論文
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 →- 論文グリッパ機構ロボティクス
直線ピンチングと自己適応把持を実現する準ペオセリエリンク機構と空転ストローク機構を備えた新型グリッパ
卓上物体を高さ調整なしで把持できるよう、指先が直線軌道を描く準ペオセリエリンクと空転ストローク機構を備え、形状やサイズに適応する新型グリッパを開発・試作した。
原題: A Novel Gripper with Semi-Peaucellier Linkage and Idle-Stroke Mechanism for Linear Pinching and Self-Adaptive Grasping ／ Haokai Ding, Wenzeng Zhang
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
触覚強化学習によるロボット制御の強化
自己教師あり学習で触覚観測を活用し、疎なバイナリ接触信号が巧みな操作に重要であることを示し、ボールバウンドや太極球回しで超人級の器用さを達成した。
原題: Enhancing Tactile-based Reinforcement Learning for Robotic Control ／ Elle Miller, Trevor McInroe, David Abel 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
不完全なシミュレータを用いた信頼性と拡張性のあるロボット方策評価
少数の実機評価と大規模シミュレーションを組み合わせ、予測駆動型推論でバイアスを補正して方策性能の信頼区間を推定する枠組みを提案。
原題: Reliable and Scalable Robot Policy Evaluation with Imperfect Simulators ／ Apurva Badithela, David Snyder, Lihan Zha 他
日本語で読む → - 論文自動運転/VLAロボティクス
SimpleVSF: VLMスコアリング融合によるエンドツーエンド自動運転の軌道予測
Vision-Language Modelの認知能力と軌道融合技術を組み合わせ、複雑な状況での意思決定を改善するエンドツーエンド自動運転フレームワークを提案。ICCV 2025 NAVSIM v2チャレンジで最高性能を達成。
原題: SimpleVSF: VLM-Scoring Fusion for Trajectory Prediction of End-to-End Autonomous Driving ／ Peiru Zheng, Yun Zhao, Zhan Gong 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DM1: 1ステップロボットマニピュレーションのための分散正則化付きMeanFlow
フローマッチングに分散正則化を組み込み、表現崩壊を防ぎつつ1ステップで高精度な動作生成を実現したロボットマニピュレーション手法。
原題: DM1: MeanFlow with Dispersive Regularization for 1-Step Robotic Manipulation ／ Guowei Zou, Haitao Wang, Hejun Wu 他
日本語で読む → - 論文多言語翻訳/量子化/FPGAcs.AR
Bhasha-Rupantarika: 多言語ニューラル機械翻訳のためのアルゴリズム・ハードウェア協調設計
FP8/INT8/INT4/FP4の超低精度量子化とFPGAアクセラレータを組み合わせ、多言語翻訳モデルを小型・高速化する協調設計手法を提案。
原題: Bhasha-Rupantarika: Algorithm-Hardware Co-design approach for Multilingual Neural Machine Translation ／ Mukul Lokhande, Tanushree Dewangan, Mohd Sharik Mansoori 他
日本語で読む → - 論文人物追従ロボティクス
Adap-RPF: 動的混雑環境におけるロボット人物追従のための適応的軌道サンプリング
混雑環境での人物追従のため、社会的に配慮した領域で密な候補点を生成し多目的コストで評価する適応的軌道サンプリングと、歩行者予測を考慮したMPPI制御器を提案した。
原題: Adap-RPF: Adaptive Trajectory Sampling for Robot Person Following in Dynamic Crowded Environments ／ Weixi Situ, Hanjing Ye, Jianwei Peng 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
二ストリームネットワークによる視覚ベース触覚センサの物体特徴抽出と融合知覚
視覚ベース触覚センサの冗長性を抑えつつ、深さと硬さの特徴を二ストリームCNNで抽出・融合し、物体認識精度を高める手法を提案した。
原題: Two-stream network-driven vision-based tactile sensor for object feature extraction and fusion perception ／ Muxing Huang, Zibin Chen, Weiliang Xu 他
日本語で読む → - 論文ヒューマンインタラクション画像認識
Ponimator: 近接インタラクティブポーズを起点とした多様な人間同士インタラクションアニメーション
密着した2人のインタラクティブポーズを手がかりに、拡散モデルで動きや反応、テキストからのインタラクション動作を生成するフレームワークを提案。
原題: Ponimator: Unfolding Interactive Pose for Versatile Human-human Interaction Animation ／ Shaowei Liu, Chuan Guo, Bing Zhou 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
制御信頼性に基づく道具設計
ロボットが自律的に道具を設計する際に、制御信頼性を目的関数に導入することで、環境の不確実性に対してより頑健な道具を設計できることを示した。
