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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: 2025/5/1 ／ 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
ピンプレッショングリッパの設計とオンライン把持調整を伴う巧みな把持の学習
ピンプレッション玩具に着想を得た、各指に独立伸縮可能なピンアレイを持つ平行グリッパを開発し、強化学習とカリキュラム学習で把持中の再配向を含む巧みな把持スキルを学習させ、実機転移も実証した。
原題: Designing Pin-pression Gripper and Learning its Dexterous Grasping with Online In-hand Adjustment ／ Hewen Xiao, Xiuping Liu, Hang Zhao 他
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卓上整理のための移動マニピュレーション計画
移動ロボットが卓上整理を行う際、1つの立ち位置から複数の操作をまとめて行い、状態再探索も導入することで、計画の品質と計算時間を改善した。
原題: Mobile Manipulation Planning for Tabletop Rearrangement ／ Jiaming Hu, Jiawei Wang, Henrik I Christensen
日本語で読む → - 論文両腕マニピュレーション画像認識
フローベース動画予測による汎用両腕基盤ポリシー
テキストからフロー、フローから動画への2段階ファインチューニングで動画予測を行い、軽量拡散ポリシーで両腕ロボットの行動を生成する基盤ポリシーを提案。
原題: Towards a Generalizable Bimanual Foundation Policy via Flow-based Video Prediction ／ Chenyou Fan, Fangzheng Yan, Chenjia Bai 他
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AnyBody: 異形態マニピュレーションのためのベンチマークスイート
多様なロボット形態でのリーチとプッシュ課題を対象に、補間・外挿・構成の3軸で汎化性能を評価する異形態マニピュレーションのベンチマークを提案し、RL方策の形態間汎化の限界を分析した。
原題: AnyBody: A Benchmark Suite for Cross-Embodiment Manipulation ／ Meenal Parakh, Alexandre Kirchmeyer, Beining Han 他
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対話型OT Gym：強化学習ベースの光ピンセット駆動マイクロロボティクスシミュレーションプラットフォーム
光ピンセットによるマイクロロボットの協調操作を目指し、強化学習と触覚フィードバックを統合した共有制御シミュレータを開発。細胞操作タスクで作業時間を約67%短縮し成功率100%を達成。
原題: Interactive OT Gym: A Reinforcement Learning-Based Interactive Optical tweezer (OT)-Driven Microrobotics Simulation Platform ／ Zongcai Tan, Dandan Zhang
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Mobi-π: ロボット学習ポリシーのモビライゼーション
限られた視点で学習したマニピュレーションポリシーを移動ロボットで活用するため、3Dガウススプラッティングとサンプリング最適化により、ポリシーの分布内となるベース姿勢を探索する手法を提案。
原題: Mobi-$\pi$: Mobilizing Your Robot Learning Policy ／ Jingyun Yang, Isabella Huang, Brandon Vu 他
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DexWild: 日常環境での人間の手による器用な操作データ収集とロボット方策学習
低コストなウェアラブルデバイスで人間の手の操作データを収集し、人間とロボットのデモを共訓練することで、未知環境や異なる身体でも汎化する器用な操作方策を実現した。
原題: DexWild: Dexterous Human Interactions for In-the-Wild Robot Policies ／ Tony Tao, Mohan Kumar Srirama, Jason Jingzhou Liu 他
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
脚式ロコマニピュレーションにおける位置・力制御の統合ポリシー学習
力センサーなしで位置と力の制御を統合的に学習する脚式ロボット向けポリシーを提案し、四足マニピュレータとヒューマノイドで接触を伴う操作タスクの成功率を約39.5%向上させた。
原題: Learning a Unified Policy for Position and Force Control in Legged Loco-Manipulation ／ Peiyuan Zhi, Peiyang Li, Jianqin Yin 他
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DeCo: 長期的3Dマニピュレーションにおけるゼロショット汎化のためのタスク分解とスキル合成
模倣学習のデモを把持物体の相互作用に基づいて原子タスクに分解し、VLMで指示を解析してスキルを動的に組み合わせることで、未見の長期的3D操作タスクへのゼロショット汎化を実現するフレームワーク。
