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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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• 論文群制御cs.NE2025/9/1

  局所センシング制約下でのピボットキューブ群の再構成：幾何学的深層学習によるアプローチ

  ピボットキューブ型モジュラー・ロボットの群れが、各キューブの局所的な近傍情報のみを用いて目標形状へ再構成できることを強化学習で示し、格子対称性を組み込んだネットワーク設計の効果を検証した。

  原題: Reconfiguration of pivoting cube ensembles under local sensing constraints using geometric deep learning ／ Nadezhda Dobreva, Emmanuel Blazquez, Jai Grover 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  遠隔ワイヤ駆動歩行ロボットの設計と開発

  ワイヤで動力を伝達して遠隔操作できる新しい機構「Remote Wire Drive」を提案し、それを使った四足歩行ロボットを試作して実現可能性を実験的に検証した。

  原題: Design and Development of a Remotely Wire-Driven Walking Robot ／ Takahiro Hattori, Kento Kawaharazuka, Kei Okada

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  難環境における適応的歩行のための地形特化方策の学習

  地形ごとに特化した方策とカリキュラム学習を組み合わせた階層型強化学習により、盲歩行でも低摩擦や不連続地形を含む複雑な環境で汎用方策より高い成功率と追従性能を実現した。

  原題: Learning Terrain-Specialized Policies for Adaptive Locomotion in Challenging Environments ／ Matheus P. Angarola, Francisco Affonso, Marcelo Becker

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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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• 論文群制御cs.MA2025/9/1

  IoT環境におけるドローン充電のエージェントベースシミュレーション

  IoTやスマート農業環境でドローン群のバッテリー充電を調整するエージェントベースシミュレーションモデルを提案し、機械学習で感度分析を行った。

  原題: Agent-based Simulation for Drone Charging in an Internet of Things Environment System ／ Leonardo Grando, José Roberto Emiliano Leite, Edson Luiz Ursini

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  CRISP: 学習ベース操作ポリシーと遠隔操作のための準拠型ROS2コントローラ

  拡散ポリシーやVLAなど高レベルな学習ポリシーの低周波・不連続な指令を、関節トルクに変換して滑らかに追従させるROS2用の軽量C++準拠制御コントローラを提案し、実機とシミュレーションで検証した。

  原題: CRISP -- Compliant ROS2 Controllers for Learning-Based Manipulation Policies and Teleoperation ／ Daniel San José Pro, Oliver Hausdörfer, Ralf Römer 他

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• 論文HRI信頼ロボティクス2025/9/1

  TRUST 2025：SCRITAとRTSSの合同ワークショップ（RO-MAN 2025）

  人とロボットの信頼を扱う2つのワークショップSCRITAとRTSSを統合し、人間側とロボット側の両視点から信頼研究を進める合同ワークショップの紹介。

  原題: TRUST 2025: SCRITA and RTSS @ RO-MAN 2025 ／ Alessandra Rossi, Patrick Holthaus, Gabriella Lakatos 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VLAロボティクス2025/9/1

  信号と分散のバランス：VLAフローモデルのための適応的オフラインRLポストトレーニング

  フローマッチングベースのVLAモデルに対し、バイアスと分散のトレードオフを適応的に制御するオフラインRL微調整法ARFMを提案し、実世界タスクでの性能向上を実現した。

  原題: Balancing Signal and Variance: Adaptive Offline RL Post-Training for VLA Flow Models ／ Hongyin Zhang, Shiyuan Zhang, Junxi Jin 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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• 論文マルチモーダル融合画像認識2025/9/1

  LiDAR-BIND-T: ロボティクス応用に向けた時間的一貫性を考慮したセンサモダリティ変換と融合の改良

  レーダーやソナーをLiDARの潜在空間に統合するフレームワークに時間的一貫性を強制する仕組みを追加し、SLAMの軌跡誤差と占有マップ精度を改善した。

  原題: LiDAR-BIND-T: Improved and Temporally Consistent Sensor Modality Translation and Fusion for Robotic Applications ／ Niels Balemans, Ali Anwar, Jan Steckel 他

