論文
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 →- 論文ソーシャルロボットHCI
祝福か負担か？教会でのソーシャルロボット利用に対する労働者の視点
教会の関係者15名へのインタビューを通じて、ソーシャルロボット導入に対する労働者の認識を調査し、共感責任や予期せぬ影響への懸念と、情報提供や単純作業の軽減といった有用性の両面を明らかにした。
原題: A blessing or a burden? Exploring worker perspectives of using a social robot in a church ／ Andrew Blair, Peggy Gregory, Mary Ellen Foster
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
マルチモーダル社会的信号のマルチインスタンス学習による人間-ロボットインタラクションのユーザー体験推定
人間-ロボットインタラクションにおけるユーザー体験を、表情や音声などのマルチモーダル信号からTransformerとマルチインスタンス学習で推定する手法を提案し、人間の評価者を上回る精度を達成した。
原題: User Experience Estimation in Human-Robot Interaction Via Multi-Instance Learning of Multimodal Social Signals ／ Ryo Miyoshi, Yuki Okafuji, Takuya Iwamoto 他
日本語で読む → - 論文移動ロボットナビゲーションロボティクス
安全な移動ロボットナビゲーションのための非線形モデル予測制御のステップバイステップガイド
障害物環境を安全に移動する移動ロボットのための非線形モデル予測制御(NMPC)の理論から実装までを段階的に解説した技術レポート。
原題: A Step-by-step Guide on Nonlinear Model Predictive Control for Safe Mobile Robot Navigation ／ Dennis Benders, Laura Ferranti, Johannes Köhler
日本語で読む → - 論文群制御cs.NE
ヘブ則学習による異種群ロボット制御の創発
ヘブ則学習を群ロボットに導入し、局所情報のみで異種性が自然に創発することを示した研究。群レベルでの行動切替や性能向上を実現し、マルチエージェント強化学習の代替となり得ることを示す。
原題: Emergent Heterogeneous Swarm Control Through Hebbian Learning ／ Fuda van Diggelen, Tugay Alperen Karagüzel, Andres Garcia Rincon 他
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
軽量深層学習による協働ロボットのハンドジェスチャー認識
1103パラメータ・22KBの超軽量モデルで8種類のジェスチャーを93.5%の精度で認識し、UR5ロボットをROS2上でリアルタイム制御した。
原題: Hand Gesture Recognition for Collaborative Robots Using Lightweight Deep Learning in Real-Time Robotic Systems ／ Muhtadin, I Wayan Agus Darmawan, Muhammad Hilmi Rusydiansyah 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
着衣前ステップの評価：模倣学習による医療用衣類の展開
医療用ガウンやエプロンを着せる前段階として、折り畳まれた衣類を模倣学習で展開する手法を提案し、動的な動きの有効性を検証した。
原題: Evaluating the Pre-Dressing Step: Unfolding Medical Garments Via Imitation Learning ／ David Blanco-Mulero, Júlia Borràs, Carme Torras
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
潜在ポリシーステアリング：身体性に依存しない事前学習済み世界モデルによる方策改善
オプティカルフローを身体性に依存しない行動表現として世界モデルを事前学習し、対象身体性の少量デモで微調整して、ベース方策の行動候補を評価・選択することで模倣方策を改善する手法を提案。
原題: Latent Policy Steering with Embodiment-Agnostic Pretrained World Models ／ Yiqi Wang, Mrinal Verghese, Jeff Schneider
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
SAM2誘導知覚と模倣学習による物体中心型移動マニピュレーション
SAM2を用いて物体中心の知覚を行い、異なる接近角度からの実演でも汎化する移動マニピュレーションの模倣学習手法を提案し、ピックアンドプレースで評価した。
原題: Object-Centric Mobile Manipulation through SAM2-Guided Perception and Imitation Learning ／ Wang Zhicheng, Satoshi Yagi, Satoshi Yamamori 他
日本語で読む → - 論文UAV経路計画ロボティクス
地形を考慮した2次元UAV経路計画の適応手法
商用の2次元経路計画アルゴリズムを拡張し、地形に応じて高度とカメラ向きを調整することで、3次元再構成の品質を向上させるモジュール式アルゴリズムを提案した。
原題: Terrain-Aware Adaptation for Two-Dimensional UAV Path Planners ／ Kostas Karakontis, Thanos Petsanis, Athanasios Ch. Kapoutsis 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
LLM誘導強化学習による衝突回避を伴うフォーメーション制御
大規模言語モデルを活用して報酬関数を動的に生成・調整し、マルチエージェント強化学習による衝突回避を伴うフォーメーション制御を効率化するフレームワークを提案した。
原題: Application of LLM Guided Reinforcement Learning in Formation Control with Collision Avoidance ／ Chenhao Yao, Zike Yuan, Xiaoxu Liu 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
