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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
運動プリミティブによるモジュール型ロボット制御
生物の運動制御に着想を得て、運動プリミティブを組み合わせたモジュール型ロボット制御フレームワークを提案し、複雑な動作生成や接触タスクへの有効性を示した。
原題: Modular Robot Control with Motor Primitives ／ Moses C. Nah, Johannes Lachner, Neville Hogan
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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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予測力注意を伴う適応的視触覚融合による巧みなマニピュレーション
力誘導注意融合モジュールと自己教師あり未来力予測を導入し、操作段階に応じて視覚と触覚の重みを適応的に調整することで、接触の多い3つの実世界タスクで平均93%の成功率を達成した。
原題: Adaptive Visuo-Tactile Fusion with Predictive Force Attention for Dexterous Manipulation ／ Jinzhou Li, Tianhao Wu, Jiyao Zhang 他
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言語と実演から構成可能な行動を学習するフレームワークBLADE
言語注釈付き実演とLLMを活用し、長期ロボットマニピュレーションのための構造化された高レベル行動表現を自動構築する手法を提案。新規状況への一般化性能をシミュレーションと実機で検証した。
原題: Learning Compositional Behaviors from Demonstration and Language ／ Weiyu Liu, Neil Nie, Ruohan Zhang 他
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RT-Cache: 学習不要の検索によるリアルタイムマニピュレーション
多様な画像と行動の軌跡をベクトルメモリにキャッシュし、テスト時に現在のフレームを埋め込んでマルチステップのスニペットを検索・再生することで、学習や微調整なしにリアルタイムでロボットを制御する手法を提案。
原題: RT-Cache: Training-Free Retrieval for Real-Time Manipulation ／ Owen Kwon, Abraham George, Alison Bartsch 他
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両手利き双腕マニピュレーションのための形態対称強化学習
ロボットの左右対称性を帰納バイアスとして活用し、双腕操作タスクを片手ごとのサブタスクに分解して訓練し、両手利きのグローバル方策に蒸留する強化学習フレームワークSYMDEXを提案。
原題: Morphologically Symmetric Reinforcement Learning for Ambidextrous Bimanual Manipulation ／ Zechu Li, Yufeng Jin, Daniel Ordonez Apraez 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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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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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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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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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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物理条件付き把持による安定した道具使用
道具使用時の力学的負荷を考慮して把持を選ぶ手法を提案し、シミュレーションと実機でトルク抑制と成功率向上を実現した。
原題: Physics-Conditioned Grasping for Stable Tool Use ／ Noah Trupin, Zixing Wang, Ahmed H. Qureshi
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身体認識を視覚表現に接地させた効率的な方策学習
ViTのトークン表現にエージェントと環境を分離する対照学習を導入し、身体的な帰納バイアスを組み込んだ視覚表現で操作タスクの方策学習とロボット間転移を改善した。
原題: Grounding Bodily Awareness in Visual Representations for Efficient Policy Learning ／ Junlin Wang, Zhiyun Lin
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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
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DORA: 物体アフォーダンス誘導による器用なロボットマニピュレーションのための強化学習
物体のアフォーダンスマップを活用し、把持姿勢の候補生成と投票型分類で意味的に妥当な制約を与えることで、多指ハンドの強化学習を効率化しタスク成功率を平均15.4%向上させた。
原題: DORA: Object Affordance-Guided Reinforcement Learning for Dexterous Robotic Manipulation ／ Lei Zhang, Soumya Mondal, Zhenshan Bing 他
