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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 →- 論文モバイルマニピュレーションロボティクス
EmbodiedCoder: コーディングモデルによるパラメータ化された身体性モバイルマニピュレーション
コーディングモデルを活用し、追加学習なしで自然言語指示から実行可能なロボット軌道を生成する、解釈性の高いモバイルマニピュレーションのフレームワークを提案した。
原題: EmbodiedCoder: Parameterized Embodied Mobile Manipulation via Modern Coding Model ／ Zefu Lin, Rongxu Cui, Chen Hanning 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
T(R,O) Grasp：ロボットと物体の空間変換をグラフ拡散で生成するクロスエンボディメント巧みな把持
ロボットハンドと物体の空間変換を統一的に表現するグラフ拡散モデルを提案し、多様なハンドで高成功率・高速な把持生成を実現した。
原題: T(R,O) Grasp: Efficient Graph Diffusion of Robot-Object Spatial Transformation for Cross-Embodiment Dexterous Grasping ／ Xin Fei, Zhixuan Xu, Huaicong Fang 他
日本語で読む → - 論文宇宙ランデブー/軌道設計math.OC
Transformerによる宇宙ランデブー設計の機敏なトレードスペース探索
Transformerモデルを用いて、宇宙機ランデブーミッション設計における制御コストと飛行時間のトレードオフを高速に探索し、多目的最適化を効率化するフレームワークを提案。
原題: Agile Tradespace Exploration for Space Rendezvous Mission Design via Transformers ／ Yuji Takubo, Daniele Gammelli, Marco Pavone 他
日本語で読む → - 論文自動運転テストロボティクス
生成モデルを用いた自動運転システムのメタモルフィックテストのためのデジタルツインフレームワーク
デジタルツインと画像生成モデルを組み合わせ、自動運転システムのテスト用に天候や道路形状を変化させた多様な走行シーンを生成するメタモルフィックテスト手法を提案し、Udacityシミュレータで有効性を示した。
原題: A Digital Twin Framework for Metamorphic Testing of Autonomous Driving Systems Using Generative Model ／ Tony Zhang, Burak Kantarci, Umair Siddique
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
VLMは意味的異常検知を解き放てるか？構造的推論のためのフレームワーク
VLMを用いた自動運転の意味的異常検知を、4つの意味領域に沿った階層的な整合性検証として再定式化するモデル非依存フレームワークSAVANTを提案し、再現率を約18.5%改善、さらに大規模自動ラベリングで7Bモデルを微調整し高精度を達成した。
原題: Can VLMs Unlock Semantic Anomaly Detection? A Framework for Structured Reasoning ／ Roberto Brusnicki, David Pop, Yuan Gao 他
日本語で読む → - 論文VLAcs.MA
CGoT：合成可能な思考グラフを用いた身体性マルチエージェントシステムのための新規推論機構
自動運転車がサービスロボットを目的地まで運び、ロボットがタスクを行う協調システムにおいて、LLMを活用した合成可能な思考グラフ（CGoT）による推論機構を提案し、その性能を実験的に検証した。
原題: CGoT: A Novel Inference Mechanism for Embodied Multi-Agent Systems Using Composable Graphs of Thoughts ／ Yixiao Nie, Yang Zhang, Yingjie Jin 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
Flow-Opt: フローマッチングと微分可能最適化によるスケーラブルな集中型マルチロボット軌道最適化
フローマッチングと学習ベースの安全フィルタを組み合わせ、混雑環境で数十台のロボットの集中型軌道最適化を数十ミリ秒で生成する手法を提案。
原題: Flow-Opt: Scalable Centralized Multi-Robot Trajectory Optimization with Flow Matching and Differentiable Optimization ／ Simon Idoko, Prajyot Jadhav, Arun Kumar Singh
日本語で読む → - 論文移動ロボット制御ロボティクス
AD-NODE: 移動ロボット制御のための適応的ダイナミクス学習とニューラルODE
状態行動履歴から環境を推定する適応的ダイナミクスモデルをニューラルODEで構築し、モデル予測制御と統合して移動ロボットの目標到達・経路追従を実現した。
原題: AD-NODE: Adaptive Dynamics Learning with Neural ODEs for Mobile Robots Control ／ Shao-Yi Yu, Jen-Wei Wang, Maya Horii 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 → - 論文キャリブレーションロボティクス
構成依存型ロボット運動学モデルとキャリブレーション
関節角度に依存する運動学誤差をフーリエ基底補間でモデル化し、6自由度産業ロボットの位置決め誤差を50%以上低減するキャリブレーション手法を提案。
原題: Configuration-Dependent Robot Kinematics Model and Calibration ／ Chen-Lung Lu, Honglu He, Agung Julius 他
