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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: 2025/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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異なる身体を持つロボットの操作のための潜在行動拡散
異なるエンドエフェクタの行動を統一する潜在行動空間を拡散ポリシーで学習し、単一ポリシーで複数ロボットを制御して操作成功率を最大25.3%向上させた。
原題: Latent Action Diffusion for Cross-Embodiment Manipulation ／ Erik Bauer, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann
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KARL: カルマンフィルタ支援強化学習による動的物体の追跡と把持
目視型ハンドシステムで動く物体を追跡・把持するため、カルマンフィルタを強化学習に統合し、6段階カリキュラムと再試行機構で成功率と速度を向上させた研究。
原題: KARL: Kalman-Filter Assisted Reinforcement Learner for Dynamic Object Tracking and Grasping ／ Kowndinya Boyalakuntla, Abdeslam Boularias, Jingjin Yu
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SAVOR: 視触覚知覚によるスキルアフォーダンス学習とロボット支援食事の一口取得
道具と食品の相互作用からスキルアフォーダンスを学習し、視触覚知覚で食品の物理特性をオンライン更新することで、ロボットが食品に適した一口取得スキルをリアルタイムに選択できるようにした。
原題: SAVOR: Skill Affordance Learning from Visuo-Haptic Perception for Robot-Assisted Bite Acquisition ／ Zhanxin Wu, Bo Ai, Tom Silver 他
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微分可能接触多様体による宇宙マニピュレーションのための運動学モデル最適化
宇宙ロボットの熱変形やエンコーダバイアスによる運動学誤差を、エンコーダ計測と接触検知のみから接触多様体の微分可能モデルを用いて推定する手法を提案した。
原題: Kinematic Model Optimization via Differentiable Contact Manifold for In-Space Manipulation ／ Abhay Negi, Omey M. Manyar, Satyandra K. Gupta
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MOTIFハンド：熱・慣性・力センサを備えたマルチモーダル観測ロボットハンド
LEAPハンドを拡張し、触覚・深度・熱カメラ・IMU・視覚センサを統合した低コストな多指ロボットハンドを開発。熱情報を用いた安全把持や、外観が同じで質量が異なる物体の識別を実現した。
原題: The MOTIF Hand: A Robotic Hand for Multimodal Observations with Thermal, Inertial, and Force Sensors ／ Hanyang Zhou, Haozhe Lou, Wenhao Liu 他
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木材用クレーンのための準時間最適ハイブリッド動作計画
油圧駆動と受動関節を持つ木材用クレーンに対し、ポンプ流量制約と衝突コストを考慮した改良VP-STOによる大域的計画と、受動関節動力学を考慮した局所計画を組み合わせたハイブリッド動作計画を提案した。
原題: Near Time-Optimal Hybrid Motion Planning for Timber Cranes ／ Marc-Philip Ecker, Bernhard Bischof, Minh Nhat Vu 他
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VLM支援シャムフロー拡散による双腕協調マニピュレーション
VLMと拡散モデルを組み合わせ、少数の人間の実演から双腕ロボットの協調動作を学習・汎化するフレームワークを提案。
原題: VLM-SFD: VLM-Assisted Siamese Flow Diffusion Framework for Dual-Arm Cooperative Manipulation ／ Jiaming Chen, Yiyu Jiang, Aoshen Huang 他
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PCB自動組立のためのメタ学習強化適応ロボット制御戦略
視覚に頼らずメタ学習でロボットの位置誤差を補償し、多品種少量生産のPCB組立を柔軟かつ高効率化する手法を提案。
原題: Meta-learning enhanced adaptive robot control strategy for automated PCB assembly ／ Jieyang Peng, Dongkun Wang, Junkai Zhao 他
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Dex1B: 10億件のデモンストレーションによる巧みな手の操作学習
生成モデルを用いて把持と関節操作の10億件のデモンストレーションを生成し、シミュレーションと実機で従来手法を上回る性能を示した。
原題: Dex1B: Learning with 1B Demonstrations for Dexterous Manipulation ／ Jianglong Ye, Keyi Wang, Chengjing Yuan 他
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触覚は視覚の終わるところから始まる：接触を伴う操作のための汎化可能な方策
視覚言語モデルで物体を定位し、視覚と触覚を用いた局所的な方策で接触を伴う操作を行うViTaLを提案し、未知環境で約90%の成功率を達成した。
原題: Touch begins where vision ends: Generalizable policies for contact-rich manipulation ／ Zifan Zhao, Siddhant Haldar, Jinda Cui 他
