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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: 2025/7/1 ／ 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SLAMロボティクス
MoCap2GT: モーションキャプチャとIMUの融合によるSLAMベンチマーク用高精度正解軌道推定器
モーションキャプチャとIMUを統合最適化し、SLAM評価用の高精度な正解軌道を生成する手法を提案。既存手法を上回る精度を実現。
原題: MoCap2GT: A High-Precision Ground Truth Estimator for SLAM Benchmarking Based on Motion Capture and IMU Fusion ／ Zichao Shu, Shitao Bei, Jicheng Dai 他
日本語で読む → - 論文空中ロボット/強化学習ロボティクス
実演からの学習による空中ロボットの俊敏なテンション止まり
テザー式テンション止まり機構を持つ空中ロボットが、実演を用いた強化学習（SACfD）により、特定のテザー部位を狙って巻き付け・固定する軌道を生成する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Learning Agile Tensile Perching for Aerial Robots from Demonstrations ／ Kangle Yuan, Atar Babgei, Luca Romanello 他
日本語で読む → - 論文エッジロボティクスロボティクス
エッジコンピューティングとロボティクスへの応用：サーベイ
エッジコンピューティングをロボティクスに統合する利点と課題を包括的に調査し、リアルタイム応答が重要な応用や今後の研究方向を整理したサーベイ論文。
原題: Edge Computing and its Application in Robotics: A Survey ／ Nazish Tahir, Ramviyas Parasuraman
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ArtGS: 3Dガウシアンスプラッティングによる関節物体の視覚・物理モデリングと操作
3Dガウシアンスプラッティングに視覚言語モデルと微分可能レンダリングを組み合わせ、関節物体の構造を推定して操作方策を最適化するフレームワークを提案。
原題: ArtGS:3D Gaussian Splatting for Interactive Visual-Physical Modeling and Manipulation of Articulated Objects ／ Qiaojun Yu, Xibin Yuan, Yu jiang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Sim2Real拡散：基盤視覚言語モデルを活用した適応的自動運転
条件付き潜在拡散と基盤モデルを組み合わせ、シミュレーションから実世界への自動運転の適応を実現するフレームワークを提案。
原題: Sim2Real Diffusion: Leveraging Foundation Vision Language Models for Adaptive Automated Driving ／ Chinmay Vilas Samak, Tanmay Vilas Samak, Bing Li 他
日本語で読む → - 論文自動運転シミュレーションロボティクス
シミュレーションと使いやすさの橋渡し：CARLAにおけるユーザーフレンドリーなシナリオ生成フレームワーク
CARLA向けに、プログラミング知識がなくてもGUIで自動運転の交通シナリオを作成・編集・実行できるノーコードのフレームワークを提案した。
原題: Bridging Simulation and Usability: A User-Friendly Framework for Scenario Generation in CARLA ／ Ahmed Abouelazm, Mohammad Mahmoud, Conrad Walter 他
日本語で読む → - 論文障害物回避ロボティクス
スパイキングニューラルネットワークによるLiDARベースのロボット障害物回避における膜電位リークの重要性
LiDARデータからロボットの障害物回避を直接行うスパイキングニューラルネットワークにおいて、LIFニューロンの膜電位リーク定数の調整が精度に与える影響を初めて調査し、非スパイキングCNNと同等の制御精度を達成した。
原題: On the Importance of Neural Membrane Potential Leakage for LIDAR-based Robot Obstacle Avoidance using Spiking Neural Networks ／ Zainab Ali, Lujayn Al-Amir, Ali Safa
日本語で読む → - 論文3D空間推論画像認識
SURPRISE3D: 複雑な3Dシーンにおける空間理解と推論のためのデータセット
物体名に頼らず空間関係のみを問う20万件超の視覚言語ペアを構築し、3Dシーンでの空間推論を評価するベンチマークを提案した。
原題: SURPRISE3D: A Dataset for Spatial Understanding and Reasoning in Complex 3D Scenes ／ Jiaxin Huang, Ziwen Li, Hanlve Zhang 他
日本語で読む → - 論文制御理論math.OC
不安定線形システムに対する修正スミス予測器
入力遅延をもつ不安定線形システムに対し、複雑な積分法を必要としない実装が容易な修正スミス予測器を提案し、閉ループ系の安定化と指数安定性を達成した。
原題: Modified Smith predictor for unstable linear systems ／ Anton Pyrkin, Konstantin Kalinin
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
3D不確かさを考慮したPnPに基づく4Dレーダ・カメラ外部キャリブレーションツール
4Dレーダとカメラの外部キャリブレーションにおいて、球面座標ノイズ伝播を明示的にモデル化する3D不確かさ対応PnPアルゴリズムを提案し、シミュレーションと実実験で精度と一貫性を向上させた。
