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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

• 論文群制御AI2025/6/1

  自律型マルチ衛星地球観測のためのマルチエージェント強化学習：現実的なケーススタディ

  低軌道衛星コンステレーションによる地球観測ミッションの自律調整にマルチエージェント強化学習を適用し、エネルギー・データ制約や部分観測下での分散協調を現実的なシミュレーションで評価した。

  原題: Multi-Agent Reinforcement Learning for Autonomous Multi-Satellite Earth Observation: A Realistic Case Study ／ Mohamad A. Hady, Siyi Hu, Mahardhika Pratama 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2025/6/1

  履歴拡張型視覚言語モデルによるフロンティアベースのゼロショット物体ナビゲーション

  VLMに行動履歴を与えて動的にプロンプトし、フロンティア探索の意味的誘導と経路生成を行うゼロショット物体ナビゲーション手法を提案。HM3DでSR46%を達成。

  原題: History-Augmented Vision-Language Models for Frontier-Based Zero-Shot Object Navigation ／ Mobin Habibpour, Fatemeh Afghah

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• 論文群制御ロボティクス2025/6/1

  群ロボティクスにおける自己組織的形状形成の形式仕様に向けて

  群ロボットの形状形成タスクをZ言語で形式仕様化し、自己組織化プロセスのモデル化と設計・実装の基盤を提供する。

  原題: Towards a Formal Specification for Self-organized Shape Formation in Swarm Robotics ／ YR Darr, MA Niazi

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• 論文絶対自己位置推定画像認識2025/6/1

  意味・構造制約を用いた階層的画像マッチングによるUAV絶対視覚自己位置推定

  GNSSが使えない環境で、UAVの視覚画像を衛星地図に階層的にマッチングさせ、意味特徴と構造制約で粗対応を取ってから画素レベルの精密対応を行う絶対位置推定手法を提案した。

  原題: Hierarchical Image Matching for UAV Absolute Visual Localization via Semantic and Structural Constraints ／ Xiangkai Zhang, Xiang Zhou, Mao Chen 他

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• 論文VLA画像認識2025/6/1

  視覚的身体脳：マルチモーダル大規模言語モデルに空間での知覚・思考・制御を

  マルチモーダルLLMをロボット制御に統合するVeBrainを提案し、テキストベースの制御信号を実機の動作ポリシーに変換するアダプタと大規模指示データセットで脚ロボットやアームの適応的な操作を実現した。

  原題: Visual Embodied Brain: Let Multimodal Large Language Models See, Think, and Control in Spaces ／ Gen Luo, Ganlin Yang, Ziyang Gong 他

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• 論文モデルベース強化学習機械学習2025/6/1

  M3PO: 大規模マルチタスクモデルベース方策最適化

  観測再構成を不要とする暗黙的世界モデルと、モデルベース計画とモデルフリーの不確実性ボーナスを組み合わせた探索戦略により、マルチタスク強化学習のサンプル効率と汎化性能を向上させる手法を提案。

  原題: M3PO: Massively Multi-Task Model-Based Policy Optimization ／ Aditya Narendra, Dmitry Makarov, Aleksandr Panov

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• 論文認知・計画q-bio.NC2025/6/1

  注意が計画のための心的表象を簡略化する仕組み

  仮想迷路課題を用いて、空間的注意が計画に必要な情報の取捨選択にどう影響するかを調べ、個人差も含めて計算モデルに組み込んだ研究。

  原題: How attention simplifies mental representations for planning ／ Jason da Silva Castanheira, Nicholas Shea, Stephen M. Fleming

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• 論文認知モデリングロボティクス2025/6/1

  能動的推論による人間の衝突回避行動の統一モデル

  能動的推論に基づき、前方車両の制動と対向車の横侵入という2つの衝突回避場面における人間の反応を再現する計算認知モデルを提案し、メタ分析やドライビングシミュレータ実験の結果を説明できることを示した。

  原題: Active inference as a unified model of collision avoidance behavior in human drivers ／ Julian F. Schumann, Johan Engström, Leif Johnson 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/6/1

  ロドリゲスネットワーク：ロボット動作学習のためのキネマティクス誘導バイアス

  関節系の運動学構造を反映した帰納バイアスを持つニューラル演算子「Neural Rodrigues Operator」を提案し、それを用いた動作処理特化型ネットワークRodriNetを構築。模倣学習や単眼3Dハンド再構成で有効性を示した。

  原題: Rodrigues Network for Learning Robot Actions ／ Jialiang Zhang, Haoran Geng, Yang You 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2025/6/1

  BeliefMapNav: 3Dボクセルベースの信念マップによるゼロショット物体ナビゲーション

  LLMの意味推論と3Dボクセル空間を組み合わせ、未知環境で対象物体を探すゼロショット物体ナビゲーション手法を提案し、ベンチマークで最高精度を達成した。

  原題: BeliefMapNav: 3D Voxel-Based Belief Map for Zero-Shot Object Navigation ／ Zibo Zhou, Yue Hu, Lingkai Zhang 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

