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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
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文マニピュレーションロボティクス
触覚に基づく分解行動のオンライン最適化による2本指物体再配向の適応性向上
物体再配向タスクの複雑な動作を触覚センシングに基づき3種類の基本行動に分解し、オンラインで勾配最適化することで、未知物体や環境制約下でも適応的に操作できる手法を提案した。
原題: Enhancing Adaptivity of Two-Fingered Object Reorientation Using Tactile-based Online Optimization of Deconstructed Actions ／ Qiyin Huang, Tiemin Li, Yao Jiang
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KUDA: キーポイントで力学学習と視覚プロンプトを統合するオープンボキャブラリロボット操作
RGB画像上のキーポイントをVLMで目標指定に変換し、学習した力学モデルでコスト関数を最適化することで、多様な物体や変形・粒状物体の操作を可能にするオープンボキャブラリ操作システムを提案した。
原題: KUDA: Keypoints to Unify Dynamics Learning and Visual Prompting for Open-Vocabulary Robotic Manipulation ／ Zixian Liu, Mingtong Zhang, Yunzhu Li
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農業作業を支援する力覚対応の枝マニピュレーション
枝の変形特性と幾何制約を考慮したRRT*ベースの経路計画で、枝を損傷せずに目標領域へ移動させる手法を提案し、50回の試行で78%の成功率を達成した。
原題: Force Aware Branch Manipulation To Assist Agricultural Tasks ／ Madhav Rijal, Rashik Shrestha, Trevor Smith 他
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指示拡張型長期計画：実世界マニピュレーションのための接地機構を組み込んだ身体性移動操作
LLMの抽象推論と実時間センサ情報に基づく接地機構を組み合わせ、PDDL問題を生成することで、ヒューマノイドロボットが実環境で長期移動操作タスクを80%以上の成功率で遂行できる計画システムを提案した。
原題: Instruction-Augmented Long-Horizon Planning: Embedding Grounding Mechanisms in Embodied Mobile Manipulation ／ Fangyuan Wang, Shipeng Lyu, Peng Zhou 他
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跳ぶ前に見よ：言語条件付きロボットマニピュレーションのための直列化状態機械
長期的な操作タスクにおいて、直列化有限状態機械（FSM）でデモを生成し、模倣学習の失敗を減らして成功率を最大98%まで向上させるフレームワークを提案。
原題: Look Before You Leap: Using Serialized State Machine for Language Conditioned Robotic Manipulation ／ Tong Mu, Yihao Liu, Mehran Armand
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HGDiffuser: 人間誘導型把持拡散モデルによる効率的なタスク指向把持生成
人間の把持実演を拡散モデルの誘導サンプリングに組み込み、6自由度のタスク指向把持を一段階で直接生成する手法を提案し、従来の二段階手法より高効率・高品質を実現した。
原題: HGDiffuser: Efficient Task-Oriented Grasp Generation via Human-Guided Grasp Diffusion Models ／ Dehao Huang, Wenlong Dong, Chao Tang 他
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Exo-ViHa: 視覚・触覚フィードバックを備えたクロスプラットフォーム外骨格システムによる効率的な巧みなスキル学習
3Dプリント製の外骨格とモーションキャプチャグローブ、カメラを組み合わせ、一人称視点とリアルタイム触覚フィードバックで巧みな操作のデモデータを効率的に収集するシステムを提案。
原題: Exo-ViHa: A Cross-Platform Exoskeleton System with Visual and Haptic Feedback for Efficient Dexterous Skill Learning ／ Xintao Chao, Shilong Mu, Yushan Liu 他
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ロボットマニピュレーションのための分離型オブジェクト中心画像表現
対象物・障害物・ロボット身体を分離して表現するオブジェクト中心の枠組みDOCIRを提案し、多物体環境での視覚からのピック＆プレース学習と実世界へのゼロショット転移を実現した。
原題: Disentangled Object-Centric Image Representation for Robotic Manipulation ／ David Emukpere, Romain Deffayet, Bingbing Wu 他
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フィンガー内蔵アイ：LEGOの繊細な組立・分解のためのスマートフィンガー
工具先端に低コスト高解像度のカメラを埋め込む「Eye-in-Finger」を提案し、LEGOの組立・分解においてサブミリ精度の位置合わせとキャリブレーション誤差へのロバスト性を実現した。
原題: Eye-in-Finger: Smart Fingers for Delicate Assembly and Disassembly of LEGO ／ Zhenran Tang, Ruixuan Liu, Changliu Liu
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人間との協調作業における安全な把持のための品質重視型能動的敵対ポリシー
把持品質スコアを操作する敵対的パッチと勾配降下法を組み合わせ、人の手やその周辺物体の把持優先度を下げることで、緊急停止なしに安全な把持を実現する手法を提案した論文。
