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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
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文社会ロボティクスロボティクス
社会的空間における身体性AI：複雑な環境で責任ある適応型ロボット
複数人・複数ロボット環境で、倫理と共設計を取り入れながら、感情に応答し状況を理解する適応型ロボットを開発する学際プロジェクトの概要。
原題: Embodied AI in Social Spaces: Responsible and Adaptive Robots in Complex Setting -- UKAIRS 2025 (Copy) ／ Aleksandra Landowska, Aislinn D Gomez Bergin, Ayodeji O. Abioye 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
Pogosim：Pogobotロボットのためのシミュレータ
群ロボティクス研究用のオープンソースロボットPogobotを、実機と同じコードで動かせる高速・スケーラブルなシミュレータを開発した。
原題: Pogosim -- a Simulator for Pogobot robots ／ Leo Cazenille, Loona Macabre, Nicolas Bredeche
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
トルク対応VLAモデルの設計空間の解明
トルク信号をVLAモデルに統合する設計空間を体系的に検討し、デコーダへのトルクアダプタ導入と補助出力としてのトルク予測が有効であることを示した。
原題: TA-VLA: Elucidating the Design Space of Torque-aware Vision-Language-Action Models ／ Zongzheng Zhang, Haobo Xu, Zhuo Yang 他
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
高密度環境におけるマルチエージェント経路探索
高密度環境でのマルチエージェント経路探索問題に対し、エージェントと空き頂点を段階的に交換するヒューリスティック手法PHANSを提案し、大規模環境でも数秒で解けるようにした。
原題: MAPF-HD: Multi-Agent Path Finding in High-Density Environments ／ Hiroya Makino, Seigo Ito
日本語で読む → - 論文異常検知ロボティクス
ロボット組立・ねじ締め・マニピュレーションにおける汎用的な失敗監視のための異常検知
力覚などの時系列データに自己符号化器ベースの異常検知を適用し、配線・ねじ締め・研磨の3つの産業タスクで、制御手法やタスクをまたいだ汎化性能とデータ効率を評価した。
原題: Anomaly detection for generic failure monitoring in robotic assembly, screwing and manipulation ／ Niklas Grambow, Lisa-Marie Fenner, Felipe Kempkes 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
安全なロボットナビゲーション基盤モデルのための制約付きデコーディング
自己回帰型トランスフォーマーによるロボットナビゲーション基盤モデルに対し、Signal Temporal Logicで記述された安全仕様を満たすようデコード時に制約を課す手法SafeDecを提案し、CHORESベンチマークで有効性を示した。
原題: Constrained Decoding for Safe Robot Navigation Foundation Models ／ Parv Kapoor, Akila Ganlath, Michael Clifford 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
マルチロボットスケジューリングのための網羅的・最長サービス制御
確率的なタスク到着と移動遅延を伴うマルチロボット・マルチキューのオンラインタスク割り当て問題に対し、網羅的・最長サービス（ESL）ポリシーを提案し、その最適性を証明した。
原題: Exhaustive-Serve-Longest Control for Multi-robot Scheduling Systems ／ Mohammad Merati, David Castañón
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
MASt3R-Fusion: フィードフォワード視覚モデルとIMU・GNSSを統合した高機能SLAM
フィードフォワード型の点群回帰モデルにIMUとGNSSを密結合し、階層的ファクタグラフでリアルタイム・グローバル最適化を両立させた高精度・高ロバストなマルチセンサSLAMを提案。
原題: MASt3R-Fusion: Integrating Feed-Forward Visual Model with IMU, GNSS for High-Functionality SLAM ／ Yuxuan Zhou, Xingxing Li, Shengyu Li 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DA-MMP: ダイナミクスを考慮した運動多様体プリミティブによる協調的で高精度な投擲の学習
運動多様体プリミティブを可変長軌道に拡張し、実機試行から条件付きフローマッチングでダイナミクスを学習することで、リング投げタスクにおいて人間専門家を超える成功率を達成した。
原題: DA-MMP: Learning Coordinated and Accurate Throwing with Dynamics-Aware Motion Manifold Primitives ／ Chi Chu, Huazhe Xu
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
強化学習によるBVLoS経路計画でUAVのセルラー接続性を最大化
見通し外飛行するセルラー接続UAVの経路計画に強化学習を用い、通信リンク品質を報酬として移動距離を抑えつつ接続性を最大化する手法を提案した。
原題: Maximizing UAV Cellular Connectivity with Reinforcement Learning for BVLoS Path Planning ／ Mehran Behjati, Rosdiadee Nordin, Nor Fadzilah Abdullah