日本語で読む → - 論文自動運転/VLMロボティクス
工事区間におけるVLM軌道計画の課題：緩和策と堅牢な自動運転に向けて
VLMによる工事区間の軌道計画を初めて体系的に調査し、失敗パターンを特定した上で、RAGを統合したREACT-Driveを提案して精度と推論速度を改善した。
原題: Work Zones challenge VLM Trajectory Planning: Toward Mitigation and Robust Autonomous Driving ／ Yifan Liao, Zhen Sun, Xiaoyun Qiu 他
日本語で読む → - 論文自動運転/自己対戦RL機械学習
SPACeR: 集中参照モデルによる自己対戦アンカリング
事前学習済みのトークン化自己回帰運動モデルを集中参照ポリシーとして自己対戦強化学習を誘導し、人間らしい運転行動を効率的に学習するフレームワークを提案。
原題: SPACeR: Self-Play Anchoring with Centralized Reference Models ／ Wei-Jer Chang, Akshay Rangesh, Kevin Joseph 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VLAロボティクス
言語から運動へ：動作潜在ガイダンスによるリターゲティング不要なヒューマノイド制御
言語指示から直接ヒューマノイドの動作を生成するフレームワークRoboGhostを提案し、従来の動作デコード・リターゲティングを省略して低遅延かつ高精度な制御を実現した。
原題: From Language to Locomotion: Retargeting-free Humanoid Control via Motion Latent Guidance ／ Zhe Li, Cheng Chi, Yangyang Wei 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
GRIP: 動的環境におけるグリッドベース中継と共起認識プランニングの統合フレームワーク
動的で複雑な環境でのロボットナビゲーションのため、意味的占有グリッドと共起認識シンボリックプランニングを組み合わせたGRIPフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で成功率と経路効率の向上を示した。
原題: GRIP: A Unified Framework for Grid-Based Relay and Co-Occurrence-Aware Planning in Dynamic Environments ／ Ahmed Alanazi, Duy Ho, Yugyung Lee
日本語で読む → - 論文動作模倣cs.GR
MimicKit: 動作模倣と制御のための強化学習フレームワーク
動作模倣と強化学習を用いた動作コントローラの学習を統合的に行えるオープンソースフレームワークを提供し、モジュール性と拡張性を高めた。
原題: MimicKit: A Reinforcement Learning Framework for Motion Imitation and Control ／ Xue Bin Peng
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
RoboBench：マルチモーダル大規模言語モデルを身体化脳として評価する包括的ベンチマーク
マニピュレーションの意思決定を担う「身体化脳」としてのマルチモーダルLLMを、指示理解・知覚推論・汎化計画・アフォーダンス予測・失敗分析の5次元で評価するベンチマークを提案した。
原題: Robobench: A Comprehensive Evaluation Benchmark for Multimodal Large Language Models as Embodied Brain ／ Yulin Luo, Chun-Kai Fan, Menghang Dong 他
日本語で読む → - 論文LLMエージェント機械学習
WebATLAS: 経験駆動型メモリと行動シミュレーションを備えたLLMエージェント
LLMウェブエージェントが未知のウェブ環境に適応できるよう、経験駆動型メモリと先読み行動シミュレーションを組み合わせたWebATLASを提案し、WebArena-Liteで成功率63%を達成した。
原題: WebATLAS: An LLM Agent with Experience-Driven Memory and Action Simulation ／ Jiali Cheng, Anjishnu Kumar, Roshan Lal 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロールモデル強化学習による精密ロボットマニピュレーション
人間のデモンストレーションなしで、ロールモデル戦略によりオンライン学習データへ自動的にラベルを付与し、精密なロボット操作を実現する強化学習フレームワークを提案した。
原題: RM-RL: Role-Model Reinforcement Learning for Precise Robot Manipulation ／ Xiangyu Chen, Chuhao Zhou, Yuxi Liu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ConPoSe: LLMガイドによる協調物体押し出しのための接触点選択のスケーラブル化
複数ロボットで物体を押す際の接触点選択に、大規模言語モデルの推論と局所探索を組み合わせる手法を提案し、従来の解析的手法よりスケーラブルで高性能なことを示した。
原題: ConPoSe: LLM-Guided Contact Point Selection for Scalable Cooperative Object Pushing ／ Noah Steinkrüger, Nisarga Nilavadi, Wolfram Burgard 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
マルチモーダル言語モデルの身体性能力をスキル単位で評価・診断するベンチマークBEAR
身体性タスクを14の原子スキルに分解してMLLMを細粒度評価するベンチマークBEARを提案し、知覚と時空間モデリングがボトルネックであることを示すとともに、視覚・空間推論ツールを組み込んだBEAR-Agentで性能を改善した。
