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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: 2025/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文ナビゲーションロボティクス2025/9/1

  TANGO: 走行可能性を考慮した局所メトリック制御によるトポロジカルゴールへのナビゲーション

  RGB画像のみを用い、3Dマップや学習済み制御器なしで物体レベルのサブゴールへ長距離ナビゲーションするトポメトリック手法を提案。単眼深度と走行可能性推定で局所軌道を予測し、基盤モデルによりゼロショットで未知環境に適用できる。

  原題: TANGO: Traversability-Aware Navigation with Local Metric Control for Topological Goals ／ Stefan Podgorski, Sourav Garg, Mehdi Hosseinzadeh 他

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• 論文V2X協調予測画像認識2025/9/1

  CoPAD: V2X環境におけるマルチソース軌道融合とアンカー指向デコーダによる協調軌道予測

  車両と路側インフラの軌道データをカルマンフィルタとハンガリアン法で融合し、アテンション機構とアンカーベースデコーダで協調的な軌道予測を行う軽量フレームワークを提案。

  原題: CoPAD : Multi-source Trajectory Fusion and Cooperative Trajectory Prediction with Anchor-oriented Decoder in V2X Scenarios ／ Kangyu Wu, Jiaqi Qiao, Ya Zhang

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• 論文OOD検出画像認識2025/9/1

  動的認識：自動運転車の軌道予測のための適応型マルチモード分布外検出

  自動運転車の軌道予測における分布外（OOD）検出を、予測誤差のモード依存的な時間変化をモデル化する適応的メカニズムで改善するフレームワークを提案。

  原題: Dynamic Aware: Adaptive Multi-Mode Out-of-Distribution Detection for Trajectory Prediction in Autonomous Vehicles ／ Tongfei Guo, Lili Su

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  RealMirror: 身体性AIのための包括的オープンソース視覚-言語-行動プラットフォーム

  ヒューマノイドロボット向けのVLA研究を、実機なしでデータ収集・学習・推論まで行えるオープンソース基盤として構築し、ベンチマークとゼロショットSim2Real転移も実現した。

  原題: RealMirror: A Comprehensive, Open-Source Vision-Language-Action Platform for Embodied AI ／ Cong Tai, Zhaoyu Zheng, Haixu Long 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  視覚誘導グラフ彩色による視覚的再配置タスクの離散抽象化学習

  生画像から再配置タスクの離散的なグラフ構造抽象化を自動発見し、高レベル計画を可能にする手法を提案。

  原題: Learning Discrete Abstractions for Visual Rearrangement Tasks Using Vision-Guided Graph Coloring ／ Abhiroop Ajith, Constantinos Chamzas

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• 論文衝突判定cs.GR2025/9/1

  凸包サポート点クエリのためのメモリ最適化

  衝突判定で使われる凸包のサポート点クエリを高速化するため、メモリ配置を改善する手法を評価した。

  原題: Memory Optimization for Convex Hull Support Point Queries ／ Michael Greer

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  産業環境におけるフレキシブルケーブル挿入のための強化学習

  基盤モデルによるreal-to-simとセグメンテーションを用いて、フレキシブルフラットケーブルのロボット挿入をシミュレーションのみで学習し、実機へゼロショット転移する手法を提案。

  原題: Reinforcement Learning for Robotic Insertion of Flexible Cables in Industrial Settings ／ Jeongwoo Park, Seabin Lee, Changmin Park 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  OIPP: 多様な飛来物体を捕球するための物体適応型着弾点予測器

  四足ロボットがバスケットで飛来物体を捕球するため、20物体・8000軌道の実世界データセットを構築し、物体適応型エンコーダと着弾点予測器からなるOIPPを提案した。

  原題: OIPP: Object-Adaptive Impact Point Predictor for Catching Diverse In-Flight Objects ／ Ngoc Huy Nguyen, Kazuki Shibata, Takamitsu Matsubara

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  RoboChemist: 長期的・安全基準準拠のロボット化学実験システム

  VLMとVLAを組み合わせた二重ループ構成で、危険物や変形物を扱う多段階の化学実験を、安全規範を守りながら実行するロボットシステムを提案した。

  原題: RoboChemist: Long-Horizon and Safety-Compliant Robotic Chemical Experimentation ／ Zongzheng Zhang, Chenghao Yue, Haobo Xu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  長距離影響を考慮した効率的な微分可能接触モデル

  微分可能物理シミュレータにおける接触モデルの設計が勾配の安定性に与える影響を分析し、良好な勾配特性を満たす効率的な接触モデルを提案した。

  原題: Efficient Differentiable Contact Model with Long-range Influence ／ Xiaohan Ye, Kui Wu, Zherong Pan 他

