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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: 2025/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文マニピュレーションロボティクス2025/6/1

  Fabrica: 統合計画と学習による汎用多部品物体の双腕組立

  双腕ロボットが計画と強化学習を統合し、複雑な多部品物体を自律的に組み立てるシステムを実現した。

  原題: Fabrica: Dual-Arm Assembly of General Multi-Part Objects via Integrated Planning and Learning ／ Yunsheng Tian, Joshua Jacob, Yijiang Huang 他

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• 論文群制御cs.DC2025/6/1

  クラウドフォグオートメーションによる自律型無人水上艇の衝突検出と分類

  海上サイバーフィジカルシステム向けにクラウド・エッジ・IoTの3層分散アーキテクチャを提案し、無人水上艇の衝突検出・分類を低遅延かつ高スケーラブルに実現した。

  原題: Leveraging Cloud-Fog Automation for Autonomous Collision Detection and Classification in Intelligent Unmanned Surface Vehicles ／ Thien Tran, Quang Nguyen, Jonathan Kua 他

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  GRaD-Nav++：ガウスラディアンスフィールドと微分可能力学による視覚言語モデル駆動ドローン航法

  3Dガウススプラッティングシミュレータと微分可能強化学習で訓練した軽量VLAモデルを機載し、自然言語指示に従ってリアルタイムにドローンを飛行させるフレームワークを提案。

  原題: GRaD-Nav++: Vision-Language Model Enabled Visual Drone Navigation with Gaussian Radiance Fields and Differentiable Dynamics ／ Qianzhong Chen, Naixiang Gao, Suning Huang 他

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  ControlVLA: 事前学習済み視覚言語行動モデルのための少数ショット物体中心適応

  ControlNet風のアーキテクチャで物体中心表現を導入し、10〜20回のデモンストレーションだけで多様な実世界操作タスクに適応できるフレームワークを提案。

  原題: ControlVLA: Few-shot Object-centric Adaptation for Pre-trained Vision-Language-Action Models ／ Puhao Li, Yingying Wu, Ziheng Xi 他

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• 論文ナビゲーションAI2025/6/1

  「それはするな！」：大規模言語モデルによる制約生成で身体性システムを導く

  大規模言語モデルを用いて「してはいけないこと」という自然言語制約を実行可能なPython関数に変換し、ロボットナビゲーションの計画に組み込むフレームワークSTPRを提案した。

  原題: "Don't Do That!": Guiding Embodied Systems through Large Language Model-based Constraint Generation ／ Amin Seffo, Aladin Djuhera, Masataro Asai 他

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• 論文触覚ロボティクス2025/6/1

  力触覚を感じろ：人間の接触から学ぶ力制御マニピュレーション

  触覚グローブと視覚から人間の力加減を学習し、触覚センサ付きロボットアームで力に敏感なマニピュレーションを実現するシステムを提案。

  原題: Feel the Force: Contact-Driven Learning from Humans ／ Ademi Adeniji, Zhuoran Chen, Vincent Liu 他

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• 論文UAV探査ロボティクス2025/6/1

  EDEN: 大規模3次元環境における高速UAV自律探査のための効率的二層探査計画

  大規模3次元環境でのUAV自律探査を高速化するため、長期的な領域経路計画と曲率ペナルティを考慮した局所的な視点選択を組み合わせた二層探査計画手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。

  原題: EDEN: Efficient Dual-Layer Exploration Planning for Fast UAV Autonomous Exploration in Large 3-D Environments ／ Qianli Dong, Xuebo Zhang, Shiyong Zhang 他

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• 論文移動ロボットナビゲーションロボティクス2025/6/1

  Astra：階層型マルチモーダル学習による汎用移動ロボットの実現

  マルチモーダルLLMとマルチタスクネットワークを組み合わせた二重モデルアーキテクチャにより、多様な屋内環境で移動ロボットのナビゲーションを実現した。

  原題: Astra: Toward General-Purpose Mobile Robots via Hierarchical Multimodal Learning ／ Sheng Chen, Peiyu He, Jiaxin Hu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/6/1

  学習と制御のためのソフト勾配による硬接触の微分可能シミュレーション

  ペナルティベースのシミュレータにおける硬接触時の勾配劣化を分析し、適応的時間積分と接触距離推定を組み合わせて勾配精度を改善するDiffMJXを提案した。

  原題: Differentiable Simulation of Hard Contacts with Soft Gradients for Learning and Control ／ Anselm Paulus, A. René Geist, Pierre Schumacher 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/6/1

  不確実性下での柔軟・接触活用型マニピュレーションによるロバストなペグ挿入組立

  ペグと穴の接触を積極的に利用し、位置ずれや形状誤差があっても学習なしでペグ挿入を実現するマニピュレーションシステムを提案。NISTの組立タスクボードなどでロバスト性を検証した。

  原題: Robust Peg-in-Hole Assembly under Uncertainties via Compliant and Interactive Contact-Rich Manipulation ／ Yiting Chen, Kenneth Kimble, Howard H. Qian 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/6/1

