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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: 2025/4/1 ／ 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
強化学習によるデータ生成で実現するロバストな視覚ベースの器用把持
強化学習を用いて多様な形状の物体に対する接触の多い把持データを生成し、視覚行動モデルの汎化性能を向上させる手法を提案した。
原題: RL-Driven Data Generation for Robust Vision-Based Dexterous Grasping ／ Atsushi Kanehira, Naoki Wake, Kazuhiro Sasabuchi 他
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DML-RAM: 事前学習モデルを用いたロボットアーム操作のための深層マルチモーダル学習フレームワーク
画像列を事前学習モデルで、ロボット状態を機械学習で処理し、後期融合で連続行動値を予測するロボットアーム操作フレームワークを提案。BridgeData V2とKukaで高い予測性能を示した。
原題: DML-RAM: Deep Multimodal Learning Framework for Robotic Arm Manipulation using Pre-trained Models ／ Sathish Kumar, Swaroop Damodaran, Naveen Kumar Kuruba 他
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ドメインランダム化強化学習による汎用ペグインホール組立ポリシー
ドメインランダム化とPPOを用いて、6自由度の穴位置変化に汎化するペグインホール組立ポリシーを学習し、UR10e実機でタスク固有調整なしに動作することを示した。
原題: A General Peg-in-Hole Assembly Policy Based on Domain Randomized Reinforcement Learning ／ Xinyu Liu, Aljaz Kramberger, Leon Bodenhagen
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効率的な人ロボット協調棚ピッキングのためのマルチモーダル対話フレームワーク
指差し・音声・視聴覚フィードバックを組み合わせ、LLMと物理シミュレーションで棚の箱を安全に取り出す人ロボット協調作業の枠組みを提案し、実機実験で検証した。
原題: A Multi-Modal Interaction Framework for Efficient Human-Robot Collaborative Shelf Picking ／ Abhinav Pathak, Kalaichelvi Venkatesan, Tarek Taha 他
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クロスモダリティ注意によるモダリティ選択とスキル分割
触覚や音声などの追加モダリティをロボット基盤モデルに組み込む際、各時点で最も有益なモダリティだけを選ぶクロスモダリティ注意機構を提案し、さらに熟練者のデモから基本スキルを分割して階層的政策を訓練することで、長期的で接触の多いマニピュレーション課題を解決できるようにした。
原題: Modality Selection and Skill Segmentation via Cross-Modality Attention ／ Jiawei Jiang, Kei Ota, Devesh K. Jha 他
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折り紙 inspired 再構成可能マニピュレータの物理再構成パラメータと制御器の共最適化
折り紙 inspired モジュールからなる腱駆動再構成マニピュレータにおいて、関節剛性を設計変数として強化学習で制御方策と共最適化し、衝突回避を伴う目標到達タスクを実現した。
原題: Co-optimizing Physical Reconfiguration Parameters and Controllers for an Origami-inspired Reconfigurable Manipulator ／ Zhe Chen, Li Chen, Hao Zhang 他
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フライングハンド：エンドエフェクタ中心の空中マニピュレーション遠隔操作と方策学習フレームワーク
エンドエフェクタ中心のインターフェースで高レベル意思決定と低レベル制御を分離し、空中マニピュレーションの遠隔操作と模倣学習を統一的に扱うフレームワークを提案した。
原題: Flying Hand: End-Effector-Centric Framework for Versatile Aerial Manipulation Teleoperation and Policy Learning ／ Guanqi He, Xiaofeng Guo, Luyi Tang 他
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Krysalis Hand：ロボット学習と巧みな操作のための軽量・高可搬・18自由度ヒューマノイド型エンドエフェクタ
アクチュエータを手の内部に統合し、各関節に自己ロック機構を備えることで、790gの軽量ながら指あたり10Nの把持力と10ポンド超の受動的可搬能力を実現した18自由度の5指ロボットハンドを開発した。
原題: Krysalis Hand: A Lightweight, High-Payload, 18-DoF Anthropomorphic End-Effector for Robotic Learning and Dexterous Manipulation ／ Al Arsh Basheer, Justin Chang, Yuyang Chen 他
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遺伝的ファジィ制御による宇宙サービス用ロボットマニピュレーションの枠組み
遺伝的ファジィ木とLQRを組み合わせ、衛星保守用2自由度マニピュレータの信頼性と効率を高める制御手法を提案し、不確実性への頑健性を示した。
原題: A Genetic Fuzzy-Enabled Framework on Robotic Manipulation for In-Space Servicing ／ Nathan Steffen, Wilhelm Louw, Nicholas Ernest 他
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ZeroGrasp: ゼロショット形状復元によるロボット把持
遮蔽推論と物体間の空間関係を活用し、3D復元と把持姿勢予測を同時に行うフレームワークを提案。大規模合成データセットで学習し、実世界の新規物体にも汎化する。
