論文

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

• 論文協調認識ロボティクス2025/6/1

  非重複を考慮した自己中心姿勢推定による接続自律システムの協調認識

  マルチロボットチームで、通信帯域制約下でも重複しない視点を識別しながら自己中心姿勢推定を行う階層的学習手法NOPEを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。

  原題: Non-Overlap-Aware Egocentric Pose Estimation for Collaborative Perception in Connected Autonomy ／ Hong Huang, Dongkuan Xu, Hao Zhang 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/6/1

  DemoSpeedup：エントロピー誘導によるデモンストレーション加速で視覚運動ポリシーを高速化

  人間が収集した遅いデモを、フレームごとの行動エントロピーに基づいて間引き、精度が必要な区間はそのままに余裕のある区間を加速して学習させることで、成功率を保ちつつ最大3倍速く動く視覚運動ポリシーを実現した自己教師あり手法。

  原題: DemoSpeedup: Accelerating Visuomotor Policies via Entropy-Guided Demonstration Acceleration ／ Lingxiao Guo, Zhengrong Xue, Zijing Xu 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

  GraspMAS: マルチエージェントシステムによるゼロショット言語駆動型把持検出

  複雑な言語指示や混雑環境に対応するため、Planner・Coder・Observerの3エージェントで把持を計画・実行・評価するゼロショット言語駆動型把持検出フレームワークを提案。

  原題: GraspMAS: Zero-Shot Language-driven Grasp Detection with Multi-Agent System ／ Quang Nguyen, Tri Le, Huy Nguyen 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/6/1

  Anglerにおける水中マルチロボットシミュレーションと動作計画

  水中ロボット群の開発・評価を効率化するため、オープンソースの水中シミュレータAnglerを拡張し、複数ロボットの同時シミュレーションと動作計画を可能にした。

  原題: Underwater Multi-Robot Simulation and Motion Planning in Angler ／ Akshaya Agrawal, Evan Palmer, Zachary Kingston 他

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• 論文世界モデルAI2025/6/1

  汎用エージェントは世界モデルを内包する

  多段階の目標指向タスクに汎化できるエージェントは必ず環境の予測モデルを学習していることを形式的に示し、そのモデルを方策から抽出する方法を提案した。

  原題: General agents contain world models ／ Jonathan Richens, David Abel, Alexis Bellot 他

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• 論文ナビゲーションロボティクス2025/6/1

  LVLMが統括する知覚・推論・行動による汎用ロボットナビゲーション

  LVLMエージェントが知覚・推論・ナビゲーションのツール群を自律的に組み合わせて実行する汎用ナビゲーション枠組みARNAを提案し、未マップ環境での性能を実証した。

  原題: General-Purpose Robotic Navigation via LVLM-Orchestrated Perception, Reasoning, and Acting ／ Bernard Lange, Anil Yildiz, Mansur Arief 他

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• 論文歩行ロボティクス2025/6/1

  四足歩行の無限ホライズン計画におけるラグランジアンニューラルネットワークの検討

  物理法則を保持するラグランジアンニューラルネットワーク(LNN)を四足ロボットの歩行計画に適用し、4種類の力学モデルを比較評価した。サンプル効率10倍・予測精度2〜10倍の改善とリアルタイム制御を実現した。

  原題: Investigating Lagrangian Neural Networks for Infinite Horizon Planning in Quadrupedal Locomotion ／ Prakrut Kotecha, Aditya Shirwatkar, Shishir Kolathaya

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• 論文シミュレーション教育ロボティクス2025/6/1

  UAIbot: 初心者向けWebベースロボティクスシミュレータによる対話型学習と研究

  インストール不要でブラウザ上で動作するオープンソースのロボティクスシミュレータを開発し、マニピュレータ運動学から歩行者流動まで対話的に学べる教育・研究ツールを提供した。

  原題: UAIbot: Beginner-friendly web-based simulator for interactive robotics learning and research ／ Johnata Brayan, Armando Alves Neto, Pavel Petrovič 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

  巧みな物体受け渡しの学習

  二本の多指ハンド間で物体を受け渡すタスクを強化学習で実現し、双四元数に基づく新しい報酬関数で回転距離を最小化することで、未知の物体や相手の動きに対する頑健性を実証した。

  原題: Learning Dexterous Object Handover ／ Daniel Frau-Alfaro, Julio Castaño-Amoros, Santiago Puente 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/6/1

  CUPID: 影響関数でロボットが好むデータを選別

  模倣学習において、各デモンストレーションが方策の性能に与える影響を影響関数で推定し、有害なデータを除去・有益なデータを選択するデータキュレーション手法を提案。

  原題: CUPID: Curating Data your Robot Loves with Influence Functions ／ Christopher Agia, Rohan Sinha, Jingyun Yang 他

