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

• 論文ナビゲーションロボティクス2025/6/1

  EANS：環境適応型ナビゲーション戦略によるUAVのエネルギー消費削減

  UAVのナビゲーション戦略を環境変化に応じて動的に調整し、エネルギー消費を削減する手法を提案。HILシミュレーションと実機実験でベースライン比3.2倍/2.6倍のミッション時間改善、2.4倍/1.6倍のエネルギー改善を達成。

  原題: EANS: Reducing Energy Consumption for UAV with an Environmental Adaptive Navigation Strategy ／ Tian Liu, Han Liu, Boyang Li 他

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• 論文ヒューマノイド全身制御ロボティクス2025/6/1

  KungfuBot：物理ベースのヒューマノイド全身制御による高ダイナミック技能の学習

  人間のカンフーやダンスのような高速・高ダイナミックな動作を、物理制約を考慮した動作処理と適応的な追従カリキュラムでヒューマノイドに模倣させる全身制御フレームワークを提案し、Unitree G1で実機検証した。

  原題: KungfuBot: Physics-Based Humanoid Whole-Body Control for Learning Highly-Dynamic Skills ／ Weiji Xie, Jinrui Han, Jiakun Zheng 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VLAロボティクス2025/6/1

  DynaGuide: 動的ガイダンスによる拡散ポリシーの能動的制御

  拡散ポリシーの生成過程に外部のダイナミクスモデルからのガイダンスを注入することで、追加学習なしに既存ポリシーを多様な目的へ誘導できる手法を提案。

  原題: DynaGuide: Steering Diffusion Polices with Active Dynamic Guidance ／ Maximilian Du, Shuran Song

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• 論文制御/MPPIロボティクス2025/6/1

  BR-MPPI: 学習済み符号付距離場を用いた複数不等式制約を課すためのバリアレート誘導MPPI

  MPPIと制御バリア関数を統合し、バリア条件を等式制約として扱うことで、複数の不等式制約を効率的に満たす制御手法を提案。クアッドロータの実験で安全性境界近くでの動作性能とサンプル効率の向上を示した。

  原題: BR-MPPI: Barrier Rate guided MPPI for Enforcing Multiple Inequality Constraints with Learned Signed Distance Field ／ Hardik Parwana, Taekyung Kim, Kehan Long 他

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• 論文自動運転検証ロボティクス2025/6/1

  ガウス混合コピュラモデルによるシナリオパラメータの同時確率推定

  自動運転の安全性検証のため、走行シナリオのパラメータの同時確率分布をガウス混合コピュラモデルでモデル化し、従来手法と比較して有効性を示した。

  原題: Estimating the Joint Probability of Scenario Parameters with Gaussian Mixture Copula Models ／ Christian Reichenbächer, Philipp Rank, Jochen Hipp 他

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• 論文飛行ヒューマノイドロボティクス2025/6/1

  iRonCub 3：ジェット推進飛行ヒューマノイドロボット

  全身ヒューマノイド型のジェット推進ロボットiRonCub 3を開発し、シミュレーション検証を経て初の離陸実験に成功した。

  原題: iRonCub 3: The Jet-Powered Flying Humanoid Robot ／ Davide Gorbani, Hosameldin Awadalla Omer Mohamed, Giuseppe L'Erario 他

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• 論文SLAMロボティクス2025/6/1

  ADA-DPM: ニューラル記述子に基づくSLAM向け適応的ノイズフィルタリング戦略

  LiDAR SLAMにおいて、動的物体やノイズ、非構造環境の影響を抑えるため、動的分割・重要度スコアリング・クロスレイヤーグラフ畳み込みを組み合わせた適応的ノイズフィルタリング手法を提案し、測位・地図構築の性能を向上させた。

  原題: ADA-DPM: A Neural Descriptors-based Adaptive Noise Filtering Strategy for SLAM ／ Yongxin Shao, Aihong Tan, Binrui Wang 他

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• 論文UAV着陸/逸脱検出ロボティクス2025/6/1

  AeroLite-MDNet：UAV着陸のための軽量マルチタスク逸脱検出ネットワーク

  UAVの安全な着陸を支援するため、マルチスケール融合とセグメンテーションを組み合わせた軽量な視覚ベース逸脱検出モデルを提案し、新しい評価指標とデータセットを導入した。

  原題: AeroLite-MDNet: Lightweight Multi-task Deviation Detection Network for UAV Landing ／ Haiping Yang, Huaxing Liu, Wei Wu 他

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• 論文オフライン強化学習機械学習2025/6/1

  MOBODY: モデルベースの動特性ずれオフライン強化学習

  動特性が異なるオフライン源データと限られた目標データから、学習した目標動特性モデルで方策を最適化し、高報酬状態を探索する手法を提案。

  原題: MOBODY: Model Based Off-Dynamics Offline Reinforcement Learning ／ Yihong Guo, Yu Yang, Pan Xu 他

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• 論文sim2real画像認識2025/6/1

  ReSim: 自動運転のための信頼性の高い世界シミュレーション

  実世界の運転データにシミュレータ由来の非専門家データを加え、危険な行動も含む多様な運転シナリオを制御可能に生成する世界モデルを構築し、報酬推定モジュールと組み合わせて政策評価性能を向上させた。