原題: A 4D Radar Camera Extrinsic Calibration Tool Based on 3D Uncertainty Perspective N Points ／ Chuan Cao, Xiaoning Wang, Wenqian Xi 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
プロンプト活用型強化学習による視覚的カバレッジ経路計画
大規模言語モデルの意味的フィードバックで報酬関数を動的に調整し、UAVの視覚カバレッジ経路計画を効率化する手法を提案。
原題: Prompt Informed Reinforcement Learning for Visual Coverage Path Planning ／ Venkat Margapuri
日本語で読む → - 論文キャリブレーションロボティクス
MARSCalib: 野外・宇宙環境におけるマルチロボット向け球体ターゲットの自動・堅牢な外部キャリブレーション
球体ターゲットを用いてLiDARとカメラの外部キャリブレーションを行う手法を提案し、ターゲットやセンサの破損があっても屋外や惑星探査環境で頑健に動作することを示した。
原題: MARSCalib: Multi-robot, Automatic, Robust, Spherical Target-based Extrinsic Calibration in Field and Extraterrestrial Environments ／ Seokhwan Jeong, Hogyun Kim, Younggun Cho
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
拡散デノイザ支援によるジャイロコンパス
低コストジャイロのノイズを拡散モデルで除去し、学習ベースの方位推定精度を向上させる手法を提案した。
原題: Diffusion Denoiser-Aided Gyrocompassing ／ Gershy Ben-Arie, Daniel Engelsman, Rotem Dror 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
SRefiner: ソフトブレイド注意機構によるマルチエージェント軌道精緻化
自動運転における軌道予測精度向上のため、ブレイド理論に着想を得たソフトブレイド注意機構を導入し、軌道間の時空間トポロジー関係を捉える新しい軌道精緻化手法を提案。
原題: SRefiner: Soft-Braid Attention for Multi-Agent Trajectory Refinement ／ Liwen Xiao, Zhiyu Pan, Zhicheng Wang 他
日本語で読む → - 論文V2X協調自動運転ロボティクス
V2X協調自動運転のエンドツーエンド競技会：研究課題と進展
V2X通信を活用した協調自動運転のエンドツーエンド競技会を開催し、帯域制約下での知覚・計画の課題と上位解法の傾向を分析した。
原題: Research Challenges and Progress in the End-to-End V2X Cooperative Autonomous Driving Competition ／ Ruiyang Hao, Haibao Yu, Jiaru Zhong 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
VOTE: 軌道アンサンブル投票による視覚-言語-行動モデルの最適化
VLAモデルの推論遅延と学習コストを削減するため、少ない行動トークンで並列生成する学習フレームワークと、過去と現在の予測を投票で統合する推論最適化を提案し、成功率と推論速度を大幅に向上させた。
原題: VOTE: Vision-Language-Action Optimization with Trajectory Ensemble Voting ／ Juyi Lin, Amir Taherin, Arash Akbari 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
皮膚センサを操作インタフェースに用いるマルチモーダル接触動作分類器
皮膚センサで計測したマルチモーダル触覚時系列をRNNで接触動作に分類し、ロボットの動作プリミティブに対応付ける操作インタフェースを提案。柔軟支持や3軸加速度計の活用など設計条件も明らかにした。
原題: Skin-Machine Interface with Multimodal Contact Motion Classifier ／ Alberto Confente, Takanori Jin, Taisuke Kobayashi 他
日本語で読む → - 論文自動運転/動作計画ロボティクス
SMART-Mergeプランナ：自動運転の高速道路合流のための安全かつリアルタイムな動作計画
格子ベースの動作計画法に強制合流向けのコスト設計と希望速度ヒューリスティックを組み込み、高速道路の合流を安全かつ短時間で完了させるプランナを提案し、CarMakerシミュレーションで100%の成功率を示した。
原題: SMART-Merge Planner: A Safe Merging and Real-Time Motion Planner for Autonomous Highway On-Ramp Merging ／ Toktam Mohammadnejad, Jovin D'sa, Behdad Chalaki 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
LeAD: LLM拡張計画とEnd-to-End自動運転の融合システム
高頻度のEnd-to-End自動運転と低頻度のLLM推論を組み合わせ、複雑な都市交通シナリオでの意思決定を改善するデュアルレートアーキテクチャを提案。CARLAで従来を上回る性能を示した。
原題: LeAD: The LLM Enhanced Planning System Converged with End-to-end Autonomous Driving ／ Yuhang Zhang, Jiaqi Liu, Chengkai Xu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
H-RDT: 人間の操作データで強化した両腕ロボットマニピュレーション
大規模な一人称視点の人間操作動画と3D手姿勢を事前学習に活用し、拡散トランスフォーマーとフローマッチングでロボットの両腕操作ポリシーを学習する手法を提案。シミュレーションと実機で既存手法を上回る性能を示した。
原題: H-RDT: Human Manipulation Enhanced Bimanual Robotic Manipulation ／ Hongzhe Bi, Lingxuan Wu, Tianwei Lin 他
