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最新論文: 2025/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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DexFlow: 巧みな手のポーズリターゲティングとインタラクションの統合手法
人間の手と物体のデータを組み合わせ、微分損失制約と接触マップ生成により、ロボットハンドの高精度で自然な操作データを生成するパイプラインを提案した。
原題: DexFlow: A Unified Approach for Dexterous Hand Pose Retargeting and Interaction ／ Xiaoyi Lin, Kunpeng Yao, Lixin Xu 他
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移動台車付き双腕ヒューマノイドロボットのためのIK初期値生成手法
関節可動域制限のあるヒューマンサイズの双腕移動ロボットに対し、到達可能性マップと遺伝的アルゴリズムを用いて数値逆運動学ソルバーの良い初期値を生成する手法を提案した。
原題: IK Seed Generator for Dual-Arm Human-like Physicality Robot with Mobile Base ／ Jun Takamatsu, Atsushi Kanehira, Kazuhiro Sasabuchi 他
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動的マニピュレーションのための潜在適応プランナ
人間のデモ動画から学習し、低次元潜在空間で計画を推論として定式化する軌道レベル方策を提案。実時間で適応的に再計画し、異なるロボットへの転移も可能。
原題: Latent Adaptive Planner for Dynamic Manipulation ／ Donghun Noh, Deqian Kong, Minglu Zhao 他
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ManiFeel: 視触覚マニピュレーション方策学習のベンチマークと理解
接触が多い・視覚的に難しい操作タスク向けに、視触覚方策学習を体系的に評価できる再現可能なシミュレーションベンチマークManiFeelを提案し、触覚が方策性能をどう高めるかを実験的に示した。
原題: ManiFeel: Benchmarking and Understanding Visuotactile Manipulation Policy Learning ／ Quan Khanh Luu, Pokuang Zhou, Zhengtong Xu 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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ForceVLA：力覚対応MoEで接触の多いマニピュレーションを強化するVLAモデル
外部力覚をVLAの第一級モダリティとして扱い、力覚対応のMixture-of-Experts融合モジュールで視覚言語埋め込みと6軸力フィードバックを統合する操作フレームワークを提案し、接触の多いタスクの成功率を23.2%向上させた。
原題: ForceVLA: Enhancing VLA Models with a Force-aware MoE for Contact-rich Manipulation ／ Jiawen Yu, Hairuo Liu, Qiaojun Yu 他
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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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接触信頼領域による器用な接触リッチマニピュレーション
接触の片側性を考慮した接触信頼領域（CTR）を提案し、モデル予測制御と局所計画の接続により、接触リッチな操作を効率的に実現する手法を開発した。
原題: Dexterous Contact-Rich Manipulation via the Contact Trust Region ／ H. J. Terry Suh, Tao Pang, Tong Zhao 他
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URPlanner: 深層強化学習に基づく衝突回避ロボット運動計画の普遍的パラダイム
深層強化学習を用いて、逆運動学を解かずに任意のマニピュレータに適用可能な、訓練と展開のコストを抑えた衝突回避運動計画手法を提案。
原題: URPlanner: A Universal Paradigm For Collision-Free Robotic Motion Planning Based on Deep Reinforcement Learning ／ Fengkang Ying, Hanwen Zhang, Haozhe Wang 他
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学習と探索に基づく推論による散乱物体の効率的操作
深層学習による物体の押し動作予測とモンテカルロ木探索を組み合わせ、散らかった環境でのロボットによる物体操作を効率化する手法を提案した論文。
原題: Efficiently Manipulating Clutter via Learning and Search-Based Reasoning ／ Baichuan Huang
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接地されたタスク軸：タスク軸コントローラと視覚基盤モデルによるゼロショット意味的スキル汎化
スキルを物体のキーポイントと軸に基づく優先順位付きコントローラに分解し、視覚基盤モデルで意味的に類似した接地特徴を見つけることで、新しい物体へのゼロショット転移を実現した。
