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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

• 論文マルチエージェント計画制御2025/9/1

  SAFE-MA-RRT: データ駆動型安全証明を用いたマルチエージェント動作計画

  明示的なモデルなしにデータから各エージェントの安全領域を学習し、サンプリングベース計画と時空間予約で衝突を避けるマルチエージェント動作計画手法を提案。

  原題: SAFE--MA--RRT: Multi-Agent Motion Planning with Data-Driven Safety Certificates ／ Babak Esmaeili, Hamidreza Modares

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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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• 論文ナビゲーションロボティクス2025/9/1

  RGB画像からのスペクトル署名推定による地形認識ナビゲーション

  RGB画像から分光スペクトルを予測するニューラルネットワークRS-Netを提案し、地形分類と摩擦係数推定を通じて車輪ロボットや四足歩行ロボットのナビゲーションを改善した。

  原題: Spectral Signature Mapping from RGB Imagery for Terrain-Aware Navigation ／ Sarvesh Prajapati, Ananya Trivedi, Nathaniel Hanson 他

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• 論文強化学習/長期タスクcs.GR2025/9/1

  バスケットボールの長期動作のためのポリシー合成学習

  バスケットボールの長期にわたる複雑な動作を強化学習で実現するため、異なるスキルを組み合わせるポリシー統合フレームワークと、スムーズな遷移を可能にするソフトルーターを提案した。

  原題: Learning to Ball: Composing Policies for Long-Horizon Basketball Moves ／ Pei Xu, Zhen Wu, Ruocheng Wang 他

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• 論文物体再定位ロボティクス2025/9/1

  フローマッチングによる変化する環境での動的物体の再定位

  人間の物体操作の習慣を活用し、フローマッチングで時空間上の物体位置を多モード推定するモデルFlowMapsを提案した。

  原題: Dynamic Objects Relocalization in Changing Environments with Flow Matching ／ Francesco Argenziano, Miguel Saavedra-Ruiz, Sacha Morin 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  強化学習で適応化したモデル予測制御による不整地二足歩行

  単剛体力学に基づくMPCの力学・遊脚制御・歩容周波数を強化学習でパラメータ化し、階段や滑りやすい不整地での二足歩行を頑健化した。

  原題: RL-augmented Adaptive Model Predictive Control for Bipedal Locomotion over Challenging Terrain ／ Junnosuke Kamohara, Feiyang Wu, Chinmayee Wamorkar 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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• 論文空撮/ドローンロボティクス2025/9/1

  対話指示から映画的な飛行軌道へ：エージェント型空撮システム

  大規模言語モデルと視覚基盤モデルを組み合わせ、自然言語の指示から屋内ドローンの撮影経路を自動生成する空撮システムを提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。

  原題: Agentic Aerial Cinematography: From Dialogue Cues to Cinematic Trajectories ／ Yifan Lin, Sophie Ziyu Liu, Ran Qi 他

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• 論文マルチエージェント経路探索AI2025/9/1

  超密集環境における未割当エージェントを含む記号計画とマルチエージェント経路探索

  倉庫管理におけるブロック再配置問題（BRaP）をグラフ探索問題として定式化し、5つの探索ベース解法を提案・評価した。80x80グリッドの深いブロックでも効率的に再配置計画を生成できることを示した。

  原題: Symbolic Planning and Multi-Agent Path Finding in Extremely Dense Environments with Unassigned Agents ／ Bo Fu, Zhe Chen, Rahul Chandan 他

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• 論文制御理論制御2025/9/1

  一輪車の極座標における大域的安定化のための厳密制御Lyapunov関数のモジュラー設計

  極座標表現を用いて一輪車を滑らかなフィードバックで大域的に漸近安定化するためのモジュラー設計法を提案し、厳密制御Lyapunov関数を構成した。

  原題: Modular Design of Strict Control Lyapunov Functions for Global Stabilization of the Unicycle in Polar Coordinates ／ Velimir Todorovski, Kwang Hak Kim, Miroslav Krstic

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• 論文V2X協調知覚AI2025/9/1

  自動運転車とV2X協調知覚：現状と課題

  V2X協調知覚システムの実証研究を行い、6つの誤りパターンを特定し、LiDARベースの協調が最高性能を示すことなどを明らかにした。

  原題: When Autonomous Vehicle Meets V2X Cooperative Perception: How Far Are We? ／ An Guo, Shuoxiao Zhang, Enyi Tang 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  低次元モデル誘導強化学習によるデモンストレーション不要のヒューマノイド歩行