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• 論文触覚ロボティクス2025/9/1

  HapMorph：多面的な触覚特性を提示する空気圧フレームワーク

  対向型の布製空気圧アクチュエータを用いて、ウェアラブルなデバイスで物体のサイズと硬さを同時に連続的に変化させる触覚提示手法を提案し、その知覚精度を検証した。

  原題: HapMorph: A Pneumatic Framework for Multi-Dimensional Haptic Property Rendering ／ Rui Chen, Domenico Chiaradia, Antonio Frisoli 他

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• 論文3D知覚ロボティクス2025/9/1

  TriLift: 組み込みシステム向け高効率3D知覚のための補間不要なTri-Planeリフティング

  3Dボクセルを直接平面特徴に射影して特徴量を再構成する補間不要のTri-Planeリフティング手法を提案し、組み込み向け3D知覚を高効率化した。

  原題: TriLift: Interpolation-Free Tri-Plane Lifting for Efficient 3D Perception on Embedded Systems ／ Sibaek Lee, Jiung Yeon, Hyeonwoo Yu

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  VisualMimic: 視覚によるヒューマノイドの移動操作を運動追跡と生成で実現

  一人称視覚と階層的な全身制御を組み合わせ、シミュレーションで訓練した視覚運動方策を実機ヒューマノイドにゼロショット転移し、箱の持ち上げやサッカーのドリブルなど多様な移動操作を屋外でも実現した。

  原題: VisualMimic: Visual Humanoid Loco-Manipulation via Motion Tracking and Generation ／ Shaofeng Yin, Yanjie Ze, Hong-Xing Yu 他

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• 論文最適化/キャリブレーションロボティクス2025/9/1

  トレース制約付き半正定値計画によるロボティクスにおける証明可能に最適な推定とキャリブレーション

  トレース制約付き半正定値計画（TCSDP）を用いて、ロボティクスにおける非凸問題を大域最適解に緩和し、勾配ベースの精緻化でランク1解に近づける手法を提案。PnP推定、ハンドアイキャリブレーション、デュアルロボットシステムのキャリブレーションで有効性を実証。

  原題: Certifiably Optimal Estimation and Calibration in Robotics via Trace-Constrained Semi-Definite Programming ／ Liangting Wu, Roberto Tron

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• 論文HRIロボティクス2025/9/1

  指差し誘導による対象推定：Transformerベースの注意機構を用いて

  人間の指差しジェスチャーからテーブル上の対象物を推定するため、モダリティ間注意機構を活用したモジュール型アーキテクチャMM-ITFを提案し、単眼RGB画像で高精度に対象を予測できることを示した。

  原題: Pointing-Guided Target Estimation via Transformer-Based Attention ／ Luca Müller, Hassan Ali, Philipp Allgeuer 他

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• 論文3D物体検出/ドメイン適応画像認識2025/9/1

  3D物体検出における異なるセンサ構成へのドメイン適応

  異なるLiDARセンサ構成間での3D物体検出モデルの性能低下に対し、多データセット学習後の下流ファインチューニングと部分層ファインチューニングを組み合わせることで適応させる手法を提案した。

  原題: Domain Adaptation for Different Sensor Configurations in 3D Object Detection ／ Satoshi Tanaka, Kok Seang Tan, Isamu Yamashita

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• 論文移動マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  COMMET: 日常タスクの移動マニピュレーションにおける人間起因の衝突を扱うシステム

  家庭内ロボットが人間活動と衝突する状況を検出し、ユーザーの好みに応じた解決策を提示するシステムCOMMETを提案。マルチモーダル検索と微調整モデル推論を組み合わせた検出と、GPT-4oによる選好要約を特徴とする。

  原題: COMMET: A System for Human-Induced Conflicts in Mobile Manipulation of Everyday Tasks ／ Dongping Li, Shaoting Peng, John Pohovey 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  行動特性の分離表現学習に基づく模倣学習

  人間の修飾指示に応じてロボット動作をオンラインで調整する模倣学習手法を提案し、拭き取りやピックアンドプレースで有効性を示した。

  原題: Imitation Learning Based on Disentangled Representation Learning of Behavioral Characteristics ／ Ryoga Oishi, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  階層型縮約モデル予測制御によるヒューマノイドロボットの堅牢な歩行