原題: ZeroGrasp: Zero-Shot Shape Reconstruction Enabled Robotic Grasping ／ Shun Iwase, Zubair Irshad, Katherine Liu 他
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ガウススプラッティングによる新規デモ生成で実現するロバストなワンショットマニピュレーション
3Dガウススプラッティングで再構成したシーンを直接編集し、多様で視覚的にリアルなデモを生成することで、ワンショット設定での視覚運動政策の汎化性能を大幅に向上させる手法RoboSplatを提案。
原題: Novel Demonstration Generation with Gaussian Splatting Enables Robust One-Shot Manipulation ／ Sizhe Yang, Wenye Yu, Jia Zeng 他
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マルチセンサフュージョンによるスマートホーム支援向けモバイルマニピュレータ遠隔操作
MEMSマイクやIMUなどを組み合わせたウェアラブル端末で前腕の筋活動を計測し、スマートホーム支援ロボットを直感的に操作するシステムを構築、物体把持・搬送タスクで高い成功率を達成した。
原題: Multi-Sensor Fusion-Based Mobile Manipulator Remote Control for Intelligent Smart Home Assistance ／ Xiao Jin, Bo Xiao, Huijiang Wang 他
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性能ベンチマークを効率化するモジュール式把持・操作パイプライン基盤の開発
ロボット操作のオープンソース部品統合と再現性の問題に対処するため、モジュール式の把持・操作パイプライン基盤を開発し、そのアーキテクチャと実験、今後の拡張について概説した。
原題: Developing Modular Grasping and Manipulation Pipeline Infrastructure to Streamline Performance Benchmarking ／ Brian Flynn, Kostas Bekris, Berk Calli 他
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ManipTrans: 残差学習による効率的な両手巧み操作の転移
人間の両手操作スキルをシミュレーション上のロボットハンドへ効率的に転移する二段階手法を提案し、大規模データセットDexManipNetを構築した。
原題: ManipTrans: Efficient Dexterous Bimanual Manipulation Transfer via Residual Learning ／ Kailin Li, Puhao Li, Tengyu Liu 他
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強化学習とSDF制約付き二次計画法を組み合わせた移動マニピュレータの全身動作計画フレームワーク
移動マニピュレータの全身動作計画を高速化するため、ベイズ分布型ソフトアクター・クリティックと符号付距離場制約付き二次計画法を組み合わせた反応型計画手法を提案し、計画時間の短縮と成功率の向上を実現した。
原題: A Reactive Framework for Whole-Body Motion Planning of Mobile Manipulators Combining Reinforcement Learning and SDF-Constrained Quadratic Programmi ／ Chenyu Zhang, Shiying Sun, Kuan Liu 他
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AgiBot World Colosseo：スケーラブルで知能的な身体性システムのための大規模マニピュレーションプラットフォーム
100万以上の軌道と217タスクを含む大規模ロボット操作データセットと、潜在行動表現を活用した汎用方策GO-1を提案し、データ規模の拡大に伴う性能向上と実世界での巧みな長期的タスクの成功率向上を示した。
原題: AgiBot World Colosseo: A Large-scale Manipulation Platform for Scalable and Intelligent Embodied Systems ／ AgiBot-World-Contributors, Qingwen Bu, Jisong Cai 他
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接触ベースの把持制御と逆運動学による五指ロボットハンド
PyBulletとDexHand v2を用い、接触点最適化と力閉包検証を組み合わせた五指ロボットハンドの把持制御手法を実装・評価した。
原題: Contact-based Grasp Control and Inverse Kinematics for a Five-fingered Robotic Hand ／ Robinson Umeike
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AutoEval: 実世界における汎用ロボットマニピュレーションポリシーの自律評価
ロボットポリシーの実世界評価を人手なしで24時間自律的に行うシステムAutoEvalを提案し、自動成功判定とシーンリセットにより人手による評価と近い結果が得られることを示した。
原題: AutoEval: Autonomous Evaluation of Generalist Robot Manipulation Policies in the Real World ／ Zhiyuan Zhou, Pranav Atreya, You Liang Tan 他
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力制御学習によるロボット包装紙ラッピング
模倣学習と強化学習を組み合わせ、人間の軌道を参考に力制御パラメータを最適化することで、紙の破れやしわを抑えつつロボットが包装紙で物体を包む手法を提案した。
原題: Robotic Paper Wrapping by Learning Force Control ／ Hiroki Hanai, Takuya Kiyokawa, Weiwei Wan 他
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変形可能な線状物体の操作のための計画と制御
移動マニピュレータを用いて、障害物環境下でワイヤやケーブルなどの変形可能な線状物体を衝突なく操作するための、既存の計画ツールと制御バリア関数を組み合わせた効率的な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: Planning and Control for Deformable Linear Object Manipulation ／ Burak Aksoy, John Wen
