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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 →- 論文説明可能AIロボティクス
ロボット計画の対比的説明ナレーションのための存在論的基盤
競合する計画の差異を形式化・推論する存在論モデルを提案し、対比的説明を生成する新アルゴリズムを開発した。
原題: Ontological foundations for contrastive explanatory narration of robot plans ／ Alberto Olivares-Alarcos, Sergi Foix, Júlia Borràs 他
日本語で読む → - 論文軟体ロボットロボティクス
BactoBot：細菌に着想を得た低コスト軟体水中ロボットによる海洋探査
細菌の鞭毛運動を模倣し、12本の柔軟なシリコーン製アームを十二面体フレームに配置した低コスト軟体水中ロボットを開発し、DIY手法で製作して水中での前進・旋回性能を実証した。
原題: BactoBot: A Low-Cost, Bacteria-Inspired Soft Underwater Robot for Marine Exploration ／ Rubaiyat Tasnim Chowdhury, Nayan Bala, Ronojoy Roy 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェントナビゲーションロボティクス
反復リスク配分によるリスク制約付きマルチエージェント視覚ナビゲーション
視覚観測のみで協調する複数エージェントのナビゲーションにおいて、ユーザ指定のグローバルリスク予算を反復的に各エージェントへ配分することで、危険領域を避けつつ成功率を高める手法を提案した。
原題: Risk-Bounded Multi-Agent Visual Navigation via Iterative Risk Allocation ／ Viraj Parimi, Brian C. Williams
日本語で読む → - 論文マニピュレーション制御
離散仮想ホロノミック拘束を用いたデビルスティックの平面ジャグリング
デビルスティックの平面ジャグリングを、インパルス入力の瞬間に課す離散仮想ホロノミック拘束（DVHC）として定式化し、安定なジャグリングを実現する制御則を設計・シミュレーションで検証した論文。
原題: Planar Juggling of a Devil-Stick using Discrete VHCs ／ Aakash Khandelwal, Ranjan Mukherjee
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
ロボット遠隔操作の状況認識のためのリアルタイムフォトリアリスティックマッピング
ガウススプラッティングSLAMとオンラインマップベースの遠隔操作システムをGPU上で統合し、未知環境での遠隔操作効率を向上させるリアルタイムフォトリアリスティックマッピングを実現した。
原題: Real-time Photorealistic Mapping for Situational Awareness in Robot Teleoperation ／ Ian Page, Pierre Susbielle, Olivier Aycard 他
日本語で読む → - 論文飛行ロボットロボティクス
クアッドコプターによる太陽光パネルへの自律的近接コーティング
機体に液体噴霧機構を搭載したクアッドコプターで、太陽光パネルに保護コーティングを自律的に塗布するシステムを開発し、屋内・屋外実験で有効性を検証した。
原題: Autonomous Close-Proximity Photovoltaic Panel Coating Using a Quadcopter ／ Dimitri Jacquemont, Carlo Bosio, Teaya Yang 他
日本語で読む → - 論文計画ロボティクス
SafeFlowMatcher: 制御バリア関数とフローマッチングによる安全で高速な計画
フローマッチングに制御バリア関数を組み合わせ、リアルタイム性と安全性を両立した計画フレームワークを提案。迷路探索・歩行・マニピュレーションで既存手法より高速・滑らか・安全な経路を生成。
原題: SafeFlowMatcher: Safe and Fast Planning using Flow Matching with Control Barrier Functions ／ Jeongyong Yang, Seunghwan Jang, SooJean Han
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
タスク条件付き不確実性を考慮した事前分布による階層的拡散動作計画
タスクと動作の構造をノイズモデルに組み込んだ階層的拡散プランナを提案し、GPMPに基づく構造化ガウス事前分布で軌道生成の成功率と滑らかさを向上させた。
原題: Hierarchical Diffusion Motion Planning with Task-Conditioned Uncertainty-Aware Priors ／ Amelie Minji Kim, Anqi Wu, Ye Zhao
日本語で読む → - 論文ロボット計画AI
ExoPredicator: ロボット計画のための動的環境の抽象モデル学習
ロボットの行動だけでなく外部プロセスも同時に進行する動的環境において、記号状態表現と因果プロセスを同時に学習し、長期計画を可能にするフレームワークを提案。
原題: ExoPredicator: Learning Abstract Models of Dynamic Worlds for Robot Planning ／ Yichao Liang, Dat Nguyen, Cambridge Yang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
Point-JEPAによるラベル効率的な把持関節角度予測
Point-JEPAで事前学習した3D点群エンコーダを使い、少ないラベルで多指ハンドの把持関節角度を予測する手法を検証した。低ラベル設定で精度が向上し、全教師ありと同等の性能に達した。
原題: Label-Efficient Grasp Joint Prediction with Point-JEPA ／ Jed Guzelkabaagac, Boris Petrović
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
