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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: 2025/10/1 ／ 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VLAロボティクス
MM-Nav: マルチビューVLAモデルによるマルチエキスパート学習を用いた堅牢な視覚ナビゲーション
360度視野のマルチビューVLAモデルを強化学習エキスパートのデータから教師あり学習し、到達・すり抜け・回避の能力を統合して実世界でも汎化する視覚ナビゲーションを実現した。
原題: MM-Nav: Multi-View VLA Model for Robust Visual Navigation via Multi-Expert Learning ／ Tianyu Xu, Jiawei Chen, Jiazhao Zhang 他
日本語で読む → - 論文ロボット制御/視覚表現/拡散モデル画像認識
拡散モデルをロボット制御に活用するための条件の探求
事前学習済みテキスト画像拡散モデルを微調整せずにロボット制御のためのタスク適応的な視覚表現として利用する手法ORCAを提案し、制御タスクに適した条件設計の重要性を示した。
原題: Exploring Conditions for Diffusion models in Robotic Control ／ Heeseong Shin, Byeongho Heo, Dongyoon Han 他
日本語で読む → - 論文ハイブリッド制御ロボティクス
サンプルベースハイブリッドモード制御：アルゴリズム的および非微分可能制御モードの漸近的最適切替
非微分可能なアルゴリズム的制御モード間の切替を整数最適化問題として定式化し、サンプルベース探索で効率的に解く手法を提案。長期計画と高頻度制御の反応的切替を要する実機ロボットタスクで有効性を示した。
原題: Sample-Based Hybrid Mode Control: Asymptotically Optimal Switching of Algorithmic and Non-Differentiable Control Modes ／ Yilang Liu, Haoxiang You, Ian Abraham
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
ロバストな汎用四足歩行ポリシーのためのサンプリング戦略
四足ロボットの汎用歩行ポリシーを強化学習で訓練する際、物理パラメータと関節PDゲインのサンプリング戦略を比較し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した。
原題: Sampling Strategies for Robust Universal Quadrupedal Locomotion Policies ／ David Rytz, Kim Tien Ly, Ioannis Havoutis
日本語で読む → - 論文バイオミメティクス/フィールドロボティクスロボティクス
バイオインスパイアードロボット・フーバラ：行動研究のための開発からフィールド展開まで
フーバラ bustard の雌を模したロボットを開発し、砂漠の飼育場で行動研究に用いた。3Dスキャンと3Dプリントで作製し、Jetsonによるリアルタイム知覚と頭部追従を実現した。
原題: Bio-Inspired Robotic Houbara: From Development to Field Deployment for Behavioral Studies ／ Lyes Saad Saoud, Irfan Hussain
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド制御ロボティクス
Thor: 接触の多い過酷環境における人間レベルの全身反応を目指すヒューマノイドフレームワーク
ヒューマノイドが強い力で環境と接触する際に、人間のような全身反応を実現する強化学習フレームワークThorを提案し、Unitree G1で高い引っ張り力を達成した。
原題: Thor: Towards Human-Level Whole-Body Reactions for Intense Contact-Rich Environments ／ Gangyang Li, Qing Shi, Youhao Hu 他
日本語で読む → - 論文幾何計算ロボティクス
軸対称二次曲面への点の近接距離を求める幾何学的手法
一般の二次曲面を軸対称二次曲面に分類し、与えられた点からその曲面までの最短距離を、円錐曲線の幾何学的性質を利用して2次元問題に帰着させて高速に解く手法を提案した。
原題: A geometrical approach to determine the proximity of a point to an axisymmetric quadric in space ／ Bibekananda Patra, Aditya Mahesh Kolte, Sandipan Bandyopadhyay
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
VER: 基盤モデル蒸留と動的ルーティングによるロボット学習のための視覚エキスパートトランスフォーマー
複数の視覚基盤モデルを蒸留してエキスパートライブラリを構築し、軽量なルーティングネットワークでタスクに応じた専門家を動的に選択することで、17種類のロボットタスクで最先端性能を達成した。
原題: VER: Vision Expert Transformer for Robot Learning via Foundation Distillation and Dynamic Routing ／ Yixiao Wang, Mingxiao Huo, Zhixuan Liang 他
日本語で読む → - 論文多物体追跡画像認識
GenTrack2: 改良型ハイブリッド多物体追跡手法
確率的粒子フィルタと決定論的関連付けを組み合わせ、非線形ダイナミクス下での多物体追跡の識別子一貫性を向上させる手法を提案。
原題: GenTrack2: An Improved Hybrid Approach for Multi-Object Tracking ／ Toan Van Nguyen, Rasmus G. K. Christiansen, Dirk Kraft 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
自重による操舵可能な蔓型ロボットの座屈モデリング
反転成長するソフト蔓型ロボットが自重で座屈する長さを、形状情報と尾部張力から予測するモデルを提案し、操舵時やギャップ横断タスクで検証した。