  ALIPモデルとSRB-MPCを組み合わせた階層型制御で、腕や胴体の動力学も考慮しつつ、多様な地形でのヒューマノイド歩行を実現した。

  原題: Hierarchical Reduced-Order Model Predictive Control for Robust Locomotion on Humanoid Robots ／ Adrian B. Ghansah, Sergio A. Esteban, Aaron D. Ames

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• 論文自動運転/強化学習ロボティクス2025/9/1

  準最適方策による強化学習のブートストラップで自動運転を実現

  専門家でなくてもよいルールベースの車線変更コントローラをSACに組み込み、探索と学習効率を改善する自動運転手法を提案した。

  原題: Bootstrapping Reinforcement Learning with Sub-optimal Policies for Autonomous Driving ／ Zhihao Zhang, Chengyang Peng, Ekim Yurtsever 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

  不確かさを考慮した密対応と視触覚アフォーダンスによる空中での衣服操作

  しわくちゃで吊るされた衣服を対象に、信頼度付きの密な視覚対応と触覚教師あり把持アフォーダンスを組み合わせた双腕視触覚フレームワークを提案し、折り畳みと吊り下げタスクで有効性を示した。

  原題: Reactive In-Air Clothing Manipulation with Confidence-Aware Dense Correspondence and Visuotactile Affordance ／ Neha Sunil, Megha Tippur, Arnau Saumell 他

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• 論文農業ロボティクスロボティクス2025/9/1

  作物スパイラル：未来のロボット農業に向けた圃場レイアウトの再考

  トラクター向けの直線的作物配置を、ロボット中心の正方形スパイラル配置に置き換え、経路短縮と作業効率向上を実現するナビゲーションスタックを開発した。

  原題: Crop Spirals: Re-thinking the field layout for future robotic agriculture ／ Lakshan Lavan, Lanojithan Thiyagarasa, Udara Muthugala 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  IA-VLA: 意味的に複雑なタスクにおける視覚言語行動モデルのための入力拡張

  大規模視覚言語モデルを前処理として使い、VLAの入力を拡張するフレームワークを提案。見た目が同じ物体を含む複雑な指示タスクで性能が向上することを示した。

  原題: IA-VLA: Input Augmentation for Vision-Language-Action models in settings with semantically complex tasks ／ Eric Hannus, Miika Malin, Tran Nguyen Le 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

  LLM-Handover: タスク指向のロボット-人間間受け渡しのためのLLM活用

  LLMによる推論と部位セグメンテーションを組み合わせ、受け渡し後の人間の使用を考慮した把持選択を行うフレームワークを提案。60物体のデータセットを構築し、83%の成功率と86%のユーザー選好を達成。

  原題: LLM-Handover:Exploiting LLMs for Task-Oriented Robot-Human Handovers ／ Andreea Tulbure, Rene Zurbruegg, Timm Grigat 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  視覚誘導グラフ彩色による視覚的再配置タスクの離散抽象化学習

  生画像から再配置タスクの離散的なグラフ構造抽象化を自動発見し、高レベル計画を可能にする手法を提案。

  原題: Learning Discrete Abstractions for Visual Rearrangement Tasks Using Vision-Guided Graph Coloring ／ Abhiroop Ajith, Constantinos Chamzas

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  FPC-VLA：失敗予測と修正のためのスーパーバイザを備えた視覚-言語-行動フレームワーク

  VLAモデルに失敗予測と修正を行うスーパーバイザを組み合わせ、シミュレーションと実機で成功率を向上させたデュアルモデルフレームワーク。

  原題: FPC-VLA: A Vision-Language-Action Framework with a Supervisor for Failure Prediction and Correction ／ Yifan Yang, Zhixiang Duan, Tianshi Xie 他

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• 論文自動運転計画ロボティクス2025/9/1

  TreeIRL: 木探索と逆強化学習による安全な都市運転

  モンテカルロ木探索で安全な候補軌道を生成し、逆強化学習で人間らしい軌道を選ぶ自動運転プランナーを提案し、実都市での走行を含む評価で有効性を示した。

  原題: TreeIRL: Safe Urban Driving with Tree Search and Inverse Reinforcement Learning ／ Momchil S. Tomov, Sang Uk Lee, Hansford Hendrago 他

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