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最新論文: 2025/8/1 / arXivを3時間ごとに自動収集
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自律移動型植物水やりロボット:運動学的アプローチ
6自由度マニピュレータと4輪駆動シャーシを備えた自律移動ロボットが、土壌湿度センサを用いて植物を検出し適切な量の水やりを行うシステムを開発した。
原題: Autonomous Mobile Plant Watering Robot : A Kinematic Approach / Justin London
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宇宙ロボットマニピュレーションのためのマルチモーダルスパイキングニューラルネットワーク
宇宙ステーション搭載ロボットアーム向けに、幾何・触覚・意味情報を統合したスパイキングニューラルネットワーク制御と段階的カリキュラム強化学習を組み合わせ、省リソースで自律的な把持・運搬を実現した。
原題: Multimodal Spiking Neural Network for Space Robotic Manipulation / Liwen Zhang, Dong Zhou, Shibo Shao 他
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LHM-Humanoid: 雑然とした環境での連続物体運搬のための長期的ヒューマンモーション制御
物理シミュレーション上のヒューマノイドが、リセットなしで繰り返し物体を運ぶ長期的動作を実現するため、サイクル間の遷移を「回復可能性」として学習する手法を提案。
原題: LHM-Humanoid: Long-Horizon Human Motion Control for Continuous Object Transport in Cluttered Scenes / Haozhuo Zhang, Jingkai Sun, Michele Caprio 他
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ビーチ環境における自律型マイクロプラスチック調査ロボットの開発
砂浜のマイクロプラスチックをカメラで検出し、ロボットアームで近赤外分光センサーを近づけて化学成分をその場で分析する移動マニピュレータを開発した。
原題: A novel autonomous microplastics surveying robot for beach environments / Hassan Iqbal, Kobiny Rex, Joseph Shirley 他
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LaGarNet: 目標条件付きリカレント状態空間モデルによる衣類のピックアンドプレース平坦化
目標条件付きリカレント状態空間モデルを用いて、ピックアンドプレースによる衣類の平坦化を学習する手法を提案し、実世界とシミュレーションで4種類の衣類の平坦化に成功した。
原題: LaGarNet: Goal-Conditioned Recurrent State-Space Models for Pick-and-Place Garment Flattening / Halid Abdulrahim Kadi, Kasim Terzić
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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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アノテーション誘導型ビジュアルプロンプトによるロボットマニピュレーション:ACTを用いたピックアンドプレース
バウンディングボックス注釈による視覚プロンプトとTransformerベースの模倣学習(ACT)を組み合わせ、コンビニのような密集・遮蔽環境でのピックアンドプレースを実現する知覚・行動パイプラインを提案した。
原題: Visual Prompting for Robotic Manipulation with Annotation-Guided Pick-and-Place Using ACT / Muhammad A. Muttaqien, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai 他
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マルチエージェント強化学習によるケーブル吊り下げ荷物の分散型空中マニピュレーション
複数の小型ドローンが協調し、ケーブルで吊るした荷物を6自由度で操作する分散型制御をマルチエージェント強化学習で実現し、実機実験で有効性を示した。
原題: Decentralized Aerial Manipulation of a Cable-Suspended Load using Multi-Agent Reinforcement Learning / Jack Zeng, Andreu Matoses Gimenez, Eugene Vinitsky 他
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CollaBot: 視覚言語ガイドによる同時協調マニピュレーション
視覚言語モデルを活用し、複数ロボットが大型物体を協調して把持・運搬するための汎用フレームワークを提案。実環境を含む実験で従来手法を上回る72%の成功率を達成した。
原題: CollaBot: Vision-Language Guided Simultaneous Collaborative Manipulation / Kun Song, Gaoming Chen, Shentao Ma 他
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ロボットマニピュレータのオンライン動作計画のための逐次言語理解
音声入力の変化に応じてロボットが逐次的に言語を解釈し、動作計画を再起動せずにリアルタイムで修正・適応できる推論ベースの逐次パーサを提案した論文。
原題: Incremental Language Understanding for Online Motion Planning of Robot Manipulators / Mitchell Abrams, Thies Oelerich, Christian Hartl-Nesic 他
