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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
遺伝的ノイズ除去によるロボット操作のための2ステップ拡散ポリシー
拡散ポリシーのノイズ除去過程を身体性AIタスク向けに適応させ、遺伝的ノイズ除去という集団ベースサンプリングで2回の推論で高精度なロボット操作を実現した。
原題: Two-Steps Diffusion Policy for Robotic Manipulation via Genetic Denoising ／ Mateo Clemente, Leo Brunswic, Rui Heng Yang 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
AgriGS-SLAM: マルチビューガウシアンスプラッティングSLAMによる季節を跨ぐ果樹園マッピング
LiDARオドメトリとマルチカメラ3Dガウシアンスプラッティングを統合し、季節変化や風による揺れがある果樹園でリアルタイムに3D再構成と自己位置推定を行うSLAMフレームワークを提案。
原題: AgriGS-SLAM: Orchard Mapping Across Seasons via Multi-View Gaussian Splatting SLAM ／ Mirko Usuelli, David Rapado-Rincon, Gert Kootstra 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
センサ間触覚生成
触覚センサの形状差を超えてモデルを転用するため、ペアデータを使うTouch2Touchと中間深度表現を介するT2D2の2手法を提案し、手内姿勢推定や行動クローニングで有効性を示した。
原題: Cross-Sensor Touch Generation ／ Samanta Rodriguez, Yiming Dou, Miquel Oller 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
分散トポロジカルグラフボロノイ分割によるバランスの取れた協調探索
障害物の多い非凸環境で複数ロボットが協調してオンライン探索するため、空間接続性と探索完全性を表すトポロジカルマップと分散重み付きグラフボロノイ分割を提案し、探索領域を均等に分担して効率的に探索する手法を開発した。
原題: Balanced Collaborative Exploration via Distributed Topological Graph Voronoi Partition ／ Tianyi Ding, Ronghao Zheng, Senlin Zhang 他
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
全体像を見る：モバイルマニピュレーション方策学習のための3D潜在マップ
3D潜在特徴マップ上で直接動作するエンドツーエンドの方策学習手法SBPを提案し、画像のみに頼る方策よりも空間的・時間的推論に優れ、未知シーンでも高い成功率を示した。
原題: Seeing the Bigger Picture: 3D Latent Mapping for Mobile Manipulation Policy Learning ／ Sunghwan Kim, Woojeh Chung, Zhirui Dai 他
日本語で読む → - 論文最適化/制御ロボティクス
脚式ロボットのためのリアルタイムQPソルバ：簡潔なレビューと実践ガイド
脚式ロボットの逆動力学・MPC・全身制御で使われる二次計画法（QP）ソルバを、アルゴリズム分類・ベンチマーク・実装指針の観点から整理したレビュー論文。
原題: Real-Time QP Solvers: A Concise Review and Practical Guide Towards Legged Robots ／ Van Nam Dinh
日本語で読む → - 論文安全強化学習ロボティクス
適応的行動スケーリングによる制約認識型強化学習
予測される制約違反に応じてエージェントの行動を滑らかにスケーリングするモジュール型調整器を提案し、SACやTD3と組み合わせて安全性と性能を両立させた。
原題: Constraint-Aware Reinforcement Learning via Adaptive Action Scaling ／ Murad Dawood, Usama Ahmed Siddiquie, Shahram Khorshidi 他
日本語で読む → - 論文自動運転計画ロボティクス
プランナーが現実と出会うとき：学習型反応的交通エージェントがnuPlanベンチマークを変える
nuPlanの閉ループ評価に学習型交通エージェントSMARTを導入し、従来のIDMベース評価がプランナー性能を過大評価していることを14のプランナーで示した。
原題: When Planners Meet Reality: How Learned, Reactive Traffic Agents Shift nuPlan Benchmarks ／ Steffen Hagedorn, Luka Donkov, Aron Distelzweig 他
日本語で読む → - 論文遊泳/柔軟ロボットロボティクス
過減衰環境における柔軟体の最適遊泳
関節に直列ばねを導入した柔軟な3リンク遊泳体を幾何学的力学でモデル化し、最大変位を得る制御戦略を最適化、ケーブル駆動ロボットで粒状媒体中の性能を実証した。
原題: Optimal swimming with body compliance in an overdamped medium ／ Jianfeng Lin, Tianyu Wang, Baxi Chong 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
軌道条件付き異形態間スキル転移
人間のデモ動画から疎なオプティカルフロー軌道を抽出し、それを条件としてロボットの操作動画と実行行動を生成することで、形態の違いを超えたスキル転移を実現した研究。