原題: DeCo: Task Decomposition and Skill Composition for Zero-Shot Generalization in Long-Horizon 3D Manipulation ／ Zixuan Chen, Junhui Yin, Yangtao Chen 他
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EasyInsert: データ効率が高く汎化可能な挿入ポリシー
人間の直感に基づき挿入をデルタポーズ回帰問題として定式化し、最小限の人手で収集したデータからエンドツーエンドの視覚ポリシーを学習。未知物体や乱雑環境でも高いゼロショット汎化性能を実現した。
原題: EasyInsert: A Data-Efficient and Generalizable Insertion Policy ／ Guanghe Li, Junming Zhao, Shengjie Wang 他
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事前強化学習：限られた試行回数での目標条件付き動的マニピュレーション
少数の実演から条件付き拡散モデルで運動マニフォールドを学習し、低次元条件空間でのフィードバック最適化により、10回程度の試行で新しい動的マニピュレーション目標を達成するフレームワークを提案。
原題: Prior Reinforce: Goal-Conditioned Dynamic Manipulation with Limited Trials ／ Yihang Hu, Pingyue Sheng, Yuyang Liu 他
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見ることから行うことへ：ロボットマニピュレーションのための推論と意思決定の橋渡し
空間関係推論で中間表現を生成する視覚言語モデルFSDを提案し、ロボット操作のゼロショット性能を大幅に向上させた。
原題: From Seeing to Doing: Bridging Reasoning and Decision for Robotic Manipulation ／ Yifu Yuan, Haiqin Cui, Yibin Chen 他
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TeViR: 拡散モデルによるテキストから動画への報酬生成で効率的な強化学習
テキストから動画を生成する拡散モデルを使い、予測映像と現在の観測を比較して密な報酬を生成する強化学習手法を提案。11の複雑なロボット操作タスクでサンプル効率と性能を向上させた。
原題: TeViR: Text-to-Video Reward with Diffusion Models for Efficient Reinforcement Learning ／ Yuhui Chen, Haoran Li, Zhennan Jiang 他
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PartDexTOG: 言語駆動型パーツ解析による器用なタスク指向把持の生成
LLMで物体の部位と把持方法を言語解析し、拡散モデルで各部位に適した多指ハンドの把持を生成する手法を提案。
原題: PartDexTOG: Generating Dexterous Task-Oriented Grasping via Language-driven Part Analysis ／ Weishang Wu, Yifei Shi, Zhizhong Chen 他
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DexMachina：両手巧みな操作のための機能的リターゲティング
人間の両手による物体操作のデモンストレーションから、関節物体を長期的に操作する巧みなロボットハンドのポリシーを学習する手法を提案。仮想物体コントローラを徐々に弱めるカリキュラム学習により、人間とロボットの身体性ギャップを克服する。
原題: DexMachina: Functional Retargeting for Bimanual Dexterous Manipulation ／ Zhao Mandi, Yifan Hou, Dieter Fox 他
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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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空間認識型ロボット把持：汎用把持制御ポリシー
単眼深度推定と6自由度把持プロンプトを統合した空間表現と拡散ポリシーにより、環境変化に頑健な汎用ロボット把持を実現した。
原題: Spatial RoboGrasp: Generalized Robotic Grasping Control Policy ／ Yiqi Huang, Travis Davies, Jiahuan Yan 他
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EquAct: 開ループロボット操作のためのSE(3)同変マルチタスクトランスフォーマ
言語条件付き3D操作ポリシーにSE(3)同変性を組み込み、シーン変換に対する空間汎化性能を向上させたマルチタスクトランスフォーマを提案。
原題: EquAct: An SE(3)-Equivariant Multi-Task Transformer for Open-Loop Robotic Manipulation ／ Xupeng Zhu, Yu Qi, Yizhe Zhu 他
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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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複雑形状のペグ挿入における接触多様体学習による高精度姿勢推定
