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最新論文: 2025/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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力制御と最適化運動計画を統合した単腕・協調マルチアームロボットマニピュレーションの制御フレームワーク
力制御と最適化ベースの運動計画を組み合わせ、タスクをサブタスクに分解して3つの制御モードを動的に切り替えることで、単腕・双腕・マルチアームの長期的なマニピュレーションを実現する手法を提案。
原題: An Optimization-Augmented Control Framework for Single and Coordinated Multi-Arm Robotic Manipulation ／ Melih Özcan, Ozgur S. Oguz
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移動マニピュレータによる社会規範を考慮した物体搬送
移動マニピュレータが荷物を運びながら人混みを社会的に配慮して移動するため、Risk-RRT*を基に台車とアームを協調制御する手法を提案した。
原題: Socially-aware Object Transportation by a Mobile Manipulator in Static Planar Environments with Obstacles ／ Caio C. G. Ribeiro, Leonardo R. D. Paes, Douglas G. Macharet
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ロボットマニピュレーションのための大規模データセット学習で重要な要素は何か
大規模ロボットデータセットの構成を体系的に研究し、多様性の強調点と既存データからの効果的なデモンストレーション検索方法を明らかにした。
原題: What Matters in Learning from Large-Scale Datasets for Robot Manipulation ／ Vaibhav Saxena, Matthew Bronars, Nadun Ranawaka Arachchige 他
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大規模マルチ吸盤ピッキングにおけるマルチモーダル学習によるピック成功予測
倉庫などでの多様な物品の山からのマルチ吸盤ロボットピッキングにおいて、RGB・深度・セマンティックセグメンテーションを組み合わせたマルチモーダル学習でピック成功を予測し、実データで性能を評価した。
原題: Demonstrating Multi-Suction Item Picking at Scale via Multi-Modal Learning of Pick Success ／ Che Wang, Jeroen van Baar, Chaitanya Mitash 他
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DCIRNet: 透明・反射物体の巧みな把持のための反復改良による深度補完
RGB画像と不完全な深度マップを融合し、多段階の監督と深度改良で透明・反射物体の深度補完精度を高め、巧みな把持の成功率を44%向上させた。
原題: DCIRNet: Depth Completion with Iterative Refinement for Dexterous Grasping of Transparent and Reflective Objects ／ Guanghu Xie, Zhiduo Jiang, Yonglong Zhang 他
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FLIP: 流動性を考慮した粉体計量フレームワーク
粉体の流動性（安息角）をベイズ推論で物理シミュレーションに反映し、カリキュラム学習と組み合わせることで、ロボットによる粉体計量の精度と汎化性能を向上させた研究。
原題: FLIP: Flowability-Informed Powder Weighing ／ Nikola Radulov, Alex Wright, Thomas Little 他
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触覚情報を活用したACTとソフトグリッパによる疑似卵母細胞操作
触覚フィードバックをACTに統合し、ソフトグリッパと回復指向訓練を用いて卵母細胞操作の成功率と適応性を向上させた研究。
原題: Haptic-Informed ACT with a Soft Gripper and Recovery-Informed Training for Pseudo Oocyte Manipulation ／ Pedro Miguel Uriguen Eljuri, Hironobu Shibata, Maeyama Katsuyoshi 他
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文脈認識型Deep Lagrangian Networksによるモデル予測制御
Deep Lagrangian Networksを文脈認識型に拡張し、リカレントネットワークによるオンライン同定とモデル予測制御を組み合わせることで、負荷が変動する7自由度ロボットアームの軌道追従精度を向上させた研究。
原題: Context-Aware Deep Lagrangian Networks for Model Predictive Control ／ Lucas Schulze, Jan Peters, Oleg Arenz
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ニューラルネットワークによるロボットアーム軌道の生成とカスタマイズ
ニューラルネットワークを用いてロボットアームの軌道を生成・カスタマイズする手法を提案し、NICOロボットで精度と再現性を検証した。
原題: Generating and Customizing Robotic Arm Trajectories using Neural Networks ／ Andrej Lúčny, Matilde Antonj, Carlo Mazzola 他
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下端固定された回転チェーンのロボットマニピュレーション
下端を固定したチェーンをロボットアームで操作し、安定した回転モード間の遷移を実現する手法を提案。実験で静止状態から最初の2つの回転モードへの遷移に成功した。
