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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 →- 論文医療ロボット/ソフトロボットロボティクス
磁気的に再プログラム可能な手術機能を備えた小型ソフトロボット
磁化プロファイルを指令に応じて再プログラムし、薬剤投与・切開・把持・検体保存・遠隔加熱の5つの手術機能を実行できるミリメートルスケールのソフトロボットを開発した。
原題: Miniature soft robot with magnetically reprogrammable surgical functions ／ Chelsea Shan Xian Ng, Yu Xuan Yeoh, Nicholas Yong Wei Foo 他
日本語で読む → - 論文LiDARセグメンテーション画像認識
点-平面投影による小規模データでの高精度LiDARセマンティックセグメンテーション
LiDAR点群を複数の2D表現に投影して点ベース手法の特徴学習を強化し、LiDARデータのみで小規模データでも高精度なセマンティックセグメンテーションを実現した。
原題: Point-Plane Projections for Accurate LiDAR Semantic Segmentation in Small Data Scenarios ／ Simone Mosco, Daniel Fusaro, Wanmeng Li 他
日本語で読む → - 論文ジェスチャー生成cs.GR
SIG-Chat: 空間意図に導かれた対話ジェスチャー生成 — いつ・どのように・どこで
音声・言語・空間情報を統合し、対話相手とのインタラクションのタイミングや方向を考慮したジェスチャーを生成するモデルを提案し、ヒューマノイドロボットに実装した研究。
原題: SIG-Chat: Spatial Intent-Guided Conversational Gesture Generation Involving How, When and Where ／ Yiheng Huang, Junran Peng, Silei Shen 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
NeuralSVCD：効率的な掃引体積衝突検出のためのニューラル手法
ニューラルエンコーダ・デコーダで形状と時間の局所性を活かし、精度を保ちつつ掃引体積衝突検出を高速化した。
原題: NeuralSVCD for Efficient Swept Volume Collision Detection ／ Dongwon Son, Hojin Jung, Beomjoon Kim
日本語で読む → - 論文強化学習制御
強化学習におけるオフポリシーリアプノフ安定性
オフポリシーでリアプノフ関数を学習し、SACやPPOに組み込むことで、データ効率の良い安定性保証を実現した研究。
原題: Off Policy Lyapunov Stability in Reinforcement Learning ／ Sarvan Gill, Daniela Constantinescu
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
不整地を走行する移動ロボットのための積載物ピックアップを考慮した省エネ経路計画
複数の候補地点から荷物を拾って目的地へ届ける移動ロボットの省エネ経路計画問題(OMEPP)を定式化し、積載量制約を組み込んだ経路データベースPCPDと並列探索で高速に解く手法を提案した。
原題: Energy-Efficient Path Planning with Multi-Location Object Pickup for Mobile Robots on Uneven Terrain ／ Faiza Babakano, Ahmed Fahmin, Bojie Shen 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
安定性を追い求めて：制御リアプノフ関数に導かれた強化学習によるヒューマノイド走行
制御リアプノフ関数と最適化された動的参照軌道を強化学習の報酬設計に組み込み、ヒューマノイドの走行を実現した研究。
原題: Chasing Stability: Humanoid Running via Control Lyapunov Function Guided Reinforcement Learning ／ Zachary Olkin, Kejun Li, William D. Compton 他
日本語で読む → - 論文自動運転/軌道計画ロボティクス
衝突余裕時間評価を組み込んだ改良型二重五次多項式による自動運転車の安全で効率的な車線変更
混合交通環境での車線変更において、衝突余裕時間(TTC)ペナルティを二重五次多項式ソルバに直接組み込み、リアルタイムで安全を考慮した軌道生成を可能にした手法を提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Safe and Efficient Lane-Changing for Autonomous Vehicles: An Improved Double Quintic Polynomial Approach with Time-to-Collision Evaluation ／ Rui Bai, Rui Xu, Teng Rui 他
日本語で読む → - 論文宇宙機ナビゲーションロボティクス
円軌道相対運動における低推力近接操作のための適応ナビゲーション戦略
円軌道相対運動下での宇宙機の近接操作において、推定状態に応じてオブザーバゲインを適応的に調整し、高速収束と低ノイズ感度を両立するナビゲーション手法を提案した。
原題: Adaptive Navigation Strategy for Low-Thrust Proximity Operations in Circular Relative Orbit ／ Dario Ruggiero, Mauro Mancini, Elisa Capello
日本語で読む → - 論文拡散ポリシーロボティクス
観測モダリティの優先順位付けを可能にする因子化拡散ポリシー