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• 論文HRIロボティクス2025/9/1

  指差し誘導による対象推定：Transformerベースの注意機構を用いて

  人間の指差しジェスチャーからテーブル上の対象物を推定するため、モダリティ間注意機構を活用したモジュール型アーキテクチャMM-ITFを提案し、単眼RGB画像で高精度に対象を予測できることを示した。

  原題: Pointing-Guided Target Estimation via Transformer-Based Attention ／ Luca Müller, Hassan Ali, Philipp Allgeuer 他

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• 論文3D物体検出/ドメイン適応画像認識2025/9/1

  3D物体検出における異なるセンサ構成へのドメイン適応

  異なるLiDARセンサ構成間での3D物体検出モデルの性能低下に対し、多データセット学習後の下流ファインチューニングと部分層ファインチューニングを組み合わせることで適応させる手法を提案した。

  原題: Domain Adaptation for Different Sensor Configurations in 3D Object Detection ／ Satoshi Tanaka, Kok Seang Tan, Isamu Yamashita

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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  COMMET: 日常タスクの移動マニピュレーションにおける人間起因の衝突を扱うシステム

  家庭内ロボットが人間活動と衝突する状況を検出し、ユーザーの好みに応じた解決策を提示するシステムCOMMETを提案。マルチモーダル検索と微調整モデル推論を組み合わせた検出と、GPT-4oによる選好要約を特徴とする。

  原題: COMMET: A System for Human-Induced Conflicts in Mobile Manipulation of Everyday Tasks ／ Dongping Li, Shaoting Peng, John Pohovey 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  行動特性の分離表現学習に基づく模倣学習

  人間の修飾指示に応じてロボット動作をオンラインで調整する模倣学習手法を提案し、拭き取りやピックアンドプレースで有効性を示した。

  原題: Imitation Learning Based on Disentangled Representation Learning of Behavioral Characteristics ／ Ryoga Oishi, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  階層型縮約モデル予測制御によるヒューマノイドロボットの堅牢な歩行

  ALIPモデルとSRB-MPCを組み合わせた階層型制御で、腕や胴体の動力学も考慮しつつ、多様な地形でのヒューマノイド歩行を実現した。

  原題: Hierarchical Reduced-Order Model Predictive Control for Robust Locomotion on Humanoid Robots ／ Adrian B. Ghansah, Sergio A. Esteban, Aaron D. Ames

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• 論文自動運転/強化学習ロボティクス2025/9/1

  準最適方策による強化学習のブートストラップで自動運転を実現

  専門家でなくてもよいルールベースの車線変更コントローラをSACに組み込み、探索と学習効率を改善する自動運転手法を提案した。

  原題: Bootstrapping Reinforcement Learning with Sub-optimal Policies for Autonomous Driving ／ Zhihao Zhang, Chengyang Peng, Ekim Yurtsever 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  行動を言語として扱う：壊滅的忘却なしにVLMをVLAへ微調整する手法

  ロボットの遠隔操作データを自然言語で表現することで、VLMの基盤能力を損なわずにLoRAのみでVLAへ微調整する手法を提案し、実世界実験でゼロショット汎化を実証した。

  原題: Actions as Language: Fine-Tuning VLMs into VLAs Without Catastrophic Forgetting ／ Asher J. Hancock, Xindi Wu, Lihan Zha 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  不確かさを考慮した密対応と視触覚アフォーダンスによる空中での衣服操作

  しわくちゃで吊るされた衣服を対象に、信頼度付きの密な視覚対応と触覚教師あり把持アフォーダンスを組み合わせた双腕視触覚フレームワークを提案し、折り畳みと吊り下げタスクで有効性を示した。

  原題: Reactive In-Air Clothing Manipulation with Confidence-Aware Dense Correspondence and Visuotactile Affordance ／ Neha Sunil, Megha Tippur, Arnau Saumell 他

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• 論文転倒予測画像認識2025/9/1

  動的グラフニューラルネットワークとLSTMを組み合わせた転倒予測

  骨格特徴から動的グラフニューラルネットワークとLSTMを組み合わせ、歩行状態を安定・過渡・転倒に分類しつつ将来の動きを予測することで、転倒を事前に検知する手法を提案した。

  原題: Anticipatory Fall Detection in Humans with Hybrid Directed Graph Neural Networks and Long Short-Term Memory ／ Younggeol Cho, Gokhan Solak, Olivia Nocentini 他

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• 論文マルチエージェント制御制御2025/9/1

  低レベルMPCを用いた階層型強化学習によるマルチエージェント制御

  強化学習で戦略的な目標選択を行い、MPCで安全な動作を実行する階層型フレームワークを提案し、捕食者-被食者ベンチマークで既存手法を上回る性能を示した。

  原題: Hierarchical Reinforcement Learning with Low-Level MPC for Multi-Agent Control ／ Max Studt, Georg Schildbach