BagIt! 布製バッグへの物体詰め込みのための適応型双腕マニピュレーション
変形する布製バッグの状態をGMMで推定し、双腕ロボットが視覚フィードバックに基づいて適応的に物体を袋詰めするシステムを提案した。
原題: BagIt! An Adaptive Dual-Arm Manipulation of Fabric Bags for Object Bagging ／ Peng Zhou, Jiaming Qi, Hongmin Wu 他
日本語で読む → - 論文連続体ロボットロボティクス
疲労認識機能を備えたハイブリッドヒンジ・ビーム連続体ロボットと受動的安全キャッピング
トーションビームとベンドビームを分離したハイブリッド構造と受動ストッパにより、追加センサなしでモータトルクから疲労をリアルタイム推定できる連続体ロボットを提案し、従来比約49%の疲労低減を実現した。
原題: A Hybrid Hinge-Beam Continuum Robot with Passive Safety Capping for Real-Time Fatigue Awareness ／ Tongshun Chen, Zezhou Sun, Yanhan Sun 他
日本語で読む → - 論文計画/拡散モデルロボティクス
モデルベースとモデルフリー拡散の統合による制約付き計画
モデルフリー拡散プランナとモデルベース最適化モジュールを、追加学習なしで統合する生成モデリング枠組みJM2Dを提案し、安全制約下のロボット操作で性能と安全性を両立させた。
原題: Joint Model-based Model-free Diffusion for Planning with Constraints ／ Wonsuhk Jung, Utkarsh A. Mishra, Nadun Ranawaka Arachchige 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
凸包による没水体積計算を用いたAUVシミュレーションのリアルタイム浮力推定
NVIDIA Isaac Simに浮力機能がない問題に対し、メッシュの凸包と水面との交差から没水体積をリアルタイム計算し、AUVの浮力を高精度に推定する手法を提案した。
原題: Real-Time Buoyancy Estimation for AUV Simulations Using Convex Hull-Based Submerged Volume Calculation ／ Ad-Deen Mahbub, Md Ragib Shaharear
日本語で読む → - 論文SLAM最適化ロボティクス
Graphite: GPU高速化混合精度グラフ最適化フレームワーク
SLAMなどのリアルタイムアプリケーションと最適化コードを共有できるCUDA C++インターフェースを備えたGPU加速非線形最小二乗グラフ最適化フレームワークを提案し、バンドル調整でMegBAと同等の性能をメモリ削減しつつ達成、大規模最適化を最大59倍高速化した。
原題: Graphite: A GPU-Accelerated Mixed-Precision Graph Optimization Framework ／ Shishir Gopinath, Karthik Dantu, Steven Y. Ko
日本語で読む → - 論文モデル監査/LLMエージェントロボティクス
AutoODD: ブラックボックスモデルにおけるベイズ赤チーム演習によるエージェント監査
LLMエージェントを活用し、ブラックボックスモデルの失敗モードを探索するテストケースを自動生成して運用設計領域（ODD）を監査するフレームワークを提案。MNISTと航空機の侵入者検知で有効性を実証。
原題: AutoODD: Agentic Audits via Bayesian Red Teaming in Black-Box Models ／ Rebecca Martin, Jay Patrikar, Sebastian Scherer
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
SimpleVLA-RL：強化学習によるVLAモデル訓練のスケーリング
VLAモデル向けの効率的な強化学習フレームワークを提案し、大規模データへの依存を減らしつつLIBEROやRoboTwinで高性能を達成した。
原題: SimpleVLA-RL: Scaling VLA Training via Reinforcement Learning ／ Haozhan Li, Yuxin Zuo, Jiale Yu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
計画とコードのリフレクションによる長期的視覚模倣学習
長期的な視覚模倣学習のためのエージェントフレームワークを提案し、計画生成とコード生成にそれぞれリフレクションモジュールを導入して時系列・空間的な整合性を検証・修正する。また、最大18ステップの行動系列を含む300の人間デモからなるベンチマークLongVILBenchを構築した。
原題: Long-Horizon Visual Imitation Learning via Plan and Code Reflection ／ Quan Chen, Chenrui Shi, Qi Chen 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
OmniNav：探索と視覚言語ナビゲーションを統合するフレームワーク
指示・物体・地点ゴールナビゲーションとフロンティア探索を単一アーキテクチャで扱う統合ナビゲーションフレームワークを提案し、高速・低速モジュール連携で経路効率と汎化性能を向上させた。
原題: OmniNav: A Unified Framework for Prospective Exploration and Visual-Language Navigation ／ Xinda Xue, Junjun Hu, Minghua Luo 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
エンドツーエンド強化学習による器用な把持政策の改善
シミュレータと強化学習を別々のGPUに分散する手法を提案し、視覚ベースのエンドツーエンド学習を効率化して、深度を用いた器用な把持政策を訓練・蒸留した。
原題: End-to-end RL Improves Dexterous Grasping Policies ／ Ritvik Singh, Karl Van Wyk, Pieter Abbeel 他