原題: Dissecting Embodied Abilities in Multimodal Language Models through Skill-level Evaluation and Diagnosis ／ Yu Qi, Haibo Zhao, Ziyu Guo 他
日本語で読む → - 論文位置推定機械学習
学習型意味的シーングラフ位置推定における内省分析
自己教師ありコントラスト学習による意味的位置推定モデルが、環境ノイズを除去し目立つランドマークを優先するかを内省的に分析し、解釈手法の信頼性を比較した。
原題: Introspection in Learned Semantic Scene Graph Localisation ／ Manshika Charvi Bissessur, Efimia Panagiotaki, Daniele De Martini
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
空間認識型マニピュレーション順序の学習
物体間の空間的依存関係を考慮し、散らかった環境での操作順序をリアルタイムに学習・決定するフレームワークOrderMindを提案した。
原題: Learning Spatial-Aware Manipulation Ordering ／ Yuxiang Yan, Zhiyuan Zhou, Xin Gao 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
TACOS: マルチドローンシステムのタスク非依存コーディネータ
大規模言語モデルを活用し、自然言語による高レベルな指示でマルチドローンシステムを制御する統合フレームワークTACOSを提案し、実機実験とアブレーション研究で有効性を示した。
原題: TACOS: Task Agnostic COordinator of a multi-drone System ／ Alessandro Nazzari, Roberto Rubinacci, Marco Lovera
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
LOMORO: 資源制約下で最小ロボット群による動的ターゲットの長期監視
限られたバッテリーやメモリの制約下で、動的な多数のターゲットを監視するために、必要最小限のロボット群をオンラインで協調制御する手法を提案し、大規模シミュレーションで有効性を示した。
原題: LOMORO: Long-term Monitoring of Dynamic Targets with Minimum Robotic Fleet under Resource Constraints ／ Mingke Lu, Shuaikang Wang, Meng Guo
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
オートマトン制約付きQ学習
線形時相論理(LTL)のオートマトン表現を活用し、時系列の目標達成と時変安全制約を同時に扱える強化学習手法ACQLを提案。連続制御タスクと6自由度ロボットアームで有効性を実証した。
原題: Automaton Constrained Q-Learning ／ Anastasios Manganaris, Vittorio Giammarino, Ahmed H. Qureshi
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
四足歩行ロボットによる固有感覚的地形マッピング：月の永久影領域探査に向けて
月の永久影領域探査のため、四足ロボットが歩行中の内部センサ情報から地形の高さ・足滑り・エネルギーコスト・安定余裕を推定し、2.5Dグリッドマップに統合する手法を提案し、月環境シミュレータで評価した。
原題: Towards Proprioceptive Terrain Mapping with Quadruped Robots for Exploration in Planetary Permanently Shadowed Regions ／ Alberto Sanchez-Delgado, João Carlos Virgolino Soares, Victor Barasuol 他
日本語で読む → - 論文手術ロボット位置推定ロボティクス
術野ドレープ下での自己受容：分散型手術ロボットシステム時代の位置推定
滅菌ドレープで覆われた手術ロボットを、マーカーなしのステレオRGBカメラとTransformerベースの深層学習で精密に位置推定する手法を提案し、多施設大規模データセットで検証した。
原題: Localising under the drape: proprioception in the era of distributed surgical robotic system ／ Martin Huber, Nicola A. Cavalcanti, Ayoob Davoodi 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
大規模グリッドマップの経路計画のための1000倍高速なLLM強化アルゴリズム
LLM-A*を改良し、A*の最適化・LLMのインクリメンタル学習・適切なウェイポイント選択を組み合わせることで、大規模グリッドマップの経路計画を平均1000倍以上高速化した。
原題: A $1000\times$ Faster LLM-enhanced Algorithm For Path Planning in Large-scale Grid Maps ／ Junlin Zeng, Xin Zhang, Xiang Zhao 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
多段階一貫性統合ショートカットモデルに基づく模倣学習ポリシー
フローマッチングの推論速度を改善するため、ショートカットモデルに多段階一貫性損失と適応的勾配配分を導入し、1ステップ推論で高性能を実現した模倣学習手法を提案。
原題: Imitation Learning Policy based on Multi-Step Consistent Integration Shortcut Model ／ Yu Fang, Xinyu Wang, Xuehe Zhang 他
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