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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

• 論文触覚ロボティクス2025/9/1

  HapMorph：多面的な触覚特性を提示する空気圧フレームワーク

  対向型の布製空気圧アクチュエータを用いて、ウェアラブルなデバイスで物体のサイズと硬さを同時に連続的に変化させる触覚提示手法を提案し、その知覚精度を検証した。

  原題: HapMorph: A Pneumatic Framework for Multi-Dimensional Haptic Property Rendering ／ Rui Chen, Domenico Chiaradia, Antonio Frisoli 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  OmniRetarget: 相互作用を保持するヒューマノイド全身移動操作・シーンインタラクション向けデータ生成

  人間・地形・物体間の空間的・接触的関係をインタラクションメッシュで明示的に保持しながら運動をリターゲティングし、物理的に妥当で多様な全身移動操作データを生成する手法を提案。

  原題: OmniRetarget: Interaction-Preserving Data Generation for Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation and Scene Interaction ／ Lujie Yang, Xiaoyu Huang, Zhen Wu 他

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• 論文ソーシャルロボティクス/オフラインRLロボティクス2025/9/1

  適応型ソーシャルゲームロボットに向けて：オフライン強化学習ベースのフレームワーク

  学習困難を抱える生徒を支援するゲームプレイロボットのため、マルチモーダル感情認識と適応応答を統合したシステムを構築し、実世界データで複数のオフラインRLアルゴリズムを評価した。

  原題: Towards an Adaptive Social Game-Playing Robot: An Offline Reinforcement Learning-Based Framework ／ Soon Jynn Chu, Raju Gottumukkala, Alan Barhorst

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  HL-IK：ヒューマノイド腕における人間らしい逆運動学の軽量実装

  大規模人間動作データから学習した肘の事前分布を数値IKに組み込み、エンドエフェクタ追従を保ちながら腕全体の姿勢を人間らしくする軽量な逆運動学フレームワークを提案。

  原題: HL-IK: A Lightweight Implementation of Human-Like Inverse Kinematics in Humanoid Arms ／ Bingjie Chen, Zihan Wang, Zhe Han 他

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• 論文ヒューマノイド動作追従ロボティクス2025/9/1

  RobotDancing: 残差行動強化学習によるロバストな長時間ヒューマノイド動作追従

  参照動作に対する残差関節目標を強化学習で予測し、参照とロボットの動力学の不一致を補償することで、ヒューマノイドの長時間・高ダイナミックな動作追従を実現した。

  原題: RobotDancing: Residual-Action Reinforcement Learning Enables Robust Long-Horizon Humanoid Motion Tracking ／ Zhenguo Sun, Yibo Peng, Yuan Meng 他

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• 論文強化学習/模倣学習/衛星計画AI2025/9/1

  地球観測衛星の科学成果を高める学習ベースの計画手法

  地球観測衛星の動的ターゲティングにおいて、強化学習と模倣学習を用いて観測地点の系列を計画し、既存のヒューリスティック手法より優れた性能を達成した。

  原題: Learning-Based Planning for Improving Science Return of Earth Observation Satellites ／ Abigail Breitfeld, Alberto Candela, Juan Delfa 他

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• 論文sim2real画像認識2025/9/1

  SCOPE: ロボティクスにおけるSim2Realカテゴリレベル物体姿勢推定のための意味的条件付け

  DINOv2の連続的な意味特徴を拡散モデルに組み込み、カテゴリラベルなしで未知物体の姿勢を推定できるカテゴリレベル姿勢推定手法を提案し、Sim2Realギャップを縮小した。

  原題: SCOPE: Semantic Conditioning for Sim2Real Category-Level Object Pose Estimation in Robotics ／ Peter Hönig, Stefan Thalhammer, Jean-Baptiste Weibel 他

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• 論文HRIHCI2025/9/1

  人とロボットの相互作用における人間の自律性と行為主体感：系統的文献レビュー

  2011年から2024年までの実証研究22件をレビューし、HRIで人間の自律性と行為主体感に影響する5つの要因クラスターを特定した。

  原題: Human Autonomy and Sense of Agency in Human-Robot Interaction: A Systematic Literature Review ／ Felix Glawe, Tim Schmeckel, Philipp Brauner 他