接触状態のみから複雑なペグと穴のSE(3)姿勢を推定するハイブリッド手法を提案し、接触多様体を学習して高速・高精度な位置合わせを実現した。
原題: Learning the Contact Manifold for Accurate Pose Estimation During Peg-in-Hole Insertion of Complex Geometries ／ Abhay Negi, Omey M. Manyar, Dhanush Kumar Varma Penmetsa 他
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3次元変形物体の動的マニピュレーション：シミュレーション・ベンチマーク・学習戦略
低次元ダイナミクスに基づく3Dロープ操作のシミュレーション環境とベンチマークを構築し、模倣学習と物理情報を組み合わせた拡散ポリシー（DIDP）を提案した。
原題: Dynamic Manipulation of Deformable Objects in 3D: Simulation, Benchmark and Learning Strategy ／ Guanzhou Lan, Yuqi Yang, Anup Teejo Mathew 他
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ジャガイモ塊茎からの高スループット組織サンプリングのための双腕ロボットシステムの設計・統合・評価
機械視覚誘導の双腕ロボットでジャガイモ塊茎から組織を自動採取するシステムを開発し、位置誤差1.84mm、成功率81.5%、サイクルタイム10.4秒を達成した。
原題: Design, Integration, and Evaluation of a Dual-Arm Robotic System for High Throughput Tissue Sampling from Potato Tubers ／ Divyanth L. G., Syed Usama Bin Sabir, Divya Rathore 他
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潜在的心の理論：協調マニピュレーションのための分散拡散アーキテクチャ
各ロボットが自己埋め込みと合意埋め込みを保持し、層理論に基づく損失で訓練する分散拡散政策を提案。明示的通信なしでも協調作業を可能にする。
原題: Latent Theory of Mind: A Decentralized Diffusion Architecture for Cooperative Manipulation ／ Chengyang He, Gadiel Sznaier Camps, Xu Liu 他
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姿勢ガイド付き模倣学習によるロボットの精密挿入
物体の相対SE(3)姿勢を観測する拡散政策とRGBDによる補完を組み合わせ、7〜10回の実演で0.01mmの隙間の精密挿入を実現した。
原題: Exploring Pose-Guided Imitation Learning for Robotic Precise Insertion ／ Han Sun, Sheng Liu, Yizhao Wang 他
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混沌から規則を学ぶ：タングラム組立のための推論・計画・操作の学習
シミュレーションでの自己探索により、未知のタングラム形状を組み立てる汎用的なロボット組立ポリシーを学習する手法を提案。
原題: Master Rules from Chaos: Learning to Reason, Plan, and Interact from Chaos for Tangram Assembly ／ Chao Zhao, Chunli Jiang, Lifan Luo 他
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RoBridge：汎用ロボット操作のための認知と実行を橋渡しする階層型アーキテクチャ
大規模視覚言語モデルによる高レベル認知プランナと強化学習による汎用身体エージェントを、不変操作表現を介して階層的に統合し、認知と実行のギャップを埋めるロボット操作手法を提案。
原題: RoBridge: A Hierarchical Architecture Bridging Cognition and Execution for General Robotic Manipulation ／ Kaidong Zhang, Rongtao Xu, Pengzhen Ren 他
日本語で読む → - 論文水中マニピュレーションロボティクス
水中マニピュレーションと海底介入タスクのためのVR拡張ロボットシミュレータ
イカ型水中ロボットURSULAのためのUnityベースのシミュレータ(MARUN)2を開発し、VRと触覚フィードバックによる操作支援の有効性をユーザ実験で検証した。
原題: A Robot Simulation Environment for Virtual Reality Enhanced Underwater Manipulation and Seabed Intervention Tasks ／ Sumey El-Muftu, Berke Gur
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OPA-Pack: 物体特性を考慮したロボットビンパッキング
物体の壊れやすさや相性などの特性を認識し、非互換な物体の分離と壊れやすい物体への圧力低減を両立するロボットビンパッキングフレームワークを提案。
原題: OPA-Pack: Object-Property-Aware Robotic Bin Packing ／ Jia-Hui Pan, Yeok Tatt Cheah, Zhengzhe Liu 他
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