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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: 2025/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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GraspCoT: 物理特性推論を統合した柔軟な言語指示による6自由度把持
物理特性に着目したChain-of-Thought推論とマルチモーダルLLMを組み合わせ、多様な言語指示から6自由度把持姿勢を予測するフレームワークを提案し、新ベンチマークIntentGraspで有効性を示した。
原題: GraspCoT: Integrating Physical Property Reasoning for 6-DoF Grasping under Flexible Language Instructions ／ Xiaomeng Chu, Jiajun Deng, Guoliang You 他
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GraphGarment: 両手布操作のための衣服ダイナミクス学習
グラフニューラルネットワークで衣服の動きをモデル化し、残差モデルでsim-to-realギャップを補正することで、ロボットが両手で衣服を吊るすタスクを実現した研究。
原題: GraphGarment: Learning Garment Dynamics for Bimanual Cloth Manipulation Tasks ／ Wei Chen, Kelin Li, Dongmyoung Lee 他
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雑然環境における言語条件付きピック＆プレースのための無条件行動事前分布の効率的アラインメント
視覚・言語・行動の基盤モデルの事前知識を統合し、1つのアテンション層で無条件行動事前分布を3D視覚言語事前分布にアラインメントすることで、少ないデータで学習しつつゼロショット汎化を保ち、雑然環境での言語条件付きピック＆プレースを効率的に実現する手法A²を提案。
原題: Efficient Alignment of Unconditioned Action Prior for Language-conditioned Pick and Place in Clutter ／ Kechun Xu, Xunlong Xia, Kaixuan Wang 他
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JIF：人間とロボットの実演を用いた逆・順動力学の同時学習によるロボット訓練
人間のマルチモーダル実演から逆・順動力学を同時に学習して潜在状態表現を獲得し、少数のロボット実演での効率的なファインチューニングを可能にする事前学習手法を提案。
原題: Train Robots in a JIF: Joint Inverse and Forward Dynamics with Human and Robot Demonstrations ／ Gagan Khandate, Boxuan Wang, Sarah Park 他
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BEHAVIORロボットスイート：日常家事のための実世界全身マニピュレーションを効率化
両腕・車輪・4自由度胴体を備えたロボットで、全身遠隔操作インターフェースと視覚運動ポリシー学習アルゴリズムを統合し、家庭内の全身マニピュレーションタスクを実現するフレームワークを提案。
原題: BEHAVIOR Robot Suite: Streamlining Real-World Whole-Body Manipulation for Everyday Household Activities ／ Yunfan Jiang, Ruohan Zhang, Josiah Wong 他
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ツイスト・コイル人工筋で駆動する2自由度ロボット手首の設計・動的モデリング・制御
ツイスト・コイル人工筋(TCAs)と3RRRR並列機構で駆動する2自由度ロボット手首を設計し、ラグランジュ動的モデルに基づくNMPCで軌道追従制御を実現、PIDとの比較実験とソフトアームへの統合で有効性を示した。
原題: Design, Dynamic Modeling and Control of a 2-DOF Robotic Wrist Actuated by Twisted and Coiled Actuators ／ Yunsong Zhang, Xinyu Zhou, Feitian Zhang
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単一実演から適応的な器用把持を学習するフレームワーク
人間の単一実演から把持スキルを効率的に学習し、視覚言語モデルで指示に応じて適切なスキルを選択する手法を提案。実機で90%の成功率を達成。
原題: Learning Adaptive Dexterous Grasping from Single Demonstrations ／ Liangzhi Shi, Yulin Liu, Lingqi Zeng 他
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MetaFold: 軌道生成と基盤モデルによる言語誘導型多カテゴリ衣類折り畳みフレームワーク
衣類折り畳みタスクにおいて、タスク計画と言語誘導の点群軌道生成、低レベル基盤モデルによる行動予測を分離して学習し、多カテゴリの衣類や多様な指示に適応できるフレームワークを提案した。
原題: MetaFold: Language-Guided Multi-Category Garment Folding Framework via Trajectory Generation and Foundation Model ／ Haonan Chen, Junxiao Li, Ruihai Wu 他
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Dense Policy：双方向自己回帰による行動学習
軽量なエンコーダのみのアーキテクチャで行動系列を粗から細へと対数的な推論時間で展開する、双方向自己回帰型のロボットマニピュレーション方策を提案。
原題: Dense Policy: Bidirectional Autoregressive Learning of Actions ／ Yue Su, Xinyu Zhan, Hongjie Fang 他
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GeoFIK: スクリュ理論に基づくFrankaアームの高速・高信頼な幾何学的逆運動学ソルバ
