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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
📖 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
SpikePingpong：スパイク視覚を用いた高速・低速卓球ロボットシステム
スパイク視覚と模倣学習を組み合わせ、高速な球検出と軌道予測を行うファスト・スローシステムで高精度なロボット卓球を実現した。
原題: SpikePingpong: Spike Vision-based Fast-Slow Pingpong Robot System ／ Hao Wang, Chengkai Hou, Xianglong Li 他
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NeSyPack: 双腕ロジスティクス梱包のためのニューロシンボリックフレームワーク
データ駆動モデルと記号推論を組み合わせ、双腕ロボットによる物流梱包作業を階層的に分解して実行するニューロシンボリックなフレームワークを提案。ICRA 2025のWBCD競技会で優勝した。
原題: NeSyPack: A Neuro-Symbolic Framework for Bimanual Logistics Packing ／ Bowei Li, Peiqi Yu, Zhenran Tang 他
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長期的な両腕タスク・動作計画のための接地された視覚言語インタプリタ
視覚言語モデルでPDDL仕様を生成し、タスク・動作計画と修正計画を組み合わせて、検証可能な両腕ロボットの調理タスクを実現する枠組みを提案。
原題: Grounded Vision-Language Interpreter for Long-Horizon Bimanual Task and Motion Planning ／ Jeremy Siburian, Keisuke Shirai, Cristian C. Beltran-Hernandez 他
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マルチモーダル行動木による実験室ロボットタスクの自動化
マルチモーダル知覚を組み込んだ行動木を用いて、バイアルのキャッピングやラック挿入といった実験室タスクをロボットが高信頼で実行・検証する手法を提案した。
原題: Multimodal Behaviour Trees for Robotic Laboratory Task Automation ／ Hatem Fakhruldeen, Arvind Raveendran Nambiar, Satheeshkumar Veeramani 他
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視覚言語モデルによる巧みな操作の足場構築
視覚言語モデルを使ってタスクに関連するキーポイントを特定し、手と物体の粗い3D軌道を生成して、シミュレーションで残差強化学習方策を訓練する手法を提案。
原題: Scaffolding Dexterous Manipulation with Vision-Language Models ／ Vincent de Bakker, Joey Hejna, Tyler Ga Wei Lum 他
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不確実性下での柔軟・接触活用型マニピュレーションによるロバストなペグ挿入組立
ペグと穴の接触を積極的に利用し、位置ずれや形状誤差があっても学習なしでペグ挿入を実現するマニピュレーションシステムを提案。NISTの組立タスクボードなどでロバスト性を検証した。
原題: Robust Peg-in-Hole Assembly under Uncertainties via Compliant and Interactive Contact-Rich Manipulation ／ Yiting Chen, Kenneth Kimble, Howard H. Qian 他
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3DFlowAction: 3Dフローワールドモデルから身体性を超えたマニピュレーションを学習
人間とロボットの操作データから3D空間での物体の動きを予測するワールドモデルを学習し、言語指示に基づく3Dフローを生成してロボットの操作計画を導く手法を提案。
原題: 3DFlowAction: Learning Cross-Embodiment Manipulation from 3D Flow World Model ／ Hongyan Zhi, Peihao Chen, Siyuan Zhou 他
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製造プロセスにおける不確実性がモデル開発と制御設計に果たす役割
製造環境の不確実性を低減するため、マルチロボット制御システムが有効であることを示した研究。
原題: Role of Uncertainty in Model Development and Control Design for a Manufacturing Process ／ Rongfei Li, Francis Assadian
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行動識別を備えた時間統合拡散ポリシーによるロボットマニピュレーション
拡散ポリシーのノイズ除去過程を時間方向に統合し、行動識別情報を加えることで、ロボットマニピュレーションの行動生成を高速化・高精度化した手法TUDPを提案。
原題: Time-Unified Diffusion Policy with Action Discrimination for Robotic Manipulation ／ Ye Niu, Sanping Zhou, Yizhe Li 他
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オープンワールドロボット操作のための効率的な感覚運動学習
限られたデモデータから規則性を活用し、新しい物体やタスクに適応できる汎用的な操作スキルを効率的に学習する手法を提案する論文。
原題: Efficient Sensorimotor Learning for Open-world Robot Manipulation ／ Yifeng Zhu
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DexUMI：人間の手を汎用マニピュレーションインターフェースとして使う巧みな操作