  3DFlowAction: 3Dフローワールドモデルから身体性を超えたマニピュレーションを学習

  人間とロボットの操作データから3D空間での物体の動きを予測するワールドモデルを学習し、言語指示に基づく3Dフローを生成してロボットの操作計画を導く手法を提案。

  原題: 3DFlowAction: Learning Cross-Embodiment Manipulation from 3D Flow World Model ／ Hongyan Zhi, Peihao Chen, Siyuan Zhou 他

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• 論文動作計画ロボティクス2025/6/1

  UniConFlow：認定動作計画のための統合制約付きフローマッチングフレームワーク

  等式・不等式制約を統合的に扱うフローマッチングベースの軌道生成フレームワークを提案し、二重倒立振子や実機マニピュレーションで有効性を示した。

  原題: UniConFlow: A Unified Constrained Flow-Matching Framework for Certified Motion Planning ／ Zewen Yang, Xiaobing Dai, Dian Yu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/6/1

  ArtVIP：ロボット学習のための視覚的リアリズム、モジュラー相互作用、物理的忠実性を備えた関節デジタルアセット

  ロボット学習向けに、視覚的リアリズムと物理的忠実性を高めた関節物体のデジタルツインを多数収録したオープンソースデータセットArtVIPを構築し、模倣学習と強化学習で有効性を検証した。

  原題: ArtVIP: Articulated Digital Assets of Visual Realism, Modular Interaction, and Physical Fidelity for Robot Learning ／ Zhao Jin, Zhengping Che, Tao Li 他

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• 論文sim2real画像認識2025/6/1

  R3D2: 拡散モデルによる自動運転シミュレーションへのリアルな3Dアセット挿入

  拡散モデルを用いて、自動運転のニューラルレンダリングシーンに影や照明を考慮したリアルな3Dアセットをリアルタイムで挿入する手法を提案。

  原題: R3D2: Realistic 3D Asset Insertion via Diffusion for Autonomous Driving Simulation ／ William Ljungbergh, Bernardo Taveira, Wenzhao Zheng 他

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  RationalVLA：デュアルシステムを備えた合理的視覚言語行動モデル

  曖昧・不可能な指示を拒否しつつ、実行可能な指示に基づくロボットアーム操作を行う二重システムの視覚言語行動モデルを提案し、新ベンチマークRAMAで評価した。

  原題: RationalVLA: A Rational Vision-Language-Action Model with Dual System ／ Wenxuan Song, Jiayi Chen, Wenxue Li 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

  SpikePingpong：スパイク視覚を用いた高速・低速卓球ロボットシステム

  スパイク視覚と模倣学習を組み合わせ、高速な球検出と軌道予測を行うファスト・スローシステムで高精度なロボット卓球を実現した。

  原題: SpikePingpong: Spike Vision-based Fast-Slow Pingpong Robot System ／ Hao Wang, Chengkai Hou, Xianglong Li 他

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  量子化LLMをロボティクスに統合するエッジAIフレームワークllama_ros

  量子化された大規模言語モデルをROS 2ロボットに組み込み、限られた計算資源でも自然言語処理を活用できるようにするツールllama_rosを提案した。

  原題: Integrating Quantized LLMs into Robotics Systems as Edge AI to Leverage their Natural Language Processing Capabilities ／ Miguel Á. González-Santamarta, Francisco J. Rodríguez-Lera, David Sobrín-Hidalgo 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/6/1

  異種制約下での安全な群衆ナビゲーションのための階層型学習強化MPC

  強化学習で訓練したグラフニューラルネットワークでコスト・トゥ・ゴーを推定し、時空間経路探索とMPCを組み合わせて動的環境での安全なロボットナビゲーションを実現した。

  原題: Hierarchical Learning-Enhanced MPC for Safe Crowd Navigation with Heterogeneous Constraints ／ Huajian Liu, Yixuan Feng, Wei Dong 他

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• 論文安全制御ロボティクス2025/6/1

  バンディット探索による安全な制御の学習

  モデル不確実性が高い状況で、ガウス過程バンディットを用いてオンザフライでデータを収集し、制御バリア関数と組み合わせて安全性を保証する制御手法を提案した。

  原題: Learning Safe Control via On-the-Fly Bandit Exploration ／ Alexandre Capone, Ryan Cosner, Aaaron Ames 他

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• 論文SLAM画像認識2025/6/1

  GeneA-SLAM2: オートエンコーダ前処理と遺伝的キーポイント再サンプリング、深度分散誘導の動的領域除去による動的SLAM

  深度分散で動的領域を検出・除去し、オートエンコーダでキーポイントを再構成して遺伝的再サンプリングを改善することで、動的環境でも高精度な自己位置推定を実現したSLAMシステム。

  原題: GeneA-SLAM2: Dynamic SLAM with AutoEncoder-Preprocessed Genetic Keypoints Resampling and Depth Variance-Guided Dynamic Region Removal ／ Shufan Qing, Anzhen Li, Qiandi Wang 他

