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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

• 論文群制御ロボティクス2025/9/1

  自然言語でロボットチームを指示するフレームワーク

  言語モデルの推論を小型RNNに蒸留し、分散・リアルタイムで動くマルチロボットチームの自然言語指示を実現した研究。

  原題: Prompting Robot Teams with Natural Language ／ Eduardo Sebastián, Nicolas Pfitzer, Ajay Shankar 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  LLM Trainer: 大規模言語モデルによる実演拡張を用いたロボットデータ自動生成

  少数の人間の実演から大規模言語モデルの世界知識を活用して模倣学習用のロボットデータセットを自動生成するパイプラインを提案し、実機で有効性を示した。

  原題: LLM Trainer: Automated Robotic Data Generation via Demonstration Augmentation using LLMs ／ Abraham George, Amir Barati Farimani

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  CLAW: 重量を考慮したロボット把持のための視覚-言語-行動フレームワーク

  重量計の数値をCLIPで監視して閾値に応じた指示を生成し、VLAポリシーと組み合わせて重量を考慮した把持を実現するフレームワークを提案。

  原題: CLAW: A Vision-Language-Action Framework for Weight-Aware Robotic Grasping ／ Zijian An, Ran Yang, Yiming Feng 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  模倣学習におけるSoft Actor-Criticの可能性を引き出す

  敵対的モーションプライア（AMP）とオフポリシーのSoft Actor-Criticを組み合わせた模倣学習フレームワークを提案し、四足歩行の歩容生成においてAMP+PPOより高い模倣報酬とデータ効率を実現した。

  原題: Unlocking the Potential of Soft Actor-Critic for Imitation Learning ／ Nayari Marie Lessa, Melya Boukheddimi, Frank Kirchner

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• 論文軌道予測ロボティクス2025/9/1

  マルチ船舶の相互作用を考慮した軌道予測と衝突リスク評価

  Transformerを用いて複数船舶の将来軌道を同時に予測し、予測軌道間の相互作用から衝突リスクを定量化するフレームワークを提案。

  原題: Multi-vessel Interaction-Aware Trajectory Prediction and Collision Risk Assessment ／ Md Mahbub Alam, Jose F. Rodrigues-Jr, Gabriel Spadon

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• 論文群制御ロボティクス2025/9/1

  中継拠点を活用した省エネルギーマルチロボット配送調整

  複数ロボットが荷物を中継しながら配送する枠組みを提案し、走行距離を平均31%削減して配送効率を50%以上向上させた。

  原題: Relay-Based Coordination for Energy-Efficient Multi-Robot Pickup and Delivery ／ Alkesh K. Srivastava, Jared Michael Levin, Philip Dames

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  AutoDrive-R²: 自動運転VLAモデルの推論と自己反省能力を強化

  自動運転向けVLAモデルに思考連鎖と強化学習を導入し、推論と自己反省を促すことで軌道計画の精度と解釈性を向上させた研究。

  原題: AutoDrive-R$^2$: Incentivizing Reasoning and Self-Reflection Capacity for VLA Model in Autonomous Driving ／ Zhenlong Yuan, Chengxuan Qian, Jing Tang 他

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• 論文sim2real画像認識2025/9/1

  InternScenes: 現実的なレイアウトを持つ大規模シミュレーション可能屋内シーンデータセット

  実世界スキャン・手続き生成・デザイナー作成の3ソースを統合し、約4万シーン・196万物体を含む大規模でシミュレーション可能な屋内3Dシーンデータセットを構築した。

  原題: InternScenes: A Large-scale Simulatable Indoor Scene Dataset with Realistic Layouts ／ Weipeng Zhong, Peizhou Cao, Yichen Jin 他

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• 論文HRIHCI2025/9/1

  SRWToolkit: ソーシャルロボットアバターを作成するオープンソースのオズの魔法使いツールキット

  ローカルLLMで動作するソーシャルロボットアバターを迅速に試作できる、オープンソースのオズの魔法使いツールキットを開発し、ユーザビリティと信頼性を評価した。

  原題: SRWToolkit: An Open Source Wizard of Oz Toolkit to Create Social Robotic Avatars ／ Atikkhan Faridkhan Nilgar, Kristof Van Laerhoven, Ayub Kinoti

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• 論文Visual SLAMロボティクス2025/9/1

  良き重み：連続的で堅牢なVisual SLAMのための能動的・適応的デッドレコニング融合

  視覚情報が乏しい環境でも安定して自己位置推定を行うため、デッドレコニングとVisual SLAMを適応的に重み付け統合する手法を提案し、実環境で有効性を示した。

  原題: Good Weights: Proactive, Adaptive Dead Reckoning Fusion for Continuous and Robust Visual SLAM ／ Yanwei Du, Jing-Chen Peng, Patricio A. Vela

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  CollabVLA: 人間と共に夢を見る自己内省型視覚-言語-行動モデル