日本語で読む → - 論文ウェアラブルロボティクスロボティクス
ウェアラブル多肢システムの協調動作計画による人間-ロボットインタラクションの向上
装着型追加ロボット肢が動作時に人体へ及ぼすモーメントを低減する動作計画層を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Coordinated Motion Planning of a Wearable Multi-Limb System for Enhanced Human-Robot Interaction ／ Chaerim Moon, Joohyung Kim
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
非一様時間スケジューリングと密ジャンプ積分によるロボット政策のフローマッチング
フローマッチング政策の推論時における多段積分の性能劣化を分析し、訓練時の非一様時間スケジューリングと推論時の密ジャンプ積分を提案して最大23.7%の性能向上を達成した。
原題: Dense-Jump Flow Matching with Non-Uniform Time Scheduling for Robotic Policies: Mitigating Multi-Step Inference Degradation ／ Zidong Chen, Zihao Guo, Peng Wang 他
日本語で読む → - 論文VLA機械学習
自己改善する身体性基盤モデル
ロボット基盤モデルの事後学習を2段階（行動クローン＋残りステップ予測のSFT、その後自己改善）で行い、人手を最小限に自律的なスキル獲得と高い成功率を実現した研究。
原題: Self-Improving Embodied Foundation Models ／ Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Ayzaan Wahid, Jonathan Tompson 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
SMapper: SLAMベンチマーク用マルチモーダルデータ取得プラットフォーム
SLAM研究向けに、LiDAR・マルチカメラ・慣性センサを同期統合したオープンハードウェアプラットフォームSMapperを開発し、屋内屋外のデータセットSMapper-lightとベンチマーク結果を公開した。
原題: SMapper: A Multi-Modal Data Acquisition Platform for SLAM Benchmarking ／ Pedro Miguel Bastos Soares, Ali Tourani, Miguel Fernandez-Cortizas 他
日本語で読む → - 論文オンラインマッピングロボティクス
自律走行のためのオンラインマッピング：キャンパス環境におけるセンサ一般化と動的マップ更新への取り組み
キャンパス用ゴルフカートにオンラインマッピングシステムを実装し、3D HDマップのラベリング、SemVecMapモデルの統合と一般化、予測マップの逐次更新という3つの課題に取り組んだ。
原題: Online Mapping for Autonomous Driving: Addressing Sensor Generalization and Dynamic Map Updates in Campus Environments ／ Zihan Zhang, Abhijit Ravichandran, Pragnya Korti 他
日本語で読む → - 論文AI安全性cs.SE
電気自動車におけるAI安全保証：AI駆動SOC推定のケーススタディ
ISO 26262とISO/PAS 8800を組み合わせ、EVのAI駆動バッテリー残量推定コンポーネントの独立評価手法を検討し、故障注入によるロバスト性試験を実施した。
原題: AI Safety Assurance in Electric Vehicles: A Case Study on AI-Driven SOC Estimation ／ Martin Skoglund, Fredrik Warg, Aria Mirzai 他
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
SAC Flow: 速度再パラメータ化逐次モデリングによるフローベース方策のサンプル効率の良い強化学習
フローベース方策のオフポリシー強化学習における不安定性を、速度ネットワークの再パラメータ化とゲート機構で解決し、SACベースの実用的アルゴリズムを提案した。連続制御とロボットマニピュレーションで最先端性能を達成。
原題: SAC Flow: Sample-Efficient Reinforcement Learning of Flow-Based Policies via Velocity-Reparameterized Sequential Modeling ／ Yixian Zhang, Shu'ang Yu, Tonghe Zhang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
行動情報に基づく推定と計画：四脚ロボットの脚操作による階段上の障害物除去
四脚ロボットが片脚で物体を押しのける際に生じる遮蔽問題に対し、固有感覚フィードバックを利用した知覚・行動統合フレームワークを提案し、階段上の障害物除去を可能にした。
原題: Action-Informed Estimation and Planning: Clearing Clutter on Staircases via Quadrupedal Pedipulation ／ Prasanna Sriganesh, Barath Satheeshkumar, Anushree Sabnis 他
日本語で読む → - 論文クロスエンボディメント学習ロボティクス
MV-UMI：クロスエンボディメント学習のためのスケーラブルなマルチビューインターフェース
手持ちグリッパによるデータ収集に三人称視点を追加し、人間の実演とロボット展開のギャップを減らしてクロスエンボディメント性能を高めるMV-UMIを提案した。
原題: MV-UMI: A Scalable Multi-View Interface for Cross-Embodiment Learning ／ Omar Rayyan, John Abanes, Mahmoud Hafez 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
LLMの事前知識を活用したリアルタイム屋内物体SLAM
大規模言語モデルから物体の形状や向きに関する常識知識を得て、物体レベルのSLAMの初期観測不足を補い、リアルタイムで高精度なマッピングを実現した。