  音楽駆動型ロボット群による絵画生成

  音楽入力を絵画に変換するロボット群の制御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: Music-driven Robot Swarm Painting ／ Jingde Cheng, Gennaro Notomista

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• 論文sim2realロボティクス2025/6/1

  予測不能性を乗り越えるDRIVE：スリップ調査プロトコルから指令不確実性推定指標へ

  オフロード自律走行のためのDRIVEプロトコルを提案し、複数車両・地形でのデータ収集によりスリップ状態空間を同定。指令速度と定常スリップの伝達関数を解析し、指令不確実性を推定する指標を導入した。

  原題: DRIVE Through the Unpredictability:From a Protocol Investigating Slip to a Metric Estimating Command Uncertainty ／ Nicolas Samson, William Larrivée-Hardy, William Dubois 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/6/1

  マルチモーダル行動木による実験室ロボットタスクの自動化

  マルチモーダル知覚を組み込んだ行動木を用いて、バイアルのキャッピングやラック挿入といった実験室タスクをロボットが高信頼で実行・検証する手法を提案した。

  原題: Multimodal Behaviour Trees for Robotic Laboratory Task Automation ／ Hatem Fakhruldeen, Arvind Raveendran Nambiar, Satheeshkumar Veeramani 他

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• 論文視覚サーボロボティクス2025/6/1

  ステレオ画像ベース視覚サーボにおける局所解回避のためのフィードフォワードYoulaパラメータ化法

  ステレオカメラの視覚サーボ制御において、フィードフォワード制御とYoulaパラメータ化フィードバックを組み合わせることで、局所解に陥らずに目標姿勢へ正確に到達する手法を提案した。

  原題: A Novel Feedforward Youla Parameterization Method for Avoiding Local Minima in Stereo Image Based Visual Servoing Control ／ Rongfei Li, Francis Assadian

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• 論文筋骨格モデリングq-bio.NC2025/6/1

  人間の感覚・筋骨格モデリングと全身運動制御

  視覚・前庭・固有受容・触覚を統合した筋骨格モデルSMS-Humanを構築し、階層型深層強化学習で二足歩行や物体操作、自転車運転などの全身運動を再現した研究。

  原題: Human sensory-musculoskeletal modeling and control of whole-body movements ／ Chenhui Zuo, Guohao Lin, Chen Zhang 他

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• 論文物体検出画像認識2025/6/1

  軽量なマルチフレーム統合による動画内YOLO物体検出の堅牢化

  複数の連続フレームをYOLOに入力し、対象フレームの出力のみを監視する簡潔な手法で、動画物体検出の堅牢性を向上させ、軽量モデルと重量モデルの性能差を縮めた。

  原題: Lightweight Multi-Frame Integration for Robust YOLO Object Detection in Videos ／ Yitong Quan, Benjamin Kiefer, Martin Messmer 他

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• 論文行動生成ロボティクス2025/6/1

  動作から行動へ：ヒューマノイド生成行動制御の階層的モデリング

  LLMが生成する階層的行動計画と動作を整合させ、人間の多様な行動を生成する統合フレームワークGBCを提案し、階層的計画付きデータセットGBC-100Kを構築した。

  原題: From Motion to Behavior: Hierarchical Modeling of Humanoid Generative Behavior Control ／ Jusheng Zhang, Jinzhou Tang, Sidi Liu 他

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• 論文UWB測位ロボティクス2025/6/1

  UWB支援ナビゲーションにおける未知アンカーのリアルタイム初期化

  UWBを補助センサとして用いるナビゲーションで、未知のアンカーを運用中に自動検出・校正するフレームワークを提案し、フォークリフトとドローンで有効性を示した。

  原題: Real-Time Initialization of Unknown Anchors for UWB-aided Navigation ／ Giulio Delama, Igor Borowski, Roland Jung 他

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  Fast ECoT: 思考の再利用による効率的な身体性Chain-of-Thought推論

  VLAモデルの身体性Chain-of-Thought推論を、高レベル推論のキャッシュ・再利用とモジュール推論の並列生成により高速化し、学習不要でリアルタイム動作に近づけた手法。

  原題: Fast ECoT: Efficient Embodied Chain-of-Thought via Thoughts Reuse ／ Zhekai Duan, Yuan Zhang, Shikai Geng 他

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• 論文安全検証ロボティクス2025/6/1

  拡散モデルによる自動運転システムの安全検証

  拡散モデルを用いて、任意の初期交通状態から自動運転車の潜在的な失敗事例を生成し、安全検証を効率化する手法を提案した。

  原題: Diffusion Models for Safety Validation of Autonomous Driving Systems ／ Juanran Wang, Marc R. Schlichting, Harrison Delecki 他

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• 論文自動運転VLM画像認識2025/6/1

  Drive-R1: 自動運転のためのVLMにおける推論と計画の橋渡し

  自動運転向けVLMの課題である履歴依存のショートカットと推論と計画の不一致を解決するため、強化学習を用いて推論と計画を統合したDrive-R1を提案し、nuScenesで高性能を示した。

