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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: 2025/5/1 ／ 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 →- 論文ヒューマノイド制御ロボティクス
HuB: 極限ヒューマノイドバランスの学習
ヒューマノイドロボットが片足立ちや高蹴りなどの極限的なバランス課題を強化学習で獲得するための、参照動作修正・バランス認識方策学習・sim-to-realロバスト訓練を統合したフレームワークを提案。
原題: HuB: Learning Extreme Humanoid Balance ／ Tong Zhang, Boyuan Zheng, Ruiqian Nai 他
日本語で読む → - 論文水中ソナー/Sim2Realロボティクス
合成閉鎖空間エコー：シミュレーションと実世界のソナーデータのギャップを埋める新データセット
水中ロボット知覚と3D再構成のための高忠実度合成ソナーデータセットSEEを提案し、実世界データと組み合わせてシミュレーションと現実のギャップを橋渡しする。
原題: Synthetic Enclosed Echoes: A New Dataset to Mitigate the Gap Between Simulated and Real-World Sonar Data ／ Guilherme de Oliveira, Matheus M. dos Santos, Paulo L. J. Drews-Jr
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
階層的データ収集空間による長期的マニピュレーションのための模倣学習ブートストラップ
長期的なロボットマニピュレーションタスクにおいて、タスクを原子的なサブタスクに分割し、階層的なデータ収集空間を設計することで、少ない実演データから高品質な模倣学習を実現する手法を提案。
原題: Bootstrapping Imitation Learning for Long-horizon Manipulation via Hierarchical Data Collection Space ／ Jinrong Yang, Kexun Chen, Zhuoling Li 他
日本語で読む → - 論文農業ロボティクスロボティクス
果樹園・ぶどう園における自律ロボット剪定：レビュー
2014年から2024年までの果樹園・ぶどう園における自律ロボット剪定の研究をレビューし、機械視覚や制御戦略などの進展と課題をまとめた。
原題: Autonomous Robotic Pruning in Orchards and Vineyards: a Review ／ Alessandro Navone, Mauro Martini, Marcello Chiaberge
日本語で読む → - 論文姿勢推定画像認識
直方体物体の高精度姿勢推定と誤差補正の効率的な手法
直方体物体の姿勢推定において、局所位置合わせの代わりに線形時間で姿勢誤差を推定・補正する効率的な手法を提案した論文。
原題: An Efficient Method for Accurate Pose Estimation and Error Correction of Cuboidal Objects ／ Utsav Rai, Hardik Mehta, Vismay Vakharia 他
日本語で読む → - 論文アフォーダンス画像認識
視覚的アフォーダンス予測：サーベイと再現性
視覚的アフォーダンス予測の統一的な定式化を提案し、既存手法とデータセットを体系的にレビューするとともに、再現性の問題を議論し、透明性向上のための「アフォーダンスシート」を導入した。
原題: Visual Affordance Prediction: Survey and Reproducibility ／ Tommaso Apicella, Alessio Xompero, Andrea Cavallaro
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
CrayonRobo: 物体中心のプロンプト駆動型視覚-言語-行動モデルによるロボットマニピュレーション
RGB画像に手書き風の2D視覚プロンプトを重ね、低レベル動作と高レベル計画を同時に指示する視覚-言語-行動モデルを提案。キーフレームごとに接触姿勢と移動方向をSE(3)空間で予測し、長期タスクを実行する。
原題: CrayonRobo: Object-Centric Prompt-Driven Vision-Language-Action Model for Robotic Manipulation ／ Xiaoqi Li, Lingyun Xu, Mingxu Zhang 他
日本語で読む → - 論文時相論理プランニングロボティクス
TeLoGraF: グラフ符号化フローマッチングによる時相論理プランニング
信号時相論理(STL)仕様を満たす行動を、グラフニューラルネットとフローマッチングで学習する手法を提案し、20万件のSTLデータセットで訓練してロボットアームや四足歩行のナビゲーションなどで従来法より高速・高成功率を達成した。
原題: TeLoGraF: Temporal Logic Planning via Graph-encoded Flow Matching ／ Yue Meng, Chuchu Fan
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
胴体と腕の協調による移動ヒューマノイドロボットの遠隔操作のための人間-ロボット協調
遠隔操作される移動ヒューマノイドロボットの胴体と腕の協調において、人間主導とロボット主導の複数の協調手法を提案し、ユーザスタディで性能・操作性・エネルギー効率を比較した。
原題: Human-Robot Collaboration for the Remote Control of Mobile Humanoid Robots with Torso-Arm Coordination ／ Nikita Boguslavskii, Lorena Maria Genua, Zhi Li
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
MC-Swarm: 最小通信でドローン群の軌道計画とデッドロック解消
初期計画時以外は通信不要で非同期に動作する分散型ドローン群の軌道計画法を提案し、デッドロック解消と衝突回避を理論的に保証した。