Cartographer SLAMにおけるスキャンマッチング最適化：g2oとCeresの比較
SLAMライブラリCartographerのスキャンマッチングにおいて、最適化ソルバg2oとCeresの性能・効率・精度を実機ロボットで比較評価した。
原題: g2o vs. Ceres: Optimizing Scan Matching in Cartographer SLAM ／ Quanjie Qiu, MengCheng Lau
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
PixelNav: トポロジカルグラフを用いたモデルベース視覚のみナビゲーション
深層学習と古典的なモデルベース計画を組み合わせ、トポロジカルグラフ表現とMPC・走行可能性推定・視覚的位置認識・姿勢推定を統合した解釈性の高い視覚のみナビゲーションシステムを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: PixelNav: Towards Model-based Vision-Only Navigation with Topological Graphs ／ Sergey Bakulin, Timur Akhtyamov, Denis Fatykhov 他
日本語で読む → - 論文デジタルツインロボティクス
DigiT4TAF：未来の交通システムに向けた物理世界とデジタル世界の橋渡し
ドイツの自動運転テストエリアTAF-BWのデジタルツインを構築し、実世界の交通データをシミュレーションで再現するフレームワークを公開した。
原題: DigiT4TAF -- Bridging Physical and Digital Worlds for Future Transportation Systems ／ Maximilian Zipfl, Pascal Zwick, Patrick Schulz 他
日本語で読む → - 論文産業ロボティクスロボティクス
生産物流からスマートマニュファクチャリングへ：新RoboCupインダストリアルリーグのビジョン
RoboCupの生産物流リーグを発展させ、組立や人間協調、ヒューマノイドを含むスマート工場シナリオの新リーグ構想を提案した論文。
原題: From Production Logistics to Smart Manufacturing: The Vision for a New RoboCup Industrial League ／ Supun Dissanayaka, Alexander Ferrein, Till Hofmann 他
日本語で読む → - 論文生涯学習ロボティクス
DRAE: ロボティクスにおける生涯学習とタスク適応のための動的検索拡張エキスパートネットワーク
Mixture-of-Expertsの動的ルーティングと検索拡張生成、階層型強化学習を組み合わせ、ロボットの生涯学習と破滅的忘却の克服を実現したアーキテクチャを提案。
原題: DRAE: Dynamic Retrieval-Augmented Expert Networks for Lifelong Learning and Task Adaptation in Robotics ／ Yayu Long, Kewei Chen, Long Jin 他
日本語で読む → - 論文ローカリゼーションロボティクス
DuLoc: 変化する動的広域環境における生涯二層ローカリゼーション
LiDAR慣性オドメトリとオフラインマップベースのローカリゼーションを密結合し、動的で変化する広域環境でもロバストに自己位置推定する手法を提案。港湾での長期実証実験で有効性を示した。
原題: DuLoc: Life-Long Dual-Layer Localization in Changing and Dynamic Expansive Scenarios ／ Haoxuan Jiang, Peicong Qian, Yusen Xie 他
日本語で読む → - 論文慣性オドメトリロボティクス
TinyIO: 軽量再パラメータ化慣性オドメトリ
訓練時にマルチブランチ構造を用い、推論時に等価な単一経路へ変換することで軽量化を実現した慣性オドメトリ手法を提案。公開データセットで精度とモデルサイズの良好なトレードオフを示した。
原題: TinyIO: Lightweight Reparameterized Inertial Odometry ／ Shanshan Zhang, Siyue Wang, Mengzi Chen 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
四足歩行ロボットの二足歩行化：リスク適応強化学習による多様なロコマニピュレーション
四足歩行ロボットが後脚で二足歩行し、前脚をマニピュレーションに使えるようにするリスク適応型強化学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機でカート押しや障害物探査、荷物運搬などの多様なタスクを実現。
原題: Bipedalism for Quadrupedal Robots: Versatile Loco-Manipulation through Risk-Adaptive Reinforcement Learning ／ Yuyou Zhang, Radu Corcodel, Ding Zhao
日本語で読む → - 論文最適制御ロボティクス
サンプリングベース大域最適制御と推定のための半正定値計画法
カーネル二乗和（KernelSOS）を実用的な制御・ロボティクス問題に適用し、再起動戦略やハイパーパラメータ調整、局所ソルバとの組み合わせにより、ロボット自己位置推定やブラックボックスシミュレータを用いた軌道最適化で高品質な解を得られることを示した。
原題: Sampling-Based Global Optimal Control and Estimation via Semidefinite Programming ／ Antoine Groudiev, Fabian Schramm, Éloïse Berthier 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/計画ロボティクス
観測からの計画のためのモデル予測敵対的模倣学習
逆強化学習のポリシーをモデル予測制御に置き換え、観測のみのデモから計画器をエンドツーエンドで学習する手法を提案し、サンプル効率や汎化性能の向上を示した。
原題: Model Predictive Adversarial Imitation Learning for Planning from Observation ／ Tyler Han, Yanda Bao, Bhaumik Mehta 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