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• 論文言語条件付け予測ロボティクス2025/9/1

  言語条件付けによる非管制空域での航空機ゴール予測精度の向上

  パイロットの無線通信を音声認識と大規模言語モデルで解釈し、その意図ラベルを軌道予測モデルに融合することで、非管制空域における他機の目標位置予測精度を高めるマルチモーダル手法を提案した。

  原題: Language Conditioning Improves Accuracy of Aircraft Goal Prediction in Non-Towered Airspace ／ Sundhar Vinodh Sangeetha, Chih-Yuan Chiu, Sarah H. Q. Li 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/9/1

  月重力環境における脚式ロボットの効率的な学習ベース制御

  重力に応じてスケールする電力最適化報酬を用いた強化学習により、月重力から超地球重力まで対応する脚式ロボットの移動・姿勢制御を実現し、実機実験で省電力性を検証した。

  原題: Efficient Learning-Based Control of a Legged Robot in Lunar Gravity ／ Philip Arm, Oliver Fischer, Joseph Church 他

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• 論文セグメンテーション画像認識2025/9/1

  水環境におけるセマンティックセグメンテーションのための偏光融合の評価

  水面の反射や照明変化に強い偏光画像を用いて、浮遊プラスチックごみのセグメンテーション精度を向上させる融合ネットワークを公開データセットPoTATOで評価し、RGB単独より高精度だが計算負荷と偽陽性のリスクが増えることを示した。

  原題: Evaluation of Polarimetric Fusion for Semantic Segmentation in Aquatic Environments ／ Luis F. W. Batista, Tom Bourbon, Cedric Pradalier

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• 論文ロボット設計ロボティクス2025/9/1

  INGRID: 大規模言語モデルを用いた知的生成ロボット設計

  大規模言語モデルとねじ理論・運動学合成を統合し、並列ロボット機構を自動設計するフレームワークINGRIDを提案。固定・可変自由度の新規機構を生成し、3つのケーススタディで有効性を実証した。

  原題: INGRID: Intelligent Generative Robotic Design Using Large Language Models ／ Guanglu Jia, Ceng Zhang, Gregory S. Chirikjian

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  擬人化を超えて：第4・5指の外転を融合させた把持の強化と自由度の削減

  第4指と第5指の外転/内転関節を1つの大きな可動域を持つ関節に統合した16自由度ロボットハンドSABDを開発し、把持範囲の拡大とアクチュエータ数の削減を両立させた。

  原題: Beyond Anthropomorphism: Enhancing Grasping and Eliminating a Degree of Freedom by Fusing the Abduction of Digits Four and Five ／ Simon Fritsch, Liam Achenbach, Riccardo Bianco 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/9/1

  グラフ離散化とシミュレーテッドアニーリングによるマルチロボット遍歴情報獲得

  マルチロボットチームで各領域の不確実性を均一に保つため、シミュレーテッドアニーリングを用いて目標サンプリング分布を生成する手法を提案し、TurtleBot群で実機検証した。

  原題: Simulated Annealing for Multi-Robot Ergodic Information Acquisition Using Graph-Based Discretization ／ Benjamin Wong, Aaron Weber, Mohamed M. Safwat 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

  SRMP: 探索ベースのロボット動作計画ライブラリ

  産業・安全重視用途で求められる再現性の高い動作計画を実現する探索ベースのライブラリSRMPを提案し、マルチロボット操作アルゴリズムや主要シミュレータ・MoveIt!連携を提供する。

  原題: SRMP: Search-Based Robot Motion Planning Library ／ Itamar Mishani, Yorai Shaoul, Ramkumar Natarajan 他

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• 論文外骨格/制御ロボティクス2025/9/1

  下肢外骨格ロボットの多段階ロバスト非線形モデル予測制御

  人間-ロボット間の不確かさに対処するため、複数シナリオで不確かさを表現する多段階非線形MPCを下肢外骨格に適用し、未知の負荷や外乱下でも追従誤差と相互作用力を大幅に低減できることを示した。

