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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: 2025/7/1 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
射影幾何代数を用いたハイブリッド拡散ポリシーによる効率的なロボットマニピュレーション学習
射影幾何代数（PGA）をネットワークに組み込み、空間的な帰納バイアスを与えることで、拡散ポリシーの学習効率とタスク性能を向上させるハイブリッド手法を提案した。
原題: Hybrid Diffusion Policies with Projective Geometric Algebra for Efficient Robot Manipulation Learning ／ Xiatao Sun, Yuxuan Wang, Shuo Yang 他
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ブラシ付き柔軟ロボットアームによる表面洗浄
柔軟ロボットアームにブラシを取り付け、ニューラルネットワークで逆運動学と弾性を学習することで、トルクと圧力を用いた汚れのこすり落としを実現した。
原題: SCCRUB: Surface Cleaning Compliant Robot Utilizing Bristles ／ Jakub F. Kowalewski, Keeyon Hajjafar, Alyssa Ugent 他
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冗長マニピュレータの自己運動多様体を計算するODE手法
冗長マニピュレータの逆運動学の大域的解法である自己運動多様体を、常微分方程式の数値積分で計算する手法を提案し、非冗長系への冗長性導入や複数連結成分の探索、直動関節系への拡張も行った。
原題: ODE Methods for Computing One-Dimensional Self-Motion Manifolds ／ Dominic Guri, George Kantor
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
AnyPos: 双腕マニピュレーションのためのタスク非依存動作の自動生成
タスクに依存しない動作データを大規模に自動収集し、逆動力学学習で身体ダイナミクスをモデル化することで、様々なタスクやプラットフォームに転用可能な双腕マニピュレーション基盤を構築した研究。
原題: AnyPos: Automated Task-Agnostic Actions for Bimanual Manipulation ／ Hengkai Tan, Yao Feng, Xinyi Mao 他
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把持制約壁における遮蔽把持のための外因性器用さの活用
壁に隠れた物体を把持するため、高レベル方策で行動を選択し、CVAEで位置を推定する階層型強化学習を提案。
原題: Leveraging Extrinsic Dexterity for Occluded Grasping on Grasp Constraining Walls ／ Keita Kobashi, Masayoshi Tomizuka
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計画データから学ぶロボットピック・アンド・プレース計画の効率化
ピック・アンド・プレースで初期姿勢と目標姿勢の両方で使える把持（共有把持）を予測するエネルギーベースモデルを提案し、探索空間を削減して計画を高速化した。
原題: Learning from Planned Data to Improve Robotic Pick-and-Place Planning Efficiency ／ Liang Qin, Weiwei Wan, Jun Takahashi 他
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ViTacFormer：視触覚クロスモーダル表現による巧みなマニピュレーション
視覚と触覚をクロスアテンションで融合し、将来の触覚信号を予測する自己回帰ヘッドを備えた表現学習手法を提案。多指ハンドの模倣学習に応用し、実世界タスクで成功率を約50%向上させ、11段階・2.5分の長期的操作を自律遂行した。
原題: ViTacFormer: Learning Cross-Modal Representation for Visuo-Tactile Dexterous Manipulation ／ Liang Heng, Haoran Geng, Kaifeng Zhang 他
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BiAssemble: 両手協調アフォーダンス学習による幾何学的組み立て
破片の点群から両手協調に必要なアフォーダンスを学習し、割れた器などの幾何学的組み立てを実現する手法を提案。実世界ベンチマークで従来法を上回る性能を示した。
原題: BiAssemble: Learning Collaborative Affordance for Bimanual Geometric Assembly ／ Yan Shen, Ruihai Wu, Yubin Ke 他
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AnchorDP3: 3Dアフォーダンス誘導スパース拡散ポリシーによるロボットマニピュレーション
3Dアフォーダンスを活用したスパースなキーポーズ拡散ポリシーを提案し、双腕マニピュレーションのランダム環境下で98.7%の成功率を達成した。
原題: AnchorDP3: 3D Affordance Guided Sparse Diffusion Policy for Robotic Manipulation ／ Ziyan Zhao, Ke Fan, He-Yang Xu 他
日本語で読む → - 論文非把持マニピュレーションロボティクス
音で滑りを聴く：音響誘導制約学習による高速非把持搬送
音響センシングでトレイ上の物体の摩擦モデルを学習し、高速搬送時の滑りを抑える制約を生成する手法を提案。
原題: Hearing the Slide: Acoustic-Guided Constraint Learning for Fast Non-Prehensile Transport ／ Yuemin Mao, Bardienus P. Duisterhof, Moonyoung Lee 他
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Human2LocoMan: 人間データの事前学習による多様な四足歩行ロボットのマニピュレーション学習