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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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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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ACORN: 安全で堅牢な細粒度ロボットマニピュレーションのための適応的対照最適化
ロボット操作の安全性と堅牢性を評価する4つの新指標を提案し、対照学習で危険行動を避けつつ専門家軌道に合わせるプラグアンドプレイ手法ACORNを開発した。
原題: ACORN: Adaptive Contrastive Optimization for Safe and Robust Fine-Grained Robotic Manipulation ／ Zhongquan Zhou, Shuhao Li, Zixian Yue
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自己教師あり学習によるロボットの葉マニピュレーション：幾何・ニューラル融合アプローチ
YOLOv8とRAFT-Stereoで葉の表現を構築し、幾何特徴スコアリングとGraspPointCNNを信頼度重み付き融合する自己教師あり学習で、農業ロボットの葉把持を高精度化した。
原題: Self-Supervised Learning for Robotic Leaf Manipulation: A Hybrid Geometric-Neural Approach ／ Srecharan Selvam
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粒状ロコマニピュレーション：戦略的な砂雪崩による岩の再配置
多脚ロボットが歩行中に砂の雪崩を局所的に誘発し、障害物を間接的に操作する学習ベース手法を提案。拡散モデルによる環境予測とロボット状態予測を統合し、密集した岩を目標位置へ移動させることに成功した。
原題: Granular Loco-Manipulation: Repositioning Rocks Through Strategic Sand Avalanche ／ Haodi Hu, Yue Wu, Feifei Qian 他
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アクションフィールドに基づくロボットによる衣類のしわ伸ばしと位置合わせのための自動動作生成
ニューラルネットワークでシーン画像から直接エンドエフェクタの動作ベクトルを生成し、衣類のしわ伸ばしと位置合わせを高精度かつ高速に行う手法を提案した。
原題: Automated Action Generation based on Action Field for Robotic Garment Smoothing and Alignment ／ Hu Cheng, Fuyuki Tokuda, Kazuhiro Kosuge
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タスク実演の意図を理解する階層的分解による実行監視とエラー回復
ロボットの実演からタスクを教師なしで分割し、各スキルの特徴を用いた異常検知で実行の逸脱を検出、エラー回復を可能にする学習フレームワークを提案。
原題: Hierarchical Task Decomposition for Execution Monitoring and Error Recovery: Understanding the Rationale Behind Task Demonstrations ／ Christoph Willibald, Dongheui Lee
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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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J-PARSE: 直列マニピュレータの逆運動学制御における特異点を効果的に解消するヤコビアン投影アルゴリズム
直列マニピュレータの逆運動学制御において、特異点近傍でも滑らかに動作させるため、操作性楕円体のアスペクト比を保つ安全ヤコビアンを構築し、特異方向の指令を縮小して投影する手法を提案。テレオペレーションやサーボ、学習への応用が期待される。
原題: J-PARSE: Jacobian-based Projection Algorithm for Resolving Singularities Effectively in Inverse Kinematic Control of Serial Manipulators ／ Shivani Guptasarma, Matthew Strong, Honghao Zhen 他
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予測可能性に基づく好奇心誘導型行動シンボル発見
好奇心に基づく探索で効果的な行動パラメータを選び、知覚シンボルと行動プリミティブを自律的に発見してマニピュレーション計画を生成する手法を提案。
原題: Predictability-Based Curiosity-Guided Action Symbol Discovery ／ Burcu Kilic, Alper Ahmetoglu, Emre Ugur
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SCU-Hand: 様々なサイズの容器から粉体をすくい取るソフト円錐型万能ロボットハンド
柔軟な円錐構造と再構成可能な機構を備えたエンドエフェクタで、複雑な力覚制御や機械学習なしに様々なサイズの容器から粉体を高精度にすくい取る手法を提案した。
原題: SCU-Hand: Soft Conical Universal Robotic Hand for Scooping Granular Media from Containers of Various Sizes ／ Tomoya Takahashi, Cristian C. Beltran-Hernandez, Yuki Kuroda 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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Web2Grasp: ウェブ画像の手と物体のインタラクションから機能的な把持を学習
ウェブ画像から人間の手と物体の3Dインタラクションを復元し、ノイズ除去と物理シミュレーションを経て、多指ロボットハンドの機能的な把持を学習する手法を提案。
原題: Web2Grasp: Learning Functional Grasps from Web Images of Hand-Object Interactions ／ Hongyi Chen, Yunchao Yao, Yufei Ye 他
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