視覚入力の価値を評価する：ロボット経路計画のためのマルチモーダル大規模言語モデルのベンチマーク
15のマルチモーダルLLMを2Dグリッド上の経路計画タスクで評価し、テキストのみと視覚追加の入力を比較した結果、小規模グリッドでは視覚入力が有効な場合もあるが、大規模グリッドでは性能が大幅に低下し、スケーラビリティと空間推論に課題があることを示した。
原題: Assessing the Value of Visual Input: A Benchmark of Multimodal Large Language Models for Robotic Path Planning ／ Jacinto Colan, Ana Davila, Yasuhisa Hasegawa
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
自己進化型プライアで強化学習をジャンプスタートさせた極限単脚ロコモーション
強化学習の訓練を段階的に複雑化し、自己進化するプライアを生成することで、四脚ロボットが不整地で片脚跳躍を実現する手法を提案。
原題: Jump-Start Reinforcement Learning with Self-Evolving Priors for Extreme Monopedal Locomotion ／ Ziang Zheng, Guojian Zhan, Shiqi Liu 他
日本語で読む → - 論文VLA機械学習
報酬モデリング不要の大規模視覚言語モデルフィードバックによる方策学習
大規模視覚言語モデルに軌道ペアの選好を問い合わせ、報酬モデルを学習せずに直接方策を訓練する手法PLAREを提案し、ロボット操作タスクで有効性を示した。
原題: Policy Learning from Large Vision-Language Model Feedback without Reward Modeling ／ Tung M. Luu, Donghoon Lee, Younghwan Lee 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
二次計画法による姿勢操作と推力ベクトル制御を用いた狭路での俊敏な動的歩行
脚式航空ロボットHusky βの膝関節に搭載したスラスタを活用し、狭い経路上での安定した歩行を実現するため、重心動力学モデルに基づくモデル予測制御と二次計画法を組み合わせた制御手法をシミュレーションで検証した。
原題: Quadratic Programming-Based Posture Manipulation and Thrust-vectoring for Agile Dynamic Walking on Narrow Pathways ／ Chenghao Wang, Eric Sihite, Kaushik Venkatesh Krishnamurthy 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
特徴量を超えて：データセット設計がマルチエージェント軌道予測性能に与える影響
ドイツと米国で収集した新データセットL4 Motion Forecastingを用い、特徴量選択やデータセット間転移、地理的多様性がマルチエージェント軌道予測精度に与える影響を系統的に分析した。
原題: Beyond Features: How Dataset Design Influences Multi-Agent Trajectory Prediction Performance ／ Tobias Demmler, Jakob Häringer, Andreas Tamke 他
日本語で読む → - 論文軌道予測ロボティクス
PhysVarMix: 物理情報を組み込んだ変分混合モデルによるマルチモーダル軌道予測
将来の軌道予測において、変分ベイズ混合モデルで多様な可能性を捉えつつ、物理的制約とMPC平滑化を組み合わせて実現性の高い予測を行う手法を提案した。
原題: PhysVarMix: Physics-Informed Variational Mixture Model for Multi-Modal Trajectory Prediction ／ Haichuan Li, Tomi Westerlund
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
腕全体の政策学習による変形可能なクラスタの操作
3D点群と固有感覚触覚指標を統合したモデルフリー強化学習により、腕全体を使った変形物体クラスタの操作を実現し、電力線清掃タスクでゼロショットsim-to-real転移を達成した。
原題: Deformable Cluster Manipulation via Whole-Arm Policy Learning ／ Jayadeep Jacob, Wenzheng Zhang, Houston Warren 他
日本語で読む → - 論文農業ロボティクスロボティクス
キウイフルーツ収穫・受粉ロボットの開発
キウイ果樹園での受粉と収穫を行う移動ロボットを開発し、新しい果実分離機構が80%以上の果実に到達可能であることや、3D LiDARによるナビゲーション手法を実証した。
原題: Robots for Kiwifruit Harvesting and Pollination ／ Jamie Bell
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
生物に着想を得たハイブリッドマップ：モバイル協働ロボットナビゲーションのための空間暗黙ローカルフレームとトポロジカルマップ
人間の空間認識に倣い、空間情報と学習特徴を統合したローカルフレームをトポロジカルマップに組み込み、RRT*ベースのナビゲーションを実現した研究。
原題: Bio-Inspired Hybrid Map: Spatial Implicit Local Frames and Topological Map for Mobile Cobot Navigation ／ Tuan Dang, Manfred Huber
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
接触多様体サンプリングを用いた複雑形状の安全なペグ挿入のための高精度姿勢推定
接触状態のみからペグと穴の相対的なSE(3)姿勢を推定し、複雑な形状のロボット組立を安全かつ高成功率で実現するフレームワークを提案。
原題: Accurate Pose Estimation Using Contact Manifold Sampling for Safe Peg-in-Hole Insertion of Complex Geometries ／ Abhay Negi, Omey M. Manyar, Dhanush K. Penmetsa 他
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