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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

• 論文遠隔操作ロボティクス2025/9/1

  入力ゲート型バイラテラル遠隔操作：低コストハードウェア向けの簡単に実装できる力帰還遠隔操作手法

  力センサ不要の簡単なフィードバック制御のみで、低コストなリーダーフォロワ型遠隔操作に力帰還を実現し、接触安定性と操作性を両立させる手法を提案。

  原題: Input-gated Bilateral Teleoperation: An Easy-to-implement Force Feedback Teleoperation Method for Low-cost Hardware ／ Yoshiki Kanai, Akira Kanazawa, Hideyuki Ichiwara 他

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• 論文飛行制御ロボティクス2025/9/1

  非定常流れにおける固定翼UAVのための渦粒子モデルを用いたリアルタイム計画と制御

  軽量な渦粒子モデルをGPUで並列化し、サンプリングベースの政策最適化と組み合わせることで、非定常空力効果を考慮したリアルタイム計画・制御を実現し、失速後の機動性能を向上させた。

  原題: Real-Time Planning and Control with a Vortex Particle Model for Fixed-Wing UAVs in Unsteady Flows ／ Ashwin Gupta, Kevin Wolfe, Gino Perrotta 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/9/1

  通信削減を実現するイベント駆動型CBBA

  マルチロボットのタスク割り当てで使われるCBBAの通信量を、イベント駆動型通信で最大52%削減しつつ、解品質を維持できることを示した研究。

  原題: Event Driven CBBA with Reduced Communication ／ Vinita Sao, Tu Dac Ho, Sujoy Bhore 他

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• 論文ベンチマークcs.CE2025/9/1

  エンジニアリングAGIへの道：LLMの設計能力を測るベンチマーク

  9つの工学分野にわたる実践的な設計課題を解かせるベンチマークEngDesignを提案し、LLMのドメイン知識統合や制約下推論、目的指向設計の能力を評価する。

  原題: Toward Engineering AGI: Benchmarking the Engineering Design Capabilities of LLMs ／ Xingang Guo, Yaxin Li, Xiangyi Kong 他

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• 論文深度推定ロボティクス2025/9/1

  単眼視覚慣性リスケーリングによるゼロショットメートル深度推定：自律飛行ナビゲーションへの応用

  単眼RGB画像とIMUからメートル深度を予測する手法を提案し、視覚慣性ナビゲーションで得た疎な3D特徴マップを用いて相対深度をゼロショットで再スケーリングする。計算制約のあるドローン上で15Hzのオンボード深度推定を実現し、衝突回避に成功した。

  原題: Zero-Shot Metric Depth Estimation via Monocular Visual-Inertial Rescaling for Autonomous Aerial Navigation ／ Steven Yang, Xiaoyu Tian, Kshitij Goel 他

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• 論文タスクプランニングロボティクス2025/9/1

  LLMと記号推論による複雑なロボット活動の定義と監視

  大規模言語モデルと自動計画を統合し、自然言語で高レベルな活動を指定してロボットの実行を監視できるアーキテクチャを提案し、精密農業で評価した。

  原題: Defining and Monitoring Complex Robot Activities via LLMs and Symbolic Reasoning ／ Francesco Argenziano, Elena Umili, Francesco Leotta 他

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• 論文物流シミュレーションcs.CE2025/9/1

  CARLAを用いた電動フォークリフトのシミュレーション

  オープンソースの自動運転シミュレータCARLAを物流シミュレーションに応用し、電動フォークリフト群の運行、経路探索、バッテリー消費、充電ステーション配置などを再現する新手法を提案した。

  原題: A CARLA-based Simulation of Electrically Driven Forklifts ／ David Claus, Christiane Thielemann, Hans-Georg Stark