原題: MC-Swarm: Minimal-Communication Multi-Agent Trajectory Planning and Deadlock Resolution for Quadrotor Swarm ／ Yunwoo Lee, Jungwon Park
日本語で読む → - 論文交通制御ロボティクス
部分協調型都市交通のための汎用調整手法
都市交通の様々な状況に対応する協調的な操縦計画手法を提案し、協調率40%でも交通効率が向上することをシミュレーションで示した。
原題: Generalized Coordination of Partially Cooperative Urban Traffic ／ Max Bastian Mertens, Michael Buchholz
日本語で読む → - 論文安全制御機械学習
オフラインデータから保守的なニューラル制御バリア関数を学習する
オフラインデータセットから安全フィルタ用のニューラル制御バリア関数を学習する手法を提案し、分布外状態への到達を抑制することで既存手法より安全性とタスク性能の両立を実現した。
原題: Learning Conservative Neural Control Barrier Functions from Offline Data ／ Ihab Tabbara, Hussein Sibai
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
言語と実演から構成可能な行動を学習するフレームワークBLADE
言語注釈付き実演とLLMを活用し、長期ロボットマニピュレーションのための構造化された高レベル行動表現を自動構築する手法を提案。新規状況への一般化性能をシミュレーションと実機で検証した。
原題: Learning Compositional Behaviors from Demonstration and Language ／ Weiyu Liu, Neil Nie, Ruohan Zhang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Aux-Think: データ効率の良い視覚言語ナビゲーションのための推論戦略の探求
視覚言語ナビゲーション（VLN）において推論戦略を体系的に評価し、推論時の推論崩壊問題を明らかにした上で、CoT教師あり学習で推論パターンを内部化しつつ直接行動予測を行うAux-Thinkを提案した。
原題: Aux-Think: Exploring Reasoning Strategies for Data-Efficient Vision-Language Navigation ／ Shuo Wang, Yongcai Wang, Wanting Li 他
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
自動運転のための生成AI：レビュー
自動運転における生成AIの応用をレビューし、静的マップ生成や動的シナリオ生成、軌道予測、車両運動計画などのタスクへの適用可能性を比較・検討した。
原題: Generative AI for Autonomous Driving: A Review ／ Katharina Winter, Abhishek Vivekanandan, Rupert Polley 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
事前強化学習：限られた試行回数での目標条件付き動的マニピュレーション
少数の実演から条件付き拡散モデルで運動マニフォールドを学習し、低次元条件空間でのフィードバック最適化により、10回程度の試行で新しい動的マニピュレーション目標を達成するフレームワークを提案。
原題: Prior Reinforce: Goal-Conditioned Dynamic Manipulation with Limited Trials ／ Yihang Hu, Pingyue Sheng, Yuyang Liu 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
自動運転車の大規模展開に向けた行動安全性評価
自動運転車の行動安全性を評価するため、運転免許試験と運転知能試験からなる第三者評価フレームワークを提案し、Autoware.Universeを用いてシミュレーションと実車試験で検証した。
原題: Behavioral Safety Assessment towards Large-scale Deployment of Autonomous Vehicles ／ Henry X. Liu, Xintao Yan, Haowei Sun 他
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
大規模言語モデルによるロボットスキル学習のための自動ハイブリッド報酬スケジューリング
LLMがタスク記述から報酬の重み付けルールを生成・選択し、複数の報酬成分を段階的に学習させることで、ロボットの強化学習スキル獲得を効率化するフレームワークを提案した。
原題: Automated Hybrid Reward Scheduling via Large Language Models for Robotic Skill Learning ／ Changxin Huang, Junyang Liang, Yanbin Chang 他
日本語で読む → - 論文化学プルームシミュレーションstat.AP
COSMOS: 空間スケールを超えた化学プルームのデータ駆動型確率時系列シミュレータ
実データから匂いの時系列統計を学習し、大規模空間でもリアルな化学プルームを低計算コストで生成する確率モデルを提案。匂い追跡エージェントの挙動がCFDと同様になることを示した。
原題: COSMOS: A Data-Driven Probabilistic Time Series simulator for Chemical Plumes across Spatial Scales ／ Arunava Nag, Floris van Breugel
日本語で読む → - 論文群制御AI
都市航空モビリティをシステム・オブ・システムズとして捉えるLLM強化ホロニックアプローチ
都市航空モビリティ(UAM)の複雑さに対処するため、大規模言語モデル(LLM)を組み込んだホロニックアーキテクチャを提案し、エアタクシーや地上交通のリアルタイム調整や動的な再計画を可能にすることを示した。
原題: Urban Air Mobility as a System of Systems: An LLM-Enhanced Holonic Approach ／ Ahmed R. Sadik, Muhammad Ashfaq, Niko Mäkitalo 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Interleave-VLA：画像とテキストの交互入力でロボット操作を強化