人間の手の動きをウェアラブル外骨格と映像インペインティングでロボットハンドに転移し、巧みな操作スキルを学習させるデータ収集・方策学習フレームワークを提案。
原題: DexUMI: Using Human Hand as the Universal Manipulation Interface for Dexterous Manipulation ／ Mengda Xu, Han Zhang, Yifan Hou 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション機械学習
結び目は単純じゃない：空間推論のためのミニマル環境
画像観察のみからロープの結び目操作を行うKnotGym環境を提案し、結び目の交差数で難易度を定量化して汎化性能を評価する。
原題: Knot So Simple: A Minimalistic Environment for Spatial Reasoning ／ Zizhao Chen, Yoav Artzi
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ロボット梱包のための低解像度次最適視点
高精度な3D再構成を必要としないロボット梱包向けに、姿勢の冗長性と取得密度のバランスを取る効率的な次最適視点アルゴリズムを提案し、少ない視点で同等精度を達成した。
原題: Low Resolution Next Best View for Robot Packing ／ Giuseppe Fabio Preziosa, Chiara Castellano, Andrea Maria Zanchettin 他
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微小重力下でのAstrobeeによる変形可能な貨物輸送
NASAのAstrobeeロボットを用いた貨物操作・輸送タスクのためのPythonシミュレーション環境と制御スタックを開発し、サンプリングベースMPCで変形可能な貨物の制御に成功した。
原題: Deformable Cargo Transport in Microgravity with Astrobee ／ Daniel Morton, Rika Antonova, Brian Coltin 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ORACLE-Grasp: 大規模マルチモーダルモデルを用いたゼロショットのアフォーダンス整合型ロボット把持
大規模マルチモーダルモデルを意味的オラクルとして活用し、タスク固有の学習なしに未知物体のアフォーダンスに沿った把持をゼロショットで生成するフレームワークを提案。
原題: ORACLE-Grasp: Zero-Shot Affordance-Aligned Robotic Grasping using Large Multimodal Models ／ Avihai Giuili, Rotem Atari, Avishai Sintov
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FoldNet: キーポイント駆動型のアセットとデモンストレーション合成による汎化可能な閉ループ衣服折り畳みポリシーの学習
キーポイントベースの衣服テンプレートと生成モデルで合成データセットを作り、閉ループ模倣学習と失敗回復用のKG-DAggerで衣服折り畳みポリシーを訓練し、実世界で75%の成功率を達成した。
原題: FoldNet: Learning Generalizable Closed-Loop Policy for Garment Folding via Keypoint-Driven Asset and Demonstration Synthesis ／ Yuxing Chen, Bowen Xiao, He Wang
日本語で読む → - 論文飛行マニピュレーションロボティクス
乱雑空間でのペイロード回収のための器用な懸垂エンドドロイドを備えたペイロードドローンの協調飛行システム
森林などの乱雑空間で、ケブラーテザーで繋がれたペイロードドローンと4プロペラ駆動の懸垂エンドドロイドを協調させ、ケーブル長制約と動的実行可能性を考慮した軌道最適化により、枝や障害物を避けて安全にペイロードを回収するシステムを提案した。
原題: A Cooperative Aerial System of A Payload Drone Equipped with Dexterous Rappelling End Droid for Cluttered Space Pickup ／ Wenjing Ren, Xin Dong, Yangjie Cui 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
Web2Grasp: ウェブ画像の手と物体のインタラクションから機能的な把持を学習
ウェブ画像から人間の手と物体の3Dインタラクションを復元し、ノイズ除去と物理シミュレーションを経て、多指ロボットハンドの機能的な把持を学習する手法を提案。
原題: Web2Grasp: Learning Functional Grasps from Web Images of Hand-Object Interactions ／ Hongyi Chen, Yunchao Yao, Yufei Ye 他
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SCU-Hand: 様々なサイズの容器から粉体をすくい取るソフト円錐型万能ロボットハンド
柔軟な円錐構造と再構成可能な機構を備えたエンドエフェクタで、複雑な力覚制御や機械学習なしに様々なサイズの容器から粉体を高精度にすくい取る手法を提案した。
原題: SCU-Hand: Soft Conical Universal Robotic Hand for Scooping Granular Media from Containers of Various Sizes ／ Tomoya Takahashi, Cristian C. Beltran-Hernandez, Yuki Kuroda 他
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タスク実演の意図を理解する階層的分解による実行監視とエラー回復
ロボットの実演からタスクを教師なしで分割し、各スキルの特徴を用いた異常検知で実行の逸脱を検出、エラー回復を可能にする学習フレームワークを提案。
原題: Hierarchical Task Decomposition for Execution Monitoring and Error Recovery: Understanding the Rationale Behind Task Demonstrations ／ Christoph Willibald, Dongheui Lee
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物理条件付き把持による安定した道具使用