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• 論文メタ学習/歩行/sim2realロボティクス2025/9/1

  分離型マルチコンテキストメタ学習：堅牢で汎用的なタスク学習の実現

  タスク要因を個別のコンテキストベクトルに分離するメタ学習フレームワークを提案し、四足歩行ロボットのsim-to-real転移を含むタスクで汎化性能と堅牢性を向上させた。

  原題: Disentangled Multi-Context Meta-Learning: Unlocking robust and Generalized Task Learning ／ Seonsoo Kim, Jun-Gill Kang, Taehong Kim 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  自律走行のための離散拡散による反射型視覚言語行動モデル

  離散拡散と言語モデルを活用し、安全な軌道生成のための反射機構を備えた自律走行向けVLAフレームワークを提案。

  原題: Discrete Diffusion for Reflective Vision-Language-Action Models in Autonomous Driving ／ Pengxiang Li, Yinan Zheng, Yue Wang 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  NeuralSVCD：効率的な掃引体積衝突検出のためのニューラル手法

  ニューラルエンコーダ・デコーダで形状と時間の局所性を活かし、精度を保ちつつ掃引体積衝突検出を高速化した。

  原題: NeuralSVCD for Efficient Swept Volume Collision Detection ／ Dongwon Son, Hojin Jung, Beomjoon Kim

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• 論文全身マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  人間型ロボットによる大型物体の抱え込み：強化学習を用いた全身マニピュレーション

  人間の動作事前分布とニューラル符号付距離場を強化学習に統合し、人間型ロボットが大型物体を全身で抱え込む多接触・長時間タスクを実現した。

  原題: Embracing Bulky Objects with Humanoid Robots: Whole-Body Manipulation with Reinforcement Learning ／ Chunxin Zheng, Kai Chen, Zhihai Bi 他

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• 論文Visual SLAMロボティクス2025/9/1

  FastTrack: GPUで高速化したVisual SLAM向けトラッキング

  Visual-Inertial SLAMのトラッキング処理のうち、ステレオ特徴マッチングとローカルマップ追跡をCUDAでGPU高速化し、最大2.8倍の性能向上を実現した。

  原題: FastTrack: GPU-Accelerated Tracking for Visual SLAM ／ Kimia Khabiri, Parsa Hosseininejad, Shishir Gopinath 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  四足歩行ロボットにおける歩容設計が固有感覚による地形特性センシングに与える影響

  四足ロボットの歩容（クロール歩容とトロット歩容）が、脚の固有感覚による地形の硬さやテクスチャの計測精度にどう影響するかを実験的に比較した研究。

  原題: Effect of Gait Design on Proprioceptive Sensing of Terrain Properties in a Quadrupedal Robot ／ Ethan Fulcher, J. Diego Caporale, Yifeng Zhang 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  LocoFormer：長文脈適応による汎用歩行制御

  大規模強化学習と長い文脈長を組み合わせ、未知の脚式・車輪式ロボットを制御できる汎用歩行モデルを実現した。

  原題: LocoFormer: Generalist Locomotion via Long-context Adaptation ／ Min Liu, Deepak Pathak, Ananye Agarwal

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• 論文制御/軟体ロボットロボティクス2025/9/1

  参照学習を伴うモデル予測制御による軟体ロボット頭蓋内圧波形変調

  軟体ロボットアクチュエータで頭蓋内圧波形を目標通りに変調するため、外乱オブザーバ付きMPCとベイズ最適化を組み合わせた二層制御フレームワークを提案し、脳ファントム実験で有効性を示した。

  原題: Model Predictive Control with Reference Learning for Soft Robotic Intracranial Pressure Waveform Modulation ／ Fabian Flürenbrock, Yanick Büchel, Johannes Köhler 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  マッシュ、スプレッド、スライス！視覚的空間進捗による物体状態操作の学習

  物体の位置を変えずに物理的・視覚的状態が進行する操作（マッシュ、スプレッド、スライスなど）を統一フレームワークSPARTAで学習し、実機で高精度・高速訓練を実現した。

  原題: Mash, Spread, Slice! Learning to Manipulate Object States via Visual Spatial Progress ／ Priyanka Mandikal, Jiaheng Hu, Shivin Dass 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  尾の振動が変形可能な粒状地形でのロボットの高速這行を可能にする

  トビハゼに倣い、尾の振動と形状が粒状媒体上でのフリッパー駆動移動を改善することを実験的に示し、速度67%向上と抗力46%低減を達成した。

  原題: Bio-inspired tail oscillation enables robot fast crawling on deformable granular terrains ／ Shipeng Liu, Meghana Sagare, Shubham Patil 他

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