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DexGrasp Anything：物理法則を考慮した万能ロボット巧み把持
拡散モデルの学習とサンプリングに物理制約を組み込み、多様な物体に対する高品質な巧み把持姿勢を生成する手法を提案し、大規模な把持データセットも構築した。
原題: DexGrasp Anything: Towards Universal Robotic Dexterous Grasping with Physics Awareness ／ Yiming Zhong, Qi Jiang, Jingyi Yu 他
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ロバスト適応MPCによる展開構造物の安全な軌道上離脱
宇宙ステーション上の太陽パネルの詰まりをロボットアームで解消するため、オンライン集合メンバーシップ同定とロバスト適応MPCを組み合わせ、不確かさを減らしつつ安全性を保証する制御手法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Safe On-Orbit Dislodging of Deployable Structures via Robust Adaptive MPC ／ Longsen Gao, Claus Danielson, Andrew Kwas 他
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計画なしで全てを制御：動的に構成される勾配降下法による逐次タスクの堅牢な解法
フィードバックに応じてポテンシャル場を動的に調整する勾配ベース手法を提案し、計画なしでブロックワールドや引き出し操作を実現した。
原題: No Plan but Everything Under Control: Robustly Solving Sequential Tasks with Dynamically Composed Gradient Descent ／ Vito Mengers, Oliver Brock
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人間の手を事前情報に用いた運動学的構造推定
遮蔽やテクスチャ不足などの視覚的不確実性に対処するため、操作中の人間の手の動きを事前情報として活用し、物体の運動学モデルをリアルタイムで確率的に推定する手法を提案した。
原題: A Helping (Human) Hand in Kinematic Structure Estimation ／ Adrian Pfisterer, Xing Li, Vito Mengers 他
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AVR: 視点と焦点距離の最適化による能動視覚駆動型精密ロボットマニピュレーション
頭部追跡による視点制御と電動ズームを組み合わせた両腕遠隔操作・学習フレームワークAVRを提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。
原題: AVR: Active Vision-Driven Precise Robot Manipulation with Viewpoint and Focal Length Optimization ／ Yushan Liu, Shilong Mu, Xintao Chao 他
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
HEATS: 移動マニピュレータによる効率的な自律目標探索のための階層型フレームワーク
移動マニピュレータの強みを活かした視点計画と全身運動計画を組み合わせ、未知環境での目標探索を効率化する階層型フレームワークを提案した。
原題: HEATS: A Hierarchical Framework for Efficient Autonomous Target Search with Mobile Manipulators ／ Hao Zhang, Yifei Wang, Weifan Zhang 他
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FLAME: ロボットマニピュレーションのための連合学習ベンチマーク
多様な環境で収集した16万件超の実演データセットと連合学習フレームワークを構築し、ロボットマニピュレーション政策の分散学習を評価する初のベンチマークを提案した。
原題: FLAME: A Federated Learning Benchmark for Robotic Manipulation ／ Santiago Bou Betran, Alberta Longhini, Miguel Vasco 他
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CONTHER: 後知恵経験再生とTransformerによる専門家デモ不要の人間らしい文脈的ロボット学習
専門家のデモンストレーションなしで、後知恵経験再生(HER)を改良したリプレイバッファとTransformerを用いて、目標指向のマニピュレーションや障害物回避を効率的に学習する強化学習アルゴリズムを提案した。
原題: CONTHER: Human-Like Contextual Robot Learning via Hindsight Experience Replay and Transformers without Expert Demonstrations ／ Maria Makarova, Qian Liu, Dzmitry Tsetserukou
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VISO-Grasp: 視覚言語情報に基づく空間物体中心の6自由度能動視点計画と遮蔽・不可視環境での把持
基盤モデルを活用し、深刻な遮蔽環境でも対象物体を把持するため、空間関係を考慮した能動視点計画と多視点不確実性融合による6自由度把持を実現したシステム。
原題: VISO-Grasp: Vision-Language Informed Spatial Object-centric 6-DoF Active View Planning and Grasping in Clutter and Invisibility ／ Yitian Shi, Di Wen, Guanqi Chen 他
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AffordDexGrasp: 開集合言語誘導巧みな把持のための汎化可能な指示的アフォーダンス
言語指示から未知カテゴリの物体を巧みに把持するため、汎化可能なアフォーダンス表現を介して言語と把持動作を結びつけるフレームワークを提案し、開集合での汎化性能を実世界で示した。
原題: AffordDexGrasp: Open-set Language-guided Dexterous Grasp with Generalizable-Instructive Affordance ／ Yi-Lin Wei, Mu Lin, Yuhao Lin 他
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