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巧みな物体受け渡しの学習
二本の多指ハンド間で物体を受け渡すタスクを強化学習で実現し、双四元数に基づく新しい報酬関数で回転距離を最小化することで、未知の物体や相手の動きに対する頑健性を実証した。
原題: Learning Dexterous Object Handover ／ Daniel Frau-Alfaro, Julio Castaño-Amoros, Santiago Puente 他
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ツイストの空間表現を用いたシリアルマニピュレータの高次運動学と逆動力学のO(n)アルゴリズム
リー群の空間表現を用いて、シリアルマニピュレータの4次順運動学・逆運動学と2次逆動力学をO(n)で計算するアルゴリズムを提案し、7自由度ロボットで実証した。
原題: An $O(n$)-Algorithm for the Higher-Order Kinematics and Inverse Dynamics of Serial Manipulators using Spatial Representation of Twists ／ Andreas Mueller
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GRIM: 生成例を条件としたタスク指向把持
動画生成モデルと検索・位置合わせ・転移パイプラインを組み合わせ、学習なしでタスクに適した把持を選ぶフレームワークGRIMを提案。
原題: GRIM: Task-Oriented Grasping with Conditioning on Generative Examples ／ Shailesh, Alok Raj, Nayan Kumar 他
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化学実験自動化のためのロボットシステム：エンドエフェクタと治具操作の二重教示
化学者がロボット動作と実験治具の操作を同時に教示できるインターフェースを開発し、ピペッティングや希釈を含む高分子合成実験で高い再現性と成功率を実証した。
原題: Robotic System for Chemical Experiment Automation with Dual Demonstration of End-effector and Jig Operations ／ Hikaru Sasaki, Naoto Komeno, Takumi Hachimine 他
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6自由度産業用ロボットマニピュレータのための革新的適応画像ベース視覚サーボ制御
視野外の点特徴でも安定かつ高速な動作を実現するため、フィードフォワード・フィードバック適応制御とYoulaパラメータ化を組み合わせた画像ベース視覚サーボ手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Innovative Adaptive Imaged Based Visual Servoing Control of 6 DoFs Industrial Robot Manipulators ／ Rongfei Li, Francis Assadian
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接触の多いマニピュレーションのための古典的動作計画の再構築
準静的マニピュレーションの平衡多様体上で古典的なRRTを動作させるHapticRRTを提案し、接触を伴う3つの多様なタスクで有効性を検証した。
原題: Recasting Classical Motion Planning for Contact-Rich Manipulation ／ Lin Yang, Huu-Thiet Nguyen, Chen Lv 他
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ViTacFormer：視触覚クロスモーダル表現による巧みなマニピュレーション
視覚と触覚をクロスアテンションで融合し、将来の触覚信号を予測する自己回帰ヘッドを備えた表現学習手法を提案。多指ハンドの模倣学習に応用し、実世界タスクで成功率を約50%向上させ、11段階・2.5分の長期的操作を自律遂行した。
原題: ViTacFormer: Learning Cross-Modal Representation for Visuo-Tactile Dexterous Manipulation ／ Liang Heng, Haoran Geng, Kaifeng Zhang 他
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AnchorDP3: 3Dアフォーダンス誘導スパース拡散ポリシーによるロボットマニピュレーション
3Dアフォーダンスを活用したスパースなキーポーズ拡散ポリシーを提案し、双腕マニピュレーションのランダム環境下で98.7%の成功率を達成した。
原題: AnchorDP3: 3D Affordance Guided Sparse Diffusion Policy for Robotic Manipulation ／ Ziyan Zhao, Ke Fan, He-Yang Xu 他
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Vib2Move：指先の微振動による把持物体の再配置
指先の微振動で摩擦を変え、重力を利用して把持中の平面物体を高精度に位置決めする手法を提案。
原題: Vib2Move: In-Hand Object Reconfiguration via Fingertip Micro-Vibrations ／ Xili Yi, Nima Fazeli
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概念学習に基づく安全基準を備えた生成的把持検出と推定
協働ロボットが工具を検出して最適な把持を生成するパイプラインを提案し、説明可能AIで学習特徴を概念と対応付けて安全基準として活用する。
原題: Generative Grasp Detection and Estimation with Concept Learning-based Safety Criteria ／ Al-Harith Farhad, Khalil Abuibaid, Christiane Plociennik 他
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ニューラルネットワークによるロボットアーム軌道の生成とカスタマイズ
