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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: 2026/10/15 ／ 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
MAIA: マルチモーダル世界モデルによる接触の多いマニピュレーションにおける相互作用異常の予測
視覚・行動・力のマルチモーダル世界モデルで接触の多い操作中の異常を事前に予測し、異常を考慮した行動選択でタスク成功率を向上させた研究。
原題: MAIA: Anticipating Interaction Anomalies in Contact-Rich Manipulation via Multimodal World Models ／ Yi Qiao, Maolin Zheng, Haoran Sun 他
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SPEAR: 適応的報酬による選択的好み獲得でVLM誘導ロボットマニピュレーション
VLMを効率的な好みオラクルとして活用し、識別可能性を考慮したクエリ選択と適応的報酬遷移により、接触の多いマニピュレーションタスクの実機オンライン学習を実現した。
原題: SPEAR: Selective Preference Elicitation with Adaptive Rewards for VLM-Guided Robotic Manipulation ／ Zewen Wu, Ruizhe Liu, Pei Zhou 他
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Evo-DexBench: 関連タスク間の汎化を評価する巧みな操作のベンチマーク
関連するコアタスクから新規ターゲットタスクへ機能的な相互作用知識を転移できるかを評価する、30タスク・6機能ファミリからなる巧みな操作のベンチマークを提案した。
原題: Evo-DexBench: Benchmarking Generalization across Related Tasks for Dexterous Manipulation ／ Bing Cheng, Yiran Mao, Zewei Ye 他
日本語で読む → - 論文宇宙マニピュレーション制御
自由浮遊宇宙マニピュレータにおける動的結合効果のモデリングと解析
自由浮遊宇宙機上のマニピュレータの動的結合を平面3リンク系で解析し、特異値分解で結合強度・異方性・方向性を構成と質量に対して評価した。
原題: Modeling and Analysis of Dynamic Coupling Effects in a Free-Floating Space Manipulator ／ Erik Chumacero-Polanco
日本語で読む → - 論文全身マニピュレーションロボティクス
全身巧みさ
ロボットの全身を接触面として使い、大きな物体を把持・操作するフレームワークを提案し、Unitree G1で実機検証した。
原題: Whole-Body Dexterity ／ Conor Mc Gartoll, An Dang, Pranay Thangeda 他
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Mem4Act: 長期的ロボット操作のための効果的な潜在記憶の学習
過去の観測を固定サイズの潜在記憶に圧縮し、長期タスクに必要な情報を保持して操作方策を導くフレームワークを提案。複数のベンチマークと実機タスクで最高性能を達成。
原題: Mem4Act: Learning Effective Latent Memory for Long-Horizon Robotic Manipulation ／ Yun Zhang, Zhiyu Huang, Tianhui Cai 他
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教師あり遊びによる器用さの獲得
人間の短時間の遊びから行動クローニングで遊び方策を学習し、自律的にデータを収集して世界モデルを訓練、モデル予測制御と自己遊びによる方策蒸留で器用な操作を実現した。
原題: Dexterity from Supervised Play ／ Botao He, Yiming Dou, Yiannis Aloimonos 他
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一人称人間動画からの軌道拡散による汎化可能なマニピュレーション
人間の動画から物体の6D軌道を抽出し、拡散モデルで軌道を生成してロボットの模倣学習データを効率的に生成する手法を提案。RLBenchでほぼ100%の成功率を達成し、実機でも一人称の人間実演から汎化可能な操作を実現した。
原題: Trajectory-based Diffusion from One-shot Human Video for Generalizable Manipulation ／ Guoping Pan, Xinmiao Yu, Wannan Cao 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
MuSTMM: 複数シーンにわたる音トリガー移動マニピュレーションの学習
音イベントに応じてロボットが対象へ移動し操作するタスク向けに、31シーンの空間音響と物理相互作用を統合したデータセットMuSTMMを構築し、空間メモリを活用したナビゲーション方策を提案した。
原題: MuSTMM: Learning Sound-Triggered Mobile Manipulation across Multiple Scenes ／ Hao Ju, Feng Yan, Zhihao Zhong 他
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MOSS: ロボットフローマッチング方策のためのモード指向ソース整形
フローマッチング生成方策の初期ノイズをモードごとに整形し、推論時にどの行動モードを実行するかを明示的に選択可能にした手法を提案。
原題: MOSS: Mode-Oriented Source Shaping for Robot Flow Matching Policies ／ Zirun Ma, Jindou Jia, Tuo An 他
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LIBERO-PeRM: パーソナライズされたロボットマニピュレーションのベンチマーク
家庭用ロボットの個別嗜好を扱うため、LIBEROを基に嗜好学習を評価するベンチマークLIBERO-PeRMを構築し、312タスクでVLA方針のゼロショット嗜好追従や学習・汎化・競合時の挙動を検証した。