  原題: Multi-stage robust nonlinear model predictive control of a lower-limb exoskeleton robot ／ Alireza Aliyari, Gholamreza Vossoughi

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• 論文教育支援ロボットロボティクス2025/9/1

  言語脆弱性を持つ就学前児童の形態素構造学習を支援するロボット：大規模言語モデルの活用

  Furhat対話ロボットが言葉遊びゲーム「Alias」を通じて、言語脆弱性のある就学前児童の形態素構造（例：三人称単数-s）の学習を支援するアプリを開発し、大規模言語モデルを活用してロボットが形態素ターゲットを生成・提示できるようにする試み。

  原題: Leveraging Large Language Models for Robot-Assisted Learning of Morphological Structures in Preschool Children with Language Vulnerabilities ／ Stina Sundstedt, Mattias Wingren, Susanne Hägglund 他

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• 論文形式手法ロボティクス2025/9/1

  自律ロボットのための形式手法再訪：構造化サーベイ

  自律ロボットシステムへの形式手法の適用に関する構造化文献レビューを行い、使用される形式手法や形式主義を分類し、時系列での傾向の変化を分析した。

  原題: Revisiting Formal Methods for Autonomous Robots: A Structured Survey ／ Atef Azaiez, David A. Anisi, Marie Farrell 他

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• 論文軌道追従/油圧ショベル/モデルベース学習ロボティクス2025/9/1

  閉ループダイナミクスに基づく油圧ショベルの高精度・高効率軌道追従

  油圧ショベルの非線形ダイナミクスに対処するため、モデルベース学習と閉ループダイナミクスを組み合わせた軌道追従手法EfficientTrackを提案し、シミュレーションと実機で高精度・高効率を実証した。

  原題: High-Precision and High-Efficiency Trajectory Tracking for Excavators Based on Closed-Loop Dynamics ／ Ziqing Zou, Cong Wang, Yue Hu 他

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  抽象障害物マップとトポロジカルグラフを活用したゼロショット視覚言語ナビゲーション

  MLLMと抽象障害物マップ上のウェイポイント予測を組み合わせ、訪問履歴付きトポロジカルグラフをプロンプトに組み込むことで、連続環境でのゼロショット視覚言語ナビゲーションを高精度化した研究。

  原題: Boosting Zero-Shot VLN via Abstract Obstacle Map-Based Waypoint Prediction with TopoGraph-and-VisitInfo-Aware Prompting ／ Boqi Li, Siyuan Li, Weiyi Wang 他

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• 論文RPAAI2025/9/1

  インテリジェントRPAにおける機械学習の初期分類体系

  RPAと機械学習の統合に関する文献レビューを行い、インテリジェントRPAを2つのメタ特性と8つの次元からなる分類体系に整理した。

  原題: A Nascent Taxonomy of Machine Learning in Intelligent Robotic Process Automation ／ Lukas Laakmann, Seyyid A. Ciftci, Christian Janiesch

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• 論文VLAロボティクス2025/9/1

  エージェント的シーンポリシー：ロボット行動のための空間・意味・アフォーダンスの統合

  シーン表現をロボットと世界の問い合わせ可能なインターフェースとして用い、言語指示に基づく行動をゼロショットで計画するエージェントフレームワークASPを提案。

  原題: Agentic Scene Policies: Unifying Space, Semantics, and Affordances for Robot Action ／ Sacha Morin, Kumaraditya Gupta, Mahtab Sandhu 他

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• 論文モバイルマニピュレーションロボティクス2025/9/1

  N2M: ロールアウトから姿勢選好を学習しナビゲーションとマニピュレーションを橋渡し

  マニピュレーションポリシーの実行に適したベース位置を、ポリシーのロールアウトから学習した姿勢選好に基づいて推定する手法を提案し、シーン再構成不要で高速かつ高精度にモバイルマニピュレーションを実現した。