ニューラルネットワークを用いてロボットアームの軌道を生成・カスタマイズする手法を提案し、NICOロボットで精度と再現性を検証した。
原題: Generating and Customizing Robotic Arm Trajectories using Neural Networks ／ Andrej Lúčny, Matilde Antonj, Carlo Mazzola 他
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複合材シートのロボット積層における計画自動改良による効率向上
複合材シートのロボット積層において、実行性能に基づいて専門家が作成した計画を自動改良し、未圧密領域を最小化しつつ時間効率を向上させるフレームワークを提案した。
原題: Automated Plan Refinement for Improving Efficiency of Robotic Layup of Composite Sheets ／ Rutvik Patel, Alec Kanyuck, Zachary McNulty 他
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文脈認識型Deep Lagrangian Networksによるモデル予測制御
Deep Lagrangian Networksを文脈認識型に拡張し、リカレントネットワークによるオンライン同定とモデル予測制御を組み合わせることで、負荷が変動する7自由度ロボットアームの軌道追従精度を向上させた研究。
原題: Context-Aware Deep Lagrangian Networks for Model Predictive Control ／ Lucas Schulze, Jan Peters, Oleg Arenz
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ActivePusher: 残余物理モデルと能動学習による非把持マニピュレーションの計画
残余物理モデルと不確かさに基づく能動学習を組み合わせ、押す・転がすといった非把持操作のデータ収集を効率化し、モデルベース計画の成功率を高めるフレームワークを提案した。
原題: ActivePusher: Active Learning and Planning with Residual Physics for Nonprehensile Manipulation ／ Zhuoyun Zhong, Seyedali Golestaneh, Constantinos Chamzas
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外乱下でのロボットによる台車押し動作のための機動的計画と適応制御の統合
移動ロボットが台車を押す際の運動制約と外乱に対処するため、局所座標表現と新しい運動学モデルによる計画法と、正確な動力学モデルを必要としない外乱抑制制御を統合し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Integrating Maneuverable Planning and Adaptive Control for Robot Cart-Pushing under Disturbances ／ Zhe Zhang, Peijia Xie, Yuhan Pang 他
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巧みな操作のための人間からロボットへの動作再ターゲティングにおける主要目的の分析
人間の手からロボットハンドへの運動学的再ターゲティングにおいて、様々な最適化目的の重要性を実世界実験で比較分析し、有効な設計指針を示した。
原題: Analyzing Key Objectives in Human-to-Robot Retargeting for Dexterous Manipulation ／ Chendong Xin, Mingrui Yu, Yongpeng Jiang 他
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JENGA: 積み重ねられた物体のロボット把持のための物体選択と姿勢推定
積み重ねられた物体から把持すべき物体を選び、その6DoF姿勢をカメラとIMUで推定する手法を提案し、データセットと評価指標を構築した。建設現場のレンガ把持に応用した。
原題: JENGA: Object selection and pose estimation for robotic grasping from a stack ／ Sai Srinivas Jeevanandam, Sandeep Inuganti, Shreedhar Govil 他
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触覚情報を活用したACTとソフトグリッパによる疑似卵母細胞操作
触覚フィードバックをACTに統合し、ソフトグリッパと回復指向訓練を用いて卵母細胞操作の成功率と適応性を向上させた研究。
原題: Haptic-Informed ACT with a Soft Gripper and Recovery-Informed Training for Pseudo Oocyte Manipulation ／ Pedro Miguel Uriguen Eljuri, Hironobu Shibata, Maeyama Katsuyoshi 他
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mimic-one：汎用ロボット巧緻性のためのスケーラブルなモデルレシピ
16自由度の腱駆動ハンドと拡散モデルを組み合わせ、遠隔操作で収集したデータから器用な操作を学習する実世界制御手法を提案。未見タスクで最大93.3%の成功率を達成。
原題: mimic-one: a Scalable Model Recipe for General Purpose Robot Dexterity ／ Elvis Nava, Victoriano Montesinos, Erik Bauer 他
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HoMeR: ハイブリッド模倣と全身制御による実環境モバイルマニピュレーションの学習
全身制御と絶対/相対のハイブリッド行動を組み合わせ、家庭内でのモバイルマニピュレーションを少数のデモで学習する模倣学習フレームワークを提案。
原題: HoMeR: Learning In-the-Wild Mobile Manipulation via Hybrid Imitation and Whole-Body Control ／ Priya Sundaresan, Rhea Malhotra, Phillip Miao 他
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