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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: 2026/4/1 ／ 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 →- 論文模倣学習ロボティクス
PD制御下の行動クローニング：ゲイン依存誤差増幅の有限時間理論
PD制御で動作するロボットの行動クローニングについて、制御ゲインが失敗確率にどう影響するかを有限時間で理論解析した論文。
原題: Behavior Cloning Under PD Control: A Finite-Horizon Theory of Gain-Dependent Error Amplification ／ Junghoon Seo
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LIDEA: 暗黙的特徴蒸留と明示的幾何学的整合による人間からロボットへの模倣学習
人間のデモ動画を利用してロボットの模倣学習を効率化するため、2D特徴蒸留と3D幾何学的整合を組み合わせたフレームワークLIDEAを提案した。
原題: LIDEA: Human-to-Robot Imitation Learning via Implicit Feature Distillation and Explicit Geometry Alignment ／ Yifu Xu, Bokai Lin, Xinyu Zhan 他
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XRZero-G0：インターフェース、品質、比率で器用なロボット操作の最前線を押し広げる
ロボットを使わない人間のデモデータ収集システムXRZero-G0を提案し、閉ループの品質管理とデータ混合比率の最適化により、少量の実機データで大規模なロボットフリーデータと組み合わせて同等性能を達成し、コストを20分の1に削減した。
原題: XRZero-G0: Pushing the Frontier of Dexterous Robotic Manipulation with Interfaces, Quality and Ratios ／ James Wang, Primo Pu, Zephyr Fung 他
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ロボットの文脈内模倣学習のための階層的時空間アクショントークナイザ
階層的なベクトル量子化と時空間情報を利用した新しいアクショントークナイザを提案し、模倣学習の性能を向上させた。
原題: A Hierarchical Spatiotemporal Action Tokenizer for In-Context Imitation Learning in Robotics ／ Fawad Javed Fateh, Ali Shah Ali, Murad Popattia 他
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限られたデモデータ下での嗜好後悔によるニューロロボット方策最適化
デモデータが少ない環境でロボットが複雑な行動を学習できるよう、自己模倣フレームワークMYOEと嗜好後悔を用いた方策最適化手法を提案した。
原題: Optimizing Neurorobot Policy under Limited Demonstration Data through Preference Regret ／ Viet Dung Nguyen, Yuhang Song, Anh Nguyen 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/強化学習機械学習
不完全なデモンストレーションからの学習：時間行動木ガイドによる軌道修復
不完全なデモンストレーションを時間行動木（TBT）仕様に基づいて修復し、修復された軌道から報酬関数を抽出して強化学習を効率的に導くフレームワークを提案した。
原題: Learning from Imperfect Demonstrations via Temporal Behavior Tree-Guided Trajectory Repair ／ Aniruddh G. Puranic, Sebastian Schirmer, John S. Baras 他
日本語で読む → - 論文データセット/模倣学習ロボティクス
COFFAIL: コーヒー準備におけるロボット技能実行の成功・異常データセット
コーヒー準備タスクにおけるロボット技能の成功と異常の両方を含むデータセットを構築し、模倣学習によるポリシー学習への応用を示した論文。
原題: COFFAIL: A Dataset of Successful and Anomalous Robot Skill Executions in the Context of Coffee Preparation ／ Alex Mitrevski, Ayush Salunke
日本語で読む → - 論文模倣学習/接触操作ロボティクス
高速接触豊富模倣学習のためのインクリメンタル反復参照学習制御による加速デモンストレーションの精緻化
高速な接触を伴う操作の模倣学習において、人間のデモを単純に加速すると接触ダイナミクスが変わり追従誤差が生じる問題を、反復参照学習制御を拡張したI2RLCで参照軌道を段階的に高速化しながら更新することで解決し、実機タスクで最大10倍速の高忠実デモ生成と模倣学習ポリシーの成功率向上を実証した。
原題: Refinement of Accelerated Demonstrations via Incremental Iterative Reference Learning Control for Fast Contact-Rich Imitation Learning ／ Koki Yamane, Cristian C. Beltran-Hernandez, Steven Oh 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
WARPED: 手首視点レンダリングによる自己中心視点の人間デモからのロボットポリシー学習
単眼RGBの自己中心視点動画から、手首視点の写実的な観測を合成してロボットポリシーを訓練するフレームワークを提案。遠隔操作デモと同等の成功率を5〜8倍短いデータ収集時間で達成した。
原題: WARPED: Wrist-Aligned Rendering for Robot Policy Learning from Egocentric Human Demonstrations ／ Harry Freeman, Chung Hee Kim, George Kantor
日本語で読む → - 論文模倣学習/動作生成ロボティクス
位相可変ニューラルポテンシャル関数によるリアクティブ動作生成
位相変数を状態進行から推定し、ポテンシャル関数に組み込むことで、交差軌道や外乱下でも安定かつリアクティブな動作生成を実現する学習フレームワークを提案した。