  原題: ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving ／ Jiazhi Yang, Kashyap Chitta, Shenyuan Gao 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

  異なる身体を持つロボットの操作のための潜在行動拡散

  異なるエンドエフェクタの行動を統一する潜在行動空間を拡散ポリシーで学習し、単一ポリシーで複数ロボットを制御して操作成功率を最大25.3%向上させた。

  原題: Latent Action Diffusion for Cross-Embodiment Manipulation ／ Erik Bauer, Elvis Nava, Robert K. Katzschmann

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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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• 論文マルチエージェント強化学習ロボティクス2025/6/1

  LAMARL: LLM支援による協調方策生成のためのマルチエージェント強化学習

  LLMを使って事前方策と報酬関数を自動生成し、マルチエージェント強化学習のサンプル効率とタスク達成率を大幅に改善する手法を提案。形状組み立てタスクで実機検証も行った。

  原題: LAMARL: LLM-Aided Multi-Agent Reinforcement Learning for Cooperative Policy Generation ／ Guobin Zhu, Rui Zhou, Wenkang Ji 他

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• 論文自動運転意思決定ロボティクス2025/6/1

  シナリオベース階層強化学習による自動運転意思決定

  階層強化学習とシナリオベース環境を統合し、自動運転の意思決定を効率的かつ安全に学習するフレームワークSAD-RLを提案した。

  原題: Scenario-Based Hierarchical Reinforcement Learning for Automated Driving Decision Making ／ M. Youssef Abdelhamid, Lennart Vater, Zlatan Ajanovic

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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VLAロボティクス2025/6/1

  OG-VLA: 正投影画像生成による3D認識型視覚言語行動モデル

  多視点RGBD観測を正投影画像に変換し、LLMと拡散モデルでエンドエフェクタの次位置・姿勢を生成する3D認識型VLAを提案。未見環境への汎化性能を大幅に向上。

  原題: OG-VLA: Orthographic Image Generation for 3D-Aware Vision-Language Action Model ／ Ishika Singh, Ankit Goyal, Stan Birchfield 他

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• 論文実験自動化math.OC2025/6/1

  ロボット液体ハンドリングの容量制約付き車両経路問題としての最適化

  自動化学実験室の液体ハンドリング操作を容量制約付き車両経路問題として定式化し、ヒューリスティック解法で実行時間を最大37%短縮、実世界の材料探索キャンペーンでは61分の短縮を達成した。

  原題: Optimization of Robotic Liquid Handling as a Capacitated Vehicle Routing Problem ／ Guangqi Wu, Runzhong Wang, Connor W. Coley

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• 論文ゲーム理論/情報収集cs.GT2025/6/1

  部分観測軌道ゲームにおけるオンライン競合情報収集

  部分観測確率ゲームを有限履歴・有限ホライズンで近似し、粒子ベース推定と確率的勾配プレイを用いてオンラインで競合的な情報収集軌道計画を計算する手法を提案した。

  原題: Online Competitive Information Gathering for Partially Observable Trajectory Games ／ Mel Krusniak, Hang Xu, Parker Palermo 他

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• 論文データセット管理cs.IR2025/6/1

  キュレート・接続・探索：FAIRな人間中心ロボティクスデータセットのためのシステム

  人間中心のロボティクスデータセットをFAIR原則に沿ってキュレーション・公開する方法論と、自然言語でデータセットを探索・比較・取得できるChatGPTベースの対話インターフェースを提案した。

  原題: Curate, Connect, Inquire: A System for Findable Accessible Interoperable and Reusable (FAIR) Human-Robot Centered Datasets ／ Xingru Zhou, Sadanand Modak, Yao-Cheng Chan 他

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• 論文状態推定制御2025/6/1

  相対姿勢と目標角速度推定のための同変フィルタ

  目標物体に固定された2つの非共線ベクトルのノイズを含む観測から、相対姿勢と目標角速度を推定する同変フィルタを設計し、シミュレーションと実験で有効性を検証した。

  原題: Equivariant Filter for Relative Attitude and Target's Angular Velocity Estimation ／ Gil Serrano, Bruno J. Guerreiro, Pedro Lourenço 他

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• 論文変形ドローンロボティクス2025/6/1

  MorphoCopter：変形可能なクアッド・バイコプターの設計・モデリング・制御

  単一の回転関節で機体幅を約70%縮められる新型変形ドローンの設計・モデル化・制御を提案し、飛行実験で有効性を検証した。

  原題: MorphoCopter: Design, Modeling, and Control of a New Transformable Quad-Bi Copter ／ Harsh Modi, Hao Su, Xiao Liang 他

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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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• 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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• 論文視覚ナビゲーションロボティクス2025/6/1

  姿勢情報を活用した強化学習によるスキッドステア車両の視覚ナビゲーションの実験的検討

  スキッドステア車両の視覚ナビゲーションにおいて、姿勢情報を組み込んだ強化学習の定式化を提案し、シミュレーションと実機実験で従来手法より大幅な性能向上を示した。

  原題: Experimental investigation of pose informed reinforcement learning for skid-steered visual navigation ／ Ameya Salvi, Venkat Krovi

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