原題: Quality-focused Active Adversarial Policy for Safe Grasping in Human-Robot Interaction ／ Chenghao Li, Razvan Beuran, Nak Young Chong
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遅延制約下におけるロボットマニピュレータの強化学習ベース神経適応制御
制約違反の初期状態でも安全に動作できるよう、制約を徐々に有効化する平滑な制約強制機構とアクター・クリティック強化学習を組み合わせたロボットアームの適応制御手法を提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Reinforcement Learning-Based Neuroadaptive Control of Robotic Manipulators under Deferred Constraints ／ Hamed Rahimi Nohooji, Abolfazl Zaraki, Holger Voos
日本語で読む → - 論文マニピュレーション機械学習
デモンストレーション拡張型報酬・方策・世界モデル学習による多段階マニピュレーション
視覚入力からの長期的マニピュレーションタスクに対し、多段階の密報酬学習と世界モデルを組み合わせたデモンストレーション活用型強化学習フレームワークDEMO3を提案し、データ効率を大幅に改善した。
原題: Multi-Stage Manipulation with Demonstration-Augmented Reward, Policy, and World Model Learning ／ Adrià López Escoriza, Nicklas Hansen, Stone Tao 他
日本語で読む → - 論文全身マニピュレーションロボティクス
短い歩行モーション参照から物理ベースの全身リーチング・把持を学習
短い歩行モーションデータのみを用い、物理的に実現可能な全身のリーチング・把持動作を多様に生成するフレームワークを提案。歩行から転移可能な運動パターンと生成された把持姿勢を組み合わせ、能動的データ生成と局所特徴整合で成功率と自然さを向上させた。
原題: Learning Physics-Based Full-Body Human Reaching and Grasping from Brief Walking References ／ Yitang Li, Mingxian Lin, Zhuo Lin 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
ロボット操作のためのインターネット動画における6D物体姿勢追跡
インターネットの教示動画から操作対象物体の時間的に一貫した6D姿勢軌道を抽出し、ロボットマニピュレータの動作へ再ターゲティングする手法を提案。
原題: 6D Object Pose Tracking in Internet Videos for Robotic Manipulation ／ Georgy Ponimatkin, Martin Cífka, Tomáš Souček 他
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動的な手と物体の相互作用のモデリングと人間-ロボット間の受け渡しへの応用
物理シミュレーションと強化学習を用いて、手が物体を掴んで目標姿勢へ動かす動的把握合成や両手操作を実現し、さらに人間からロボットへの物体受け渡しを学生-教師フレームワークと合成データでsim2real転移する手法を提案した論文。
原題: Modeling Dynamic Hand-Object Interactions with Applications to Human-Robot Handovers ／ Sammy Christen
日本語で読む → - 論文水中マニピュレーションロボティクス
魚の口に着想を得た折り紙グリッパによる水中での多様な把持
魚の口を模した折り紙構造の1自由度グリッパを開発し、クラゲやカニ、アワビなど多様な海洋生物を水中で安定して把持できることを示した。
原題: Fish Mouth Inspired Origami Gripper for Robust Multi-Type Underwater Grasping ／ Honghao Guo, Junda Huang, Ian Zhang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/非把持マニピュレーションロボティクス
BEAC: 不可視物体の非把持マニピュレーションに向けた複雑な探索とタスク指向行動の模倣
部分観測下で隠れた物体を掘り出す非把持マニピュレーションを対象に、事前設計した探索方策と信念状態に基づくタスク指向方策を切り替える模倣学習フレームワークBEACを提案し、実機実験で高いタスク性能とモード切替精度を達成した。
原題: BEAC: Imitating Complex Exploration and Task-oriented Behaviors for Invisible Object Nonprehensile Manipulation ／ Hirotaka Tahara, Takamitsu Matsubara
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FRMD: 一貫性蒸留された運動プリミティブによる高速ロボット動作拡散
運動プリミティブと一貫性モデルを組み合わせ、拡散モデルの多段階ノイズ除去を1ステップに短縮して、滑らかで時間的に一貫したロボット軌道を高速生成する手法を提案した論文。
原題: FRMD: Fast Robot Motion Diffusion with Consistency-Distilled Movement Primitives for Smooth Action Generation ／ Xirui Shi, Jun Jin
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AgiBot World Colosseo：スケーラブルで知能的な身体性システムのための大規模マニピュレーションプラットフォーム
100万以上の軌道と217タスクを含む大規模ロボット操作データセットと、潜在行動表現を活用した汎用方策GO-1を提案し、データ規模の拡大に伴う性能向上と実世界での巧みな長期的タスクの成功率向上を示した。
原題: AgiBot World Colosseo: A Large-scale Manipulation Platform for Scalable and Intelligent Embodied Systems ／ AgiBot-World-Contributors, Qingwen Bu, Jisong Cai 他
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持続的オブジェクトガウシアンスプラット(POGS): 不規則形状物体の人間・ロボット操作追跡
ガウシアンスプラットに意味情報と自己教師あり視覚特徴を組み込み、単眼ステレオカメラで未知の不規則形状物体の姿勢を継続的に推定するシステムを提案。把持・再配向・言語駆動操作を支援し、ツール摂動からの復帰も実現。