原題: Reactive Motion Generation via Phase-varying Neural Potential Functions ／ Ahmet Tekden, Dimitrios Kanoulas, Aude Billard 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/安全性ロボティクス
制御バリア関数を用いた安全な人間から人型ロボットへの動作模倣
単一カメラで人間の骨格を捉え、人型ロボットが衝突を避けながら動作を模倣するための視覚ベースの枠組みを提案。制御バリア関数を二次計画問題として実装し、自己衝突と人-ロボット衝突を防ぐ。
原題: Safe Human-to-Humanoid Motion Imitation Using Control Barrier Functions ／ Wenqi Cai, John Abanes, Nikolaos Evangeliou 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/データ生成ロボティクス
AffordGen: アフォーダンス対応による汎用物体操作のための多様なデモ生成
3D生成モデルと視覚基盤モデルを用いて、物体の意味的キーポイント対応に基づき多様な操作軌道を自動生成し、閉ループ視覚運動ポリシーの訓練データとして活用することで、未見物体へのゼロショット汎化を実現するフレームワークを提案した。
原題: AffordGen: Generating Diverse Demonstrations for Generalizable Object Manipulation with Afford Correspondence ／ Jiawei Zhang, Kaizhe Hu, Yingqian Huang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
HiPolicy: 階層型マルチ周波数アクションチャンキングによるポリシー学習
ロボットの模倣学習において、長期的な依存関係のモデリングと細かい閉ループ制御のトレードオフを解決するため、異なる周波数でアクション系列を予測する階層型マルチ周波数アクションチャンキングフレームワークを提案した。
原題: HiPolicy: Hierarchical Multi-Frequency Action Chunking for Policy Learning ／ Jiyao Zhang, Zimu Han, Junhan Wang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/全身制御ロボティクス
無重力状態を学ぶ：人型ロボットにおける非自己安定動作の模倣
人型ロボットが環境に依存する動作（椅子に座る、横になる、壁に寄りかかるなど）を実行する際、人間が行う「無重力状態」を模倣し、関節を選択的に弛緩させる手法を提案した。
原題: Learn Weightlessness: Imitate Non-Self-Stabilizing Motions on Humanoid Robot ／ Yucheng Xin, Jiacheng Bao, Haoran Yang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/異常検出ロボティクス
統計的・意味的フィルタリングによる模倣学習の失敗識別
模倣学習ポリシーの実環境での失敗を検出するため、異常検出と視覚言語モデルによる意味的フィルタリングを組み合わせたモジュールFIDeLを提案し、新しいデータセットBotFailsで性能を実証した。
原題: Failure Identification in Imitation Learning Via Statistical and Semantic Filtering ／ Quentin Rolland, Fabrice Mayran de Chamisso, Jean-Baptiste Mouret
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
不完全な人間のデモンストレーションからのスキル獲得のための統合多層フレームワーク
本論文は、人間とロボットのインタラクションにおけるスキル教示を効率的かつ直感的で安全に行うための、3層からなる統合制御フレームワークを提案している。単一のデモから軌道と可変インピーダンスを学習し、特異点管理と全身コンプライアンスを実現する。
原題: A Unified Multi-Layer Framework for Skill Acquisition from Imperfect Human Demonstrations ／ Zi-Qi Yang, Mehrdad R. Kermani
日本語で読む → - 論文データセット/模倣学習ロボティクス
EgoVerse：世界各地から収集したロボット学習用の自己中心視点人間データセット
人間の自己中心視点のデモデータを大規模に収集・共有するプラットフォームとデータセットを構築し、人間データからロボットへの転移学習の大規模実験を行った。
原題: EgoVerse: An Egocentric Human Dataset for Robot Learning from Around the World ／ Ryan Punamiya, Simar Kareer, Zeyi Liu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
GCImOpt: 最適軌道の模倣による効率的な目標条件付きポリシーの学習
軌道最適化で生成したデータセットを用いて模倣学習を行い、目標条件付きの制御ポリシーを効率的に学習する手法を提案した。
原題: GCImOpt: Learning efficient goal-conditioned policies by imitating optimal trajectories ／ Jon Goikoetxea, Jesús F. Palacián
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド/模倣学習/世界モデルロボティクス
UniT: 人間からヒューマノイドへのポリシー学習と世界モデリングのための統一物理言語に向けて
人間の映像データを活用してヒューマノイドロボットの学習を行うため、視覚的アンカリングに基づく統一潜在アクショントークナイザー（UniT）を提案し、異なる身体構造間のギャップを埋める。
原題: UniT: Toward a Unified Physical Language for Human-to-Humanoid Policy Learning and World Modeling ／ Boyu Chen, Yi Chen, Lu Qiu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
WM-DAgger：ワールドモデルを用いた模倣学習の効率的なデータ集約手法
模倣学習の複合誤差問題を解決するため、ワールドモデルでOOD回復データを合成し、人間の介入なしにデータ集約を効率化するフレームワークを提案した。
