した把持選択を行うフレームワークを提案。60物体のデータセットを構築し、83%の成功率と86%のユーザー選好を達成。
原題: LLM-Handover:Exploiting LLMs for Task-Oriented Robot-Human Handovers ／ Andreea Tulbure, Rene Zurbruegg, Timm Grigat 他
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模倣ガイド付き両腕プランニングによる外力変化下での安定マニピュレーション
外力が変化する環境で、片腕と両腕の把持を滑らかに切り替えるための模倣学習と二次計画法を組み合わせたプランニング手法を提案し、力のかかるタスクで安定性と効率を改善した。
原題: Imitation-Guided Bimanual Planning for Stable Manipulation under Changing External Forces ／ Kuanqi Cai, Chunfeng Wang, Zeqi Li 他
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動的バッファ：積み重ねを活用した卓上整理のためのコスト効率的計画
人間のグループ化戦略に着想を得て、一時的に移動可能なスタックを形成する「動的バッファ」を提案し、密集した卓上環境での物体整理計画の効率と実現可能性を向上させた。
原題: Dynamic Buffers: Cost-Efficient Planning for Tabletop Rearrangement with Stacking ／ Arman Barghi, Hamed Hosseini, Seraj Ghasemi 他
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Tac2Motion: 触覚フィードバックを用いた接触を考慮した強化学習によるロボットハンドマニピュレーション
触覚センシングに基づく報酬設計と観測への埋め込みを取り入れた強化学習フレームワークを提案し、蓋を開けるような接触の多いハンド内操作タスクを効率的に学習、実機の多指ハンドへ転移可能であることを示した。
原題: Tac2Motion: Contact-Aware Reinforcement Learning with Tactile Feedback for Robotic Hand Manipulation ／ Yitaek Kim, Casper Hewson Rask, Christoffer Sloth
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DEXOP：巧みな人間操作をロボットへ転移するデバイス
人間の手指をロボットハンドに機械的に接続する受動型外骨格DEXOPを開発し、視覚・触覚データを大規模に収集してロボットの巧みな操作スキルを効率的に学習させる手法を提案した。
原題: DEXOP: A Device for Robotic Transfer of Dexterous Human Manipulation ／ Hao-Shu Fang, Branden Romero, Yichen Xie 他
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点群からの連続行動計画による複数物体再配置
点群の変換を探索することで、連続行動空間での長期的な物体再配置計画を学習と探索のハイブリッドで実現するSPOTを提案。
原題: Planning from Point Clouds over Continuous Actions for Multi-object Rearrangement ／ Kallol Saha, Amber Li, Angela Rodriguez-Izquierdo 他
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計画してから評価：事後成功評価を組み込んだマルチターゲット計画による学習ベース把持パイプラインの改善
複数の把持候補それぞれへの軌道を計画し、到達時の把持成功率を評価して最も成功率の高い軌道を実行する枠組みを提案し、従来の生成-評価-計画型パイプラインより性能が向上することを示した。
原題: First Plan Then Evaluate: Multi-Target Planning with Post-Planning Success Evaluation Improves Learning-Based Grasping Pipelines ／ Martin Matak, Mohanraj Devendran Shanthi, Karl Van Wyk 他
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TARA：教育向け低コスト3Dプリントロボットアーム
約200ドルで作れる3Dプリント製ロボットアームを開発し、設計ファイルや組立手順をオープンソースで公開した。基本的なマニピュレーションタスクで性能を検証し、教育現場で再現・拡張しやすいプラットフォームを提供する。
原題: TARA: A Low-Cost 3D-Printed Robotic Arm for Accessible Robotics Education ／ Thays Leach Mitre
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冗長ロボットのためのタスクスタック管理の学習
遺伝的プログラミングとシミュレーション評価を組み合わせ、冗長ロボットのタスク優先度や制御パラメータを含むスタック・オブ・タスク制御器全体をユーザー指定のコスト関数から自動学習するフレームワークを提案し、実機転移を実証した。
原題: Learning Stack-of-Tasks Management for Redundant Robots ／ Alessandro Adami, Aris Synodinos, Matteo Iovino 他
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ロボットによる布の展開把持選択のためのデータセットとベンチマーク：ICRA 2024布コンペティション
空中でのロボット布展開における把持姿勢選択を評価するベンチマークとICRA 2024コンペティションを開催し、679回の実世界デモンストレーションを含むデータセットを公開した。
原題: A Dataset and Benchmark for Robotic Cloth Unfolding Grasp Selection: The ICRA 2024 Cloth Competition ／ Victor-Louis De Gusseme, Thomas Lips, Remko Proesmans 他
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LodeStar: 人間のデモンストレーションからの合成データ拡張による長期的器用操作
人間のデモを基礎モデルでスキルに分解し、強化学習で合成データを生成して、長期的な器用操作を実現する学習フレームワークを提案。
原題: LodeStar: Long-horizon Dexterity via Synthetic Data Augmentation from Human Demonstrations ／ Weikang Wan, Jiawei Fu, Xiaodi Yuan 他
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人間とロボットの協調マニピュレーションのための混合主導対話
自然言語による混合主導の対話を通じて、人間とロボットが協力してタスクを遂行するシステムMICoBotを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Mixed-Initiative Dialog for Human-Robot Collaborative Manipulation ／ Albert Yu, Chengshu Li, Luca Macesanu 他
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ニューラルネットワーク支援型変分推論による高速モデル不整合推定
力覚センサなしで固有受容感覚からエンドエフェクタの動力学モデルの不整合をオンライン推定し、質量や重心の急変に約400msで適応する確率的フレームワークを提案。
原題: Rapid Mismatch Estimation via Neural Network Informed Variational Inference ／ Mateusz Jaszczuk, Nadia Figueroa
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大規模ロボットによる材料ハンドリング：学習・計画・制御
油圧式マテリアルハンドラを用いた大規模バルク材料ハンドリングの自律実行フレームワークを提案し、強化学習による把持点計画と軌道追従制御を実装して実機検証した。
原題: Large Scale Robotic Material Handling: Learning, Planning, and Control ／ Filippo A. Spinelli, Yifan Zhai, Fang Nan 他
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グラフアテンションネットワークを用いた変形可能線状物体の形状制御のための力・位置ハイブリッド戦略
ワイヤやケーブルなどの変形可能線状物体（DLO）の形状制御のため、力空間での軌道計画と位置空間でのモデル予測制御を組み合わせたハイブリッド戦略を提案し、グラフアテンションネットワークに基づく動力学モデルで予測精度を高めた。
原題: A Hybrid Force-Position Strategy for Shape Control of Deformable Linear Objects With Graph Attention Networks ／ Yanzhao Yu, Haotian Yang, Junbo Tan 他
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インピーダンスプリミティブ拡張階層型強化学習による逐次タスクの実現
可変剛性制御を備えた行動プリミティブを階層型強化学習で逐次実行し、接触を伴うロボットマニピュレーションの学習効率と成功率を向上させ、sim2realも実証した。
原題: Impedance Primitive-augmented Hierarchical Reinforcement Learning for Sequential Tasks ／ Amin Berjaoui Tahmaz, Ravi Prakash, Jens Kober
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