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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: 2026/9/16 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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CaSCo: 連鎖衝突を考慮したソフト衝突動作計画
物体ごとの意味的リスクと物理シミュレーションによる連鎖衝突予測を組み合わせ、ロボットが接触する物体のリスク総和を最小化する動作計画手法を提案。
原題: CaSCo: Cascade-Aware Soft-Collision Motion Planning ／ Shivaram Kumar, Gaoyuan Liu, Yoonchang Sung
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関節故障に適応する残差方策による器用なハンド内操作
故障した関節を検知・ラベルなしで補償するため、健全な教師方策に残差を学習させ、シミュレーションと実機でゼロショット適応を実現した研究。
原題: Residual Fault Adaptation for Dexterous In-Hand Manipulation Under Runtime Joint Faults ／ Linan Deng, Xing Liu, Lin Hong 他
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指を脚に：人型ハンドによる自己支持移動と操作の学習
人型ロボットハンドが指を脚として使い、自重を支えながら移動・操縦・物体操作を強化学習で獲得する手法を提案。
原題: Fingers as Legs: Learning Self-Supported Locomotion and Manipulation with an Anthropomorphic Hand ／ Amirhossein Kazemipour, Hehui Zheng, Robert Katzschmann
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データ不足下のロボット挿入における運動事前正則化の分解
15回のデモのみから拡散方策を学習する際、運動事前正則化（最小ジャーク、速度-曲率）が挿入成功率に与える影響を実機80試行で比較した。
原題: Dissecting Motion-Prior Regularization for Data-Scarce Robotic Insertion ／ Ning Hu, Shuai Li, Jindong Tan
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存在しなかった潜在変数：Action Chunking TransformerにおけるCVAEアブレーションの再検証
ACTのCVAEエンコーダ除去による性能低下を再現実験したところ、元論文の結果は再現せず、潜在変数は推論時に使われず再構成にも寄与しないことを示した。
原題: The Latent That Never Was: A Forensic Re-run of the CVAE Ablation in Action Chunking Transformer ／ Bo Kang
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Adaptive-MHE：移動ホライズン推定を用いた脚式ロコマニピュレーションのためのサンプリングベース適応MPC
物体や地形の質量・摩擦などの物理パラメータを移動ホライズン推定でオンライン推定し、サンプリングベースMPCと組み合わせることで、未知環境下での脚式ロコマニピュレーションを適応的に実現するフレームワークを提案。
原題: Adaptive-MHE : A Sampling-Based Adaptive MPC for Legged Loco-Manipulation via Moving Horizon Estimation ／ Hossein Keshavarz, Alejandro Ramirez-Serrano, Majid Khadiv
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ProxiDex: 動力学誘導近接ポリシーによる巧みなマニピュレーションの学習
手と物体の近接状態を相互作用表現として用い、行動条件付き近接ダイナミクスを学習することで、視覚遮蔽や接触不確実性に頑健な多指巧み操作ポリシーを実現した。
原題: ProxiDex: Learning Dynamics-Guided Proximity Policy for Dexterous Manipulation ／ Yushan Bai, Boyu Zheng, Zhiyang Mao 他
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IL-ACT: 30トン級油圧ショベルのための適応的デカルト追従制御を用いた模倣学習
オペレータのデモンストレーションから模倣学習した方策と適応的デカルトフィードバックを組み合わせ、30トン級油圧ショベルの自律制御を実現した研究。
原題: IL-ACT: Imitation Learning with Adaptive Cartesian Tracking Control for a 30-ton Excavator ／ Mehdi Heydari Shahna, Seihun Kim, Soyi Jung 他
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分散型オブジェクト中心制御によるマルチヒューマノイドの協調ピックアップと運搬
各ヒューマノイドが共有物体上の局所的な把持領域を担当し、分散型オブジェクト中心制御で協調的なピックアップと運搬を実現する手法を提案。単一ロボットでの学習が協調設定に転移し、実機でも動作することを示した。
原題: Learning Multi-Humanoid Pickup and Transport via Decentralized Object-Centric Control ／ Bikram Pandit, Mohitvishnu S. Gadde, Aayam Kumar Shrestha 他
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UniDex-ViTac：人間の動画から視触覚統合型巧みなマニピュレーション方策を学習
人間の動画を手がかりにシミュレーションでロボットの巧みな操作データを生成し、点群・固有感覚・指先接触信号を統合した汎用方策を学習。実機でも未学習物体を含め成功率を向上させた。
原題: UniDex-ViTac: Learning Unified Visuo-Tactile Dexterous Manipulation Policy from Human Video Data ／ Hyesung Lee, Si-Hwan Heo, Sungwook Yang