人間と四足ロボットLocoManのデータを統合した遠隔操作・データ収集パイプラインとモジュール型アーキテクチャを構築し、人間データでの事前学習により実世界タスクの成功率を大幅に向上させた。
原題: Human2LocoMan: Learning Versatile Quadrupedal Manipulation with Human Pretraining ／ Yaru Niu, Yunzhe Zhang, Mingyang Yu 他
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KnotDLO: 解釈可能な結び目形成に向けて
把持と目標ウェイポイントを現在のロープ形状から計画し、人間のデモや訓練なしに片手で結び目を結ぶ手法を提案。16回の試行で50%の成功率を達成。
原題: KnotDLO: Toward Interpretable Knot Tying ／ Holly Dinkel, Raghavendra Navaratna, Jingyi Xiang 他
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投げ縄グリッパ：紐の射出・巻き取り機構による形状適応把持
投げ縄に着想を得て、紐を射出・巻き取ることで大小や繊細な物体を優しく把持できる新型グリッパを開発し、ロボットアームでの把持・運搬実験で有効性を示した。
原題: Lasso Gripper: A String Shooting-Retracting Mechanism for Shape-Adaptive Grasping ／ Qiyuan Qiao, Yu Wang, Xiyu Fan 他
日本語で読む → - 論文両腕マニピュレーションロボティクス
長期的な両腕タスク・動作計画のための接地された視覚言語インタプリタ
視覚言語モデルでPDDL仕様を生成し、タスク・動作計画と修正計画を組み合わせて、検証可能な両腕ロボットの調理タスクを実現する枠組みを提案。
原題: Grounded Vision-Language Interpreter for Long-Horizon Bimanual Task and Motion Planning ／ Jeremy Siburian, Keisuke Shirai, Cristian C. Beltran-Hernandez 他
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PCB自動組立のためのメタ学習強化適応ロボット制御戦略
視覚に頼らずメタ学習でロボットの位置誤差を補償し、多品種少量生産のPCB組立を柔軟かつ高効率化する手法を提案。
原題: Meta-learning enhanced adaptive robot control strategy for automated PCB assembly ／ Jieyang Peng, Dongkun Wang, Junkai Zhao 他
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Dynamic Movement Primitivesと速度スケーリングによる人間とロボットの協調搬送の個人化
DMPを用いて人間のフィードバックに基づくリアルタイム速度調整を組み込み、エンジンカウルリップの協調搬送で個人化軌道を生成する手法を提案し、BiTRRTより優れることを示した。
原題: Human-robot collaborative transport personalization via Dynamic Movement Primitives and velocity scaling ／ Paolo Franceschi, Andrea Bussolan, Vincenzo Pomponi 他
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複合材シートのロボット積層における計画自動改良による効率向上
複合材シートのロボット積層において、実行性能に基づいて専門家が作成した計画を自動改良し、未圧密領域を最小化しつつ時間効率を向上させるフレームワークを提案した。
原題: Automated Plan Refinement for Improving Efficiency of Robotic Layup of Composite Sheets ／ Rutvik Patel, Alec Kanyuck, Zachary McNulty 他
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巧みな物体受け渡しの学習
二本の多指ハンド間で物体を受け渡すタスクを強化学習で実現し、双四元数に基づく新しい報酬関数で回転距離を最小化することで、未知の物体や相手の動きに対する頑健性を実証した。
原題: Learning Dexterous Object Handover ／ Daniel Frau-Alfaro, Julio Castaño-Amoros, Santiago Puente 他
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触覚は視覚の終わるところから始まる：接触を伴う操作のための汎化可能な方策
視覚言語モデルで物体を定位し、視覚と触覚を用いた局所的な方策で接触を伴う操作を行うViTaLを提案し、未知環境で約90%の成功率を達成した。
原題: Touch begins where vision ends: Generalizable policies for contact-rich manipulation ／ Zifan Zhao, Siddhant Haldar, Jinda Cui 他
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TD-TOGデータセット：物体汎化のためのゼロショットおよびワンショットタスク指向把持のベンチマーク
実世界RGB-Dシーン1449件からなるタスク指向把持（TOG）データセットを構築し、未知物体に適応するゼロショット物体認識とワンショットアフォーダンス認識を組み合わせたBinary-TOGフレームワークを提案した。
原題: TD-TOG Dataset: Benchmarking Zero-Shot and One-Shot Task-Oriented Grasping for Object Generalization ／ Valerija Holomjova, Jamie Grech, Dewei Yi 他
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GEX: 全駆動型巧みなロボットハンドと外骨格グローブによる器用さの民主化
低コストで全関節を独立駆動する3指ロボットハンドと外骨格グローブを開発し、高精度な遠隔操作と巧みな操作の研究を容易にした。