原題: Trajectory Conditioned Cross-embodiment Skill Transfer ／ YuHang Tang, Yixuan Lou, Pengfei Han 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
UrbanVerse: 街歩き動画から都市シミュレーションを大規模構築
クラウドソースの街歩き動画から物理的に整合した都市3Dシミュレーションを自動生成するシステムを提案し、ナビゲーション方策の学習と実機転移性能を大幅に向上させた。
原題: UrbanVerse: Scaling Urban Simulation by Watching City-Tour Videos ／ Mingxuan Liu, Honglin He, Elisa Ricci 他
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VLM自然言語
VLURes: 低資源言語におけるVLMの視覚・言語理解ベンチマーク
英語・日本語・スワヒリ語・ウルドゥー語の4言語で、長文テキストを含む8つの視覚言語タスクと無関係性タスクからなる多言語ベンチマークVLUResを構築し、10のVLMを評価した。
原題: VLURes: Benchmarking VLM Visual and Linguistic Understanding in Low-Resource Languages ／ Jesse Atuhurra, Iqra Ali, Tomoya Iwakura 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
AMO-HEAD: 磁気外乱下におけるUAV向け適応型MARGのみの方位推定
屋内環境の磁気外乱に強いUAV方位推定のため、ジャイロ・加速度・磁気センサのみを用いた軽量EKFフレームワークを提案し、適応的プロセスノイズと磁気偏差検出による補正で精度を向上させた。
原題: AMO-HEAD: Adaptive MARG-Only Heading Estimation for UAVs under Magnetic Disturbances ／ Qizhi Guo, Siyuan Yang, Junning Lyu 他
日本語で読む → - 論文アクチュエータ設計ロボティクス
COMPAct: 遊星アクチュエータの計算最適化と自動モジュール設計
モータに合わせて4種類の遊星歯車のパラメータを最適化し、CAD自動生成から3Dプリントまで行うフレームワークを提案し、試作機で性能を評価した。
原題: COMPAct: Computational Optimization and Automated Modular design of Planetary Actuators ／ Aman Singh, Deepak Kapa, Suryank Joshi 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 → - 論文ナビゲーションロボティクス
物理事前知識を用いたオンライン階層的政策学習による未知環境でのロボットナビゲーション
未知の大規模屋内環境でのロボットナビゲーションのため、高レベルで疎なグラフによる大域的接続性を捉え、低レベルでニューラル場とEikonal PDEを組み合わせた物理情報に基づく階層的計画手法を提案し、スペクトルバイアスや破滅的忘却を克服してオンライン探索・地図構築・実環境ナビゲーションの可能性を示した。
原題: Online Hierarchical Policy Learning using Physics Priors for Robot Navigation in Unknown Environments ／ Wei Han Chen, Yuchen Liu, Alexiy Buynitsky 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
IntentionVLA: 人間とロボットのインタラクションのための汎用かつ効率的な意図推論
意図推論・空間グラウンディング・簡潔な身体性推論を組み合わせたカリキュラム学習と効率的推論機構により、間接的な指示から人間の意図を推論して行動生成するVLAフレームワークを提案。
原題: IntentionVLA: Generalizable and Efficient Embodied Intention Reasoning for Human-Robot Interaction ／ Yandu Chen, Kefan Gu, Yuqing Wen 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
惑星探査向け四足歩行ロボットの適応型階層制御フレームワーク
未知の地形やロボットの不確かさに対応するため、モデルベース制御とオンライン適応、適応的足運び計画を組み合わせた四足歩行ロボットの制御フレームワークを開発し、火山での実地試験で700m以上の歩行を実証した。
原題: An adaptive hierarchical control framework for quadrupedal robots in planetary exploration ／ Franek Stark, Rohit Kumar, Shubham Vyas 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
強化学習による強磁性環境での堅牢な壁面登攀移動制御
磁気吸着の不確実性を考慮した四脚壁面登攀ロボットの強化学習フレームワークを提案し、カリキュラム学習と現実的な吸着モデルによりシミュレーションから実機への転移を実現した。
原題: Reinforcement Learning-based Robust Wall Climbing Locomotion Controller in Ferromagnetic Environment ／ Yong Um, Young-Ha Shin, Joon-Ha Kim 他
日本語で読む → - 論文マイクロロボットロボティクス
MicroRoboScope：磁気・音響マイクロロボット実験用の携帯型統合メカトロニクスプラットフォーム
磁気と音響の両方のマイクロロボットをリアルタイム閉ループ制御できる、低コストで携帯可能な統合実験プラットフォームを開発した。