スクリュ理論を用いてFrankaアームの逆運動学を解析的に解き、冗長自由度を任意の関節変数で扱える高速・堅牢なソルバを提案した論文。
原題: GeoFIK: A Fast and Reliable Geometric Solver for the IK of the Franka Arm based on Screw Theory Enabling Multiple Redundancy Parameters ／ Pablo C. Lopez-Custodio, Yuhe Gong, Luis F. C. Figueredo
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脚式マニピュレータのための学習ベース腕押し制御による対話型ナビゲーション
脚式ロボットが腕を使って障害物を押しのけ、狭い空間でも効率的に移動できる対話型ナビゲーション手法を強化学習で実現した。
原題: Interactive Navigation for Legged Manipulators with Learned Arm-Pushing Controller ／ Zhihai Bi, Kai Chen, Chunxin Zheng 他
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人間の実演記録用センサ付きグリッパ
市販部品で作ったセンサ付きグリッパで人間の箱入れ作業を記録し、GMMとインピーダンス制御によりロボットが短時間の少数試行で作業を再現できることを示した。
原題: Sensorized gripper for human demonstrations ／ Sri Harsha Turlapati, Gautami Golani, Mohammad Zaidi Ariffin 他
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GarmentPile: 点レベル視覚アフォーダンスによる散乱衣類の把持・適応操作
散らかった衣類の絡まりを点レベルのアフォーダンスで表現し、絡みを解きほぐして把持・回収する枠組みを提案。シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: GarmentPile: Point-Level Visual Affordance Guided Retrieval and Adaptation for Cluttered Garments Manipulation ／ Ruihai Wu, Ziyu Zhu, Yuran Wang 他
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iManip: ロボットマニピュレーションのためのスキル漸進学習
ロボットが既存の知識を保持したまま新しい操作スキルを追加学習できるスキル漸進学習フレームワークiManipを提案し、時間的リプレイと拡張可能なPerceiverIOで破滅的忘却を抑制した。
原題: iManip: Skill-Incremental Learning for Robotic Manipulation ／ Zexin Zheng, Jia-Feng Cai, Xiao-Ming Wu 他
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Kaiwu：ロボット学習と人間-ロボット協調のためのマルチモーダル操作データセットとフレームワーク
組立作業を対象に、人間・環境・ロボットの同期マルチモーダルデータを収集するフレームワークと大規模データセットを構築し、細粒度アノテーションを付与した。
原題: Kaiwu: A Multimodal Manipulation Dataset and Framework for Robot Learning and Human-Robot Interaction ／ Shuo Jiang, Haonan Li, Ruochen Ren 他
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EMMOE: オープン環境における身体性を伴うモバイルマニピュレーションの包括的ベンチマーク
自然言語指示で長期的な日常タスクを実行する家庭用ロボットのためのベンチマークEMMOEを提案し、データセットとLLM・ナビゲーション・マニピュレーションを統合したエージェントシステムを構築した。
原題: EMMOE: A Comprehensive Benchmark for Embodied Mobile Manipulation in Open Environments ／ Dongping Li, Tielong Cai, Tianci Tang 他
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触覚力制御を統合した把持内操作の軌道最適化
磁気触覚センサを備えたロボットハンドで、非線形計画法による軌道最適化と力制御・状態推定を組み合わせ、物体の把持内回転操作の精度とロバスト性を向上させた。
原題: Trajectory Optimization for In-Hand Manipulation with Tactile Force Control ／ Haegu Lee, Yitaek Kim, Victor Melbye Staven 他
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多物体把持のベンチマーク
ロボットの多物体把持能力を評価するための3つのプロトコルからなるベンチマークを提案し、複数のハンドでベースラインを確立した。
原題: Benchmarking Multi-Object Grasping ／ Tianze Chen, Ricardo Frumento, Giulia Pagnanelli 他
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把持不能物体に対する外的手先による巧みな非把持マニピュレーション
強化学習を用いて、把持できない大きな物体を机の端や壁へ移動させてから掴む戦略を学習するロボットハンドシステムExDexを提案し、実機へのゼロショット転移も実証した。
原題: Dexterous Non-Prehensile Manipulation for Ungraspable Object via Extrinsic Dexterity ／ Yuhan Wang, Yu Li, Yaodong Yang 他
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崩壊と衝突を考慮した把持計画による棚からの物体取り出し
棚に積み重なった物体を取り出す際に、物理シミュレーションで崩壊や衝突の影響を事前評価し、安全で効率的な把持計画を立てる手法を提案した論文。
原題: Collapse and Collision Aware Grasping for Cluttered Shelf Picking ／ Abhinav Pathak, Rajkumar Muthusamy
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動的環境におけるマニピュレータの次善軌道計画による効果的な観察と探索