原題: WM-DAgger: Enabling Efficient Data Aggregation for Imitation Learning with World Models ／ Anlan Yu, Zaishu Chen, Peili Song 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/3Dポリシー画像認識
R3D: 3Dポリシー学習の再考
3Dポリシー学習の不安定性と過学習の原因を診断し、3Dデータ拡張の欠如とバッチ正規化の悪影響を特定。スケーラブルなトランスフォーマー型3Dエンコーダと拡散デコーダを組み合わせた新しいアーキテクチャを提案し、操作ベンチマークで最先端を達成した。
原題: R3D: Revisiting 3D Policy Learning ／ Zhengdong Hong, Shenrui Wu, Haozhe Cui 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/操作ロボティクス
チューブ拡散ポリシー：接触を伴う操作のための反応的視覚触覚ポリシー学習
接触を伴う操作において、視覚と触覚のフィードバックに基づいて即座に適応できるよう、拡散モデルとチューブベースのフィードバック制御を組み合わせた新しいポリシー学習フレームワークを提案した。
原題: Tube Diffusion Policy: Reactive Visual-Tactile Policy Learning for Contact-rich Manipulation ／ Teng Xue, Alberto Rigo, Bingjian Huang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
事前知識を活用する：視覚・言語ガイドによるニューロシンボリック模倣学習で実世界ロボット操作をデータ効率的に実現
少数のデモンストレーションから長期的な操作タスクを学習するためのニューロシンボリックフレームワークを提案し、VLMを用いてシンボリックなプランニングドメインと制御ポリシーを自動構築する。
原題: Build on Priors: Vision--Language--Guided Neuro-Symbolic Imitation Learning for Data-Efficient Real-World Robot Manipulation ／ Pierrick Lorang, Johannes Huemer, Timothy Duggan 他
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Rewind-IL: 模倣学習のためのオンライン故障検出と状態リスポーン
模倣学習ポリシーの実行中に発生する故障を検出し、安全な中間状態に巻き戻して回復させる、トレーニング不要のオンライン安全フレームワークを提案した。
原題: Rewind-IL: Online Failure Detection and State Respawning for Imitation Learning ／ Gehan Zheng, Sanjay Seenivasan, Matthew Johnson-Roberson 他
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人間とロボットの共同操縦によるデータ効率的な模倣学習
限られたデモデータでロボットの模倣学習を行う際、人間の介入を効率的に取り入れるフレームワークを提案し、少ないデモで高い性能を達成した。
原題: Human-Robot Copilot for Data-Efficient Imitation Learning ／ Rui Yan, Zaitian Gongye, Lars Paulsen 他
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人間のビデオからのロボット学習：サーベイ
ロボットが人間の行動ビデオからスキルを獲得する手法を包括的にレビューし、タスク・観察・行動指向の転移経路とデータ基盤を整理したサーベイ論文。
原題: Robot Learning from Human Videos: A Survey ／ Junyi Ma, Erhang Zhang, Haoran Yang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
行動量子化を用いた模倣学習の理論的理解
連続制御に自己回帰モデルを適用する際の行動量子化の理論的基盤を確立し、量子化誤差の伝播と統計的サンプル複雑性への影響を解析した論文。
原題: Understanding Behavior Cloning with Action Quantization ／ Haoqun Cao, Tengyang Xie
日本語で読む → - 論文四足歩行/模倣学習ロボティクス
キーフレーム誘導自己模倣による四足ロボットの頑健かつ適応的なスキル学習
キーフレームをスキル表現として用い、専門家データなしで自己模倣学習により多様なスキルを獲得し、複雑な地形でも頑健に動作する四足ロボットの学習フレームワークを提案した。
原題: KiRAS: Keyframe Guided Self-Imitation for Robust and Adaptive Skill Learning in Quadruped Robots ／ Xiaoyi Wei, Peng Zhai, Jiaxin Tu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
Tether: 対応関係駆動の軌道ワーピングによる自律的機能プレイ
少数のデモから意味的キーポイント対応を用いてアクションをワープするオープンループポリシーを提案し、それを用いて実世界で自律的にマルチタスクのプレイデータを収集・改善する手法を紹介する。
原題: Tether: Autonomous Functional Play with Correspondence-Driven Trajectory Warping ／ William Liang, Sam Wang, Hung-Ju Wang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/転移学習ロボティクス
データの類推が効率的な異種ロボット間転移を可能にする
異なるロボット間での模倣学習の転移において、単にデータ量を増やすよりも、シーンやタスクを揃えたペアデータ（データ類推）が形態の違いに対して効果的であることを示し、実世界で成功率を平均22.5%向上させた。
原題: Data Analogies Enable Efficient Cross-Embodiment Transfer ／ Jonathan Yang, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh
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