拡散ポリシーにおいて観測モダリティを因子化することで、タスクに応じて特定のモダリティを優先できるようにし、低データ領域での性能と分布シフトに対する堅牢性を向上させた。
原題: Factorizing Diffusion Policies for Observation Modality Prioritization ／ Omkar Patil, Prabin Rath, Kartikay Pangaonkar 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
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
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
実験室自動化のための双腕階層型計画：振動ふるい機操作
双腕ロボットで振動ふるい機の操作を自動化するため、狭所での蓋操作や受け渡し、粉体容器搬送を階層型計画で実現し、計画時間を最大80.4%短縮した。
原題: Dual-Arm Hierarchical Planning for Laboratory Automation: Vibratory Sieve Shaker Operations ／ Haoran Xiao, Xue Wang, Huimin Lu 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント制御制御
低レベルMPCを用いた階層型強化学習によるマルチエージェント制御
強化学習で戦略的な目標選択を行い、MPCで安全な動作を実行する階層型フレームワークを提案し、捕食者-被食者ベンチマークで既存手法を上回る性能を示した。
原題: Hierarchical Reinforcement Learning with Low-Level MPC for Multi-Agent Control ／ Max Studt, Georg Schildbach
日本語で読む → - 論文3Dシーン理解画像認識
Text-Scene: 3Dシーン理解のためのシーン・トゥ・言語解析フレームワーク
3Dシーンを物体属性や空間関係を含むテキスト記述へ自動変換するフレームワークを提案し、3Dタスク計画のベンチマークInPlan3Dも構築した。
原題: Text-Scene: A Scene-to-Language Parsing Framework for 3D Scene Understanding ／ Haoyuan Li, Rui Liu, Hehe Fan 他
日本語で読む → - 論文HRIHCI
「悲劇的だった」：ロボットの電源オフが与える影響の探究
ロボットアームの電源オフ動作を「即時停止」と「眠るように折りたたむ」の2条件で比較し、後者では好感度・知性・生命感が高まり、参加者の解釈も「死」から「眠り」へと変わることを示した。
原題: "It was Tragic": Exploring the Impact of a Robot's Shutdown ／ Agam Oberlender, Hadas Erel
日本語で読む → - 論文制御/モデリングロボティクス
マイクロ自律表面車両の動的モデリングと効率的なデータ駆動型最適制御
小型自律表面車両の物理ベース動的モデルを構築し、弱形式に基づくオンライン学習でモデルをリアルタイム更新するデータ駆動型最適制御を提案。未知の積載物や外乱下でも軌道追従精度とロバスト性を向上させる。
原題: Dynamic Modeling and Efficient Data-Driven Optimal Control for Micro Autonomous Surface Vehicles ／ Zhiheng Chen, Wei Wang
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
メモリ転送計画：LLM駆動の文脈適応型コード適応によるロボットマニピュレーション
異なる環境での成功した制御コード例を手続き的知識として活用し、LLMによるロボットマニピュレーションの計画を文脈に応じて適応させるフレームワークを提案。シミュレーションと実機で成功率と適応性を向上させた。
原題: Memory Transfer Planning: LLM-driven Context-Aware Code Adaptation for Robot Manipulation ／ Tomoyuki Kagaya, Subramanian Lakshmi, Yuxuan Lou 他
日本語で読む → - 論文制御チューニングロボティクス
デジタルツインを活用したデータ駆動型制御器チューニングのためのガイド付きマルチフィデリティベイズ最適化
デジタルツインのシミュレーションと実機計測を統合し、モデル誤差を学習的に補正するマルチフィデリティベイズ最適化により、ロボット駆動系の制御器をデータ効率的にチューニングする手法を提案した。
原題: Guided Multi-Fidelity Bayesian Optimization for Data-driven Controller Tuning with Digital Twins ／ Mahdi Nobar, Jürg Keller, Alessandro Forino 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
高さが鍵：ロボットの身長が人間の従順さに与える影響
非ヒューマノイド型ロボットの身長を変え、アンケート協力依頼への応諾率を比較したところ、低いロボットの方が高いロボットより応諾率が高かった。
原題: A Matter of Height: The Impact of a Robotic Object on Human Compliance ／ Michael Faber, Andrey Grishko, Julian Waksberg 他
日本語で読む → - 論文飛行制御/基盤モデル/sim2realロボティクス
RAPTOR: クアッドロータ制御のための基盤ポリシー
1000種類のクアッドロータを強化学習で訓練した教師ポリシーを、再帰層を持つ小型ニューラルネットに蒸留し、多様な実機にゼロショット適応できる基盤ポリシーを実現した。