  4自由度の低次元モデルで生成した歩容テンプレートを強化学習で全身ポリシーに蒸留し、モーションキャプチャなしで自然なヒューマノイド歩行を実現した。

  原題: Reduced-Order Model-Guided Reinforcement Learning for Demonstration-Free Humanoid Locomotion ／ Shuai Liu, Meng Cheng Lau

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• 論文アクチュエータロボティクス2025/9/1

  マイクロロボット向け高トルク密度PCBアキシャルフラックス永久磁石モータ

  IC基板HDI技術で作製した48層PCB巻線により、直径19mm・厚さ5mmで銅充填率45%を達成したマイクロアキシャルフラックスモータを開発し、電磁・熱解析と試作機で性能を検証した。

  原題: High Torque Density PCB Axial Flux Permanent Magnet Motor for Micro Robots ／ Jianren Wang, Quanting Xie, Jie Han 他

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• 論文位置認識画像認識2025/9/1

  照明変化に頑健なイベントカメラ位置認識のためのアンサンブル手法

  イベントカメラを用いた位置認識において、複数の再構成手法・特徴抽出器・時間解像度を組み合わせたアンサンブル手法を提案し、昼夜を問わない照明変化下での認識性能を大幅に向上させた。

  原題: Ensemble-Based Event Camera Place Recognition Under Varying Illumination ／ Therese Joseph, Tobias Fischer, Michael Milford

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• 論文混合交通・HRIロボティクス2025/9/1

  信頼を考慮した身体化ベイズ説得による混合交通の制御

  自動運転車が人間の運転者をベイズ説得で安全運転に導く際、信頼パラメータを導入し、最適な信号強度を導出して衝突をなくすフレームワークを提案した。

  原題: Trust-Aware Embodied Bayesian Persuasion for Mixed-Autonomy ／ Shaoting Peng, Katherine Driggs-Campbell, Roy Dong

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• 論文ローカリゼーションロボティクス2025/9/1

  スマートハンガー検査のためのセンシングとローカリゼーションの技術経済分析

  航空機整備ハンガーにおけるロボット検査のためのローカリゼーション技術（モーションキャプチャ、UWB、天井カメラ）を、精度・コスト・統合性の観点から比較評価し、最適なカメラ配置を導出する技術経済的ロードマップを提案した。

  原題: Techno-Economic analysis for Smart Hangar inspection operations through Sensing and Localisation at scale ／ Angelos Plastropoulos, Nicolas P. Avdelidis, Argyrios Zolotas

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• 論文世界モデル画像認識2025/9/1

  SAMPO: 運動プロンプトを用いたスケールワイズ自己回帰による生成的世界モデル

  フレーム内生成に視覚自己回帰、次フレーム生成に因果モデリングを組み合わせ、運動プロンプトで時空間的手がかりを注入する世界モデルを提案。

  原題: SAMPO:Scale-wise Autoregression with Motion PrOmpt for generative world models ／ Sen Wang, Jingyi Tian, Le Wang 他

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• 論文共有制御ロボティクス2025/9/1

  Robot Trajectron V2：ナビゲーションのための確率的共有制御フレームワーク

  ユーザの意図を事前分布と事後更新で確率的に推定し、安全かつ効率的なナビゲーション支援を実現する共有制御手法を提案。キーボード入力やBMI実験で有効性を検証した。

  原題: Robot Trajectron V2: A Probabilistic Shared Control Framework for Navigation ／ Pinhao Song, Yurui Du, Ophelie Saussus 他

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• 論文磁気浮上/ニューラル制御制御2025/9/1

  産業用6D磁気浮上システムのエンドツーエンド低レベルニューラル制御

  産業用6D磁気浮上システムに対して、生センサデータと6D目標姿勢からコイル電流指令を直接出力する初のニューラル制御器を提案し、未見状況への汎化と堅牢な制御を実現した。

  原題: End-to-End Low-Level Neural Control of an Industrial-Grade 6D Magnetic Levitation System ／ Philipp Hartmann, Jannick Stranghöner, Klaus Neumann

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• 論文慣性モーションキャプチャロボティクス2025/9/1

  MinJointTracker: 関節位置推定と最小状態サイズを実現するリアルタイム慣性運動連鎖トラッキング

  IMUのみを用いて、キャリブレーション不要で運動連鎖の関節位置と姿勢をリアルタイムに推定する軽量アルゴリズムを提案し、シミュレーションで有効性を示した。

  原題: MinJointTracker: Real-time inertial kinematic chain tracking with joint position estimation and minimal state size ／ Michael Lorenz, Bertram Taetz, Gabriele Bleser-Taetz 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  マルチモーダル領域適応によるロボットジェイルブレイク防止