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• 論文探索/強化学習AI2025/9/1

  カリキュラム学習とVLMを活用した多層的セマンティック探索

  VLMへの問い合わせを行動として組み込み、階層的な報酬とカリキュラム学習で効率的なセマンティック探索を実現するDRL手法を提案した。

  原題: Curriculum-Based Multi-Tier Semantic Exploration via Deep Reinforcement Learning ／ Abdel Hakim Drid, Vincenzo Suriani, Daniele Nardi 他

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• 論文ソフトロボティクス/強化学習ロボティクス2025/9/1

  並列ソフトロボットによる動的タスクのためのリアルタイム強化学習

  3Dプリントされた柔らかいアクチュエータで構成されたスチュワートプラットフォーム上で、カリキュラム学習を用いた強化学習により、動的バランス制御を実機でリアルタイムに学習させる手法を実証した。

  原題: Real-Time Reinforcement Learning for Dynamic Tasks with a Parallel Soft Robot ／ James Avtges, Jake Ketchum, Millicent Schlafly 他

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• 論文軌道最適化math.OC2025/9/1

  軌道バンドル法：逐次凸計画とサンプリングベース軌道最適化の統合

  微分不要のサンプリングにより凸近似を構築し、逐次凸計画とMPPIなどのサンプリングベース軌道最適化を統合するフレームワークを提案。

  原題: The Trajectory Bundle Method: Unifying Sequential-Convex Programming and Sampling-Based Trajectory Optimization ／ Kevin Tracy, John Z. Zhang, Jon Arrizabalaga 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  MUVLA: 地図理解による物体ナビゲーションの探索学習

  セマンティックマップを活用して履歴情報を構造化し、報酬誘導型のリターンモデリングで探索行動を学習する物体ナビゲーション用VLAモデルを提案。

  原題: MUVLA: Learning to Explore Object Navigation via Map Understanding ／ Peilong Han, Fan Jia, Min Zhang 他

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• 論文発達ロボティクスロボティクス2025/9/1

  MIMo v2：多感覚乳児モデルにおける身体と感覚の発達シミュレーション

  生後0〜24ヶ月の身体成長・視覚発達・感覚運動遅延を再現できる多感覚乳児シミュレーションモデルMIMo v2を開発した。

  原題: MIMo grows! Simulating body and sensory development in a multimodal infant model ／ Francisco M. López, Miles Lenz, Marco G. Fedozzi 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

  異なるサイズ・形状・柔らかさの靴を梱包するためのセマンティックキーポイントに基づくロボットマニピュレーションフレームワーク

  靴のペアを任意の初期状態から梱包するため、セマンティックキーポイントによる知覚、再配向プランナ、梱包プランナを統合したロボットフレームワークを提案し、実機実験で有効性を検証した。

  原題: Robotic Manipulation Framework Based on Semantic Keypoints for Packing Shoes of Different Sizes, Shapes, and Softness ／ Yi Dong, Yangjun Liu, Jinjun Duan 他

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• 論文軌道最適化ロボティクス2025/9/1

  軌道最適化における微分可能な衝突検出のための解析的条件

  物体間の非貫入制約を効率的に扱うため、解析的な微分可能条件を導入し、多面体を滑らかな半代数集合で近似することで衝突を考慮した軌道最適化を可能にした。

  原題: Analytic Conditions for Differentiable Collision Detection in Trajectory Optimization ／ Akshay Jaitly, Devesh K. Jha, Kei Ota 他

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• 論文LiDAR生成画像認識2025/9/1

  4D LiDARシーケンスの生成を学習する

  自由形式の言語指示から編集可能な4D LiDARシーケンスを生成する統合フレームワークLiDARCrafterを提案し、シーン・物体・シーケンスレベルの評価ベンチマークEvalSuiteも提供する。

  原題: Learning to Generate 4D LiDAR Sequences ／ Ao Liang, Youquan Liu, Yu Yang 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

  テンソル不変データ支援制御とマルチボディシステムの動的分解

  座標に依存しないテンソル力学とデータ支援制御を組み合わせ、マルチボディシステムを確実な部分と不確実な部分に分解する枠組みを提案し、シミュレーションで検証した。

  原題: Tensor Invariant Data-Assisted Control and Dynamic Decomposition of Multibody Systems ／ Mostafa Eslami, Maryam Babazadeh