原題: Grounded Task Axes: Zero-Shot Semantic Skill Generalization via Task-Axis Controllers and Visual Foundation Models ／ M. Yunus Seker, Shobhit Aggarwal, Oliver Kroemer
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ロボットマニピュレータの感情的・機能的表現力を持つ軌道生成のためのLaban Shapeの活用
Laban記譜法のShape要素を導入し、ロボットアームが迷いや感情を非言語的に伝える軌道を生成する手法を提案し、被験者実験で有効性を検証した。
原題: Employing Laban Shape for Generating Emotionally and Functionally Expressive Trajectories in Robotic Manipulators ／ Srikrishna Bangalore Raghu, Clare Lohrmann, Akshay Bakshi 他
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ニューラルネットワーク支援カルマンフィルタとモデル予測制御による波浪面上でのロボット支援ドローン回収
KalmanNet++で波浪外乱下のドローン位置を予測し、モデル予測制御でマニピュレータの捕捉軌道を計画する統合フレームワークを提案し、95%以上の成功率を達成した。
原題: Neural Network Aided Kalman Filtering with Model Predictive Control Enables Robot-Assisted Drone Recovery on a Wavy Surface ／ Yimou Wu, Mingyang Liang, Chongfeng Liu 他
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SEM: ロボットマニピュレーションのための空間理解を強化する拡散ポリシー
視覚表現に3D幾何情報を付加する空間エンハンサと、関節依存をグラフで捉えるロボット状態エンコーダを組み合わせ、空間理解を高めた拡散ベースのマニピュレーションポリシーを提案。
原題: SEM: Enhancing Spatial Understanding for Robust Robot Manipulation ／ Xuewu Lin, Tianwei Lin, Lichao Huang 他
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Stow: 布製ポッドへのロボットによる商品梱包
多様な商品を高密度な棚に詰め込むロボット梱包システムを開発し、大規模EC倉庫で50万回以上の作業を実現した。
原題: Stow: Robotic Packing of Items into Fabric Pods ／ Nicolas Hudson, Josh Hooks, Rahul Warrier 他
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深層学習を用いた3自由度デルタロボットによるカスタムケータリングパッケージの自動組立に関する実験的研究
3自由度デルタロボットと2本指グリッパを用いて、深層学習（YOLOv5とFastSAM）で物体を検出・セグメンテーションし、把持点を計算してケータリングパッケージを自動梱包するシステムを開発し、80%以上の把持成功率を達成した。
原題: Experimental Study on Automatically Assembling Custom Catering Packages With a 3-DOF Delta Robot Using Deep Learning Methods ／ Reihaneh Yourdkhani, Arash Tavoosian, Navid Asadi Khomami 他
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ロボットマニピュレーションにおけるゼロショット視覚汎化
視覚環境の変化に頑健なマニピュレーションポリシーを実現するため、もつれ解消表現学習と連想記憶を複雑なタスクに拡張し、模倣学習や回転不変性も導入してゼロショット適応を実証した。
原題: Zero-Shot Visual Generalization in Robot Manipulation ／ Sumeet Batra, Gaurav Sukhatme
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KineDex: 触覚情報を取り入れた視覚運動ポリシーを運動感覚教示で学習する巧みな操作
人間の手の動きを直接ロボットハンドに転送する運動感覚教示で触覚付きの実演データを収集し、触覚を統合した視覚運動ポリシーと力制御により接触の多い巧みな操作を実現した。
原題: KineDex: Learning Tactile-Informed Visuomotor Policies via Kinesthetic Teaching for Dexterous Manipulation ／ Di Zhang, Chengbo Yuan, Chuan Wen 他
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階層的データ収集空間による長期的マニピュレーションのための模倣学習ブートストラップ
長期的なロボットマニピュレーションタスクにおいて、タスクを原子的なサブタスクに分割し、階層的なデータ収集空間を設計することで、少ない実演データから高品質な模倣学習を実現する手法を提案。
原題: Bootstrapping Imitation Learning for Long-horizon Manipulation via Hierarchical Data Collection Space ／ Jinrong Yang, Kexun Chen, Zhuoling Li 他
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モデル予測制御を用いた軽量ハードウェアによる高速卓球スイング