原題: Modeling Collapse of Steered Vine Robots Under Their Own Weight ／ Ciera McFarland, Margaret McGuinness
日本語で読む → - 論文ロボット設計/LLMマルチエージェントロボティクス
Debate2Create：マルチエージェントLLMディベートによるロボット共同設計
設計エージェントと制御エージェントが弁証法的ディベートを行い、物理シミュレータに基づく評価でロボットの形態と報酬を同時最適化するフレームワークを提案。
原題: Debate2Create: Robot Co-design via Multi-Agent LLM Debate ／ Kevin Qiu, Marek Cygan
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
長距離空中マニピュレーションのための可変剛性リンクの統合
ドローンと双腕マニピュレータの間に可変剛性リンクを導入し、柔軟なロープと剛体ロッドを切り替えることで、外乱抑制と位置精度のトレードオフを制御可能にした。
原題: Integration of a Variable Stiffness Link for Long-Reach Aerial Manipulation ／ Manuel J. Fernandez, Alejandro Suarez, Anibal Ollero 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
シーングラフと基盤モデルによる長期的ロボットマニピュレーションの高精度化
事前学習済み基盤モデルを組み合わせ、シーングラフで環境を動的に把握しながらテーブルトップ操作を実行するフレームワークを提案した。
原題: Toward Accurate Long-Horizon Robotic Manipulation: Language-to-Action with Foundation Models via Scene Graphs ／ Sushil Samuel Dinesh, Shinkyu Park
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ManiDP: 姿勢依存型両腕マニピュレーションのための可操作度を考慮した拡散ポリシー
専門家のデモから両腕の可操作度を抽出し、リーマン幾何に基づく確率モデルで姿勢特徴を符号化して条件付き拡散過程に組み込むことで、姿勢依存の力・速度要件を満たす両腕動作を生成する模倣学習手法を提案。
原題: ManiDP: Manipulability-Aware Diffusion Policy for Posture-Dependent Bimanual Manipulation ／ Zhuo Li, Junjia Liu, Dianxi Li 他
日本語で読む → - 論文拡散計画AI
混合密度ディフューザー：非一様時間解像度による効率的計画
拡散計画において、軌道の時間密度を計画ホライズン全体で調整可能にし、Maze2DやFranka KitchenなどでSOTAを達成した手法を提案。
原題: Mixed-Density Diffuser: Efficient Planning with Non-Uniform Temporal Resolution ／ Crimson Stambaugh, Rajesh P. N. Rao
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
解析的スウォームケミストリー：創発的群れ行動の特性評価と解析
群れロボットのパラメータ空間を相図として可視化し、ミリングや拡散などの創発行動が生じる条件を体系的に明らかにするフレームワークを提案し、実機で検証した。
原題: Analytical Swarm Chemistry: Characterization and Analysis of Emergent Swarm Behaviors ／ Ricardo Vega, Connor Mattson, Kevin Zhu 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
動的運動プリミティブと強化学習による障害物回避
単一の人工デモをDMPで符号化し、強化学習で多様な障害物配置に対応する軌道データセットを生成、ニューラルネットでDMPパラメータを出力する障害物回避手法を提案。
原題: Obstacle Avoidance using Dynamic Movement Primitives and Reinforcement Learning ／ Dominik Urbaniak, Alejandro Agostini, Pol Ramon 他
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
大規模言語モデルに基づくサービスロボットのタスクプランニング：レビュー
大規模言語モデル（LLM）をサービスロボットのタスクプランニングに統合する研究を、基礎技術からテキスト・視覚・音声・マルチモーダル入力まで網羅的にレビューし、課題と将来方向を整理した。
原題: Large language model-based task planning for service robots: A review ／ Shaohan Bian, Ying Zhang, Guohui Tian 他
日本語で読む → - 論文GNSS/INS融合ロボティクス
ファクターグラフ最適化に基づくGNSS-RTK/INS/オドメータ融合のための二段階GNSS外れ値検出
GNSSの生の擬似距離に含まれる外れ値を、ドップラー測定とIMU・オドメータの予測値を用いた二段階の手法で検出し、ファクターグラフ最適化によるGNSS-RTK/INS/オドメータ融合の堅牢性を高めた論文。
原題: Two stage GNSS outlier detection for factor graph optimization based GNSS-RTK/INS/odometer fusion ／ Baoshan Song, Penggao Yan, Xiao Xia 他
日本語で読む → - 論文安全強化学習ロボティクス
CBF-RL: 制御バリア関数による訓練時の安全フィルタリング強化学習
強化学習の訓練時に制御バリア関数を組み込み、オンライン安全フィルタなしで安全な行動を学習するフレームワークを提案し、人型ロボットの実環境での障害物回避と階段昇降を実現した。
原題: CBF-RL: Safety Filtering Reinforcement Learning in Training with Control Barrier Functions ／ Lizhi Yang, Blake Werner, Massimiliano de Sa 他
