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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

• 論文自動運転/動作計画ロボティクス2025/9/1

  PIE: 自動運転のための知覚・インタラクション強化型エンドツーエンド動作計画

  カメラとLiDARの融合に双方向Mambaを、軌道推論にMambaとMixture-of-Expertsを組み合わせ、周囲エージェントとの相互作用を考慮した自動運転のエンドツーエンド動作計画フレームワークを提案し、NAVSIMベンチマークで最高性能を達成した。

  原題: PIE: Perception and Interaction Enhanced End-to-End Motion Planning for Autonomous Driving ／ Chengran Yuan, Zijian Lu, Zhanqi Zhang 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  FlightDiffusion：拡散モデルによるFPV動画生成で自律ドローン訓練を革新

  単一フレームからFPV動画と行動空間を生成する拡散モデルを提案し、大規模な訓練データを合成してドローンのナビゲーション性能とsim-to-real転移を向上させた。

  原題: FlightDiffusion: Revolutionising Autonomous Drone Training with Diffusion Models Generating FPV Video ／ Valerii Serpiva, Artem Lykov, Faryal Batool 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

  報酬関数の能動的変異によるロボットスキルの多様化：液体注ぎタスクにおける強化学習

  強化学習の報酬関数の重みにガウスノイズを加えて変異させ、液体注ぎタスクで多様なスキル（縁掃除、混合、水やりなど）を獲得させるフレームワークを提案。

  原題: Robotic Skill Diversification via Active Mutation of Reward Functions in Reinforcement Learning During a Liquid Pouring Task ／ Jannick van Buuren, Roberto Giglio, Loris Roveda 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

  RoboSeek: 物体と対話しながら学ぶロボットマニピュレーション

  3D再構成で実環境をシミュレーションに再現し、強化学習とクロスエントロピー法で方策を訓練、real2sim2real転移で実機に展開する長期マニピュレーションの枠組みを提案。

  原題: RoboSeek: You Need to Interact with Your Objects ／ Yibo Peng, Jiahao Yang, Shenhao Yan 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  エージェント的シーンポリシー：ロボット行動のための空間・意味・アフォーダンスの統合

  シーン表現をロボットと世界の問い合わせ可能なインターフェースとして用い、言語指示に基づく行動をゼロショットで計画するエージェントフレームワークASPを提案。

  原題: Agentic Scene Policies: Unifying Space, Semantics, and Affordances for Robot Action ／ Sacha Morin, Kumaraditya Gupta, Mahtab Sandhu 他

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• 論文RPAAI2025/9/1

  インテリジェントRPAにおける機械学習の初期分類体系

  RPAと機械学習の統合に関する文献レビューを行い、インテリジェントRPAを2つのメタ特性と8つの次元からなる分類体系に整理した。

  原題: A Nascent Taxonomy of Machine Learning in Intelligent Robotic Process Automation ／ Lukas Laakmann, Seyyid A. Ciftci, Christian Janiesch

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  抽象障害物マップとトポロジカルグラフを活用したゼロショット視覚言語ナビゲーション

  MLLMと抽象障害物マップ上のウェイポイント予測を組み合わせ、訪問履歴付きトポロジカルグラフをプロンプトに組み込むことで、連続環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションを高精度化した研究。

  原題: Boosting Zero-Shot VLN via Abstract Obstacle Map-Based Waypoint Prediction with TopoGraph-and-VisitInfo-Aware Prompting ／ Boqi Li, Siyuan Li, Weiyi Wang 他

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• 論文形式手法ロボティクス2025/9/1

  自律ロボットのための形式手法再訪：構造化サーベイ

  自律ロボットシステムへの形式手法の適用に関する構造化文献レビューを行い、使用される形式手法や形式主義を分類し、時系列での傾向の変化を分析した。

  原題: Revisiting Formal Methods for Autonomous Robots: A Structured Survey ／ Atef Azaiez, David A. Anisi, Marie Farrell 他

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• 論文VR/ARロボティクス2025/9/1

  SLAMベースHMDトラッキングとモーションキャプチャを同期するハイブリッド型共有VRフレームワーク

  HMDのSLAMトラッキングと外部モーションキャプチャを組み合わせ、複数ユーザーが同じ物理空間を共有できる低遅延・高精度なVRシステムを提案。

  原題: Co-Located VR with Hybrid SLAM-based HMD Tracking and Motion Capture Synchronization ／ Carlos A. Pinheiro de Sousa, Niklas Gröne, Mathias Günther 他

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• 論文軌道予測画像認識2025/9/1

  視界外エージェントのマルチモーダル追跡・センサ融合・軌道予測

  カメラに映らない物体のノイズを含むセンサ観測から、視覚的位置合わせでノイズ除去し軌道を予測する手法を歩行者から車両にも拡張し、自律走行やロボティクスへの応用可能性を高めた。

  原題: Out-of-Sight Embodied Agents: Multimodal Tracking, Sensor Fusion, and Trajectory Forecasting ／ Haichao Zhang, Yi Xu, Yun Fu