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宇宙マニピュレータの自律ハンドオーバー操作のためのモデリングと制御フレームワーク
双腕宇宙マニピュレータの動力学モデルを構築し、ロボット間での物体受け渡しを自律的に行うための追従制御則を比較評価した。
原題: Modeling and Control Framework for Autonomous Space Manipulator Handover Operations / Diego Quevedo, Sarah Hudson, Donghoon Kim
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操作してから移動:視覚的アフォーダンスと操作可能性事前分布を用いた強化学習
移動可能な障害物を除去してから前進する「操作してから移動」タスクに対し、操作可能性事前分布とアフォーダンスマップを組み合わせた強化学習手法を提案し、Spotロボットの2つのシミュレーションタスクで有効性を示した。
原題: Manipulate-to-Navigate: Reinforcement Learning with Visual Affordances and Manipulability Priors / Yuying Zhang, Joni Pajarinen
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DexReMoE:混合エキスパートによる汎用物体のハンド内再配向
複数のエキスパート方策を混合エキスパート(MoE)で統合し、多様な複雑形状の物体を空中で把持したまま再配向する汎用性の高い制御を実現した。
原題: DexReMoE:In-hand Reorientation of General Object via Mixtures of Experts / Jun Wan, Xing Liu, Yunlong Dong
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人間らしい事前知識を活用したアフォーダンス認識型ロボット巧み把持
人間の手の動きを模倣した事前学習と、機能的に不適切な接触領域を避けるアフォーダンス認識モジュールを組み合わせ、自然で汎用的な巧み把持を実現するフレームワークAffordDexを提案。
原題: Towards Affordance-Aware Robotic Dexterous Grasping with Human-like Priors / Haoyu Zhao, Linghao Zhuang, Xingyue Zhao 他
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模倣学習によるロボットマニピュレーション:分類、進化、ベンチマーク、課題
模倣学習を用いたロボットマニピュレーション研究を体系的に分類し、技術的進化やベンチマーク結果を整理して今後の課題をまとめたサーベイ論文。
原題: Robotic Manipulation via Imitation Learning: Taxonomy, Evolution, Benchmark, and Challenges / Zezeng Li, Alexandre Chapin, Enda Xiang 他
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GraspQP: 力閉包の微分可能最適化による多様でロバストな巧みな把持
力閉包を二次計画問題として微分可能に定式化し、MALA*最適化でパワーグラスプ以外のピンチや三本指把持も含む多様な把持を生成、大規模データセットを構築した研究。
原題: GraspQP: Differentiable Optimization of Force Closure for Diverse and Robust Dexterous Grasping / René Zurbrügg, Andrei Cramariuc, Marco Hutter
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FBI: 動的な視触覚ショートカット方策による巧みな把持内操作の学習
触覚信号と物体運動の因果関係を動的潜在モデルで捉え、視覚と触覚を動的に融合する模倣学習フレームワークFBIを提案し、把持内操作タスクで性能を向上させた。
原題: FBI: Learning Dexterous In-hand Manipulation with Dynamic Visuotactile Shortcut Policy / Yijin Chen, Wenqiang Xu, Zhenjun Yu 他
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3D物体認識と位置推定による板金中小企業向けコボットの拡張
板金加工の中小企業向けに、3D物体認識と位置推定を統合してコボットを移動可能で再構成可能な生産アシスタントに変える取り組みと、その機会と課題を実例を交えて検討した論文。
原題: Augmenting cobots for sheet-metal SMEs with 3D object recognition and localisation / Martijn Cramer, Yanming Wu, David De Schepper 他
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ロボットマニピュレータのための反応型モデル予測輪郭制御
動的環境で障害物・特異点・自己衝突を避けつつ経路追従するRMPCCを提案し、100Hzでリアルタイム動作を実現した。
原題: Reactive Model Predictive Contouring Control for Robot Manipulators / Junheon Yoon, Woo-Jeong Baek, Jaeheung Park
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嵌合部品のためのアフォーダンス誘導型双腕分解テレオペレーション
嵌合部品を非破壊で分解するため、把持可能姿勢と分解方向を仮想環境に可視化し、位置・インピーダンス制御を組み合わせた双腕テレオペレーションシステムを提案した。
原題: Affordance-Guided Dual-Armed Disassembly Teleoperation for Mating Parts / Gen Sako, Takuya Kiyokawa, Kensuke Harada 他
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モジュール式真空固定システムによる適応的分解作業空間の統合