  原題: Drive-R1: Bridging Reasoning and Planning in VLMs for Autonomous Driving with Reinforcement Learning ／ Yue Li, Meng Tian, Dechang Zhu 他

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• 論文画像復元/拡散モデル画像認識2025/6/1

  エッジデバイス向け多段階ガイド拡散による画像復元：身体性AIにおける軽量知覚に向けて

  拡散モデルの各ノイズ除去ステップで勾配更新を多段階化し、Jetson Orin Nano上で超解像やデブラリングの品質と汎化性能を低遅延で向上させる手法を提案。

  原題: Multi-Step Guided Diffusion for Image Restoration on Edge Devices: Toward Lightweight Perception in Embodied AI ／ Aditya Chakravarty

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• 論文タスク・動作計画ロボティクス2025/6/1

  探索を温めよう：大規模言語モデルによる幾何学的タスク・動作計画の誘導

  大規模言語モデルの常識を活用し、MCTSをウォームスタートすることで幾何学的タスク・動作計画を効率化する手法を提案。

  原題: Prime the search: Using large language models for guiding geometric task and motion planning by warm-starting tree search ／ Dongryung Lee, Sejune Joo, Kimin Lee 他

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• 論文自動運転計画ロボティクス2025/6/1

  汎化軌道スコアリングによるエンドツーエンドマルチモーダル計画

  自動運転のマルチモーダル計画において、粗い軌道評価と細かい軌道評価を統合したGTRSを提案し、拡散モデルによる軌道生成と語彙汎化技術で高い汎化性能を実現した。

  原題: Generalized Trajectory Scoring for End-to-end Multimodal Planning ／ Zhenxin Li, Wenhao Yao, Zi Wang 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2025/6/1

  SGN-CIRL: シーングラフに基づくカリキュラム・模倣・強化学習を用いたナビゲーション

  オープン語彙の3Dシーングラフ表現を強化学習に組み込み、模倣学習とカリキュラム学習で訓練を安定化させた地図なしロボットナビゲーション手法を提案し、Isaac Simでの実験で難易度の高いナビゲーション成功率を向上させた。

  原題: SGN-CIRL: Scene Graph-based Navigation with Curriculum, Imitation, and Reinforcement Learning ／ Nikita Oskolkov, Huzhenyu Zhang, Dmitry Makarov 他

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• 論文報酬学習ロボティクス2025/6/1

  較正特徴量による文脈適応型報酬の学習

  人間の入力から報酬を学ぶ際、文脈に応じて特徴の重要度（顕著性）が変化することに着目し、文脈不変な選好と文脈依存の顕著性を分離して明示的に学習する「較正特徴量」を提案。少ない選好クエリで効率的に報酬を獲得できる。

  原題: Learning Contextually-Adaptive Rewards via Calibrated Features ／ Alexandra Forsey-Smerek, Julie Shah, Andreea Bobu

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• 論文IoT/ロボティクスcs.NI2025/6/1

  IoTアーキテクチャとロボット運用プラットフォームの革新的研究：大規模言語モデルと生成AIの応用

  IoTアーキテクチャにLLMや生成AI、エッジコンピューティング、5Gを統合したロボット運用プラットフォームを提案し、製造・医療・サービス分野での応用例を通じてその有効性を示した。

  原題: Innovative Research on IoT Architecture and Robotic Operating Platforms: Applications of Large Language Models and Generative AI ／ Huiwen Han

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• 論文人間とロボットの協働HCI2025/6/1

  産業5.0におけるアバターを介したコミュニケーション：人間とロボットの協働に関するフォーカスグループ研究

  ドイツの製造企業の従業員を対象に、協働ロボットとアバターを組み合わせたデモを体験してもらい、アバターの役割や改善点、実導入の課題をフォーカスグループで調査した。

  原題: Communicating Through Avatars in Industry 5.0: A Focus Group Study on Human-Robot Collaboration ／ Stina Klein, Pooja Prajod, Katharina Weitz 他

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/6/1

  SPI-BoTER: 空間・物理情報を活用した疎注意マスクとハイブリッド損失による産業用ロボットの誤差補償

  ロボットの運動学とTransformerを組み合わせ、空間・物理情報を考慮した損失関数で小サンプルでも高精度に位置誤差を補償する手法を提案。

  原題: SPI-BoTER: Error Compensation for Industrial Robots via Sparse Attention Masking and Hybrid Loss with Spatial-Physical Information ／ Xuao Hou, Yongquan Jia, Shijin Zhang 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/6/1

  ESVC足を用いた二足歩行ロボットのためのノイズ解析と階層型適応身体状態推定器

  人間の足の転がり形状に着想を得たESVC足は歩行のエネルギー効率を高めるが、支持脚の傾きにより接触モデル誤差が増幅し状態推定が難しくなる。本研究ではノイズ解析を行い、ノイズ時間回帰モデルと二段階の階層型適応状態推定器を提案し、従来のEKFや適応EKFより高精度かつ高速収束を実現した。

  原題: Noise Analysis and Hierarchical Adaptive Body State Estimator For Biped Robot Walking With ESVC Foot ／ Boyang Chen, Xizhe Zang, Chao Song 他

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