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• 論文マルチロボット計画ロボティクス2025/9/1

  大規模言語モデルと分散現場知識を活用した複数ロボットによる複数物体探索タスク計画

  各ロボットが異なる現場知識を持つ環境で、LLMと空間概念を用いて自然言語指示をサブタスクに分解し複数ロボットに割り当てるタスク計画手法を提案し、実機実験で有効性を示した。

  原題: Multi-Robot Task Planning for Multi-Object Retrieval Tasks with Distributed On-Site Knowledge via Large Language Models ／ Kento Murata, Shoichi Hasegawa, Tomochika Ishikawa 他

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• 論文言語条件付け予測ロボティクス2025/9/1

  言語条件付けによる非管制空域での航空機ゴール予測精度の向上

  パイロットの無線通信を音声認識と大規模言語モデルで解釈し、その意図ラベルを軌道予測モデルに融合することで、非管制空域における他機の目標位置予測精度を高めるマルチモーダル手法を提案した。

  原題: Language Conditioning Improves Accuracy of Aircraft Goal Prediction in Non-Towered Airspace ／ Sundhar Vinodh Sangeetha, Chih-Yuan Chiu, Sarah H. Q. Li 他

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• 論文UAVナビゲーションロボティクス2025/9/1

  HUNT: 瞬時相対座標系による非構造環境での高速UAVナビゲーションと追跡

  オンボードの姿勢・高度・速度などの瞬時観測量からナビゲーション目標を直接定義し、探索中の高速反応飛行と目標発見後の追跡を単一の相対的枠組みで統合したリアルタイムUAVフレームワーク。

  原題: HUNT: High-Speed UAV Navigation and Tracking in Unstructured Environments via Instantaneous Relative Frames ／ Alessandro Saviolo, Jeffrey Mao, Giuseppe Loianno

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  World-Env: ワールドモデルを仮想環境として活用するVLAポストトレーニング

  物理的に整合性のあるワールドモデルを仮想シミュレータとして使い、VLAモデルを強化学習でポストトレーニングする枠組みを提案。タスクごとに5件の実演データだけで複雑なマニピュレーション性能を向上させる。

  原題: World-Env: Leveraging World Model as a Virtual Environment for VLA Post-Training ／ Junjin Xiao, Yandan Yang, Xinyuan Chang 他

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• 論文マルチエージェントロボティクス2025/9/1

  Aegis: マルチエージェントシステムのための自動エラー生成と帰属

  LLMベースのマルチエージェントシステムにおいて、成功軌道に文脈依存のエラーを注入して大規模なエラー帰属データセットを自動生成し、教師あり・強化学習・対照学習でエラー原因エージェントを特定する手法を提案。

  原題: Aegis: Automated Error Generation and Attribution for Multi-Agent Systems ／ Fanqi Kong, Ruijie Zhang, Huaxiao Yin 他

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• 論文強化学習/報酬設計ロボティクス2025/9/1

  グラフ思考による報酬進化：強化学習のための二段階言語モデルフレームワーク

  LLMとVLMを組み合わせ、タスクをグラフ構造で分解して報酬関数を自動生成・改良する強化学習フレームワークを提案し、複数のロボット操作タスクで成功率を大幅に向上させた。

  原題: Reward Evolution with Graph-of-Thoughts: A Bi-Level Language Model Framework for Reinforcement Learning ／ Changwei Yao, Xinzi Liu, Chen Li 他

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• 論文マルチエージェント軌道最適化機械学習2025/9/1

  DiffCoord: 分散マルチエージェント軌道最適化のための微分可能な協調

  ADMMとDDPを組み合わせた分散軌道最適化において、協調品質とタスク性能を決めるパラメータをニューラルネットでメタ学習し、エンドツーエンド微分で効率的に最適化する手法を提案。協調航空輸送で有効性を実証。