原題: Designing Tools with Control Confidence ／ Ajith Anil Meera, Abian Torres, Pablo Lanillos
日本語で読む → - 論文歩行支援・外骨格ロボティクス
歩行訓練支援ロボットにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ最適化
下肢外骨格のアシスト制御をCMA-ESで個人ごとに最適化し、2日間の実験で検証したが、性能への明確な効果は見られなかった。
原題: Human-in-the-loop Optimisation in Robot-assisted Gait Training ／ Andreas Christou, Andreas Sochopoulos, Elliot Lister 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
ロボット触覚知覚におけるデータ表現：レビュー
ロボット触覚知覚パイプラインにおけるデータ表現に焦点を当て、ハードウェア・表現・高レベル計算手法の関係を調査し、文献で一般的に用いられる6つのデータ構造を特定したサーベイ。
原題: Representing Data in Robotic Tactile Perception -- A Review ／ Alessandro Albini, Mohsen Kaboli, Giorgio Cannata 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
視覚言語モデルの戦略的融合：自動運転におけるマルチラベルタスクのためのShapleyクレジット付き文脈認識Dawid-Skene
自動運転のマルチラベル理解に向けて、複数の視覚言語モデルの信頼性をゲーム理論的に統合する手法を提案し、単一モデルより高精度かつ解釈可能な融合を実現した。
原題: Strategic Fusion of Vision Language Models: Shapley-Credited Context-Aware Dawid-Skene for Multi-Label Tasks in Autonomous Driving ／ Yuxiang Feng, Keyang Zhang, Hassane Ouchouid 他
日本語で読む → - 論文交通シミュレーション機械学習
DecompGAIL: 分解型マルチエージェントGAILによる現実的な交通行動の学習
マルチエージェントGAILの不安定性の原因である無関係な相互作用の誤誘導を特定し、現実性を自己-地図と自己-近傍に分解するDecompGAILを提案。WOMD Sim Agents 2025ベンチマークで最先端性能を達成。
原題: DecompGAIL: Learning Realistic Traffic Behaviors with Decomposed Multi-Agent Generative Adversarial Imitation Learning ／ Ke Guo, Haochen Liu, Xiaojun Wu 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SLAMロボティクス
RoGER-SLAM: ノイズと低照度環境に強いロバストなガウシアンスプラッティングSLAMシステム
3Dガウシアンスプラッティングを用いたSLAMにおいて、ノイズや低照度下でも高精度なトラッキングとマッピングを実現するロバストなシステムを提案。
原題: RoGER-SLAM: A Robust Gaussian Splatting SLAM System for Noisy and Low-light Environment Resilience ／ Huilin Yin, Zhaolin Yang, Linchuan Zhang 他
日本語で読む → - 論文義手制御ロボティクス
義手手首のための適応型ニューロコントローラの開発
腱駆動型ソフト連続体手首を持つ義手において、手首のたわみ誤差から必要なモータ電流をニューラルネットワークで予測する適応型ニューロコントローラを開発し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
原題: An Adaptive Neuro-Controller Developed for a Prosthetic Hand Wrist ／ Shifa Sulaiman, Francesco Schetter, Mohammad Gohari 他
日本語で読む → - 論文意味マッピングロボティクス
実環境における四足歩行ロボットのためのオンライン物体レベル意味マッピング
四足歩行ロボットが実屋内環境でセンサ検出を名前付き物体として地図化し、視点変化にも安定して物体を追跡・更新するオンライン意味マッピングシステムを提案した。
原題: Online Object-Level Semantic Mapping for Quadrupeds in Real-World Environments ／ Emad Razavi, Angelo Bratta, João Carlos Virgolino Soares 他
日本語で読む → - 論文視覚的注意ロボティクス
A3RNN：ロボットの視覚的注意におけるボトムアップとトップダウンの双方向融合
予測的なトップダウン信号と顕著性に基づくボトムアップ手がかりを双方向注意アーキテクチャで統合するA3RNNを提案し、ロボットの模倣学習タスクで注意行動が訓練を通じて発達的に変化することを示した。
原題: A3RNN: Bi-directional Fusion of Bottom-up and Top-down Process for Developmental Visual Attention in Robots ／ Hyogo Hiruma, Hiroshi Ito, Hiroki Mori 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ManiAgent：汎用ロボットマニピュレーションのためのエージェント型フレームワーク
複数のエージェントが協調して環境認識・サブタスク分解・行動生成を行い、複雑なマニピュレーションを効率的にこなすエージェント型アーキテクチャを提案した論文。