原題: RAPTOR: A Foundation Policy for Quadrotor Control ／ Jonas Eschmann, Dario Albani, Giuseppe Loianno
日本語で読む → - 論文ロボット学習ロボティクス
スパース性と希少性に基づくロボット学習
触覚センシングのデータスパース性とリハビリロボットのデータ希少性に着目し、強化学習や意図推定アルゴリズムで効率的なロボット学習を実現する研究。
原題: Robot Learning with Sparsity and Scarcity ／ Jingxi Xu
日本語で読む → - 論文リアクティブ計画ロボティクス
HPCによるロボットの高速回避と反応的計画
高性能計算(HPC)をロボット制御にオフロードし、7自由度マニピュレータが高速飛来物をミリ秒単位で回避できることを実証した概念実証研究。
原題: Supercomputing for High-speed Avoidance and Reactive Planning in Robots ／ Kieran S. Lachmansingh, José R. González-Estrada, Jacob Chisholm 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
SwarmChat: LLMによる文脈認識型マルチモーダルロボット群対話システム
大規模言語モデルを活用し、テキスト・音声・遠隔操作などの複数モダリティでロボット群に自然言語指示を出せる文脈認識型対話システムを提案した。
原題: SwarmChat: An LLM-Based, Context-Aware Multimodal Interaction System for Robotic Swarms ／ Ettilla Mohiuddin Eumi, Hussein Abbass, Nadine Marcus
日本語で読む → - 論文熱予測ロボティクス
ロボット関節モータの熱状態をモデルフリーで予測する深層学習
複数のLSTMとフィードフォワード層からなる深層ニューラルネットワークを用いて、ロボットマニピュレータの関節モータの熱挙動をモデルフリーで予測する手法を提案し、7関節冗長ロボットで有効性を示した。
原題: Deep Learning for Model-Free Prediction of Thermal States of Robot Joint Motors ／ Trung Kien La, Eric Guiffo Kaigom
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
GeoAware-VLA: 幾何学認識を組み込んだ視覚-言語-行動モデル
凍結した幾何学視覚モデルを特徴抽出器として使い、軽量な投影層でポリシーに適応させることで、未見のカメラ視点への汎化性能を大幅に向上させたVLAモデル。
原題: GeoAware-VLA: Implicit Geometry Aware Vision-Language-Action Model ／ Ali Abouzeid, Malak Mansour, Qinbo Sun 他
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
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
日本語で読む → - 論文触覚共有制御ロボティクス
サイバーレーシングコーチ：高度な運転スキルを教える触覚共有制御フレームワーク
自動運転システムと人間が協調してステアリングを操作する触覚共有制御により、レースや緊急回避に必要な高度な運転スキルを習得させるフレームワークを提案し、支援を徐々に減らすフェーディング方式の有効性を評価した。
原題: Cyber Racing Coach: A Haptic Shared Control Framework for Teaching Advanced Driving Skills ／ Congkai Shen, Siyuan Yu, Yifan Weng 他
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習ロボティクス
事前学習済み視覚表現はモデルベース強化学習において重要な汎化をもたらす
モデルベース強化学習における視覚ドメインシフト下での汎化性能を調査し、事前学習済み視覚モデル（特に部分微調整）がスクラッチ学習より優れることを示した。
原題: Pre-trained Visual Representations Generalize Where it Matters in Model-Based Reinforcement Learning ／ Scott Jones, Liyou Zhou, Sebastian W. Pattinson
日本語で読む → - 論文規制・倫理cs.CY
自律ロボティクスにおけるEU AI法（2024/1689）遵守：系統的文献レビュー
EU AI法への自律ロボットシステムの準拠状況をPRISMAに基づき22件の研究から分析し、説明可能性や人間の監視、知識ベースの追跡可能性に大きなギャップがあることを明らかにした。
原題: Cumplimiento del Reglamento (UE) 2024/1689 en rob\'otica y sistemas aut\'onomos: una revisi\'on sistem\'atica de la literatura ／ Yoana Pita Lorenzo
日本語で読む → - 論文飛行制御/強化学習ロボティクス
強化学習によるクアッドコプターの耐故障制御
飛行中のプロペラ故障に耐えるクアッドコプターの制御を目的に、動的計画法とDDPGの2つの強化学習手法を比較検討した研究。
原題: Fault Tolerant Control of a Quadcopter using Reinforcement Learning ／ Muzaffar Habib, Adnan Maqsood, Adnan Fayyaz ud Din
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