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• 論文教育支援ロボットロボティクス2025/9/1

  言語脆弱性を持つ就学前児童の形態素構造学習を支援するロボット：大規模言語モデルの活用

  Furhat対話ロボットが言葉遊びゲーム「Alias」を通じて、言語脆弱性のある就学前児童の形態素構造（例：三人称単数-s）の学習を支援するアプリを開発し、大規模言語モデルを活用してロボットが形態素ターゲットを生成・提示できるようにする試み。

  原題: Leveraging Large Language Models for Robot-Assisted Learning of Morphological Structures in Preschool Children with Language Vulnerabilities ／ Stina Sundstedt, Mattias Wingren, Susanne Hägglund 他

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• 論文外骨格/制御ロボティクス2025/9/1

  下肢外骨格ロボットの多段階ロバスト非線形モデル予測制御

  人間-ロボット間の不確かさに対処するため、複数シナリオで不確かさを表現する多段階非線形MPCを下肢外骨格に適用し、未知の負荷や外乱下でも追従誤差と相互作用力を大幅に低減できることを示した。

  原題: Multi-stage robust nonlinear model predictive control of a lower-limb exoskeleton robot ／ Alireza Aliyari, Gholamreza Vossoughi

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• 論文ロボットハンド設計ロボティクス2025/9/1

  Lang2Morph: 言語駆動によるロボットハンドの形態設計

  大規模言語モデルを用いて自然言語のタスク記述から3Dプリント可能なロボットハンドの形態を自動生成するパイプラインを提案した。

  原題: Lang2Morph: Language-Driven Morphological Design of Robotic Hands ／ Yanyuan Qiao, Kieran Gilday, Yutong Xie 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

  SRMP: 探索ベースのロボット動作計画ライブラリ

  産業・安全重視用途で求められる再現性の高い動作計画を実現する探索ベースのライブラリSRMPを提案し、マルチロボット操作アルゴリズムや主要シミュレータ・MoveIt!連携を提供する。

  原題: SRMP: Search-Based Robot Motion Planning Library ／ Itamar Mishani, Yorai Shaoul, Ramkumar Natarajan 他

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• 論文自己位置推定ロボティクス2025/9/1

  大規模動的環境でのロバストな自己位置推定のためのセマンティックLiDAR慣性車輪オドメトリ融合

  LiDAR・IMU・車輪オドメトリを密結合し、セマンティック情報を活用したスキャンマッチングと適応的スケーリングで、大規模動的環境での高精度かつドリフトの少ない自己位置推定を実現した。

  原題: Semantic-LiDAR-Inertial-Wheel Odometry Fusion for Robust Localization in Large-Scale Dynamic Environments ／ Haoxuan Jiang, Peicong Qian, Yusen Xie 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/9/1

  グラフ離散化とシミュレーテッドアニーリングによるマルチロボット遍歴情報獲得

  マルチロボットチームで各領域の不確実性を均一に保つため、シミュレーテッドアニーリングを用いて目標サンプリング分布を生成する手法を提案し、TurtleBot群で実機検証した。

  原題: Simulated Annealing for Multi-Robot Ergodic Information Acquisition Using Graph-Based Discretization ／ Benjamin Wong, Aaron Weber, Mohamed M. Safwat 他

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• 論文マルチエージェント計画AI2025/9/1

  ELHPlan：マルチエージェント協調のための効率的な長期タスクプランニング

  LLMによるマルチロボット協調で、意図に紐づく行動系列を計画の基本単位とし、適応性と効率を両立させる長期プランニング手法を提案。トークン消費を従来の30〜40%に抑えつつ同等の成功率を達成した。

  原題: ELHPlan: Efficient Long-Horizon Task Planning for Multi-Agent Collaboration ／ Shaobin Ling, Yun Wang, Chenyou Fan 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  Mamba2を用いた視覚-固有感覚融合による運動制御のためのエンドツーエンド強化学習

  視覚と固有感覚をMamba2で融合し、長距離依存を効率的に扱うエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案。多様な運動制御タスクで安全性と性能を向上。

  原題: Vision-Proprioception Fusion with Mamba2 in End-to-End Reinforcement Learning for Motion Control ／ Xiaowen Tao, Yinuo Wang, Jinzhao Zhou

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• 論文機構設計ロボティクス2025/9/1

  省エネ・自己衝突回避を実現する1自由度過拘束ロボット肢の設計

  閉ループ機構を持つ1自由度の過拘束ロボット肢を計算設計し、所望の空間軌道を省エネかつ自己衝突なく全周期で動かせるようにした。

  原題: One-DoF Robotic Design of Overconstrained Limbs with Energy-Efficient, Self-Collision-Free Motion ／ Yuping Gu, Bangchao Huang, Haoran Sun 他

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• 論文移動操作ロボティクス2025/9/1

  SEEC: モデル強化残差学習によるヒューマノイド移動操作のための安定なエンドエフェクタ制御

  モデル誘導強化学習と摂動生成器を組み合わせ、下半身の動きによる外乱を補償してヒューマノイドの手先を安定に保つ枠組みを提案し、実機Booster T1で有効性を示した。