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• 論文HRIロボティクス2025/6/1

  ロボットディスプレイ設計における表現力と明瞭性：動的・静的表示が協調作業に与える影響

  ロボットの目とアイコンのアニメーション表示が、協調ナビゲーション課題での信頼・満足度・解釈しやすさ・成功率にどう影響するかを公共空間で37名を対象に調査した。

  原題: See What I Mean? Expressiveness and Clarity in Robot Display Design ／ Matthew Ebisu, Hang Yu, Reuben Aronson 他

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• 論文タスク計画ロボティクス2025/6/1

  Tru-POMDP: 仮説の木とオープンエンドPOMDPによる不確実性下のタスク計画

  LLMで仮説の木を構築し、オープンエンドなPOMDP計画と組み合わせることで、曖昧な指示や未知の物体配置に対応する家庭用ロボットのタスクプランナを提案した。

  原題: Tru-POMDP: Task Planning Under Uncertainty via Tree of Hypotheses and Open-Ended POMDPs ／ Wenjing Tang, Xinyu He, Yongxi Huang 他

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• 論文動画生成画像認識2025/6/1

  Ctrl-Crash: 制御可能な拡散モデルによるリアルな自動車衝突の生成

  バウンディングボックスや衝突タイプ、初期フレームを条件として、制御可能な自動車衝突動画を生成する拡散モデルを提案し、反事実的なシナリオ生成を可能にした。

  原題: Ctrl-Crash: Controllable Diffusion for Realistic Car Crashes ／ Anthony Gosselin, Ge Ya Luo, Luis Lara 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

  触覚情報を活用したACTとソフトグリッパによる疑似卵母細胞操作

  触覚フィードバックをACTに統合し、ソフトグリッパと回復指向訓練を用いて卵母細胞操作の成功率と適応性を向上させた研究。

  原題: Haptic-Informed ACT with a Soft Gripper and Recovery-Informed Training for Pseudo Oocyte Manipulation ／ Pedro Miguel Uriguen Eljuri, Hironobu Shibata, Maeyama Katsuyoshi 他

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• 論文模倣学習ロボティクス2025/6/1

  BEAST: Bスプライン符号化による模倣学習向けアクション系列の効率的トークン化

  Bスプラインでアクション系列をコンパクトな離散・連続トークンに符号化するトークナイザを提案し、別途学習不要で滑らかな軌道生成と計算コスト削減を実現した。

  原題: BEAST: Efficient Tokenization of B-Splines Encoded Action Sequences for Imitation Learning ／ Hongyi Zhou, Weiran Liao, Xi Huang 他

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  人間支援によるロボット政策の行動選好最適化

  人間とのインタラクションから得た選好信号を用いてVLAモデルを事後的に改善するAPOを提案し、失敗からの学習を可能にした。

  原題: Human-assisted Robotic Policy Refinement via Action Preference Optimization ／ Wenke Xia, Yichu Yang, Hongtao Wu 他

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• 論文制御/安定性学習機械学習2025/6/1

  Zubovサンプリングと反復的領域拡張による安定化ニューラル制御器の二段階学習

  Zubovに着想を得たサンプリングと領域拡張で制御器とLyapunov関数を二段階学習し、NN検証器を拡張して連続時間系の安定性保証と吸引領域を従来より格段に広く推定する手法を提案。

  原題: Two-Stage Learning of Stabilizing Neural Controllers via Zubov Sampling and Iterative Domain Expansion ／ Haoyu Li, Xiangru Zhong, Bin Hu 他

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• 論文嗅覚ナビゲーションロボティクス2025/6/1

  危険環境ロボティクスにおける頑健な嗅覚ナビゲーションのための拡散グラフニューラルネットワークとデータセット

  拡散モデルによる分子生成と視覚・言語処理を統合し、ロボットが匂いの発生源を正確に特定できる嗅覚ナビゲーション手法とマルチモーダル嗅覚データセットを提案した。

  原題: Diffusion Graph Neural Networks and Dataset for Robust Olfactory Navigation in Hazard Robotics ／ Kordel K. France, Ovidiu Daescu

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  標識理解によるロボット自律ナビゲーション

  ロボットが公共空間の案内標識を視覚言語モデルで解釈し、場所と方向を抽出するタスクを提案し、ベンチマークと評価指標を構築した。

  原題: Sign Language: Towards Sign Understanding for Robot Autonomy ／ Ayush Agrawal, Joel Loo, Nicky Zimmerman 他