  VLMによる内省的推論と拡散ベースの行動生成を専門家混合設計で統合し、不確実な状況では人間に助言を求める協調的な視覚-言語-行動エージェントを実現した。

  原題: CollabVLA: Self-Reflective Vision-Language-Action Model Dreaming Together with Human ／ Nan Sun, Yongchang Li, Chenxu Wang 他

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• 論文分布外汎化機械学習2025/9/1

  欺瞞的リスク最小化：分布シフト検出器を欺くことによる分布外汎化

  訓練データが独立同分布に見える表現を学習することで、偽相関を排除し未知環境に汎化する手法を提案。ロボットの模倣学習などで有効性を検証。

  原題: Deceptive Risk Minimization: Out-of-Distribution Generalization by Deceiving Distribution Shift Detectors ／ Anirudha Majumdar

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• 論文マルチエージェント強化学習制御2025/9/1

  自己注意機構付き方策勾配によるモデルフリー分散非線形マルチエージェントゲーム

  非線形なマルチエージェントゲームにおいて、自己注意層でパラメータ化した非線形フィードバックゲインを方策勾配で学習する分散方策を提案し、線形・非線形制御やマルチロボット追跡逃避ゲームで有効性を示した。

  原題: Policy Gradient with Self-Attention for Model-Free Distributed Nonlinear Multi-Agent Games ／ Eduardo Sebastián, Maitrayee Keskar, Eeman Iqbal 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  LAD-VF: LLM自動微分による形式手法フィードバックを用いたファインチューニング不要のロボットプランニング

  形式検証のフィードバックをプロンプト改善に活用し、モデルの再学習なしでLLMのロボット計画の安全性・仕様遵守を高めるフレームワークを提案。

  原題: LAD-VF: LLM-Automatic Differentiation Enables Fine-Tuning-Free Robot Planning from Formal Methods Feedback ／ Yunhao Yang, Junyuan Hong, Gabriel Jacob Perin 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  見るために動き、動くために見る：拡散駆動の知覚-行動相互作用による適応的方策

  拡散方策のノイズ予測勾配を行動誘導SDEに組み込み、知覚と行動を循環的に学習させるDP-AGを提案。シミュレーションと実機UR5で既存手法を上回った。

  原題: Act to See, See to Act: Diffusion-Driven Perception-Action Interplay for Adaptive Policies ／ Jing Wang, Weiting Peng, Jing Tang 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

  マルチモーダル政策コンセンサスによるマルチモーダルマニピュレーション

  視覚や触覚など複数の感覚モダリティを、それぞれに特化した拡散モデルと適応的な重み付けを行うルータネットワークで統合し、接触の多いタスクや遮蔽された物体の操作を可能にする手法を提案。

  原題: Multi-Modal Manipulation via Multi-Modal Policy Consensus ／ Haonan Chen, Jiaming Xu, Hongyu Chen 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  Omni-LIVO: 測光マイグレーションとESIKF融合による堅牢なRGBカラー多カメラ視覚慣性LiDARオドメトリ

  多カメラの視覚・慣性・LiDARを密結合し、非重複視野間の測光一貫性を保つ直接位置合わせとESIKFの多視点更新により、広範囲で高精度な自己位置推定と色付き地図生成を実現した研究。

  原題: Omni-LIVO: Robust RGB-Colored Multi-Camera Visual-Inertial-LiDAR Odometry via Photometric Migration and ESIKF Fusion ／ Yinong Cao, Chenyang Zhang, Xin He 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  動的に変化する不整地における四足歩行のための物理的に実行可能なリアクティブ合成

  記号レベルのリアクティブ合成と混合整数凸計画を組み合わせ、不整地での四足歩行の足場計画をリアルタイムに再計画する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で検証した。

  原題: Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion ／ Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit 他

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• 論文制御/モデルベースRLロボティクス2025/9/1

  リアルタイム再帰的モデル更新によるサンプル効率の高いオンライン制御方策学習

  クープマン理論に基づき、データセットサイズに依存しない軽量な再帰的モデル更新でオンライン制御方策を学習する手法を提案し、従来の10%以下のデータで同等性能を実現した。

  原題: Sample-Efficient Online Control Policy Learning with Real-Time Recursive Model Updates ／ Zixin Zhang, James Avtges, Todd D. Murphey

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• 論文LiDARオドメトリロボティクス2025/9/1

  深層LiDARオドメトリのための効率的なアクティブ訓練

  多様な環境に適応するLiDARオドメトリモデルを効率的に訓練するため、初期訓練セット選択とアクティブ増分選択を組み合わせたアクティブ訓練フレームワークを提案し、全データセットの52%のシーケンスで同等の性能を達成した。

  原題: Efficient Active Training for Deep LiDAR Odometry ／ Beibei Zhou, Zhiyuan Zhang, Zhenbo Song 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/9/1