  原題: N2M: Bridging Navigation and Manipulation by Learning Pose Preference from Rollout ／ Kaixin Chai, Hyunjun Lee, Joseph J. Lim

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• 論文3D知覚ロボティクス2025/9/1

  TriLift: 組み込みシステム向け高効率3D知覚のための補間不要なTri-Planeリフティング

  3Dボクセルを直接平面特徴に射影して特徴量を再構成する補間不要のTri-Planeリフティング手法を提案し、組み込み向け3D知覚を高効率化した。

  原題: TriLift: Interpolation-Free Tri-Plane Lifting for Efficient 3D Perception on Embedded Systems ／ Sibaek Lee, Jiung Yeon, Hyeonwoo Yu

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/9/1

  RoboSeek: 物体と対話しながら学ぶロボットマニピュレーション

  3D再構成で実環境をシミュレーションに再現し、強化学習とクロスエントロピー法で方策を訓練、real2sim2real転移で実機に展開する長期マニピュレーションの枠組みを提案。

  原題: RoboSeek: You Need to Interact with Your Objects ／ Yibo Peng, Jiahao Yang, Shenhao Yan 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

  報酬関数の能動的変異によるロボットスキルの多様化：液体注ぎタスクにおける強化学習

  強化学習の報酬関数の重みにガウスノイズを加えて変異させ、液体注ぎタスクで多様なスキル（縁掃除、混合、水やりなど）を獲得させるフレームワークを提案。

  原題: Robotic Skill Diversification via Active Mutation of Reward Functions in Reinforcement Learning During a Liquid Pouring Task ／ Jannick van Buuren, Roberto Giglio, Loris Roveda 他

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• 論文自動運転/動作計画ロボティクス2025/9/1

  PIE: 自動運転のための知覚・インタラクション強化型エンドツーエンド動作計画

  カメラとLiDARの融合に双方向Mambaを、軌道推論にMambaとMixture-of-Expertsを組み合わせ、周囲エージェントとの相互作用を考慮した自動運転のエンドツーエンド動作計画フレームワークを提案し、NAVSIMベンチマークで最高性能を達成した。

  原題: PIE: Perception and Interaction Enhanced End-to-End Motion Planning for Autonomous Driving ／ Chengran Yuan, Zijian Lu, Zhanqi Zhang 他

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• 論文ロボット計画ロボティクス2025/9/1

  Self-CriTeach：自動ドメイン生成によるロボット計画改善のためのLLM自己教授・自己批評フレームワーク

  LLMが記号計画ドメインを自動生成し、それを大規模なCoT教師データ生成と強化学習の報酬関数の両方に活用することで、ロボット計画性能を高める自己教授・自己批評手法を提案した。

  原題: Self-CriTeach: LLM Self-Teaching and Self-Critiquing for Improving Robotic Planning via Automated Domain Generation ／ Jinbang Huang, Zhiyuan Li, Yuanzhao Hu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  実時間でのゼロからの自律化：非構造環境における動力学のオンライン適応

  関数エンコーダと再帰的最小二乗法を組み合わせ、ストリーミングオドメトリから動力学モデルをオンラインで適応させる手法を提案し、氷上を含む非構造地形でのナビゲーション性能を向上させた。

  原題: Zero to Autonomy in Real-Time: Online Adaptation of Dynamics in Unstructured Environments ／ William Ward, Sarah Etter, Jesse Quattrociocchi 他

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• 論文テレオペレーションロボティクス2025/9/1

  LeVR: 巧みなマニピュレーションのための模倣学習向けモジュラーVRテレオペレーションフレームワーク

  VRテレオペレーションによるデータ収集とLeRobot模倣学習を統合したモジュラーフレームワークLeVRを提案し、FrankaアームとXHand向けの実装LeFranXと100件のデモデータセットを公開した。

  原題: LeVR: A Modular VR Teleoperation Framework for Imitation Learning in Dexterous Manipulation ／ Zhengyang Kris Weng, Matthew L. Elwin, Han Liu

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