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• 論文実験室自動化ロボティクス2025/6/1

  材料研究における実験室自動化のための基盤モデル活用の展望

  材料・化学分野の実験室自動化に基盤モデルを活用する可能性を論じ、実験計画などの認知機能とハードウェア操作の物理機能の両面から、課題と今後のロードマップを整理したレビュー。

  原題: Perspective on Utilizing Foundation Models for Laboratory Automation in Materials Research ／ Kan Hatakeyama-Sato, Toshihiko Nishida, Kenta Kitamura 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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• 論文強化学習機械学習2025/6/1

  軌道優先：多様な方策を発見するためのカリキュラム

  スプライン軌道を事前知識として多様な行動を生成し、その後反応的な方策に蒸留する2段階カリキュラムで、ロボット操作における多様性と性能を向上させる。

  原題: Trajectory First: A Curriculum for Discovering Diverse Policies ／ Cornelius V. Braun, Sayantan Auddy, Marc Toussaint

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  WorldGym: 世界モデルを政策評価環境として活用

  行動条件付き動画生成モデルを仮想環境として使い、VLAロボット政策の成功率やランキングを実世界と高い相関で評価できる手法を提案。

  原題: WorldGym: World Model as An Environment for Policy Evaluation ／ Julian Quevedo, Ansh Kumar Sharma, Yixiang Sun 他

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• 論文自動運転/地図ロボティクス2025/6/1

  言語と道路設計マニュアルを活用した自動運転向け地図再構築

  道路設計基準や道路名などの自然言語情報を軽量に取り込み、地図事前情報ベースの車線トポロジー予測モデルSMERFを強化する手法を提案し、多様な交差点で性能向上を示した。

  原題: Using Language and Road Manuals to Inform Map Reconstruction for Autonomous Driving ／ Akshar Tumu, Henrik I. Christensen, Marcell Vazquez-Chanlatte 他

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• 論文行動セグメンテーション画像認識2025/6/1

  HopaDIFF: 多人数シーンにおける参照人物行動セグメンテーションのための全体・部分認識フーリエ条件拡散モデル

  テキスト記述で指定した人物の行動を多人数動画から切り分ける新タスクを提案し、133本の映画からなるデータセットRHAS133と、全体・部分の長距離推論とフーリエ条件を組み合わせた拡散モデルHopaDIFFを構築した。

  原題: HopaDIFF: Holistic-Partial Aware Fourier Conditioned Diffusion for Referring Human Action Segmentation in Multi-Person Scenarios ／ Kunyu Peng, Junchao Huang, Xiangsheng Huang 他

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• 論文VLAロボティクス2025/6/1

  BitVLA: ロボットマニピュレーションのための1ビット視覚言語行動モデル

  全てのパラメータを3値{-1,0,1}に量子化した1ビットVLAモデルを提案し、メモリを11倍削減しつつ全精度ベースラインと同等のマニピュレーション性能を実現した。

  原題: BitVLA: 1-bit Vision-Language-Action Models for Robotics Manipulation ／ Hongyu Wang, Chuyan Xiong, Ruiping Wang 他

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• 論文遠隔操作ロボティクス2025/6/1

  CLONE: 長時間タスクのための閉ループ全身ヒューマノイド遠隔操作

  MRヘッドセットによる頭と手のトラッキングのみから、閉ループ誤差補正とMoEベースの学習で全身ヒューマノイドの遠隔操作を実現し、長時間の軌道でも位置ドリフトを抑えて複雑な協調動作を可能にした研究。

  原題: CLONE: Closed-Loop Whole-Body Humanoid Teleoperation for Long-Horizon Tasks ／ Yixuan Li, Yutang Lin, Jieming Cui 他

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• 論文群制御ロボティクス2025/6/1

  狭い編隊飛行におけるクアッドロータのオンライン適応制御

  複数クアッドロータが近接編隊飛行する際の複雑な空力干渉に対し、L1適応と混合エキスパート学習を組み合わせたMPCで軌道追従しながらオンライン適応する手法を提案。

  原題: Online Adaptation for Flying Quadrotors in Tight Formations ／ Pei-An Hsieh, Kong Yao Chee, M. Ani Hsieh

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• 論文歩行ロボティクス2025/6/1

  吊り下げ式二足ロボットにおける人間動作再現のための三段階オフラインSDRE制御フレームワーク

  人間の下肢動作を吊り下げ式二足ロボットで再現するため、SDRE制御・パラメータ最適化・PID-LQR補償を組み合わせた三段階オフライン指令生成法を提案し、高い追従精度と再現性を実現した。

  原題: A Three-Stage Offline SDRE-Based Control Framework for Human Motion Reproduction on a Suspended Bipedal Robot ／ Ping-Kong Huang, Chien-Wu Lan, Chin-Tien Wu 他

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