  DroneFL: マルチUAV視覚ターゲット追跡のための連合学習

  複数のドローンが連合学習でターゲット追跡モデルを協調学習し、データの不均一性を軽減しつつ予測精度を向上させるフレームワークを提案。

  原題: DroneFL: Federated Learning for Multi-UAV Visual Target Tracking ／ Xiaofan Yu, Yuwei Wu, Katherine Mao 他

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• 論文HRI/リスク監視ロボティクス2025/9/1

  LiHRA：LiDARベースのHRI向け自動リスク監視データセット

  3D LiDAR点群・人体キーポイント・ロボット関節状態を組み合わせた人間-ロボット協調作業のデータセットを構築し、危険・安全な6シナリオでリスク監視手法を評価可能にした。

  原題: LiHRA: A LiDAR-Based HRI Dataset for Automated Risk Monitoring Methods ／ Frederik Plahl, Georgios Katranis, Ilshat Mamaev 他

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• 論文モーションプランニングロボティクス2025/9/1

  CDFlow: ニューラルODEによる構成空間距離場のための生成的勾配流

  ニューラルODEで構成空間の連続的な流れを学習し、衝突境界への最短方向の分布をモデル化することで、多自由度ロボットの距離場の勾配曖昧性と幾何歪みを解消する手法を提案。

  原題: CDFlow: Generative Gradient Flows for Configuration Space Distance Fields via Neural ODEs ／ Mengzhu Li, Yunyu Zhou, He Ying 他

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• 論文UAV制御/リスク評価制御2025/9/1

  PRReach: 到達可能性解析を用いたUAV制御の確率的リスク評価

  UAVの動力学と到達可能性解析を用いて全軌道にわたる確率的リスクを評価し、許容リスク閾値内で既存制御則を最小限に修正する制御最適化手法を提案。実データのシミュレーションで最大53%のリスク低減を実現。

  原題: PRREACH: Probabilistic Risk Assessment Using Reachability for UAV Control ／ Nicole Fronda, Hariharan Narayanan, Sadia Afrin Ananna 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

  6自由度ロボットマニピュレータのための効果的な軌道計画と最適化された経路計画

  6自由度マニピュレータの経路計画を最適化する手法を提案し、逆運動学の解の組み合わせを最短経路問題に帰着してダイクストラ法で解く。

  原題: An Effective Trajectory Planning and an Optimized Path Planning for a 6-Degree-of-Freedom Robot Manipulator ／ Takumu Okazaki, Akira Terui, Masahiko Mikawa

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  RaC: 復旧と修正のスケーリングによる長期的タスクのロボット学習

  人間の介入による復旧・修正軌道でロボット政策を微調整し、長期的タスクの効率と堅牢性を向上させる手法を提案。

  原題: RaC: Robot Learning for Long-Horizon Tasks by Scaling Recovery and Correction ／ Zheyuan Hu, Robyn Wu, Naveen Enock 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/9/1

  有袋類型地空ロボットチームによるタスク駆動型地図圧縮を用いた協調探査

  地上ロボットと空中ロボットが協力して未知環境を探査する枠組みを提案し、タスクに応じた地図圧縮で通信量を抑えつつ探査効率を高めた。

  原題: Collaborative Exploration with a Marsupial Ground-Aerial Robot Team through Task-Driven Map Compression ／ Angelos Zacharia, Mihir Dharmadhikari, Kostas Alexis

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• 論文触覚ロボティクス2025/9/1

  Text2Touch: LLMが設計した報酬関数による触覚を活用したハンド内操作

  LLMに報酬関数を設計させ、触覚センサ付き4指ロボットハンドで多軸のハンド内物体回転を実現した研究。人間設計の報酬を上回る性能を、より簡潔な報酬で達成した。

  原題: Text2Touch: Tactile In-Hand Manipulation with LLM-Designed Reward Functions ／ Harrison Field, Max Yang, Yijiong Lin 他

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• 論文経路計画ロボティクス2025/9/1

  FMT^x: 動的再計画のための高速マーチングツリーの効率的かつ漸近最適な拡張

  動的環境での経路再計画を可能にするため、FMT*の近傍選択則を最小限変更し、コスト順優先度キューと選択的更新条件で漸近最適性を保ちつつ効率的に再計画するFMT^xを提案。

  原題: FMT$^{x}$: An Efficient and Asymptotically Optimal Extension of the Fast Marching Tree for Dynamic Replanning ／ Soheil Espahbodini Nia

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• 論文自動運転知覚ロボティクス2025/9/1

  自動運転知覚のための基盤モデル：中核能力によるサーベイ

  自動運転の知覚における基盤モデルを、汎化知識・空間理解・マルチセンサ頑健性・時間推論という4つの中核能力の観点から整理したサーベイ。

  原題: Foundation Models for Autonomous Driving Perception: A Survey Through Core Capabilities ／ Rajendramayavan Sathyam, Yueqi Li

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