原題: GEX: Democratizing Dexterity with Fully-Actuated Dexterous Hand and Exoskeleton Glove ／ Yunlong Dong, Xing Liu, Jun Wan 他
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
吊り下げ型空中マニピュレーションプラットフォームの階層制御フレームワークにおける振り上げ動作の学習
階層制御と強化学習を組み合わせ、吊り下げ型空中マニピュレーションプラットフォームが振り上げ動作を行い、推力だけでは到達できない位置に止まる手法を提案し、数値シミュレーションで検証した。
原題: Learning Swing-up Maneuvers for a Suspended Aerial Manipulation Platform in a Hierarchical Control Framework ／ Hemjyoti Das, Minh Nhat Vu, Christian Ott
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冗長双腕ロボットの最小時間問題に対する二段階最適化手法
冗長双腕ロボットが指定された相対経路を一定速度で追従する際の時間を最小化するため、関節軌道を二段階最適化で求める手法を提案した。
原題: A Bi-Level Optimization Method for Redundant Dual-Arm Minimum Time Problems ／ Jonathan Fried, Santiago Paternain
日本語で読む → - 論文非接触マニピュレーションphysics.flu-dyn
回転壁を持つ立方体容器内の流体中における粒子の非接触精密操舵
回転ディスクで流れ場を生成し、ODILフレームワークに基づくフィードバック制御で複数の粒子を同時に目標位置へ輸送する非接触マニピュレーション手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Contactless Precision Steering of Particles in a Fluid inside a Cube with Rotating Walls ／ Lucas Amoudruz, Petr Karnakov, Petros Koumoutsakos
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Re4MPC: 深層強化学習によるマルチモデル動作計画のための反応型非線形MPC
深層強化学習を用いてタスクとロボット状態に応じてNMPCのモデル・コスト・制約を反応的に選択し、移動マニピュレータの動作計画を効率化する手法を提案。
原題: Re4MPC: Reactive Nonlinear MPC for Multi-model Motion Planning via Deep Reinforcement Learning ／ Neşet Ünver Akmandor, Sarvesh Prajapati, Mark Zolotas 他
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FrankenBot: 視覚言語モデルを用いた脳形態モジュール型ロボットマニピュレーション
視覚言語モデルを活用し、人間の脳の構造を模倣したモジュール型フレームワークで、ロボットマニピュレーションのタスク計画から異常処理までを統合し、効率と汎用性を両立させた。
原題: FrankenBot: Brain-Morphic Modular Orchestration for Robotic Manipulation with Vision-Language Models ／ Shiyi Wang, Wenbo Li, Yiteng Chen 他
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ManiGaussian++：階層的ガウス世界モデルによる汎用ロボット両腕マニピュレーション
両腕ロボットのマルチタスク操作のため、役割の異なる腕を区別するガウス表現とリーダー・フォロワー型の階層的世界モデルを導入し、時空間ダイナミクスを予測して性能を向上させた。
原題: ManiGaussian++: General Robotic Bimanual Manipulation with Hierarchical Gaussian World Model ／ Tengbo Yu, Guanxing Lu, Zaijia Yang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
BG-HOP: 両手による生成的な手と物体の事前分布
片手の生成事前分布を拡張し、両手での手と物体の3Dインタラクションを生成するモデルを提案。物体に対する両手把持の合成も可能。
原題: BG-HOP: A Bimanual Generative Hand-Object Prior ／ Sriram Krishna, Sravan Chittupalli, Sungjae Park
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ロボットマニピュレーションの改善：物体姿勢推定、位置不確かさへの対応、実例からの分解タスクの技術
触覚センシングを用いて物体の姿勢を推定し、強化学習で位置不確かさ下での把持試行回数を削減し、人間の実例から学習して狭所からの物体除去軌道を生成する手法を提案した論文。
原題: Improving Robotic Manipulation: Techniques for Object Pose Estimation, Accommodating Positional Uncertainty, and Disassembly Tasks from Examples ／ Viral Rasik Galaiya
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RoboCerebra：長期的ロボットマニピュレーション評価のための大規模ベンチマーク
家庭環境での長期的なロボット操作タスクを評価する大規模ベンチマークを提案し、VLMによる高レベル計画とVLAによる低レベル制御を組み合わせた階層的フレームワークと評価プロトコルを構築した。
原題: RoboCerebra: A Large-scale Benchmark for Long-horizon Robotic Manipulation Evaluation ／ Songhao Han, Boxiang Qiu, Yue Liao 他
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