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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: 2025/11/1 ／ 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 →- 論文触覚ロボティクス
圧縮サンプリングによる単一ピクセル触覚スキン
各触覚素子が動的に重み付けしたアナログ信号を1本の出力線に集約するハードウェア圧縮センシングにより、配線を大幅に削減しつつ3500FPS相当の物体分類や8msの衝撃を23フレームで捉える適応的再構成を実現した。
原題: Single-Pixel Tactile Skin via Compressive Sampling ／ Ariel Slepyan, Laura Xing, Rudy Zhang 他
日本語で読む → - 論文タスク・動作計画ロボティクス
LLM-GROP: 大規模言語モデルによる視覚に基づくロボットのタスク・動作計画
大規模言語モデルの常識知識と視覚情報を活用し、複数物体の移動を伴うモバイルマニピュレーションのタスク・動作計画を統合するフレームワークを提案。実環境とシミュレーションで成功率と効率を評価した。
原題: LLM-GROP: Visually Grounded Robot Task and Motion Planning with Large Language Models ／ Xiaohan Zhang, Yan Ding, Yohei Hayamizu 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
Dyna-Q強化学習のための予測型安全シールド
モデルベース強化学習において、安全な予測に基づいてQ関数を局所更新する安全シールドを提案し、安全性を保ちつつ性能を向上させる。
原題: Predictive Safety Shield for Dyna-Q Reinforcement Learning ／ Jin Pin, Krasowski Hanna, Vanneaux Elena
日本語で読む → - 論文路側知覚画像認識
路側知覚に適したLiDAR走査パターンはどちらか：反復型か非反復型か
CARLAシミュレーションで反復型と非反復型の路側LiDARデータセットを構築し、3D物体検出性能を比較した結果、非反復型は検出範囲が限られるものの低コストで反復型128線と同等の性能を示した。
原題: Which LiDAR scanning pattern is better for roadside perception: Repetitive or Non-repetitive? ／ Zhiqi Qi, Runxin Zhao, Hanyang Zhuang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
SeFA-Policy: 選択的フロー整合による高速で正確な視覚運動ポリシー学習
拡散・フローベースのポリシー学習において、蒸留後の生成行動が観測とずれる問題を、専門家デモを用いた選択的フロー整合で補正し、推論遅延を98%以上削減しつつ高精度・高ロバストな視覚運動ポリシーを実現した。
原題: SeFA-Policy: Fast and Accurate Visuomotor Policy Learning with Selective Flow Alignment ／ Rong Xue, Jiageng Mao, Mingtong Zhang 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
AutoOdom: 脚式移動のための自己回帰固有受容オドメトリ学習
脚式ロボットのための自己回帰型固有受容オドメトリシステムを提案し、大規模シミュレーションと限られた実データによる2段階学習でsim-to-realギャップを克服、Booster T1ヒューマノイドで従来手法を大幅に上回る精度を達成した。
原題: AutoOdom: Learning Auto-regressive Proprioceptive Odometry for Legged Locomotion ／ Changsheng Luo, Yushi Wang, Wenhan Cai 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
GentleHumanoid: 接触の多い人と物体のインタラクションのための上半身コンプライアンス学習
インピーダンス制御を全身運動追従ポリシーに統合し、人型ロボットの上半身が柔軟に人や物体と接触できるようにするフレームワークを提案。シミュレーションとUnitree G1でハグや立ち上がり支援、物体操作を検証し、接触力のピークを抑えつつタスク成功率を維持した。
原題: GentleHumanoid: Learning Upper-body Compliance for Contact-rich Human and Object Interaction ／ Qingzhou Lu, Yao Feng, Baiyu Shi 他
日本語で読む → - 論文磁気マニピュレーションロボティクス
安定な2次元磁気トラップのための永久磁石アレイの効率的最適化
GPU加速最適化アルゴリズムにより永久磁石アレイの角度を最適化し、ミリロボットを安定に2次元トラップする手法を開発した。
原題: Efficient Optimization of a Permanent Magnet Array for a Stable 2D Trap ／ Ann-Sophia Müller, Moonkwang Jeong, Jiyuan Tian 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
空気室を用いた人間-ロボット相互作用向けソフト六軸力覚センサ
シリコーンゴム製の空気室と16チャンネルの気圧センサを用いて、柔らかさを保ちながら六軸の力とトルクを計測できるソフトセンサを開発し、剛柔階層構造に基づく効果的な軸間干渉の分離手法を提案した。
原題: Air-Chamber Based Soft Six-Axis Force/Torque Sensor for Human-Robot Interaction ／ Jun Huo, Hongge Ru, Bo Yang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ExpReS-VLA: 経験再生と検索による視覚言語行動モデルの特化
事前学習済みVLAモデルを、圧縮した経験再生バッファと検索拡張生成で破滅的忘却を防ぎつつ展開環境に高速適応させる手法。
