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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: 2025/8/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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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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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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合法行動マスク付きDQNと安全なZYZ再把持によるSoma Cube組立学習：Doosan M0609への応用
合法行動マスク付きDQNと特異点回避の再把持戦略を組み合わせ、6自由度協働ロボットでSoma Cubeを自律組立する手法を提案。階層型Q関数で計算量を削減し、カリキュラム学習で高成功率を達成した。
原題: Learning to Assemble the Soma Cube with Legal-Action Masked DQN and Safe ZYZ Regrasp on a Doosan M0609 ／ Jaehong Oh, Seungjun Jung, Sawoong Kim
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SEBVS: ロボットナビゲーションとマニピュレーションのための合成イベントベース視覚サーボ
GazeboシミュレータでRGBカメラからイベントストリームを生成するROSパッケージを開発し、イベントベースのロボット政策をナビゲーションとマニピュレーションで評価した。
原題: SEBVS: Synthetic Event-based Visual Servoing for Robot Navigation and Manipulation ／ Krishna Vinod, Prithvi Jai Ramesh, Pavan Kumar B N 他
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プロンプトから製品へ：双腕マニピュレーションによる生成的組み立て
自然言語プロンプトからLEGOブロックの組み立て設計を生成し、双腕ロボットで実世界の製品を自動構築するパイプラインを提案した。
原題: Prompt-to-Product: Generative Assembly via Bimanual Manipulation ／ Ruixuan Liu, Philip Huang, Ava Pun 他
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TacMan-Turbo: 関節物体操作のための先読み触覚制御による高ロバスト・高効率化
触覚の接触ずれを局所的な運動学情報として解釈し、将来の最適動作を先読みして補正する関節物体マニピュレーション手法を提案。シミュレーション200物体と実機で成功率100%を維持しつつ、時間・動作効率・軌道平滑性を大幅改善した。
原題: TacMan-Turbo: Proactive Tactile Control for Robust and Efficient Articulated Object Manipulation ／ Zihang Zhao, Zhenghao Qi, Yuyang 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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視覚認識によるルービックキューブ自動解法システムの設計
カメラとYOLOでルービックキューブの状態を認識し、Kociembaアルゴリズムで解を求めてステッピングモータで自動的に揃えるシステムを開発した。
原題: Mechanical Automation with Vision: A Design for Rubik's Cube Solver ／ Abhinav Chalise, Nimesh Gopal Pradhan, Nishan Khanal 他
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物体配置に関する人間の仕様を実演から推論する手法
物体の相対位置を記述する論理体系PARCCを提案し、実演から人間が意図する配置ルールを学習する推論アルゴリズムを開発した。
原題: Inference of Human-derived Specifications of Object Placement via Demonstration ／ Alex Cuellar, Ho Chit Siu, Julie A Shah
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自由浮遊宇宙マニピュレータの動的結合を活用した軌道最適化
自由浮遊宇宙マニピュレータの動的結合をSVDで解析し、結合を積極的に活用する軌道最適化手法を提案した。
原題: Understanding and Utilizing Dynamic Coupling in Free-Floating Space Manipulators for On-Orbit Servicing ／ Gargi Das, Daegyun Choi, Donghoon Kim
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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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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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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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ADPro: マニフォールド制約付きノイズ除去とタスク認識初期化によるテスト時適応拡散ポリシー
拡散ポリシーに幾何学的マニフォールド制約とタスク認識初期化を導入し、再学習なしでテスト時に適応させることで、ロボットマニピュレーションの成功率・汎化・サンプリング効率を向上させた。
原題: ADPro: a Test-time Adaptive Diffusion Policy via Manifold-constrained Denoising and Task-aware Initialization for Robotic Manipulation ／ Zezeng Li, Rui Yang, Ruochen Chen 他
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ロボットに人間型の手は本当に必要か？人間の手とロボットハンドの比較
人間の手の生体力学と知覚特性を商用ロボットハンドと比較し、2019〜2025年の125論文をレビューして、器用さや作業範囲とハンドの複雑さの関係を分析した。