軽量・高トルク・低慣性の5自由度アームとモデル予測制御を組み合わせ、トップスピン・フラット・バックスピンの3種類のスイングを高精度・高出力で実現したロボット卓球システム。
原題: High Speed Robotic Table Tennis Swinging Using Lightweight Hardware with Model Predictive Control ／ David Nguyen, Kendrick D. Cancio, Sangbae Kim
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3D占有表現と学習ベース予測制御による弾塑性物体の操作
3D占有表現と学習したダイナミクスモデル、予測制御を組み合わせ、弾塑性物体を目標形状に成形するフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Manipulating Elasto-Plastic Objects With 3D Occupancy and Learning-Based Predictive Control ／ Zhen Zhang, Xiangyu Chu, Yunxi Tang 他
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ループ閉鎖把持：トポロジー変換による強く優しく汎用性の高い把持
開ループと閉ループの形態間をトポロジー変換することで、把持の生成と保持の異なる機能要件を両立させる新しい把持機構を提案した。
原題: Loop closure grasping: Topological transformations enable strong, gentle, and versatile grasps ／ Kentaro Barhydt, O. Godson Osele, Sreela Kodali 他
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DexGarmentLab: 巧みな衣類操作のための環境と汎化可能な方策
両手での巧みな衣類操作に特化した大規模シミュレーション環境DexGarmentLabを構築し、単一の実演から多様な軌道を自動生成する手法と、形状・変形の多様性に汎化する階層的な操作方策HALOを提案した。
原題: DexGarmentLab: Dexterous Garment Manipulation Environment with Generalizable Policy ／ Yuran Wang, Ruihai Wu, Yue Chen 他
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手の軌道検索によるロボットの高速適応
人間の手のデモンストレーションからロボットの動作データを検索し、4分以内に新しいマニピュレーションタスクを学習する手法を提案。
原題: HAND Me the Data: Fast Robot Adaptation via Hand Path Retrieval ／ Matthew Hong, Anthony Liang, Kevin Kim 他
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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
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形状と張力の同時予測による変形可能な線状物体の安全保証付きマニピュレーション
変形可能な線状物体（DLO）の将来の形状と張力を同時に予測するモデルを構築し、多項式ゾノトープに基づくリアルタイム軌道最適化に統合することで、接触の多い環境でも安全制約を満たすマニピュレーションを実現した。
原題: Certifiably Safe Manipulation of Deformable Linear Objects via Joint Shape and Tension Prediction ／ Yiting Zhang, Shichen Li
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ABB YuMiロボットアームの冗長性パラメータ化
ABB YuMiの7自由度冗長マニピュレータについて、肩-肘-手首（SEW）角の完全な定義を与え、特異点条件やヤコビアンを導出し、逆運動学ソルバーで検証した。
原題: Redundancy Parameterization of the ABB YuMi Robot Arm ／ Alexander J. Elias, John T. Wen
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ViSA-Flow: 大規模動画の意味的行動フローによるロボットスキル学習の加速
人間の物体操作動画から「意味的行動フロー」を自己教師ありで学習し、それをロボットの少数デモに適応させることで、低データでも操作スキルを効率的に獲得するフレームワーク。
原題: ViSA-Flow: Accelerating Robot Skill Learning via Large-Scale Video Semantic Action Flow ／ Changhe Chen, Quantao Yang, Xiaohao Xu 他
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多方向積層部品のためのワイヤアーク積層造形ロボットシステムの協調動作制御
2台のロボット（溶接トーチとワーク保持テーブル）を協調制御し、積層方向を重力に合わせつつ複雑形状部品をWAAMで造形するアルゴリズムを提案・検証した。
原題: Coordinated motion control of a wire arc additive manufacturing robotic system for multi-directional building parts ／ Fernando Coutinho, Nicolas Lizarralde, Fernando Lizarralde
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