日本語で読む → - 論文VLM画像認識
InfraGPT Smart Infrastructure: VLMを用いた都市インフラ欠陥の検出と管理のためのエンドツーエンドフレームワーク
CCTV映像からYOLOで道路や橋のひび割れ・穴・漏水を検出し、視覚言語モデル（VLM）が修復計画を含む構造化された行動計画をJSONで生成するシステムを提案した論文。
原題: InfraGPT Smart Infrastructure: An End-to-End VLM-Based Framework for Detecting and Managing Urban Defects ／ Ibrahim Sheikh Mohamed, Abdullah Yahya Abdullah Omaisan
日本語で読む → - 論文ソフトグリッパロボティクス
ANGEL：多様な果実を優しく収穫する新型グリッパ
紐で絞る仕組みを応用したケーブル駆動のソフトグリッパを開発し、サイズの異なる果実を傷つけずに収穫できることをトマト実験で示した。
原題: ANGEL: A Novel Gripper for Versatile and Light-touch Fruit Harvesting ／ Dharmik Patel, Antonio Rafael Vazquez Pantoja, Jiuzhou Lei 他
日本語で読む → - 論文強化学習/探索ロボティクス
概念駆動型探索による強化学習
事前学習済み視覚言語モデルから得た物体概念を補助タスクで再構成し、その精度を内在的報酬として探索を誘導する手法を提案。視覚マニピュレーションで効率的な探索を実現し、実機でも80%の成功率を示した。
原題: CDE: Concept-Driven Exploration for Reinforcement Learning ／ Le Mao, Andrew H. Liu, Renos Zabounidis 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
人間のように操作する：敵対的モーションプライアによるタスク指向操作スキルの学習
人間の動作データを敵対的学習で模倣し、ハンマー作業などの操作スキルをロボットに獲得させる手法HMAMPを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Manipulate as Human: Learning Task-oriented Manipulation Skills by Adversarial Motion Priors ／ Ziqi Ma, Changda Tian, Yue Gao
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
立ち上がれ、NAO！位置制御における誤差補償による起立動作の信頼性向上
NAOロボットの起立動作において、関節位置の誤差を補償することで成功率を大幅に改善する手法を提案し、複数のチームでも同様の成功率を達成したことを示した。
原題: Stand Up, NAO! Increasing the Reliability of Stand-Up Motions Through Error Compensation in Position Control ／ Philip Reichenberg, Tim Laue
日本語で読む → - 論文視点計画ロボティクス
前回セッションの再構成を活用した効率的な視点計画による植物の反復モニタリング
前回の3Dモデルを再利用し、一度の視点計画で効率的に植物を観測する手法を提案。実データで少ない視点数と短い経路で高い被覆率を達成。
原題: Efficient View Planning Guided by Previous-Session Reconstruction for Repeated Plant Monitoring ／ Sicong Pan, Luca Lobefaro, Moein Taherkhani 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
物体中心表現による汎化可能な階層的スキル学習
物体中心のスキルプリミティブを介して視覚言語モデルと低次視覚運動ポリシーを橋渡しし、少ないデモでロボット操作の汎化とサンプル効率を大幅に向上させる階層的学習フレームワークを提案。
原題: Generalizable Hierarchical Skill Learning via Object-Centric Representation ／ Haibo Zhao, Yu Qi, Boce Hu 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習cs.MA
線形時相論理に基づくマルチエージェント強化学習のタスク表現と報酬形成
線形時相論理で表されたタスクをマルチエージェント強化学習で解く際に、報酬形成によって学習を加速する手法を提案し、グリッドワールド実験で収束時間の大幅な短縮を確認した。
原題: Logic-based Task Representation and Reward Shaping in Multiagent Reinforcement Learning ／ Nishant Doshi
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ContextVLA：マルチフレーム文脈を効率的に活用する視覚-言語-行動モデル
過去の観測を1つの文脈トークンに圧縮することで、計算コストを抑えつつマルチフレームの時間的文脈を活用してロボットタスクの成功率を高めるVLAモデルを提案。
原題: ContextVLA: Vision-Language-Action Model with Amortized Multi-Frame Context ／ Huiwon Jang, Sihyun Yu, Heeseung Kwon 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
深層強化学習によるデブリ除去ミッションにおける宇宙マニピュレータの安全な障害物回避誘導
自由浮遊ベース上の7自由度マニピュレータに対し、カリキュラムベースのマルチクリティックTD3と優先度付き経験再生を用いて、非協力ターゲットの追従・自己衝突回避・接触回避を両立する軌道計画を学習させた。
原題: Safe Obstacle-Free Guidance of Space Manipulators in Debris Removal Missions via Deep Reinforcement Learning ／ Vincent Lam, Robin Chhabra
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