原題: LIBERO-PeRM: Benchmarking Personalized Robotic Manipulation ／ Zhixu Li, Keqian Tang, Litian Gong 他
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移動参照枠下のロボットマニピュレータ追従のためのモデル予測輪郭制御
移動する参照枠に追従する6自由度マニピュレータのための階層型モデル予測輪郭制御（MPCC）を提案し、UR5eで従来制御より高い経路追従精度を示した。
原題: MR-MPCC: Model Predictive Contouring Control for Robotic Manipulator Tracking under Moving Reference Frames ／ Chonghao Cheng, Tiancheng Li, Jonathan Woolfrey 他
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CQDC-Warp: 接触の多いマニピュレーションのためのGPU加速微分可能準動的シミュレーション
GPU上で並列に動作する微分可能な準動的シミュレータを開発し、接触を考慮した軌道最適化を高速化。Allegroハンドの回転タスクで成功率79.8%を達成し、従来手法より27〜50倍高速化した。
原題: CQDC-Warp: GPU-Accelerated Differentiable Quasi-Dynamic Simulation for Contact-Rich Manipulation ／ Yanchen Ding, Jiayi Chen, Jianfeng Xu 他
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Uni-PNP：把持・非把持動作を統合した汎用物体姿勢到達ポリシー学習
把持と非把持の操作を単一ポリシーで統合学習し、多様な物体・グリッパで物体姿勢到達を実現する手法を提案。
原題: Uni-PNP: Unified Prehensile and Non-prehensile Policy Learning for Generalizable Object Pose Reaching ／ Wenxuan Zhu, Yuze Wang, Jiangran Lyu 他
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ロボット掃除機に片付けタスクを可能にする幾何学的自己ロック展開リンク機構
展開時に内部リンクが特異姿勢に近づくことで自己ロックし、モーター無通電でも50Nの荷重を保持できる2段展開リンク機構を開発し、市販ロボット掃除機に統合して片付けタスクを実現した。
原題: Enabling Tidying Tasks in Robotic Vacuum Cleaners via a Geometry-Induced Self-Locking Deployable Linkage ／ Eunseok Song, inwoong Kim, Sohee Lim 他
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階層型残差方策学習による実世界モバイルマニピュレーションの疎な人間ガイダンス
凍結したベース方策に階層的な残差補正を加え、20%未満の疎な人間介入で価値関数を誘導することで、実機モバイルマニピュレーションを約30分のオンライン学習で効率的に微調整するフレームワークを提案。
原題: Hierarchical Residual Policy Learning for Real-World Mobile Manipulation with Sparse Human Guidance ／ Zhefei Gong, Hefeifei Jiang, Zehao Wang 他
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SOMA: 四足歩行ロボットによる積み重ね物体の全身マニピュレーション
四足歩行ロボットが専用マニピュレータなしで、高さ制御を活用した3次元プッシュにより複数物体の積み重ねを全身で操作する階層型強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションで高い成功率と実機へのゼロショット転移を実証した。
原題: SOMA: Stack-of-Objects Manipulation using a Quadruped Robot ／ Stergios E. Bachoumas, Panagiotis Artemiadis
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必要なときだけ行動を洗練：ロボットマニピュレーションのための適応的行動チャンク洗練
軽量ポリシーの行動提案に対し、洗練が必要か・どれだけ必要かを事前に予測して動的に洗練を行うRAINを提案し、シミュレーションと実機で成功率向上と低遅延を両立した。
原題: Refine Actions If Needed: Adaptive Action Chunk Refinement for Robot Manipulation ／ Hanlin Liu, Zichen Zhou, Jiacheng Zhang 他
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人間介入を活用したグラフ再重み付け行動クローニングによる高精度ロボットマニピュレーション
成功・失敗・人間介入を含むロールアウトからタスク達成への到達可能性グラフを構築し、各行動チャンクの貢献度で重み付けしてVLAモデルを事後学習する手法を提案。
原題: Graph-Reweighted Behavior Cloning with Human Interventions for Precise Robotic Manipulation ／ Xiaoman Li, Zhiqiang Yang, Jiayu Hu 他
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PingpongDuo: 安全なチーム連携を実現する俊敏なヒューマノイド卓球ダブルス
ヒューマノイド2体が交互に打ち合う卓球ダブルスのため、チームレベルの配置計画と衝突回避、個人レベルのフットワークと打球スキルを階層的に統合したフレームワークを提案し、実機で10連続ラリーを達成した。
原題: PingpongDuo: Agile Humanoid Table Tennis Doubles with Safe Team Coordination ／ Haoran Jiang, Yichao Zhong, Kai Zhang 他
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物理的時間を考慮したロボット政策記憶の動的モデル