原題: Do Robots Really Need Anthropomorphic Hands? A Comparison of Human and Robotic Hands ／ Alexander Fabisch, Wadhah Zai El Amri, Chandandeep Singh 他
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接触最適化による全身マルチコンタクトマニピュレーションのスケーリング
ヒューマノイドロボットが全身を使って物体を操作するための接触最適化フレームワークを提案し、従来手法より77%高速な計画を実現、実機検証も行った。
原題: Scaling Whole-body Multi-contact Manipulation with Contact Optimization ／ Victor Levé, João Moura, Sachiya Fujita 他
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PCHands: 多自由度マニピュレータのためのPCAに基づくハンドポーズシナジー表現
2本指グリッパから5本指ハンドまで多様なマニピュレータの姿勢をアンカー位置で統一的に記述し、PCAで共通の潜在表現を抽出することで、強化学習による巧みな操作の学習効率と汎化性能を向上させる手法を提案。
原題: PCHands: PCA-based Hand Pose Synergy Representation on Manipulators with N-DoF ／ En Yen Puang, Federico Ceola, Giulia Pasquale 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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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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SPGrasp: 動的シーンにおける時空間プロンプト駆動型把持合成
動画ストリーム上でユーザープロンプトと時空間文脈を統合し、低遅延かつ時間的一貫性を保った把持姿勢をリアルタイム生成するフレームワークを提案。
原題: SPGrasp: Spatiotemporal Prompt-driven Grasp Synthesis in Dynamic Scenes ／ Yunpeng Mei, Hongjie Cao, Yinqiu Xia 他
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HyperTASR: ハイパーネットワーク駆動のタスク認識型シーン表現によるロバストなマニピュレーション
ハイパーネットワークを用いてタスク目標と実行段階に応じてシーン表現を動的に変換し、ロボットマニピュレーションの性能を向上させるフレームワークを提案。
原題: HyperTASR: Hypernetwork-Driven Task-Aware Scene Representations for Robust Manipulation ／ Li Sun, Jiefeng Wu, Feng Chen 他
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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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限られた能力を持つ人々のためのマニピュレータ
障害を持つ人々を支援するため、4自由度のロボットハンドを設計・製作し、ROSベースの制御系と技術的視覚システムを統合した研究。
原題: Manipulator for people with limited abilities ／ Bingkun Huang, Evgeniy Kotov, Arkady Yuschenko
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多様な形態のモジュラーマニピュレータのための統一階層型MPCによるタスク実行
モジュラーマニピュレータの多様な形態に対応する統一的な階層型モデル予測制御（H-MPC）を提案し、実世界でのピックアンドプレースタスクで有効性を検証した。
原題: Unified Hierarchical MPC in Task Executing for Modular Manipulators across Diverse Morphologies ／ Maolin Lei, Edoardo Romiti, Arturo Laurenzi 他
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ロボットマニピュレーションのための物理ベース照明生成
実世界のロボット操作デモの最初のフレームを逆レンダリングで分解し、異なる照明下の映像を生成するフレームワークを提案。模倣学習の性能を38.75%向上させた。
原題: Physically-based Lighting Generation for Robotic Manipulation ／ Shutong Jin, Lezhong Wang, Ben Temming 他
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CLASS: 行動系列の監督による対照学習でロボットマニピュレーションを実現
動的タイムワーピングで類似行動系列を特定し、対照学習で行動表現を学習するCLASSを提案。視覚変化に強いロボットマニピュレーションを実現。
原題: CLASS: Contrastive Learning via Action Sequence Supervision for Robot Manipulation ／ Sung-Wook Lee, Xuhui Kang, Brandon Yang 他
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Manip4Care: 支援タスクのための人間の手足のロボットマニピュレーション
重度の運動障害者への介護支援（入浴や着替えなど）に向け、人間の手足を掴んで動かすロボットマニピュレーションのシミュレーションパイプラインを提案。生体力学的制約と衝突回避を考慮し、実機マネキンでも検証した。
原題: Manip4Care: Robotic Manipulation of Human Limbs for Solving Assistive Tasks ／ Yubin Koh, Ahmed H. Qureshi
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VRテレオペレーションと模倣学習による多タスク両腕テーブルサービス操作の制御
ICRA 2025のWBCDコンペティションのテーブルサービストラックで優勝したソリューションを報告し、VRテレオペレーションと模倣学習を組み合わせて、テーブルクロスの展開、ピザの配置、食品容器の開閉などのタスクを高効率かつ高信頼で実行した。
原題: Taming VR Teleoperation and Learning from Demonstration for Multi-Task Bimanual Table Service Manipulation ／ Weize Li, Zhengxiao Han, Lixin Xu 他
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