原題: Robotic Manipulation of a Rotating Chain with Bottom End Fixed ／ Qi Jing Chen, Shilin Shan, Quang-Cuong Pham
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GAF: ロボットマニピュレーションの動的ワールドモデリングのための4D表現としてのガウス行動場
3Dガウシアンスプラッティングに学習可能な運動属性を組み込み、動的シーンの4Dモデリングと行動推論を可能にするGAFを提案。ロボット操作タスクの成功率を平均7.3%向上させた。
原題: GAF: Gaussian Action Field as a 4D Representation for Dynamic World Modeling in Robotic Manipulation ／ Ying Chai, Litao Deng, Ruizhi Shao 他
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コンプライアント残差DAgger：人間の修正による実世界の接触を伴うマニピュレーションの改善
人間がロボットの動作を止めずに力加減を調整しながら修正を加えられるインターフェースと、力フィードバックを組み込んだ残差方策を提案し、接触の多い繊細な作業の成功率を大幅に向上させた。
原題: Compliant Residual DAgger: Improving Real-World Contact-Rich Manipulation with Human Corrections ／ Xiaomeng Xu, Yifan Hou, Chendong Xin 他
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対話型模倣学習による器用なロボットマニピュレーション：課題と展望
本サーベイは、実世界での器用なマニピュレーションにおける課題を整理し、模倣学習・強化学習・ハイブリッド手法を概観した上で、人間のフィードバックでロボットの行動を訓練中に改善する対話型模倣学習の可能性と、他のロボットタスクからの応用方針を論じる。
原題: Interactive Imitation Learning for Dexterous Robotic Manipulation: Challenges and Perspectives -- A Survey ／ Edgar Welte, Rania Rayyes
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接触の多いマニピュレーションのための古典的動作計画の再構築
準静的マニピュレーションの平衡多様体上で古典的なRRTを動作させるHapticRRTを提案し、接触を伴う3つの多様なタスクで有効性を検証した。
原題: Recasting Classical Motion Planning for Contact-Rich Manipulation ／ Lin Yang, Huu-Thiet Nguyen, Chen Lv 他
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SAVOR: 視触覚知覚によるスキルアフォーダンス学習とロボット支援食事の一口取得
道具と食品の相互作用からスキルアフォーダンスを学習し、視触覚知覚で食品の物理特性をオンライン更新することで、ロボットが食品に適した一口取得スキルをリアルタイムに選択できるようにした。
原題: SAVOR: Skill Affordance Learning from Visuo-Haptic Perception for Robot-Assisted Bite Acquisition ／ Zhanxin Wu, Bo Ai, Tom Silver 他
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音響ロボットによる協調的非接触物体輸送
超音波フェーズドアレイを搭載したロボット群が空中で非接触に物体を輸送するシステムを提案し、独立輸送と協調輸送の両方を実験的に検証した。
原題: A Cooperative Contactless Object Transport with Acoustic Robots ／ Narsimlu Kemsaram, Akin Delibasi, James Hardwick 他
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木材用クレーンのための準時間最適ハイブリッド動作計画
油圧駆動と受動関節を持つ木材用クレーンに対し、ポンプ流量制約と衝突コストを考慮した改良VP-STOによる大域的計画と、受動関節動力学を考慮した局所計画を組み合わせたハイブリッド動作計画を提案した。
原題: Near Time-Optimal Hybrid Motion Planning for Timber Cranes ／ Marc-Philip Ecker, Bernhard Bischof, Minh Nhat Vu 他
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DexH2R: 人からロボットへの受け渡しにおける動的な巧みな把持のベンチマーク
巧みなロボットハンドへの人間からの受け渡しを対象に、多様な物体・動き・視覚データと詳細注釈を備えた実世界データセットDexH2Rを構築し、DynamicGrasp手法を提案して既存手法を比較評価した。
原題: DexH2R: A Benchmark for Dynamic Dexterous Grasping in Human-to-Robot Handover ／ Youzhuo Wang, Jiayi Ye, Chuyang Xiao 他
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ロバスト把持と操作のための大域的最適独立接触領域の高速推定
平面上の接触に対して、大域的最適な独立接触領域を高速に計算する分割統治アルゴリズムを提案し、従来手法より100倍以上高速化した。
原題: Fast Estimation of Globally Optimal Independent Contact Regions for Robust Grasping and Manipulation ／ Jonathan P. King, Harnoor Ahluwalia, Michael Zhang 他
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GenManip: LLM駆動シミュレーションによる汎化可能な指示追従マニピュレーション
LLM駆動のシーングラフで多様なタスクを自動生成する卓上シミュレーション環境GenManipと、200シナリオのベンチマークGenManip-Benchを提案し、モジュール型とエンドツーエンド方策の汎化性能を比較評価した。
