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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sim2real画像認識
PhysWorld: 実動画から物理を考慮したデモ合成による変形物体のワールドモデル
実世界の限られた動画から変形物体の物理特性を推定し、シミュレータで多様なデモを合成して軽量なGNNワールドモデルを学習する手法を提案。
原題: PhysWorld: From Real Videos to World Models of Deformable Objects via Physics-Aware Demonstration Synthesis ／ Yu Yang, Zhilu Zhang, Xiang Zhang 他
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VLA画像認識
LIBERO-PRO：記憶を超えたVLAモデルの堅牢で公平な評価に向けて
VLAモデル評価用ベンチマークLIBEROを拡張し、物体・初期状態・指示・環境を摂動させて評価したところ、標準評価で90%超の精度が汎化設定では0.0%に崩壊し、モデルがタスク理解ではなく訓練データの丸暗記に依存していることを明らかにした。
原題: LIBERO-PRO: Towards Robust and Fair Evaluation of Vision-Language-Action Models Beyond Memorization ／ Xueyang Zhou, Yangming Xu, Guiyao Tie 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 → - 論文群制御ロボティクス
ランクベース確率的賞金収集ゲームにおける順序応答方策の学習
報酬が乏しい環境で自己利益を追求するエージェント群の経路計画を、チームオリエンテーリング問題の拡張として定式化し、順序ランクを条件とした局所情報方策が有効であることを示した研究。
原題: Learning Ordinal Response Policies in Rank-Based Stochastic Prize-Collecting Games ／ Malintha Fernando, Petter Ögren, Silun Zhang
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
吊り下げ型マルチロータプラットフォームによる荷物安定化のための部分フィードバック線形化制御
ケーブルで吊り下げたマルチロータプラットフォームに荷物を付けて安定化させるため、部分フィードバック線形化に基づく制御手法を提案し、シミュレーションと実験で有効性を検証した。
原題: Partial Feedback Linearization Control of a Cable-Suspended Multirotor Platform for Stabilization of an Attached Load ／ Hemjyoti Das, Christian Ott
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
触覚条件付き拡散方策による力覚対応ロボットマニピュレーション
触覚センサの高次元データから力信号を推定し、把持力・姿勢・グリップ幅を同時に予測する拡散方策を提案。高力・低力・動的力適応の3タスクで既存手法を上回った。
原題: Tactile-Conditioned Diffusion Policy for Force-Aware Robotic Manipulation ／ Erik Helmut, Niklas Funk, Tim Schneider 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
視覚言語モデルと強化学習による変形可能線状物体の階層的経路計画
ケーブルやロープなどの変形可能線状物体の長期的な経路計画タスクに対し、視覚言語モデルによる高レベル推論と強化学習による低レベルスキルを組み合わせた階層的フレームワークを提案し、失敗回復機構により92%の成功率を達成した。
原題: Hierarchical DLO Routing with Reinforcement Learning and In-Context Vision-language Models ／ Mingen Li, Houjian Yu, Yixuan Huang 他
日本語で読む → - 論文物体目標ナビゲーションロボティクス
EfficientNav: ナビゲーションマップのキャッシュと検索によるオンデバイス物体目標ナビゲーション
小型LLMをオンデバイスで動かすため、ナビゲーションマップの意味論的検索とKVキャッシュの再利用を組み合わせ、物体目標ナビゲーションを高速化・高精度化した研究。
原題: EfficientNav: Towards On-Device Object-Goal Navigation with Navigation Map Caching and Retrieval ／ Zebin Yang, Sunjian Zheng, Tong Xie 他
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 → - 論文飛行制御ロボティクス
安定性保証を備えたロバストなアジャイル飛行制御の学習
ニューラルネットワークで拡張したフィードバック制御器を提案し、アクチュエータ限界を超える急激な軌道追従と外乱へのロバスト性を両立、シミュレーション学習のみで実機展開を可能にした。
原題: Learning Robust Agile Flight Control with Stability Guarantees ／ Lukas Pries, Markus Ryll
日本語で読む → - 論文安全制御制御
凸最適化による離散時間行列制御バリア関数を用いた安全制御入力の計算
非凸な安全集合を持つ離散時間システムに対し、行列制御バリア関数と凸最適化を用いて安全を保証する制御入力を計算する手法を提案し、バイコプターの数値シミュレーションで有効性を示した。
原題: Computing Safe Control Inputs using Discrete-Time Matrix Control Barrier Functions via Convex Optimization ／ James Usevitch, Juan Augusto Paredes Salazar, Ankit Goel
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 → - 論文安全強化学習機械学習
安全フィルタリング下での証明可能に最適な強化学習
安全フィルタを環境の一部として組み込んだフィルタ済みMDPを定式化し、十分に許容的なフィルタを用いれば漸近性能を損なわずに安全性を保証できることを証明した。
原題: Provably Optimal Reinforcement Learning under Safety Filtering ／ Donggeon David Oh, Duy P. Nguyen, Haimin Hu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ACG: フローベース視覚言語行動モデルのための行動一貫性ガイダンス