小型家電の分解作業において、曲面形状に対応するため市販のバルーン型ソフトグリッパーを活用したモジュール式真空固定システムを提案し、安定性を考慮した計画フレームワークを開発した。従来の剛体固定具と比較して、ネジ除去作業の成功率と配置安定性が向上することを実証した。
原題: Modular Vacuum-Based Fixturing System for Adaptive Disassembly Workspace Integration / Haohui Pan, Takuya Kiyokawa, Tomoki Ishikura 他
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マルチロボットアーム動作計画のためのショートカット手法のベンチマーク
複数ロボットアームの動作計画において、軌道を滑らかにするショートカット手法を体系的に比較し、性能と計算時間のトレードオフを改善する2つの組み合わせ戦略を提案した。
原題: Benchmarking Shortcutting Techniques for Multi-Robot-Arm Motion Planning / Philip Huang, Yorai Shaoul, Jiaoyang Li
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視覚運動ポリシー学習のための制約保持データ生成
単一の専門家軌道から、新しい物体形状や姿勢を含むロボット実演を生成し、実世界にゼロショット転移する閉ループ視覚運動ポリシーを訓練する手法を提案。
原題: Constraint-Preserving Data Generation for Visuomotor Policy Learning / Kevin Lin, Varun Ragunath, Andrew McAlinden 他
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TOP: ヒューマノイドロボットの安定かつ高精度な立位マニピュレーションのための時間最適化ポリシー
上半身の動作時間を調整する時間最適化ポリシーを導入し、下半身の強化学習制御と組み合わせることで、ヒューマノイドの立位マニピュレーションの安定性と精度を両立させた。
原題: TOP: Time Optimization Policy for Stable and Accurate Standing Manipulation with Humanoid Robots / Zhenghan Chen, Haocheng Xu, Haodong Zhang 他
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モバイル向け拡散トランスフォーマーポリシーの高速化フレームワークLightDP
拡散ポリシーの計算ボトルネックを解消するため、プルーニングと再学習、一貫性蒸留を組み合わせ、モバイルデバイス上でリアルタイム動作を実現するLightDPを提案。
原題: On-Device Diffusion Transformer Policy for Efficient Robot Manipulation / Yiming Wu, Huan Wang, Zhenghao Chen 他
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ロボットマニピュレーションの強化学習におけるマルチグループ同変拡張
非等長対称性を活用したデータ拡張手法を提案し、オフライン強化学習と組み合わせてロボット操作のサンプル効率を向上させた。
原題: Multi-Group Equivariant Augmentation for Reinforcement Learning in Robot Manipulation / Hongbin Lin, Juan Rojas, Kwok Wai Samuel Au
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FCBV-Net: 特徴条件付き両手価値予測によるカテゴリーレベルのロボット衣服平滑化
事前学習済みの凍結された幾何特徴を条件として両手行動の価値を予測するネットワークを提案し、未見の衣服に対するカテゴリーレベルの汎化性能を向上させた。
原題: FCBV-Net: Category-Level Robotic Garment Smoothing via Feature-Conditioned Bimanual Value Prediction / Mohammed Daba, Jing Qiu
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GWM: ロボットマニピュレーションのためのスケーラブルなガウス世界モデル
ロボット操作のためのガウス世界モデル(GWM)を提案し、ガウスプリミティブの伝播を予測して将来状態を再構成することで、模倣学習とモデルベース強化学習を支援する。
原題: GWM: Towards Scalable Gaussian World Models for Robotic Manipulation / Guanxing Lu, Baoxiong Jia, Puhao Li 他
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ソフトグリッパによる円形物体の安定把持のための視覚ベース衝突検知手法
手のひら内蔵カメラで指と物体の動きを同時に監視し、外部衝突を瞬時に検知して安定把持を維持するソフトグリッパシステムを開発した。
原題: A Vision-Based Collision Sensing Method for Stable Circular Object Grasping with A Soft Gripper System / Boyang Zhang, Jiahui Zuo, Zeyu Duan 他
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Point2Act: マルチモーダルLLMの効率的な3D蒸留によるゼロショット文脈認識把持
マルチモーダル大規模言語モデルを軽量な2D点レベル誘導に蒸留し、多視点集約で3D関連性場を構築することで、未見環境でも文脈に応じた把持位置を20秒以内に推定する手法を提案。
原題: Point2Act: Efficient 3D Distillation of Multimodal LLMs for Zero-Shot Context-Aware Grasping / Sang Min Kim, Hyeongjun Heo, Junho Kim 他
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