動的環境でロボットマニピュレータが情報利得を最大化しつつ衝突を避ける軌道を生成するNext-Best-Trajectory戦略を提案し、GPU並列レイキャスティングで効率化、実機実験で有効性を示した。
原題: Next-Best-Trajectory Planning of Robot Manipulators for Effective Observation and Exploration ／ Heiko Renz, Maximilian Krämer, Frank Hoffmann 他
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フライング・バイン：ソフト空中ロボットアームの設計・モデリング・制御
小型ドローンに柔らかく膨らむ成長型ビームを取り付けた軽量な空中マニピュレータを提案し、データ駆動モデリングと軌道最適化でエンドエフェクタの高速追従を実現した。
原題: Flying Vines: Design, Modeling, and Control of a Soft Aerial Robotic Arm ／ Rianna Jitosho, Crystal E. Winston, Shengan Yang 他
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QBIT: ロボット挿入タスクのための品質考慮型クラウドベンチマーク
力のエネルギーや滑らかさ、完了時間などの品質指標を組み込んだベンチマークフレームワークQBITを提案し、MuJoCoでの大規模実験とROS2による実機移行で挿入手法を評価した。
原題: QBIT: Quality-Aware Cloud-Based Benchmarking for Robotic Insertion Tasks ／ Constantin Schempp, Yongzhou Zhang, Christian Friedrich 他
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LLMドローン：大規模言語モデルで計画するドローンによる空中積層造形
大規模言語モデルを活用してドローンによる空中積層造形の計画・実行を支援し、現場で適応的に建築計画を生成するシステムを提案した。
原題: LLM-Drone: Aerial Additive Manufacturing with Drones Planned Using Large Language Models ／ Akshay Raman, Chad Merrill, Abraham George 他
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単一アクチュエータで駆動する軽量高把持力の腱駆動3指ハンドを搭載した飛行ロボットによる適応的パーチングと把持
単一アクチュエータで駆動する軽量な腱駆動3指ハンド「Tri-force hand」を開発し、飛行ロボットに搭載して壁面へのパーチングと物体把持の両方を可能にする「Pendulum-perching」手法を提案した。
原題: Adaptive Perching and Grasping by Aerial Robot with Light-weight and High Grip-force Tendon-driven Three-fingered Hand using Single Actuator ／ Hisaaki Iida, Junichiro Sugihara, Kazuki Sugihara 他
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ビヘイビアツリー方策の強化学習によるオンザフライ適応
ビヘイビアツリー構造を保ちつつ強化学習で局所的なタスク変動にサンプル効率よく適応する階層的手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: On the Fly Adaptation of Behavior Tree-Based Policies through Reinforcement Learning ／ Marco Iannotta, Johannes A. Stork, Erik Schaffernicht 他
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PANDORA: 拡散ポリシー学習による器用なロボットピアノ演奏
拡散モデルベースのポリシー学習とLLMによる音楽表現評価を組み合わせ、ロボットが精密かつ表現豊かにピアノを演奏できるフレームワークを提案した。
原題: PANDORA: Diffusion Policy Learning for Dexterous Robotic Piano Playing ／ Yanjia Huang, Renjie Li, Zhengzhong Tu
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遠隔操作による減衰相対補正を用いたマニピュレーションのオンライン模倣学習
遠隔操作で得た空間的な補正を一時的に加える「減衰相対補正」を提案し、オンライン模倣学習に組み込むことで、専門家の介入回数を30%削減しつつ、ラズベリー収穫や布拭きなどのタスク成功率を迅速に向上させた。
原題: Online Imitation Learning for Manipulation via Decaying Relative Correction through Teleoperation ／ Cheng Pan, Hung Hon Cheng, Josie Hughes
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視覚と力覚を統合した拡散ポリシーによる柔軟物体のこじ開け
拡散ポリシーに視覚と力覚を効果的に統合し、電池のこじ開け作業で96%の成功率を達成、未知物体へのゼロショット転移も示した。
原題: Robotic Compliant Object Prying Using Diffusion Policy Guided by Vision and Force Observations ／ Jeon Ho Kang, Sagar Joshi, Ruopeng Huang 他
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Transformerによる行動チャンキングと腕間協調を用いた両腕マニピュレーションの学習
両腕ロボットの協調動作を模倣学習で実現するため、腕ごとに分けたアーキテクチャと腕間の同期・時間整合を促す中間エンコーダ層(IACE)を提案し、両腕タスクで高い成功率を示した。
原題: Learning Bimanual Manipulation via Action Chunking and Inter-Arm Coordination with Transformers ／ Tomohiro Motoda, Ryo Hanai, Ryoichi Nakajo 他
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