日本語で読む → - 論文物体識別画像認識
RoboEye: 選択的3D幾何キーポイントマッチングによる2Dロボット物体識別の強化
2D外観特徴に加え、必要な時だけ3D幾何特徴とキーポイント対応で再ランキングする2段階の物体識別フレームワークを提案し、倉庫の自動梱包での識別精度を向上させた。
原題: RoboEye: Enhancing 2D Robotic Object Identification with Selective 3D Geometric Keypoint Matching ／ Xingwu Zhang, Guanxuan Li, Zhuocheng Zhang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
OmniVLA：ロボットナビゲーションのためのオムニモーダル視覚言語行動モデル
2D姿勢・自己中心画像・自然言語などの複数のゴール指定をランダムに融合して学習し、未知環境への汎化や新しい言語指示への追従を可能にしたナビゲーション用VLAモデルを提案。
原題: OmniVLA: An Omni-Modal Vision-Language-Action Model for Robot Navigation ／ Noriaki Hirose, Catherine Glossop, Dhruv Shah 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
多脚ロボット群による分散協調物体輸送：ピンチ・リフト・ムーブの学習
腕付き四脚ロボット群が通信や集中制御なしに接触力だけで協調し、掴めない物体を持ち上げて運ぶ分散制御を階層的方策と報酬設計で実現した。
原題: Multi-Quadruped Cooperative Object Transport: Learning Decentralized Pinch-Lift-Move ／ Bikram Pandit, Aayam Kumar Shrestha, Alan Fern
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
TeleopLab：遠隔実験室向けのアクセシブルで直感的なロボットマニピュレータ遠隔操作
スマートフォンからロボットアームと実験器具を操作できる遠隔実験システムを開発し、ユーザー研究で作業時間の短縮と高いユーザビリティを確認した。
原題: TeleopLab: Accessible and Intuitive Teleoperation of a Robotic Manipulator for Remote Labs ／ Ziling Chen, Yeo Jung Yoon, Rolando Bautista-Montesano 他
日本語で読む → - 論文VLAAI
OccVLA: 暗黙的3D占有監督を備えた視覚-言語-行動モデル
2D画像から3D占有を予測・監督信号として学習し、推論時には計算負荷を増やさずに自動運転の軌道計画と3D視覚質問応答で最高性能を達成したVLAモデル。
原題: OccVLA: Vision-Language-Action Model with Implicit 3D Occupancy Supervision ／ Ruixun Liu, Lingyu Kong, Derun Li 他
日本語で読む → - 論文飛行制御ロボティクス
壁面近傍飛行のための吸着力モデル補償型ドローン制御
壁に近づくと生じる吸着力を物理モデルで表現し、それを補償するモデル予測制御でクアッドロータの安定した軌道追従を実現した。
原題: Wall Inspector: Quadrotor Control in Wall-proximity Through Model Compensation ／ Peiwen Yang, Weisong Wen, Runqiu Yang 他
日本語で読む → - 論文制御/MPC制御
保証付きデータ融合MPC：飛行ヒューマノイドロボットへの応用
物理モデルとデータ駆動モデルを融合したMPCフレームワークを提案し、飛行ヒューマノイドiRonCubのタービン動力学に適用して追従性能とロバスト性の向上を示した。
原題: Data-fused MPC with Guarantees: Application to Flying Humanoid Robots ／ Davide Gorbani, Mohamed Elobaid, Giuseppe L'Erario 他
日本語で読む → - 論文屋内測位ロボティクス
アクティブレーダーとパッシブリフレクタによる屋内測位：リフレクタ配置最適化
移動ロボット向けに、パッシブなレーダーリフレクタとFMCWレーダーを組み合わせた低コスト高精度な屋内測位システムを提案し、複雑な部屋でのリフレクタ配置を多目的PSOで最適化した。
原題: Indoor Positioning Based on Active Radar Sensing and Passive Reflectors: Reflector Placement Optimization ／ Sven Hinderer, Pascal Schlachter, Zhibin Yu 他
日本語で読む → - 論文空間推論AI
Meta-Memory: ロボットの空間推論のための意味・空間記憶の検索と統合
LLM駆動エージェントが環境の高密度記憶を構築し、自然言語の位置質問に対して意味と空間の記憶を統合して応答する手法を提案。SpaceLocQAデータセットを導入し、実機でも検証した。
原題: Meta-Memory: Retrieving and Integrating Semantic-Spatial Memories for Robot Spatial Reasoning ／ Yufan Mao, Hanjing Ye, Wenlong Dong 他
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
eKalibr-Inertial: イベントベース視覚慣性システムのための連続時間時空間キャリブレーション
円形グリッドボードを用いてイベントカメラと慣性センサの外部・時間パラメータを高精度にキャリブレーションする手法を提案し、実世界実験で有効性を示した。
原題: eKalibr-Inertial: Continuous-Time Spatiotemporal Calibration for Event-Based Visual-Inertial Systems ／ Shuolong Chen, Xingxing Li, Liu Yuan
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