  原題: SEEC: Stable End-Effector Control with Model-Enhanced Residual Learning for Humanoid Loco-Manipulation ／ Jaehwi Jang, Zhuoheng Wang, Ziyi Zhou 他

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• 論文交通シミュレーション画像認識2025/9/1

  R1スタイル強化学習ファインチューニングによるマルチエージェント交通シミュレーションの高度化

  交通シミュレーションの次トークン予測モデルに対し、R1スタイルの強化学習ファインチューニングを適用し、人間の選好や評価指標に合致する挙動を生成できるようにした。Waymoのベンチマークで最高性能を達成。

  原題: Advancing Multi-agent Traffic Simulation via R1-Style Reinforcement Fine-Tuning ／ Muleilan Pei, Shaoshuai Shi, Shaojie Shen

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• 論文タスク・モーションプランニングロボティクス2025/9/1

  知覚と計画の橋渡し：Signal Temporal Logicタスクのためのエンドツーエンド計画

  多視点カメラ画像とSTL仕様から直接軌道を生成する微分可能な計画フレームワークS-MSPを提案し、工場物流シミュレーションで有効性を示した。

  原題: Bridging Perception and Planning: Towards End-to-End Planning for Signal Temporal Logic Tasks ／ Bowen Ye, Junyue Huang, Yang Liu 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

  擬人化を超えて：第4・5指の外転を融合させた把持の強化と自由度の削減

  第4指と第5指の外転/内転関節を1つの大きな可動域を持つ関節に統合した16自由度ロボットハンドSABDを開発し、把持範囲の拡大とアクチュエータ数の削減を両立させた。

  原題: Beyond Anthropomorphism: Enhancing Grasping and Eliminating a Degree of Freedom by Fusing the Abduction of Digits Four and Five ／ Simon Fritsch, Liam Achenbach, Riccardo Bianco 他

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• 論文飛行制御/ハイブリッド制御ロボティクス2025/9/1

  RoVerFly: クアッドロータ・ペイロード系のロバストで汎用的な暗黙的ハイブリッド制御

  単一の強化学習ポリシーを暗黙的なハイブリッド制御器として用い、ペイロードの有無や質量・ケーブル長が変化しても再調整なしで適応するクアッドロータの軌道追従制御を実現した。

  原題: RoVerFly: Robust and Versatile Implicit Hybrid Control of Quadrotor-Payload Systems ／ Mintae Kim, Jiaze Cai, Koushil Sreenath

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• 論文制御バリア関数制御2025/9/1

  複数の制御バリア関数の互換性：制約付き非線形システムへの適用

  複数の制御バリア関数を用いて非線形システムの出力にボックス制約を課す枠組みを提案し、制約の互換性と閉形式解の存在を示した。

  原題: Compatibility of Multiple Control Barrier Functions for Constrained Nonlinear Systems ／ Max H. Cohen, Eugene Lavretsky, Aaron D. Ames

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• 論文ヒューマノイド/強化学習ロボティクス2025/9/1

  PACE: 物理拡張による協調的エンドツーエンド強化学習で多様なヒューマノイド卓球を実現

  ボール位置から全身の関節指令を直接出力する強化学習フレームワークを提案し、学習済み予測器と物理ベースの予測報酬でヒューマノイドの卓球を実現、実機でゼロショット展開した。

  原題: PACE: Physics Augmentation for Coordinated End-to-end Reinforcement Learning toward Versatile Humanoid Table Tennis ／ Muqun Hu, Wenxi Chen, Wenjing Li 他

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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VLAロボティクス2025/9/1

  事前学習済み表現を保持してVision-Language-Actionモデルの汎化性能を向上

  VLMから微調整したVLAモデルで、凍結エンコーダと文字列ベースの行動トークナイザ、空間推論データとの共訓練により、事前学習表現を保ちながらロボット操作の汎化性能を高めるフレームワークを提案。

  原題: Enhancing Generalization in Vision-Language-Action Models by Preserving Pretrained Representations ／ Shresth Grover, Akshay Gopalkrishnan, Bo Ai 他

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• 論文医療ロボティクス機械学習2025/9/1

  機械的血栓回収術におけるAI自律ナビゲーションのためのワールドモデル

  モデルベース強化学習TD-MPC2を用いて、10人の実患者血管構造で血栓回収術の自律ナビゲーションを学習し、SACより高い成功率（65%対37%）を達成した。

  原題: World Model for AI Autonomous Navigation in Mechanical Thrombectomy ／ Harry Robertshaw, Han-Ru Wu, Alejandro Granados 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  ロボット知覚と遠隔操作計画のためのオープン語彙時空間シーングラフ

  自然言語による遠隔操作で生じる通信遅延による状態のずれを解消するため、LVLMを用いてオープン語彙の3D物体表現を時間方向に拡張し、遅延タグを付与した時空間シーングラフを構築する手法を提案した。

  原題: Open-Vocabulary Spatio-Temporal Scene Graph for Robot Perception and Teleoperation Planning ／ Yi Wang, Zeyu Xue, Mujie Liu 他

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