原題: GENMANIP: LLM-driven Simulation for Generalizable Instruction-Following Manipulation ／ Ning Gao, Yilun Chen, Shuai Yang 他
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異なる身体を持つロボットの操作のための潜在行動拡散
異なるエンドエフェクタの行動を統一する潜在行動空間を拡散ポリシーで学習し、単一ポリシーで複数ロボットを制御して操作成功率を最大25.3%向上させた。
原題: Latent Action Diffusion for Cross-Embodiment Manipulation ／ Erik Bauer, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann
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KARL: カルマンフィルタ支援強化学習による動的物体の追跡と把持
目視型ハンドシステムで動く物体を追跡・把持するため、カルマンフィルタを強化学習に統合し、6段階カリキュラムと再試行機構で成功率と速度を向上させた研究。
原題: KARL: Kalman-Filter Assisted Reinforcement Learner for Dynamic Object Tracking and Grasping ／ Kowndinya Boyalakuntla, Abdeslam Boularias, Jingjin Yu
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微分可能接触多様体による宇宙マニピュレーションのための運動学モデル最適化
宇宙ロボットの熱変形やエンコーダバイアスによる運動学誤差を、エンコーダ計測と接触検知のみから接触多様体の微分可能モデルを用いて推定する手法を提案した。
原題: Kinematic Model Optimization via Differentiable Contact Manifold for In-Space Manipulation ／ Abhay Negi, Omey M. Manyar, Satyandra K. Gupta
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GRIM: 生成例を条件としたタスク指向把持
動画生成モデルと検索・位置合わせ・転移パイプラインを組み合わせ、学習なしでタスクに適した把持を選ぶフレームワークGRIMを提案。
原題: GRIM: Task-Oriented Grasping with Conditioning on Generative Examples ／ Shailesh, Alok Raj, Nayan Kumar 他
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TACT: 触覚モダリティを用いた深層模倣学習によるヒューマノイド全身接触マニピュレーション
触覚センサを搭載したヒューマノイドが、人間の遠隔操作データから全身接触マニピュレーションを模倣学習し、バランスと歩行を維持しながら繊細な接触作業を実現する手法を開発した。
原題: TACT: Humanoid Whole-body Contact Manipulation through Deep Imitation Learning with Tactile Modality ／ Masaki Murooka, Takahiro Hoshi, Kensuke Fukumitsu 他
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ACTLLM：行動整合性チューニング大規模言語モデル
言語で構造化したシーン記述と行動整合性制約を導入し、動的環境でのロボットマニピュレーションをマルチターン視覚対話として扱う手法を提案。
原題: ACTLLM: Action Consistency Tuned Large Language Model ／ Jing Bi, Lianggong Bruce Wen, Zhang Liu 他
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深層学習による力覚を備えた多自由度劣駆動グリッパの構築
力センサを使わずLSTMで接触力を推定し、1アクチュエータで平行・包み込み把持を切り替える3関節2指の劣駆動グリッパを開発した。
原題: Construction of a Multiple-DOF Under-actuated Gripper with Force-Sensing via Deep Learning ／ Jihao Li, Keqi Zhu, Guodong Lu 他
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Grasp2Grasp: シュレーディンガー橋による視覚ベースの器用な把持変換
異なる形状のロボットハンド間で、視覚観測から把持意図を転送する手法を提案。シュレーディンガー橋とスコア・フローマッチングを用いて、物理情報を考慮したコスト関数で安定した把持を生成する。
原題: Grasp2Grasp: Vision-Based Dexterous Grasp Translation via Schr\"odinger Bridges ／ Tao Zhong, Jonah Buchanan, Christine Allen-Blanchette
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階層型方策学習による移動マニピュレータの効率的な可動障害物回避ナビゲーション
移動マニピュレータが未知の障害物を押しのけて進むNAMOタスクを、階層型強化学習で効率的に解く手法を提案。高レベル方策が押し方を計画し、低レベル方策が全身協調で実行する。
原題: Efficient Navigation Among Movable Obstacles using a Mobile Manipulator via Hierarchical Policy Learning ／ Taegeun Yang, Jiwoo Hwang, Jeil Jeong 他
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行動の中の視覚：人間の実演から能動的知覚を学ぶ
6自由度のロボット首とVRテレオペレーションを用いて、人間の能動的知覚戦略を実演から直接学習し、視覚遮蔽を含む両腕マニピュレーションタスクで高い性能を達成した。
原題: Vision in Action: Learning Active Perception from Human Demonstrations ／ Haoyu Xiong, Xiaomeng Xu, Jimmy Wu 他
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