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StereoPatch: ロボットマニピュレーションの空間知覚のためのパッチ整合RGB-深度融合
RGBパッチと深度情報をパッチ単位で非対称クロスアテンションにより融合し、幾何学的な曖昧さを解消する視覚運動ポリシー向け表現を提案。実機6タスクで外観のみ・幾何のみ・生RGB-D・後段融合のベースラインを上回る成功率を達成。
原題: StereoPatch: Patch-Aligned RGB-Depth Fusion for Spatial Perception in Robot Manipulation ／ Yanan Zhou, Zhaoyan Qian, James Zhao 他
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Bench2Dex: 多様な器用ハンドにおける視触覚両手マニピュレーションのベンチマーク
12種類の器用ハンドに対応した共通の触覚インターフェースを備えるシミュレーションベンチマークを構築し、26の両手操作タスクと約1.3Kのテレオペデモを提供して視触覚マニピュレーションを評価可能にした。
原題: Bench2Dex: Benchmarking Visuo-Tactile Bimanual Dexterous Manipulation Across Dexterous Hands ／ Zhenjie Yang, Yideng Zhang, Dongjie Zhang 他
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予測から意思決定へ：世界モデルによる連続的な掘削作業の行動選択
ホイールローダの掘削を世界モデルで予測し候補の中から最適なすくい動作を選ぶ手法を提案し、実機での自律掘削ループを実証した。
原題: From Prediction to Decision: World-Model-Guided Action Selection for Continuous Pile Excavation ／ Ailing Zhang, Fan Gao, Song Zhang 他
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ConGraspXL: 制約条件に基づく制御可能な巧みな把持動作の生成
多様なタスク制約（接近方向・接触領域・手首軌道・機能的手姿勢）とその組み合わせに柔軟に対応し、精密に制御可能な把持動作を生成する手法を提案した。
原題: ConGraspXL: Controllable Constraint-Conditioned Dexterous Grasping Motion Synthesis ／ Hui Zhang, Mirko Meboldt, Jie Song
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直列マニピュレータのためのタスク分布を考慮したカウンターウェイト合成と制約付き共同設計
マニピュレータの実際の動作分布を考慮してカウンターウェイトを最適化する枠組みを提案し、3リンクマニピュレータで動作分布の違いにより最適質量が40%以上変化することを示した。
原題: Task-Distribution-Aware Counterweight Synthesis and Constrained Co-Design for Serial Manipulators ／ Mohammad Abbadi
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DuctAM: ダクトファン支援型クアッドロータ空中マニピュレータによる高推力プッシュ・プル操作
クアッドロータの操作軸にダクトファンを2基追加し、姿勢変化を抑えつつ水平方向の推力を高めて、カート押し・扉閉め・引き出し開けなどのプッシュ・プル作業を安定して行えるようにした空中マニピュレータ。
原題: DuctAM: A Duct-Assisted Quadrotor-Based Aerial Manipulator Enabling High-Force Push-and-Pull Interactions ／ Yi Wang, Rui Jin, Xinhang Xu 他
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不確実性誘導スパースリファインメントによるアクションチャンキングトランスフォーマーポリシー
アクションチャンキング型視覚運動ポリシーの予測誤差が大きいタイムステップのみを不確実性で特定し、残差補正をスパースに適用する手法を提案。RoboTwinの双腕操作タスクで成功率を最大13%改善。
原題: Uncertainty-Guided Sparse Refinement for Action Chunking Transformer Policies ／ Chenyang Wang, Yuntian Wang, Xiaoxiong Yang 他
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MessyMem: モバイルマニピュレーションのための経験から学ぶ永続メモリ
モバイルマニピュレータが過去の経験を永続的に記憶し、物体や場所の知識を再利用できるメモリシステムを提案。25タスクの連続シミュレーションで高いタスク進捗を達成した。
原題: MessyMem: Learning-from-Doing Memory for Mobile Manipulation ／ Anuva Banwasi, William Muckelroy, Priya Sundaresan 他
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Touch2Trace: 触覚駆動型模倣学習による巧みなケーブルトレース
触覚センサと自己教師あり学習エンコーダ、トランスフォーマーポリシーを組み合わせ、巧みな手でケーブルをたどるタスクを実現。触覚フィードバックが成功率を0%から93%に向上させ、未知のケーブルにもゼロショット転移可能。
原題: Touch2Trace: Tactile-Driven Imitation Learning for Dexterous Cable Tracing ／ Matteo Grimaldi, David Klee, Ziling Chen 他
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ManiSkillFormer: タスク条件付き幾何契約によるデモンストレーション不要の構成的マニピュレーション
LLMが生成するタスク条件付き幾何契約で知覚と行動を構造化し、デモなしで多様な物体・タスクのマニピュレーションを実現するニューロシンボリック手法を提案。
原題: ManiSkillFormer: Demonstration-Free Compositional Manipulation via Task-Conditioned Geometric Contracts ／ Peiqi Yu, Mosam Dabhi, Shangtao Li 他