原題: MicroRoboScope: A Portable and Integrated Mechatronic Platform for Magnetic and Acoustic Microrobotic Experimentation ／ Max Sokolich, Yanda Yang, Subrahmanyam Cherukumilli 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
FalconGym 2.0：編集可能なガウシアンスプラッティングを用いた視覚空中ナビゲーションの性能誘導リファインメント
ガウシアンスプラッティングによるフォトリアルなシミュレーション環境FalconGym 2.0を構築し、難易度の高いトラックに訓練を集中させる性能誘導リファインメント（PGR）を提案。単一の視覚ポリシーが未見トラックへの汎化と実機へのゼロショット転移を達成した。
原題: Performance-Guided Refinement for Visual Aerial Navigation using Editable Gaussian Splatting in FalconGym 2.0 ／ Yan Miao, Ege Yuceel, Georgios Fainekos 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
VLA-R1：視覚-言語-行動モデルにおける推論能力の強化
検証可能な報酬による強化学習とGRPOを組み合わせ、アフォーダンスや軌道に沿った思考連鎖を学習させることで、VLAモデルの推論と実行精度を高めた研究。
原題: VLA-R1: Enhancing Reasoning in Vision-Language-Action Models ／ Angen Ye, Zeyu Zhang, Boyuan Wang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
拡散ポリシーは運動学的制約多様体をどの程度学習するか？
両腕ピックアンドプレースタスクを用いて、拡散ポリシーが運動学的等式制約をどの程度正確に学習するかをデータセットサイズ・品質・多様体曲率の観点から分析し、実機評価も行った。
原題: How Well do Diffusion Policies Learn Kinematic Constraint Manifolds? ／ Lexi Foland, Thomas Cohn, Adam Wei 他
日本語で読む → - 論文経路追従MPC制御
楕円体障害物回避のための効率的な衝突回避制約：経路追従MPCとUAVへの応用
3次元空間の楕円体障害物を避けるための計算効率の良い衝突判定と2段階最適化を提案し、Crazyflieドローンで実機検証した。
原題: Efficient Collision-Avoidance Constraints for Ellipsoidal Obstacles in Optimal Control: Application to Path-Following MPC and UAVs ／ David Leprich, Mario Rosenfelder, Markus Herrmann-Wicklmayr 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
衝撃緩和報酬によるエネルギー効率の良い移動の誘導
動物の受動的な動力学を模倣するため、衝撃緩和因子(IMF)を報酬に組み込み、強化学習と敵対的運動事前分布(AMP)を組み合わせることで、移動のエネルギー効率を最大32%改善した。
原題: Guiding Energy-Efficient Locomotion through Impact Mitigation Rewards ／ Chenghao Wang, Arjun Viswanathan, Eric Sihite 他
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
協調タスク割当・順序決定とマルチエージェント経路探索の統合手法
複数エージェントが衝突せずにタスク地点を訪問する問題(TSPF)に対し、MILPによるタスク順序最適化とCBSによる経路計画を組み合わせた最適・完全アルゴリズムCBS-TSを提案し、既存手法より高い成功率と最適性を示した。
原題: Collaborative Task Assignment, Sequencing and Multi-agent Path-finding ／ Yifan Bai, Shruti Kotpalliwar, Christoforos Kanellakis 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習機械学習
IsaacLabにおけるスケーラブルな異種マルチエージェント対抗強化学習フレームワーク
高忠実度物理シミュレータIsaacLabを拡張し、異なる目標と能力を持つ異種エージェントの対抗的なマルチエージェント強化学習を効率的に訓練・評価できる環境群とHAPPO統合を提供した。
原題: A Framework for Scalable Heterogeneous Multi-Agent Adversarial Reinforcement Learning in IsaacLab ／ Isaac Peterson, Christopher Allred, Jacob Morrey 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
CADRE: 暗黙的接触記述子とタスク適応型回復アフォーダンスによる動的キャッチング
落下中の物体を把持範囲内でキャッチし、元の操作タスクに戻れるよう回復させる強化学習フレームワークCADREを提案。接触特徴を暗黙的に抽出し、未見物体にもゼロショットで汎化できる。
原題: CADRE: Dynamic Catching via Implicit Contact Descriptors and Task-Appropriate Recovery Affordances ／ Fan Yang, Zixuan Huang, Abhinav Kumar 他
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