原題: Real-Time Indoor Object SLAM with LLM-Enhanced Priors ／ Yang Jiao, Yiding Qiu, Henrik I. Christensen
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
World4RL: 拡散世界モデルによるロボットマニピュレーションの強化学習ポリシー改善
拡散モデルベースの世界モデルを高忠実度シミュレータとして用い、実機やシミュレータを使わずに想像環境内でマニピュレーション方策を強化学習で直接改善するフレームワークを提案。
原題: World4RL: Diffusion World Models for Policy Refinement with Reinforcement Learning for Robotic Manipulation ／ Zhennan Jiang, Kai Liu, Yuxin Qin 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
条件付き敵対的モーションプライアを用いた多技能脚式移動の学習
専門家のデモンストレーションから四足歩行ロボットが複数の移動技能を単一のポリシーで獲得し、滑らかに切り替えられるようにする条件付き敵対的モーションプライア（CAMP）ベースの学習フレームワークを提案した。
原題: Learning Multi-Skill Legged Locomotion Using Conditional Adversarial Motion Priors ／ Ning Huang, Zhentao Xie, Qinchuan Li
日本語で読む → - 論文群制御cs.MA
ロバストなマルチエージェント経路計画実行の監視と最適化のための統合アーキテクチャ
マルチエージェント経路計画の実行中に遅延が蓄積した際、代替計画の探索が有効かどうかを予測し、監視と最適化を統合したアーキテクチャを提案。倉庫ロボット群のシミュレータで評価した。
原題: A Holistic Architecture for Monitoring and Optimization of Robust Multi-Agent Path Finding Plan Execution ／ David Zahrádka, Denisa Mužíková, David Woller 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
FGGS-LiDAR: 3DGSモデルからLiDARへ超高速GPUシミュレーション
事前学習済み3DGSアセットをメッシュ化し、GPU加速レイキャスティングで500FPS超のLiDARシミュレーションを実現するフレームワークを提案。
原題: FGGS-LiDAR: Ultra-Fast, GPU-Accelerated Simulation from General 3DGS Models to LiDAR ／ Junzhe Wu, Yufei Jia, Yiyi Yan 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
AUV協調探知のための二重時間スケール階層型MARDL手法
複数の自律水中ロボットが敵に気づかれずに協調探知するため、参加機の選択と電力・軌道制御を二つの時間スケールで階層的に強化学習する手法を提案した。
原題: Cooperative Target Detection with AUVs: A Dual-Timescale Hierarchical MARDL Approach ／ Zhang Xueyao, Yang Bo, Yu Zhiwen 他
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
一般的な加速度制約下での時間最適マヌーバのためのリアルタイム速度プロファイル最適化
任意の加速度制約を扱う前後方向アルゴリズムFBGAを提案し、軌道計画を高速かつ高精度に最適化する。
原題: Real-time Velocity Profile Optimization for Time-Optimal Maneuvering with Generic Acceleration Constraints ／ Mattia Piazza, Mattia Piccinini, Sebastiano Taddei 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
GalaxeaオープンワールドデータセットとG0デュアルシステムVLAモデル
実環境で収集した大規模ロボット行動データセットを構築し、VLMによる計画とVLAによる実行を組み合わせた二重システムモデルG0を3段階学習で訓練した。
原題: Galaxea Open-World Dataset and G0 Dual-System VLA Model ／ Tao Jiang, Tianyuan Yuan, Yicheng Liu 他
日本語で読む → - 論文飛行制御ロボティクス
学習ベース制御と安全制御の組み合わせによる地下環境でのクアッドロータのレジリエンス向上
環境の分布外度を測る正規化フロー事前分布を学習し、実行時に学習ベース制御と安全制御を切り替えることで、地下洞窟でのナビゲーションの迅速性と安全性を両立させた。
原題: Improving the Resilience of Quadrotors in Underground Environments by Combining Learning-based and Safety Controllers ／ Isaac Ronald Ward, Mark Paral, Kristopher Riordan 他
日本語で読む → - 論文3D再構成画像認識
MapAnything: 汎用フィードフォワード計量3D再構成
複数画像と任意の幾何情報から、カメラ姿勢や深度を含む計量的な3Dシーンを単一のフィードフォワードで推定する統一Transformerモデルを提案。
原題: MapAnything: Universal Feed-Forward Metric 3D Reconstruction ／ Nikhil Keetha, Norman Müller, Johannes Schönberger 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
mindmap: 深層特徴マップにおける空間記憶を用いた3D行動ポリシー
環境の意味的3D再構成に基づいてロボット軌道を生成する3D拡散ポリシーを提案し、空間記憶を必要とするタスクで有効性を示した。
原題: mindmap: Spatial Memory in Deep Feature Maps for 3D Action Policies ／ Remo Steiner, Alexander Millane, David Tingdahl 他
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