原題: ExpReS-VLA: Specializing Vision-Language-Action Models Through Experience Replay and Retrieval ／ Shahram Najam Syed, Yatharth Ahuja, Arthur Jakobsson 他
日本語で読む → - 論文液体知覚/3D再構成画像認識
Phys-Liquid: 透明変形液体の3D形状と体積を推定するための物理情報データセット
容器の動きで変形する透明液体の3D形状・体積を推定するため、97,200枚の物理シミュレーション画像と3Dメッシュからなるデータセットを構築し、4段階の再構成パイプラインで有効性を検証した。
原題: Phys-Liquid: A Physics-Informed Dataset for Estimating 3D Geometry and Volume of Transparent Deformable Liquids ／ Ke Ma, Yizhou Fang, Jean-Baptiste Weibel 他
日本語で読む → - 論文飛行ロボット/MPCロボティクス
符号付距離場エンコーディングによる衝突回避のためのニューラルNMPC
深度画像から符号付距離場を推定するニューラルネットを組み込み、未知環境でドローンの衝突回避を実現するNMPCフレームワークを提案した。
原題: Neural NMPC through Signed Distance Field Encoding for Collision Avoidance ／ Martin Jacquet, Marvin Harms, Kostas Alexis
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
RynnVLA-002：視覚言語行動と世界モデルの統合
視覚言語行動モデルと世界モデルを統合し、環境の物理を学習して行動生成を洗練させるフレームワークを提案。シミュレーションと実機で性能向上を実証。
原題: RynnVLA-002: A Unified Vision-Language-Action and World Model ／ Jun Cen, Siteng Huang, Yuqian Yuan 他
日本語で読む → - 論文ウェアラブルロボットロボティクス
ウェアラブルロボットの人間-ロボット相互作用のための二変数力特性評価法
ウェアラブルロボットと人体の相互作用を、法線方向と接線方向の二変数で特性評価する手法を提案し、単一変数フィッティングの限界を示した。
原題: Dual-Variable Force Characterisation method for Human-Robot Interaction in Wearable Robotics ／ Felipe Ballen-Moreno, Pasquale Ferrentino, Milan Amighi 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
ExpertAD: Mixture of Expertsによる自動運転システムの強化
複雑な運転シーンでの知覚と計画の課題に対処するため、Mixture of Expertsアーキテクチャを採用したExpertADを提案し、衝突率と推論遅延を削減した。
原題: ExpertAD: Enhancing Autonomous Driving Systems with Mixture of Experts ／ Haowen Jiang, Xinyu Huang, You Lu 他
日本語で読む → - 論文脚式ロボットロボティクス
動的に伸縮可能なロボット脚リンク機構による捜索救助シナリオでのマルチタスク実行
捜索救助ロボット向けに、5節リンク機構を動的に伸縮させて高さ有利と力有利の構成を切り替えられる脚を提案し、歩幅・出力・安定性を評価した。
原題: Dynamically Extensible and Retractable Robotic Leg Linkages for Multi-task Execution in Search and Rescue Scenarios ／ William Harris, Lucas Yager, Syler Sylvester 他
日本語で読む → - 論文データセット評価ロボティクス
身体知能のためのデータ評価
身体知能データセットの情報量と学習しやすさを、訓練なしで評価する2つのデータ駆動ツールを提案した論文。
原題: Data Assessment for Embodied Intelligence ／ Jiahao Xiao, Bowen Yan, Jianbo Zhang 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
偵察用無人航空機の飛行経路最適化
災害後の環境で偵察を行うUAVの飛行経路を、センサーが最大範囲をカバーし不確実性を最小化する最適高度で計画する最適化手法を提案した。
原題: Optimizing the flight path for a scouting Uncrewed Aerial Vehicle ／ Raghav Adhikari, Sachet Khatiwada, Suman Poudel
日本語で読む → - 論文自動運転計画ロボティクス
動的リスク場と時変凸空間生成による安全な自動車線変更計画
周囲車両の動的リスク場と時変凸空間を構築し、制約付きiLQRで車線変更軌道を最適化する手法を提案。従来法より短距離・短時間で衝突回避を実現。
原題: Safe Autonomous Lane Changing: Planning with Dynamic Risk Fields and Time-Varying Convex Space Generation ／ Yijun Lu, Zhihao Lin, Zhen Tian
日本語で読む → - 論文モバイルマニピュレーションロボティクス
BINDER: オープンボキャブラリ指示による即応的適応型モバイルマニピュレーション
戦略計画を担うマルチモーダルLLMと映像を連続監視するVideoLLMを組み合わせ、動的な環境変化に即応しながら言語指示で移動・操作を行うデュアルプロセス型のモバイルマニピュレーション手法を提案。
原題: BINDER: Instantly Adaptive Mobile Manipulation with Open-Vocabulary Commands ／ Seongwon Cho, Daechul Ahn, Donghyun Shin 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
VIRAL: ヒューマノイドの移動操作に向けた大規模視覚Sim-to-Real