画像とテキストを交互に与える指示でロボットを学習させ、未知の物体への汎化性能を2倍に高め、手描きスケッチなどの柔軟な指示にも対応できるVLAモデルを提案。
原題: Interleave-VLA: Enhancing Robot Manipulation with Interleaved Image-Text Instructions ／ Cunxin Fan, Xiaosong Jia, Yihang Sun 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚強化学習から創発するシミュレーション人型ロボットの能動的知覚と器用さ
自己中心視覚のみを入力とする強化学習フレームワークPDCを提案し、シミュレーション人型ロボットが物体探索・把持・配置・関節物体操作などの家事タスクを単一ポリシーで遂行できることを示した。
原題: Emergent Active Perception and Dexterity of Simulated Humanoids from Visual Reinforcement Learning ／ Zhengyi Luo, Chen Tessler, Toru Lin 他
日本語で読む → - 論文模倣学習画像認識
ドメインランダム化を超えて：動画からの視覚的にロバストな敵対的模倣のためのイベント着想知覚
RGB動画を時間的強度勾配を符号化するイベントベース表現に変換し、見た目の違いに影響されないロボット模倣学習を実現した研究。
原題: Beyond Domain Randomization: Event-Inspired Perception for Visually Robust Adversarial Imitation from Videos ／ Andrea Ramazzina, Vittorio Giammarino, Matteo El-Hariry 他
日本語で読む → - 論文説明可能AI/移動ロボットロボティクス
2D LiDARを用いた機械学習制御移動ロボットのための現実的な反実仮想説明
2D LiDARで制御される移動ロボットの機械学習モデルに対し、円や矩形でLiDAR空間をパラメータ化し遺伝的アルゴリズムで探索することで、現実的な反実仮想説明を生成する手法を提案した。
原題: Realistic Counterfactual Explanations for Machine Learning-Controlled Mobile Robots using 2D LiDAR ／ Sindre Benjamin Remman, Anastasios M. Lekkas
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットマニピュレーションにおけるゼロショット視覚汎化
視覚環境の変化に頑健なマニピュレーションポリシーを実現するため、もつれ解消表現学習と連想記憶を複雑なタスクに拡張し、模倣学習や回転不変性も導入してゼロショット適応を実証した。
原題: Zero-Shot Visual Generalization in Robot Manipulation ／ Sumeet Batra, Gaurav Sukhatme
日本語で読む → - 論文軌道最適化ロボティクス
FOCI: ガウススプラット上での軌道最適化
3Dガウススプラッティングのガウス間重なり積分を衝突指標に使い、環境とロボットをガウスで表現して狭い空間も通れる軌道を数秒で最適化する手法。
原題: FOCI: Trajectory Optimization on Gaussian Splats ／ Mario Gomez Andreu, Maximum Wilder-Smith, Victor Klemm 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
NavDP：特権情報ガイダンスを用いたSim-to-Realナビゲーション拡散ポリシーの学習
シミュレーションのみで学習し、RGB-D観測から軌道生成と評価を統合的に行う拡散ポリシーにより、多様な環境とロボット形態へのゼロショットsim-to-real転移を実現した。
原題: NavDP: Learning Sim-to-Real Navigation Diffusion Policy with Privileged Information Guidance ／ Wenzhe Cai, Jiaqi Peng, Yuqiang Yang 他
日本語で読む → - 論文世界モデルロボティクス
EnerVerse-AC: 行動条件付きで身体性環境を想像する世界モデル
エージェントの予測行動から将来の視覚観測を生成する行動条件付き世界モデルを提案し、実機や複雑なシミュレーションなしでロボット模倣学習のデータ拡張と評価を可能にした。
原題: EnerVerse-AC: Envisioning Embodied Environments with Action Condition ／ Yuxin Jiang, Shengcong Chen, Siyuan Huang 他
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
MORE: 接地された言語推論による移動マニピュレーション再配置
シーングラフと能動的フィルタリングでタスク関連サブグラフを抽出し、言語モデルによるゼロショットの長期的移動マニピュレーション計画を高信頼化する手法を提案。BEHAVIOR-1Kで大幅に性能向上。
原題: MORE: Mobile Manipulation Rearrangement Through Grounded Language Reasoning ／ Mohammad Mohammadi, Daniel Honerkamp, Martin Büchner 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
S2R-Bench: 自動運転のためのSim-to-Real評価ベンチマーク
実世界の多様な道路・天候・照明条件で収集したセンサ異常データを用い、自動運転の知覚アルゴリズムのロバスト性を評価する初の実環境ベースの腐敗ロバスト性ベンチマークを提案した。
原題: S2R-Bench: A Sim-to-Real Evaluation Benchmark for Autonomous Driving ／ Li Wang, Guangqi Yang, Lei Yang 他
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