  テキストと画像の埋め込みを注意機構で融合し、汎用ジェイルブレイクデータをロボット分野のデータに適応させる軽量検出器J-DAPTを提案し、自動運転・海洋ロボティクス・四足歩行ナビゲーションでほぼ100%の検出精度を達成した。

  原題: Preventing Robotic Jailbreaking via Multimodal Domain Adaptation ／ Francesco Marchiori, Rohan Sinha, Christopher Agia 他

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• 論文経路計画ロボティクス2025/9/1

  SMART-3D: 三次元自己変形適応再計画木

  動的環境で高速に移動する障害物に対応するため、木構造を変形させてリアルタイムに経路を再計画する3Dアルゴリズムを提案し、シミュレーションで有効性を示した。

  原題: SMART-3D: Three-Dimensional Self-Morphing Adaptive Replanning Tree ／ Priyanshu Agrawal, Shalabh Gupta, Zongyuan Shen

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• 論文リモートセンシング/計画ロボティクス2025/9/1

  動的現象の新規計測のためのリアルタイム機器計画と知覚

  衛星画像から火山プルームなどの動的現象を検出し、追跡センサの軌道を自動計画することで、高解像度計測の効率を大幅に向上させるワークフローを提案した。

  原題: Real-Time Instrument Planning and Perception for Novel Measurements of Dynamic Phenomena ／ Itai Zilberstein, Alberto Candela, Steve Chien

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• 論文UAVナビゲーションロボティクス2025/9/1

  低コストRGBカメラを用いたGPS拒否環境下でのIBVSによるUAVナビゲーションと衝突回避

  RGBカメラのみを用いた画像ベースビジュアルサーボイング（IBVS）により、GPSのない環境でUAVが複数のAprilTag間を航行し、AIによる単眼深度推定で障害物を回避するオンボードシステムを提案・実証した。

  原題: GPS Denied IBVS-Based Navigation and Collision Avoidance of UAV Using a Low-Cost RGB Camera ／ Xiaoyu Wang, Yan Rui Tan, William Leong 他

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• 論文SLAMロボティクス2025/9/1

  IMU事前積分レーダーファクターによる非同期レーダーLiDAR慣性SLAM

  IMUの高レートデータでLiDAR状態をレーダー計測時刻に伝播し、ファクターグラフのノード数を半減させて計算コストを最大56%削減する手法を提案。

  原題: IMU-Preintegrated Radar Factors for Asynchronous Radar-LiDAR-Inertial SLAM ／ Johan Hatleskog, Morten Nissov, Kostas Alexis

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• 論文VLA画像認識2025/9/1

  基盤モデルは段階的な身体性推論においてどれほど優れているか？

  身体性環境での段階的推論能力を評価するFoMERベンチマークを提案し、主要な大規模マルチモーダルモデルの性能と限界を分析した。

  原題: How Good are Foundation Models in Step-by-Step Embodied Reasoning? ／ Dinura Dissanayake, Ahmed Heakl, Omkar Thawakar 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/9/1

  End2Race: リアルタイムF1Tenthレースのための効率的なエンドツーエンド模倣学習

  F1Tenthの自動レース向けに、GRUとLiDARのシグモイド正規化を用いた高速なエンドツーエンド模倣学習を提案し、追い越しシナリオで高い安全性と成功率を達成した。

  原題: End2Race: Efficient End-to-End Imitation Learning for Real-Time F1Tenth Racing ／ Zhijie Qiao, Haowei Li, Zhong Cao 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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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  強化学習ベース制御器を組み合わせたマニピュレータ向け高速軌道計画

  タスク空間での視覚ベース経路計画と関節空間での強化学習による障害物回避を組み合わせ、マニピュレータの高速な無衝突軌道計画を実現した研究。

  原題: Fast Trajectory Planner with a Reinforcement Learning-based Controller for Robotic Manipulators ／ Yongliang Wang, Hamidreza Kasaei

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  I-FailSense: 視覚言語モデルによる汎用的なロボット失敗検出に向けて

  視覚言語モデルを微調整し、内部層に軽量な分類ヘッドを付けてアンサンブルすることで、指示と意味的にずれたロボットの失敗を検出するフレームワークを提案。

  原題: I-FailSense: Towards General Robotic Failure Detection with Vision-Language Models ／ Clemence Grislain, Hamed Rahimi, Olivier Sigaud 他

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