  原題: DiffCoord: Differentiable Coordination for Distributed Multi-Agent Trajectory Optimization ／ Bingheng Wang, Yichao Gao, Tianchen Sun 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

  裏返しロボット：ゼロショットSim-to-Realによる衣類の裏返し操作

  衣類を裏返す動的で遮蔽の多いタスクを、タスク分解とGPU並列MPMシミュレータによる自動データ生成で解決し、実機で最大81.3%の成功率を達成したゼロショットsim-to-realフレームワーク。

  原題: Right-Side-Out: Learning Zero-Shot Sim-to-Real Garment Reversal ／ Chang Yu, Siyu Ma, Wenxin Du 他

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• 論文軌道追従/油圧ショベル/モデルベース学習ロボティクス2025/9/1

  閉ループダイナミクスに基づく油圧ショベルの高精度・高効率軌道追従

  油圧ショベルの非線形ダイナミクスに対処するため、モデルベース学習と閉ループダイナミクスを組み合わせた軌道追従手法EfficientTrackを提案し、シミュレーションと実機で高精度・高効率を実証した。

  原題: High-Precision and High-Efficiency Trajectory Tracking for Excavators Based on Closed-Loop Dynamics ／ Ziqing Zou, Cong Wang, Yue Hu 他

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• 論文UAV吊り下げ輸送ロボティクス2025/9/1

  Acetrans: 自律型コリドーに基づく効率的なUAV吊り下げ輸送システム

  LiDARとIMUを融合してペイロード姿勢とケーブル形状を推定し、安全飛行コリドーを生成する計画法とNMPCを組み合わせ、吊り下げ輸送の知覚・計画・制御を統合したシステムを提案。

  原題: Acetrans: An Autonomous Corridor-Based and Efficient UAV Suspended Transport System ／ Weiyan Lu, Huizhe Li, Yuhao Fang 他

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• 論文3Dシーン理解画像認識2025/9/1

  Text-Scene: 3Dシーン理解のためのシーン・トゥ・言語解析フレームワーク

  3Dシーンを物体属性や空間関係を含むテキスト記述へ自動変換するフレームワークを提案し、3Dタスク計画のベンチマークInPlan3Dも構築した。

  原題: Text-Scene: A Scene-to-Language Parsing Framework for 3D Scene Understanding ／ Haoyuan Li, Rui Liu, Hehe Fan 他

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• 論文異常検知ロボティクス2025/9/1

  ロボット組立・ねじ締め・マニピュレーションにおける汎用的な失敗監視のための異常検知

  力覚などの時系列データに自己符号化器ベースの異常検知を適用し、配線・ねじ締め・研磨の3つの産業タスクで、制御手法やタスクをまたいだ汎化性能とデータ効率を評価した。

  原題: Anomaly detection for generic failure monitoring in robotic assembly, screwing and manipulation ／ Niklas Grambow, Lisa-Marie Fenner, Felipe Kempkes 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  LLMによるタスク・アフォーダンスレベル探索を用いた強化学習

  大規模言語モデルの計画をタスクとアフォーダンスの両レベルで活用し、強化学習の探索を効率化するフレームワークLLM-TALEを提案。把持・配置タスクで成功率とサンプル効率が向上し、実機へのゼロショット転移も示した。

  原題: LLM-Guided Task- and Affordance-Level Exploration in Reinforcement Learning ／ Jelle Luijkx, Runyu Ma, Zlatan Ajanović 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

  SOE: 多様体上探索によるサンプル効率の良いロボット方策の自己改善

  タスクに関連する要因を潜在空間で表現し、有効な行動の多様体上に探索を制約することで、安全かつ効率的にロボット方策を自己改善するフレームワークを提案した。

  原題: SOE: Sample-Efficient Robot Policy Self-Improvement via On-Manifold Exploration ／ Yang Jin, Jun Lv, Han Xue 他

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