原題: ManiAgent: An Agentic Framework for General Robotic Manipulation ／ Yi Yang, Kefan Gu, Yuqing Wen 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚言語行動モデルのための対照表現正則化
VLAモデルの表現をロボットの固有感覚状態と対照学習で整合させ、実機マニピュレーションの成功率を向上させた研究。
原題: Contrastive Representation Regularization for Vision-Language-Action Models ／ Taeyoung Kim, Jimin Lee, Myungkyu Koo 他
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーションロボティクス
InFeR: 学習済み視覚ナビゲーション制御における情報に基づく故障回復
模倣学習ポリシーに変分情報ボトルネックとGrad-CAMを組み合わせ、追加データなしで分布外故障の検出・原因特定・自律回復を可能にするフレームワークを提案。
原題: InFeR: Informed Failure Resilience in Learned Visual Navigation Control ／ Zishuo Wang, Joel Loo, David Hsu
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
GaussGym：ピクセルから歩行を学習するためのオープンソース実世界→シミュレーション変換フレームワーク
3Dガウススプラッティングを物理シミュレータに組み込み、毎秒10万ステップ超の高速フォトリアルシミュレーションを実現し、実機への転移やナビゲーション性能の向上を示した。
原題: GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels ／ Alejandro Escontrela, Justin Kerr, Arthur Allshire 他
日本語で読む → - 論文動作追従ロボティクス
リターゲティングが重要：ヒューマノイド動作追従のための汎用モーションリターゲティング
人間の動作データをヒューマノイドにリターゲティングする際の品質が強化学習ポリシーの性能に与える影響を系統的に評価し、既存手法の問題を解決する新手法GMRを提案した。
原題: Retargeting Matters: General Motion Retargeting for Humanoid Motion Tracking ／ Joao Pedro Araujo, Yanjie Ze, Pei Xu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DexMan: 人間と生成動画から両手巧みな操作を学習
第三者視点の人間動画から、ヒューマノイドロボットの両手巧みな操作スキルを自動生成するフレームワーク。接触ベース報酬でノイズの多い手・物体姿勢からも方策学習を改善する。
原題: DexMan: Learning Bimanual Dexterous Manipulation from Human and Generated Videos ／ Jhen Hsieh, Kuan-Hsun Tu, Kuo-Han Hung 他
日本語で読む → - 論文協調運転/安全性画像認識
SafeCoop: エージェント協調運転におけるフルスタック安全性の解明
自然言語ベースの協調運転における攻撃手法を分類し、セマンティックファイアウォールや多源合意を用いた防御パイプラインSafeCoopを提案・評価した。
原題: SafeCoop: Unravelling Full Stack Safety in Agentic Collaborative Driving ／ Xiangbo Gao, Tzu-Hsiang Lin, Ruojing Song 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
剛体の姿勢と形状推定のための能動的触覚探索
触覚データのみを用いて、ロボットの最小限の動きで剛体の形状と位置を同時に推定する学習・探索フレームワークを提案。
原題: Active Tactile Exploration for Rigid Body Pose and Shape Estimation ／ Ethan K. Gordon, Bruke Baraki, Hien Bui 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
Seq-DeepIPC：脚式ロボットナビゲーションのための逐次センシングによるエンドツーエンド制御
RGB-DとGNSSを時系列融合し、セグメンテーションと深度推定を同時に行う軽量なエンドツーエンドモデルで、四足ロボットの実環境ナビゲーションを実現した。
原題: Seq-DeepIPC: Sequential Sensing for End-to-End Control in Legged Robot Navigation ／ Oskar Natan, Jun Miura
日本語で読む → - 論文全身マニピュレーションロボティクス
HumanoidExo: ウェアラブル外骨格によるスケーラブルな全身ヒューマノイド操作
人間の動作をウェアラブル外骨格で計測し、全身ヒューマノイドの操作データへ変換するシステムを提案。実機データを補完し、少ない実演で複雑な全身制御や歩行スキル獲得を可能にした。
原題: HumanoidExo: Scalable Whole-Body Humanoid Manipulation via Wearable Exoskeleton ／ Rui Zhong, Yizhe Sun, Junjie Wen 他
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
深層強化学習におけるSO(3)行動表現の入門
ロボット制御のための深層強化学習において、回転行動の表現方法（オイラー角、クォータニオン、回転行列、リー代数座標）が探索や学習安定性に与える影響を系統的に評価し、実装ガイドラインを提供した論文。
原題: A Primer on SO(3) Action Representations in Deep Reinforcement Learning ／ Martin Schuck, Sherif Samy, Angela P. Schoellig
日本語で読む →