日本語で読む → - 論文自動運転/VLAロボティクス
適応的自律運転のための知覚・言語・行動統合フレームワーク
カメラ・LiDAR・レーダーのマルチセンサ融合とGPT-4.1による推論を組み合わせ、知覚から言語的理解を経て行動決定までを統合した自動運転フレームワークを提案。市街地交差点での評価で軌道追従や適応計画の性能向上を示した。
原題: A Unified Perception-Language-Action Framework for Adaptive Autonomous Driving ／ Yi Zhang, Erik Leo Haß, Kuo-Yi Chao 他
日本語で読む → - 論文VLA機械学習
行動的探索：インコンテキスト適応による探索の学習
専門家のデモデータを用いて、過去の観測と探索度合いを条件に行動を予測する長文脈生成モデルを訓練し、オンラインでの高速適応と効率的な探索を実現する手法を提案。
原題: Behavioral Exploration: Learning to Explore via In-Context Adaptation ／ Andrew Wagenmaker, Zhiyuan Zhou, Sergey Levine
日本語で読む → - 論文センサフュージョンロボティクス
制御ノイズ下におけるマルチソースBEV検出のための不確かさ考慮型レイトフュージョンアルゴリズムの評価
BEV検出のレイトフュージョン性能を検出誤差から切り離して評価する枠組みを提案し、カルマンフィルタベースのUniKFがノイズ下でベースラインを上回ることを示した。
原題: Evaluation of an Uncertainty-Aware Late Fusion Algorithm for Multi-Source Bird's Eye View Detections Under Controlled Noise ／ Maryem Fadili, Louis Lecrosnier, Steve Pechberti 他
日本語で読む → - 論文自動運転/VLAロボティクス
LaViPlan：言語誘導視覚経路計画と検証可能報酬強化学習
自動運転のOODシナリオに対応するため、検証可能報酬強化学習（RLVR）で視覚言語モデルを微調整し、言語推論と行動レベルの軌道計画を整合させるフレームワークを提案。
原題: LaViPlan : Language-Guided Visual Path Planning with RLVR ／ Hayeon Oh
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
並列駆動ヒューマノイドのための機械的知能を考慮したカリキュラム強化学習
並列機構をネイティブにシミュレートするGPU加速MuJoCoを用い、カリキュラム強化学習でBRUCEヒューマノイドの歩行方策を訓練し、MPCより優れた実世界ゼロショット性能を示した。
原題: Mechanical Intelligence-Aware Curriculum Reinforcement Learning for Humanoids with Parallel Actuation ／ Yusuke Tanaka, Alvin Zhu, Quanyou Wang 他
日本語で読む → - 論文状態推定ロボティクス
DiffPF: 条件付き拡散モデルによる生成的サンプリングを用いた微分可能粒子フィルタ
拡散モデルを提案分布として組み込んだ微分可能粒子フィルタDiffPFを提案し、複雑な事後分布からの高品質サンプリングにより状態推定精度を大幅に改善した。
原題: DiffPF: Differentiable Particle Filtering with Generative Sampling via Conditional Diffusion Models ／ Ziyu Wan, Lin Zhao
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
流体神経支配格子による多用途で耐久性のある触覚センサ
3Dプリントしたエラストマー格子内の空気チャネルの圧力変化を検出する触覚センサを開発し、接触位置・力の予測や環境探索、耐久性を実証した。
原題: Fluidically Innervated Lattices Make Versatile and Durable Tactile Sensors ／ Annan Zhang, Miguel Flores-Acton, Andy Yu 他
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
ニューロシンボリック緩和による高速タスクプランニング
ニューラルネットで重要物体を予測しつつ記号プランナで緩和・拡張を行うことで、長期的タスク計画を高速かつ高成功率で実現する手法を提案。
原題: Fast Task Planning with Neuro-Symbolic Relaxation ／ Qiwei Du, Bowen Li, Yi Du 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
誰に応答すべきか？ 多人数ソーシャルロボットインタラクションのためのTransformerベースモデル
多人数環境でソーシャルロボットが誰にいつ応答すべきかを判断するTransformerベースのマルチタスク学習フレームワークを提案し、実世界の複雑さを捉えた新データセットで最先端性能を達成した。
原題: Whom to Respond To? A Transformer-Based Model for Multi-Party Social Robot Interaction ／ He Zhu, Ryo Miyoshi, Yuki Okafuji
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
縮小スケール車両と実車両における視覚・慣性センサを用いた自己位置推定アルゴリズムの比較
縮小スケール車両と実車両で視覚・視覚慣性自己位置推定アルゴリズム（OpenVINS、VINS-Fusion、RTAB-Map）の精度を比較し、縮小車両が自己位置推定アルゴリズムのテストプラットフォームとして利用可能か検証した。
原題: Comparison of Localization Algorithms between Reduced-Scale and Real-Sized Vehicles Using Visual and Inertial Sensors ／ Tobias Kern, Leon Tolksdorf, Christian Birkner
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