観測履歴に物理的時間間隔を組み込むことで記憶状態を時間的に進化させるTemporal Flow Policyを提案し、拡散・フローマッチング政策に適用して操作タスクの性能を向上させた。
原題: Physical Time as a Missing Dimension of Robot Policy Memory Dynamics ／ Yushen Liang, Yue Peng, Baosheng Jin 他
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FOMI: 接触の多いマニピュレーションを教示するための力覚フィードバック操作インターフェース
力覚フィードバックを備えたハサミ型ハンドヘルドインターフェースFOMIを提案し、ロボットなしでの接触の多い実演収集と遠隔操作の効率を向上させた。
原題: FOMI: A Force-Feedback Manipulation Interface for Teaching Contact-Rich Manipulation ／ Yishu Shen, Yiming Luo, Ruilin Wang 他
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時間的な物体除去を伴う卓上拭き作業のための双腕協調
散らかった卓上を拭くため、一方の腕で物体をどかし他方で拭く協調計画をMILPとLBBDで立案し、KOMOで滑らかな動作を生成する手法を提案。
原題: Dual-arm Cooperation for Tabletop Wiping with Temporal Object Removal ／ Pengqi Zhang, Longchang Yu, Daohan Li 他
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RoboSpan: 遠隔操作による高自由度全身移動マニピュレーションのためのモジュラー協調ポリシー学習
29自由度の全身移動マニピュレーション向けに、手・腕・移動台車を分離して協調させる階層的モジュラーフレームワークと遠隔操作プラットフォームを提案し、長期的タスクでの成功率を向上させた。
原題: RoboSpan: Learning Modular Coordination Policies for High-DoF Whole-Body Mobile Manipulation with Teleoperation ／ Keqiang Ren, Xuecheng Ye, Hanyu Liu 他
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モバイルマニピュレーションの突破口：失敗診断からエージェント型ロボットシステムへ
長期的なモバイルマニピュレーションの失敗を診断し、計画・ナビゲーション・操作の各段階に介入するエージェントシステムを開発。成功率を19%から49%に向上させた。
原題: Cracking Mobile Manipulation: From Failure Diagnosis to Agentic Robot System ／ Zixuan Wang, Jia-Ning Li, Yinzhou Tang 他
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Coordi-π: 両手巧みな操作のための協調を考慮したデュアルハンド行動表現
両手の腕と手の行動を交互に並べたトークン列として表現し、手の識別と時間同期を明示的に組み込むことで、両手巧みな操作のVLAモデルの性能を向上させた研究。
原題: Coordi-pi: Coordination-Aware Dual-Hand Action Representation for Bimanual Dexterous Manipulation ／ Yiming Meng, Yanming Shao, Weijie Shen 他
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DD-GBP: 分散動的ガウス信念伝播によるマルチアームの随時計画と連続実行
複数アームの長期タスクを動的環境で安全に実行するため、分散動的ガウス信念伝播(DD-GBP)を提案。各ロボットが局所因子グラフで並列推論し、非同期メッセージ交換で協調計画と連続実行を実現する。
原題: DD-GBP: Anytime Multi-Arm Planning and Continuous Execution via Distributed Dynamic Gaussian Belief Propagation ／ Zhao Jin, Fengyi Dai, Yuetong Yin 他
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ForceBench：ロボットマニピュレーションのための力統合ベンチマーク
6軸手首力覚の統合設計を統一プロトコルで比較評価するシミュレーションベンチマークを提案し、7種の設計を比較してPrompt Fusionが最も高い成功率を示すことを明らかにした。
原題: ForceBench: Benchmarking Force Integration for Robotic Manipulation ／ Xuan Han, Zinuo Jin, Tianlin Li 他
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MUCO: マニピュレーション単位で構成する長期的ロボットタスクのフレームワーク
ロボット操作を再利用可能な「マニピュレーション単位（MU）」に分割し、言語と視覚からMU列を構成して適切なポリシーを選択・実行するフレームワークを提案。失敗の連鎖を抑え、タスク間でのMU再利用を実現した。
原題: MUCO: A Mani-Unit-Structured Manipulation Framework for Compositional Long-Horizon Robot Tasks ／ Xiangyi Wei, Hanzhe Yao, Jingwen Shang 他
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HiFun: 機能的巧みな操作学習のための階層的フレームワーク
腕と多指ハンドの制御を階層化し、実世界強化学習で精密接触を要する巧みな操作を1時間以内に高成功率で学習する手法を提案。
原題: HiFun: a Hierarchical Framework for Efficient Functional Dexterous Manipulation Learning ／ Linyi Huang, Guowei Huai, Weibin Liu 他
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