原題: Persistent Object Gaussian Splat (POGS) for Tracking Human and Robot Manipulation of Irregularly Shaped Objects ／ Justin Yu, Kush Hari, Karim El-Refai 他
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MoMa-Kitchen: モバイルマニピュレーションにおけるアフォーダンスに基づく最終接近ナビゲーションのための10万件超ベンチマーク
キッチン環境でロボットが物体を掴むために最適な最終ナビゲーション位置を学習するための10万件超のデータセットとベンチマークを構築し、軽量なベースラインモデルNavAffを提案した。
原題: MoMa-Kitchen: A 100K+ Benchmark for Affordance-Grounded Last-Mile Navigation in Mobile Manipulation ／ Pingrui Zhang, Xianqiang Gao, Yuhan Wu 他
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解析的概念による関節物体操作のための物理的に接地された常識知識
MLLMが推論した意味レベルの常識知識を、数学的に定義された解析的概念を介して物理世界に接地し、関節物体の汎用的な操作を可能にする手法を提案した。
原題: Physically Ground Commonsense Knowledge for Articulated Object Manipulation with Analytic Concepts ／ Jiude Wei, Yuxuan Li, Cewu Lu 他
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汎用ロボットマニピュレーション政策の評価のための分類体系
ロボットマニピュレーションにおける汎化の種類を整理した分類体系STAR-Genを提案し、実世界ベンチマークで検証した。
原題: A Taxonomy for Evaluating Generalist Robot Manipulation Policies ／ Jensen Gao, Suneel Belkhale, Sudeep Dasari 他
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触覚状態に基づく多指ハンドの集中ブラインド切替操作
多指ハンドの触覚情報を圧縮し、注意機構と制約付き損失でサブタスクを切り替える深層学習モデルを提案し、キャップ開け操作を実現した。
原題: Focused Blind Switching Manipulation Based on Constrained and Regional Touch States of Multi-Fingered Hand Using Deep Learning ／ Satoshi Funabashi, Atsumu Hiramoto, Naoya Chiba 他
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多様な物体への運動感覚デモンストレーションの転送によるマニピュレーション計画
物体の形状が異なる新たなタスクでも、デモンストレーションから重要な位置と基準座標系を抽出して動作を転送し、衝突のない計画を生成する手法を提案。
原題: Transferring Kinesthetic Demonstrations across Diverse Objects for Manipulation Planning ／ Dibyendu Das, Aditya Patankar, Nilanjan Chakraborty 他
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RMG: 6自由度コンパニオンロボットアームのための自己衝突回避を伴うリアルタイム表現的動作生成
人間のダンス動作から表現的動作データセットを構築し、任意の開始・終了状態間で時間制約を満たしつつ自己衝突を回避する滑らかな表現的動作を0.5秒未満で生成するリアルタイムプランナを提案した。
原題: RMG: Real-Time Expressive Motion Generation with Self-collision Avoidance for 6-DOF Companion Robotic Arms ／ Jiansheng Li, Haotian Song, Jinni Zhou 他
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FP3: ロボットマニピュレーションのための3D基盤ポリシー
点群入力を用いた大規模3D基盤ポリシーモデルFP3を提案し、80回のデモで新規タスクを90%以上の成功率で学習できることを実機で示した。
原題: FP3: A 3D Foundation Policy for Robotic Manipulation ／ Rujia Yang, Geng Chen, Chuan Wen 他
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アパレル製造におけるロボット自動化：布地ハンドリングと縫製への新アプローチ
布地を一時的に硬化させる独自技術で布地モデリングを不要にし、姿勢推定・仮接合・視覚サーボによる縫製の3段階パイプラインでロボット縫製を実現、綿やデニムで実証した。
原題: Robotic Automation in Apparel Manufacturing: A Novel Approach to Fabric Handling and Sewing ／ Abhiroop Ajith, Gokul Narayanan, Jonathan Zornow 他
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零空間射影と経路積分法による階層的タスク制御
優先度付きの複数サブタスクを実行するロボット制御において、零空間射影と経路積分制御を組み合わせ、モンテカルロ計算で最適制御入力をリアルタイムに求める枠組みを提案した論文。
原題: Task Hierarchical Control via Null-Space Projection and Path Integral Approach ／ Apurva Patil, Riku Funada, Takashi Tanaka 他
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状態拡散と逆動力学モデルを用いた協調的双腕マニピュレーション方策の学習
拡散モデルで将来の状態を予測し、逆動力学モデルで行動を生成することで、双腕ロボットの協調マニピュレーションを模倣学習する手法を提案。
原題: Learning Coordinated Bimanual Manipulation Policies using State Diffusion and Inverse Dynamics Models ／ Haonan Chen, Jiaming Xu, Lily Sheng 他
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