道具使用時の力学的負荷を考慮して把持を選ぶ手法を提案し、シミュレーションと実機でトルク抑制と成功率向上を実現した。
原題: Physics-Conditioned Grasping for Stable Tool Use ／ Noah Trupin, Zixing Wang, Ahmed H. Qureshi
日本語で読む → - 論文ロコマニピュレーションロボティクス
粒状ロコマニピュレーション：戦略的な砂雪崩による岩の再配置
多脚ロボットが歩行中に砂の雪崩を局所的に誘発し、障害物を間接的に操作する学習ベース手法を提案。拡散モデルによる環境予測とロボット状態予測を統合し、密集した岩を目標位置へ移動させることに成功した。
原題: Granular Loco-Manipulation: Repositioning Rocks Through Strategic Sand Avalanche ／ Haodi Hu, Yue Wu, Feifei Qian 他
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自己教師あり学習によるロボットの葉マニピュレーション：幾何・ニューラル融合アプローチ
YOLOv8とRAFT-Stereoで葉の表現を構築し、幾何特徴スコアリングとGraspPointCNNを信頼度重み付き融合する自己教師あり学習で、農業ロボットの葉把持を高精度化した。
原題: Self-Supervised Learning for Robotic Leaf Manipulation: A Hybrid Geometric-Neural Approach ／ Srecharan Selvam
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実時間動作・接触計画と追従を統合したロバストなモデルベース手指内マニピュレーション
接触を暗黙的に扱うモデル予測制御と触覚フィードバックによる力・動作追従を階層的に統合し、モデル誤差に頑健なモデルベースの手指内マニピュレーションを実現した。
原題: Robust Model-Based In-Hand Manipulation with Integrated Real-Time Motion-Contact Planning and Tracking ／ Yongpeng Jiang, Mingrui Yu, Xinghao Zhu 他
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J-PARSE: 直列マニピュレータの逆運動学制御における特異点を効果的に解消するヤコビアン投影アルゴリズム
直列マニピュレータの逆運動学制御において、特異点近傍でも滑らかに動作させるため、操作性楕円体のアスペクト比を保つ安全ヤコビアンを構築し、特異方向の指令を縮小して投影する手法を提案。テレオペレーションやサーボ、学習への応用が期待される。
原題: J-PARSE: Jacobian-based Projection Algorithm for Resolving Singularities Effectively in Inverse Kinematic Control of Serial Manipulators ／ Shivani Guptasarma, Matthew Strong, Honghao Zhen 他
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ACORN: 安全で堅牢な細粒度ロボットマニピュレーションのための適応的対照最適化
ロボット操作の安全性と堅牢性を評価する4つの新指標を提案し、対照学習で危険行動を避けつつ専門家軌道に合わせるプラグアンドプレイ手法ACORNを開発した。
原題: ACORN: Adaptive Contrastive Optimization for Safe and Robust Fine-Grained Robotic Manipulation ／ Zhongquan Zhou, Shuhao Li, Zixian Yue
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双腕ロボット操作のための適応拡散制約サンプリング
等式・不等式制約をエネルギー拡散モデルに統合し、Transformerで制約の重みを適応的に学習する双腕操作の生成フレームワークを提案。
原題: Adaptive Diffusion Constrained Sampling for Bimanual Robot Manipulation ／ Haolei Tong, Yuezhe Zhang, Sophie Lueth 他
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ロボット支援着衣における安全で適応的なハイブリッド制御戦略
着衣支援ロボットにおいて、衣服の引っかかりやユーザの不快感をリアルタイムに検知し、自律的な軌道調整や速度低減、必要に応じた中断を行う制御戦略を提案し、実機実験で安全性とタスク継続性の向上を確認した。
原題: Hybrid Control Strategies for Safe and Adaptive Robot-Assisted Dressing ／ Yasmin Rafiq, Baslin A. James, Ke Xu 他
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DiffusionRL: 強化学習で強化した大規模データセットによるロボット把持のための拡散ポリシーの効率的訓練
DexGraspNetデータセットを強化学習で強化し、5本指ロボットハンドの把持タスクで拡散ポリシーを軽量に訓練するパイプラインを提案。手動データ収集なしで80%の成功率を達成した。
原題: DiffusionRL: Efficient Training of Diffusion Policies for Robotic Grasping Using RL-Adapted Large-Scale Datasets ／ Maria Makarova, Qian Liu, Dzmitry Tsetserukou
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全身接触動作のための接触点探索に基づく姿勢生成最適化
ロボットの全身表面を接触に活用するため、接触点を2次元変数で表し勾配最適化で関節位置と接触点を同時に決定する姿勢生成手法を提案した。
原題: Optimization-based Posture Generation for Whole-body Contact Motion by Contact Point Search on the Body Surface ／ Masaki Murooka, Kei Okada, Masayuki Inaba
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