シミュレーションのみでヒューマノイドの移動を伴う操作スキルを学習し、実機にゼロショット転移する視覚ベースのフレームワークを提案。大規模ドメインランダム化と実機整合により、Unitree G1上で連続的な移動操作を実現した。
原題: VIRAL: Visual Sim-to-Real at Scale for Humanoid Loco-Manipulation ／ Tairan He, Zi Wang, Haoru Xue 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
EgoMI：一人称視点の人間デモから能動視覚と全身マニピュレーションを学習
人間の一人称視点の操作データから頭部と手の動きを同時に取得し、半人型ロボットで能動視覚を伴う模倣学習を実現するフレームワークを提案した。
原題: EgoMI: Learning Active Vision and Whole-Body Manipulation from Egocentric Human Demonstrations ／ Justin Yu, Yide Shentu, Di Wu 他
日本語で読む → - 論文超音波/NeRF/位置推定ロボティクス
音響インピーダンスを考慮したハッシュエンコーディングNeRFによるロボット超音波の再構成と位置推定
音響インピーダンスを考慮したNeRFで超音波画像を再構成し、ハッシュエンコーディングと二重教師ネットワークで初期位置に依存しない位置推定を実現した。
原題: AIA-UltraNeRF:Acoustic-Impedance-Aware Neural Radiance Field with Hash Encodings for Robotic Ultrasound Reconstruction and Localization ／ Shuai Zhang, Jingsong Mu, Cancan Zhao 他
日本語で読む → - 論文リハビリテーションロボティクスロボティクス
移乗とリハビリテーションのための2自由度床置き型ロボット
立ち座り動作の訓練において、様々な運動能力レベルに合わせてインピーダンスや垂直・前方力を調整できる床置き型ロボットを開発し、健常者実験で自然な動作への影響が少なく、体重免荷と前方支援が可能であることを示した。
原題: A Two Degrees-of-Freedom Floor-Based Robot for Transfer and Rehabilitation Applications ／ Ian Lalonde, Jeff Denis, Mathieu Lamy 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
InternData-A1：汎用ポリシー事前学習のための高忠実度合成データ
大規模シミュレーションで生成した63万軌道超の合成データセットInternData-A1を構築し、合成データのみでVLAモデルを事前学習しても実データと同等の性能が得られることを示した。
原題: InternData-A1: Pioneering High-Fidelity Synthetic Data for Pre-training Generalist Policy ／ Yang Tian, Yuyin Yang, Yiman Xie 他
日本語で読む → - 論文振動制御制御
片持ち梁のモデルフリー適応出力フィードバック振動抑制
未知の外乱で加振される片持ち梁の振動を、モデルフリー適応制御により抑制する手法を提案し、変位と加速度のフィードバック性能を比較した。
原題: Model-free Adaptive Output Feedback Vibration Suppression in a Cantilever Beam ／ Juan Augusto Paredes Salazar, Ankit Goel
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
RoboBenchMart：小売環境におけるロボットのベンチマーク
小売のダークストアを模したシミュレーションベンチマークを構築し、移動マニピュレータによる複雑な商品操作タスクで汎用VLAモデルを評価した。
原題: RoboBenchMart: Benchmarking Robots in Retail Environment ／ Konstantin Soshin, Alexander Krapukhin, Andrei Spiridonov 他
日本語で読む → - 論文自動運転/VLAロボティクス
Alpamayo-R1: 長尾シナリオにおける汎化可能な自動運転のための推論と行動予測の橋渡し
視覚言語行動モデルに因果連鎖推論を組み込み、拡散ベースの軌道デコーダと強化学習を組み合わせることで、長尾の安全臨界シナリオでの自動運転計画精度と推論品質を向上させた研究。
原題: Alpamayo-R1: Bridging Reasoning and Action Prediction for Generalizable Autonomous Driving in the Long Tail ／ NVIDIA, :, Yan Wang 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションAI
CostNav: 物理AIエージェントの実世界経済コスト評価のためのナビゲーションベンチマーク
配送ロボットのナビゲーションをタスク成功率だけでなく、SEC提出書類やAIS傷害報告などの規制・財務データを用いたコスト収益・損益分岐分析で評価する初の物理ベース経済ベンチマークを提案し、既存手法がいずれも経済的に成立しないことを示した。
原題: CostNav: A Navigation Benchmark for Real-World Economic-Cost Evaluation of Physical AI Agents ／ Haebin Seong, Sungmin Kim, Yongjun Cho 他
日本語で読む → - 論文交通信号制御機械学習
需要変動に頑健な単一エージェント強化学習による地域交通信号制御
単一エージェント強化学習とDreamerV3ワールドモデルを用い、OD需要が変動する状況でも渋滞を抑える地域交通信号制御フレームワークを提案し、SUMO実験で有効性を示した。
原題: Robust Single-Agent Reinforcement Learning for Regional Traffic Signal Control Under Demand Fluctuations ／ Qiang Li, Jin Niu, Lina Yu
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