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• 論文LiDAR-慣性オドメトリロボティクス2025/6/1

  PG-LIO: 光度・幾何情報融合による堅牢なLiDAR慣性オドメトリ

  LiDARの光度情報と幾何情報をIMU制約とともに因子グラフで融合し、幾何構造が乏しい自己相似環境でも高精度に動作するリアルタイムLiDAR慣性オドメトリを提案した。

  原題: PG-LIO: Photometric-Geometric fusion for Robust LiDAR-Inertial Odometry ／ Nikhil Khedekar, Kostas Alexis

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• 論文照明制御ロボティクス2025/6/1

  NightHawk：低照度環境における能動照明制御

  暗所で特徴が乏しい環境向けに、照明強度と露光時間をベイズ最適化でオンライン調整し、特徴検出・マッチングを改善する枠組みを提案。

  原題: Active Illumination Control in Low-Light Environments using NightHawk ／ Yash Turkar, Youngjin Kim, Karthik Dantu

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• 論文マニピュレーションロボティクス2025/6/1

  NeSyPack: 双腕ロジスティクス梱包のためのニューロシンボリックフレームワーク

  データ駆動モデルと記号推論を組み合わせ、双腕ロボットによる物流梱包作業を階層的に分解して実行するニューロシンボリックなフレームワークを提案。ICRA 2025のWBCD競技会で優勝した。

  原題: NeSyPack: A Neuro-Symbolic Framework for Bimanual Logistics Packing ／ Bowei Li, Peiqi Yu, Zhenran Tang 他

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• 論文最適化/MPCロボティクス2025/6/1

  不等式制約付きファクターグラフ最適化のためのバリア法とモデル予測制御への応用

  ファクターグラフ最適化にバリア内点法を統合し、g2oの拡張として不等式制約を扱えるようにした。自動運転の適応クルーズコントロールで検証し、従来手法より高速な収束と計算効率を達成した。

  原題: Barrier Method for Inequality Constrained Factor Graph Optimization with Application to Model Predictive Control ／ Anas Abdelkarim, Holger Voos, Daniel Görges

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• 論文強化学習/ロボット魚ロボティクス2025/6/1

  深層強化学習によるバイオミメティックロボット魚の推進効率向上

  深層強化学習を用いてバイオミメティックロボット魚の運動を最適化し、推進効率を高めつつエネルギー消費を抑える制御則を獲得した研究。

  原題: Enhancing Efficiency and Propulsion in Bio-mimetic Robotic Fish through End-to-End Deep Reinforcement Learning ／ Xinyu Cui, Boai Sun, Yi Zhu 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

  巧みな操作のための人間からロボットへの動作再ターゲティングにおける主要目的の分析

  人間の手からロボットハンドへの運動学的再ターゲティングにおいて、様々な最適化目的の重要性を実世界実験で比較分析し、有効な設計指針を示した。

  原題: Analyzing Key Objectives in Human-to-Robot Retargeting for Dexterous Manipulation ／ Chendong Xin, Mingrui Yu, Yongpeng Jiang 他

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• 論文マルチエージェント強化学習cs.MA2025/6/1

  Trust-MARL：異種交通流における協調合流制御のための信頼ベースマルチエージェント強化学習フレームワーク

  高速道路の合流地点で、自動運転車が人間の運転車と協調するために、エージェント間の信頼を活用したマルチエージェント強化学習フレームワークを提案し、安全性・効率・快適性を向上させた。

  原題: Trust-MARL: Trust-Based Multi-Agent Reinforcement Learning Framework for Cooperative On-Ramp Merging Control in Heterogeneous Traffic Flow ／ Jie Pan, Tianyi Wang, Christian Claudel 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/6/1

  歩容駆動型強化学習フレームワークによるヒューマノイドロボットの制御

  歩容計画と強化学習を組み合わせ、ヒューマノイドロボットの二足歩行を効率的に学習させるフレームワークを提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。

  原題: A Gait Driven Reinforcement Learning Framework for Humanoid Robots ／ Bolin Li, Yuzhi Jiang, Linwei Sun 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/6/1

  静音歩行の実現：屋内環境における四足ロボットの騒音低減

  四足ロボットの歩行時に発生する騒音を、歩容設計と制御戦略の最適化により平均約8dBA低減する手法を提案した。

  原題: Minimizing Acoustic Noise: Enhancing Quiet Locomotion for Quadruped Robots in Indoor Applications ／ Zhanxiang Cao, Buqing Nie, Yang Zhang 他

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• 論文ロボット評価/ベンチマークロボティクス2025/6/1

  RoboArena：汎用ロボットポリシーの分散型実世界評価

  評価者ネットワークが自由にタスクと環境を選び、ペア比較の二重盲検評価を集約することで、汎用ロボットポリシーをスケーラブルかつ公平にランキングする手法を提案し、7機関・600以上の実機評価で有効性を示した。

  原題: RoboArena: Distributed Real-World Evaluation of Generalist Robot Policies ／ Pranav Atreya, Karl Pertsch, Tony Lee 他

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