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MPCを足場にした実世界強化学習による巧みな操作
サンプリングベースMPCを足場として実機の巧みなハンド操作を強化学習し、短時間で高成功率と高速回転を実現した。
原題: Real-World Reinforcement Learning with MPC Scaffolding for Dexterous Manipulation ／ Emek Barış Küçüktabak, Karankumar Patel, Zhaodong Yang 他
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LieSpline-DP: 滑らかなロボットマニピュレーションのためのリー群Bスプライン拡散ポリシー
拡散ポリシーの軌道をSE(3)上のBスプラインで表現し、チャンク間で境界制御姿勢を共有することでC²連続性を保証し、滑らかで成功率の高いマニピュレーションを実現した。
原題: LieSpline-DP: Lie-Group B-Spline Diffusion Policy for Smooth Robot Manipulation ／ Erxuan Xie, Bang Liu, Pingyun Nie 他
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プリミティブ誘導サンプリングベースMPCによる多指巧み操作
低次元の操作プリミティブでサンプリングを誘導し、関節レベルの残差を同時最適化するサンプリングベースMPCを提案し、実機Allegroハンドで物体の連続回転や把持・再配向・運搬を実現した。
原題: Primitive-Informed Sampling-Based MPC for Multi-Fingered Dexterous Manipulation ／ Emek Barış Küçüktabak, Karankumar Patel, Jinda Cui 他
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VLBiMan++: 視覚言語アンカーによるワンショット両腕マニピュレーションの汎化境界の拡張
単一の人間デモンストレーションから両腕ロボットの操作スキルを抽出し、視覚言語に基づく幾何適応で再学習なしに多様なタスク・物体・環境・機体へ汎化させるフレームワークを拡張した。
原題: VLBiMan++: Expanding the Generalization Boundary of Vision-Language Anchored One-Shot Bimanual Manipulation ／ Huayi Zhou, Wei Gao, Yiyang Han 他
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REVOLVE: 最小限の人的介入でロボットマニピュレーションを進化させる自動閉ループフレームワーク
ロボットマニピュレーションの実世界展開において、失敗評価・修正・環境リセットを自動化し、継続学習を組み込んだ閉ループフレームワークを提案。4つの実タスクで成功率と判断精度を向上させ、人的労力を大幅に削減した。
原題: REVOLVE: An Automated Closed-Loop Framework for Evolving Robot Manipulation with Minimal Human Intervention ／ Hanyu Liu, Qian Li, Yizhu Ding 他
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車輪脚ロコマニピュレーションのためのハイブリッド力覚センサレス推定を用いた力認識強化学習
エンドエフェクタの力覚センサを使わずに、運動量観測・接触制約レンチ投影・時間的残差学習を組み合わせて力を推定し、それを観測に組み込んだ全身強化学習で車輪脚ロボットの力制御を実現した。
原題: Force-Aware Reinforcement Learning with Hybrid Sensorless Force Estimation for Wheeled-Legged Loco-Manipulation ／ Xuanqi Zeng, Jiaming Wang, Tianlin Zhang 他
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手先内での物体の6D姿勢到達を学習する
把持した物体を指の協調動作で手のひら基準の目標6D姿勢へ移動させる強化学習フレームワークPOISEを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Learning In-Hand Object Reaching to General 6D Poses ／ Junxiao Lin, Tianyue Wu, Jie Yin 他
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可動穴へのペグ挿入のための視覚・力アドミタンス学習
視覚フィードバックと高頻度の力ベースモデルを融合し、動的な環境でもミリメートル精度でペグ挿入を実現する枠組みを提案。
原題: Vision-Force Admittance Learning for Peg Insertion into a Movable Hole ／ Yuzhong Chen, Yongqing Liang, Yunzhi Xu 他
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強化学習ベース適応制御のための実行時増分トランスフォーマー
強化学習中にアテンションヘッドを動的に増減させる機構を提案し、摩擦メモリを持つマニピュレータの適応制御で長期的な失敗を解消した。
原題: Runtime-Incremental Transformer for Reinforcement-Learning-Based Adaptive Control ／ Giansalvo Cirrincione, Adriano Fagiolini
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変形可能な線状物体の成形におけるオンライン材料推定に基づく条件付き拡散ポリシー
多視点画像と関節状態から材料ラベルをオンライン推定し、そのラベルで条件付けした拡散ポリシーにより、変形可能な線状物体の形状制御を実現した。
原題: Online Material Estimation for Conditioned Diffusion Policy in Shaping Deformable Linear Objects ／ Ryunosuke Yamada, Tomohiro Motoda, Yukiyasu Domae 他
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