模倣学習で訓練されたVLAモデルの行動の一貫性を、訓練不要のテスト時ガイダンスで改善し、細かい操作タスクの成功率を高める手法を提案。
原題: ACG: Action Coherence Guidance for Flow-based Vision-Language-Action models ／ Minho Park, Kinam Kim, Junha Hyung 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
自動運転車のための安全指向動的経路計画
障害物の時間依存グリッド投影で道路境界を拡張し、NMPCとホモトピー制約緩和による主制御ループと、安全な代替軌道を生成するバックアップループを組み合わせた二層制御フレームワークを提案した。
原題: Safety-Oriented Dynamic Path Planning for Automated Vehicles ／ Mostafa Emam, Matthias Gerdts
日本語で読む → - 論文VLAAI
Memo: 強化学習による記憶効率の良い身体性エージェントの訓練
Transformerベースの強化学習において、定期的な要約トークンを入力に挟み込むことで記憶の生成と検索を行い、長期的なタスクを効率的に学習する手法を提案。
原題: Memo: Training Memory-Efficient Embodied Agents with Reinforcement Learning ／ Gunshi Gupta, Karmesh Yadav, Zsolt Kira 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
TARMAC: 化学実験におけるロボットマニピュレーションのためのタクソノミー
化学実験で必要なロボット操作スキルを体系的に分類するタクソノミーTARMACを提案し、スキルの再利用と長期的な実験ワークフローへの統合を可能にした。
原題: TARMAC: A Taxonomy for Robot Manipulation in Chemistry ／ Kefeng Huang, Jonathon Pipe, Alice E. Martin 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VLA画像認識
OmniSAT: コンパクトな行動トークンによる高速自己回帰VLA
行動をBスプライン符号化と多段残差量子化で圧縮トークン化し、自己回帰型VLAの系列長を6.8倍短縮して学習効率を高める手法を提案。
原題: OmniSAT: Compact Action Token, Faster Auto Regression ／ Huaihai Lyu, Chaofan Chen, Senwei Xie 他
日本語で読む → - 論文制御ロボティクス
到達可能予測制御：未知の動特性を持つ非線形システムのための新しい制御アルゴリズムとその実用応用
システムの動特性が未知でも、局所的な学習と到達可能状態の計算により、区分的線形軌道を追従できる制御アルゴリズムを提案した。
原題: Reachable Predictive Control: A Novel Control Algorithm for Nonlinear Systems with Unknown Dynamics and its Practical Applications ／ Taha Shafa, Yiming Meng, Melkior Ornik
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ガウススプラッティングによる実世界ゼロショットロボットマニピュレーション学習のための高忠実度シミュレーションデータ生成
実世界の多視点画像から3DGSとメッシュを組み合わせて物理的に操作可能な高忠実度シミュレーション環境を構築し、MLLMで物体の物理特性や関節構造を自動推定することで、シミュレーションのみで訓練した方策が実世界の多様なマニピュレーションタスクへゼロショット転移できることを示した。
原題: High-Fidelity Simulated Data Generation for Real-World Zero-Shot Robotic Manipulation Learning with Gaussian Splatting ／ Haoyu Zhao, Cheng Zeng, Linghao Zhuang 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
生成的ロボット方策の実行時故障予測
生成的な模倣学習方策の実行時故障を、故障データなしで予測するFIPERを提案。OOD検出と行動不確実性を組み合わせ、成功ロールアウトで較正する。
原題: Failure Prediction at Runtime for Generative Robot Policies ／ Ralf Römer, Adrian Kobras, Luca Worbis 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
複数の局所制約を同時に取り込むための姿勢学習と適応
回転群SO(3)上の姿勢学習において、角度-軸表現と重み付き平均機構を提案し、複数の局所制約を同時に取り込むことで滑らかな軌道生成を実現した。
原題: Orientation Learning and Adaptation towards Simultaneous Incorporation of Multiple Local Constraints ／ Gaofeng Li, Peisen Xu, Ruize Wang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
RTFF: 双腕マニピュレータによるランダムから目標への布平坦化ポリシー
しわのある布を任意の目標姿勢に平坦化するタスクを定義し、メッシュ表現と模倣学習＋ビジュアルサーボを組み合わせて実機双腕系で実現した。
原題: RTFF: Random-to-Target Fabric Flattening Policy using Dual-Arm Manipulator ／ Kai Tang, Dipankar Bhattacharya, Hang Xu 他
日本語で読む → - 論文計画ロボティクス
HYPE: 自車提案条件付き予測を用いたハイブリッド計画
学習した提案モデルからのマルチモーダル軌道提案をMCTSのヒューリスティック事前分布として統合し、自車条件付き占有予測で双方向相互作用をモデル化する都市環境向け計画手法を提案。
原題: HYPE: Hybrid Planning with Ego Proposal-Conditioned Predictions ／ Hang Yu, Julian Jordan, Julian Schmidt 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
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