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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
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変形可能な線状物体の操作のための計画と制御
移動マニピュレータを用いて、障害物環境下でワイヤやケーブルなどの変形可能な線状物体を衝突なく操作するための、既存の計画ツールと制御バリア関数を組み合わせた効率的なフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Planning and Control for Deformable Linear Object Manipulation ／ Burak Aksoy, John Wen
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把持タスクにおけるグリッパ状態の曖昧性解消：擬似触覚フィードバックによる純粋シミュレーション学習の実現
把持タスクで問題となるグリッパ状態の曖昧性を、力制御グリッパを触覚センサとして用いる擬似触覚フィードバックで解消し、追加データ収集なしにシミュレーションのみでロバストな模倣学習を可能にした。
原題: Disambiguate Gripper State in Grasp-Based Tasks: Pseudo-Tactile as Feedback Enables Pure Simulation Learning ／ Yifei Yang, Lu Chen, Zherui Song 他
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GraspCorrect: 視覚言語モデル誘導フィードバックによるロボット把持の修正
視覚言語モデルによる反復的な視覚質問応答で把持候補を評価・修正し、既存の政策モデルの把持安定性とタスク成功率を向上させるプラグアンドプレイモジュールを提案した。
原題: GraspCorrect: Robotic Grasp Correction via Vision-Language Model-Guided Feedback ／ Sungjae Lee, Yeonjoo Hong, Kwang In Kim
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ヘビ型ロボットによる視覚誘導型移動マニピュレーション
ヘビ型ロボットCOBRAにYOLOv8とステレオカメラを搭載し、対象物の6自由度姿勢を推定して目標位置まで運搬する閉ループ移動マニピュレーションを実現した。
原題: Vision-Guided Loco-Manipulation with a Snake Robot ／ Adarsh Salagame, Sasank Potluri, Keshav Bharadwaj Vaidyanathan 他
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オートエンコーダによる点群補完を用いた部分遮蔽物体の把持
部分遮蔽された物体の点群をオートエンコーダで補完し、把持点計算を可能にする手法を提案。実産業応用で廃棄される物体数を大幅に削減した。
原題: Grasping Partially Occluded Objects Using Autoencoder-Based Point Cloud Inpainting ／ Alexander Koebler, Ralf Gross, Florian Buettner 他
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ロボットマニピュレーションにおける生成AI：サーベイ
GAN・VAE・拡散モデルなどの生成モデルをロボットマニピュレーションに応用する研究を、データ生成から方策学習まで階層的に整理したサーベイ。
原題: Generative Artificial Intelligence in Robotic Manipulation: A Survey ／ Kun Zhang, Peng Yun, Jun Cen 他
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好奇心駆動型想像：オープンワールド適応のためのプラン演算子の発見と関連方策の学習
好奇心モジュールで探索しながら低レベルなニューラル遷移モデルと高レベルな記号プランモデルを統合し、未知の変化に素早く適応するハイブリッド計画・学習システムを提案した。
原題: Curiosity-Driven Imagination: Discovering Plan Operators and Learning Associated Policies for Open-World Adaptation ／ Pierrick Lorang, Hong Lu, Matthias Scheutz
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AlphaSpace: 意味トークン化と記号推論によるロボット動作の実現
物体の属性・位置・高さを構造化トークンで符号化し、LLMが3D空間で正確に物体を操作できるようにする手法を提案。従来手法を上回る精度を達成した。
原題: AlphaSpace: Enabling Robotic Actions through Semantic Tokenization and Symbolic Reasoning ／ Alan Dao, Dinh Bach Vu, Bui Quang Huy
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ロボットによるワイヤーハーネス組立のためのAIベースの堅牢なモデルベースコネクタ嵌合フレームワーク
力制御と視触覚深層学習を統合し、マルチモーダルトランスフォーマーで探索・挿入戦略を最適化することで、ワイヤーハーネスのコネクタ嵌合作業を自動化するAIフレームワークを提案した。
原題: AI-based Framework for Robust Model-Based Connector Mating in Robotic Wire Harness Installation ／ Claudius Kienle, Benjamin Alt, Finn Schneider 他
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部分視点からの体積再構成によるタスク指向把持
限られた部分的な深度スキャンから物体の形状とアフォーダンスを推定し、タスクに適した把持戦略を生成する手法を提案。R-GANと強化学習を組み合わせ、4種類のタスクで89%の把持精度を達成した。
原題: Volumetric Reconstruction From Partial Views for Task-Oriented Grasping ／ Fujian Yan, Hui Li, Hongsheng He
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DexGrasp Anything：物理法則を考慮した万能ロボット巧み把持
拡散モデルの学習とサンプリングに物理制約を組み込み、多様な物体に対する高品質な巧み把持姿勢を生成する手法を提案し、大規模な把持データセットも構築した。
原題: DexGrasp Anything: Towards Universal Robotic Dexterous Grasping with Physics Awareness ／ Yiming Zhong, Qi Jiang, Jingyi Yu 他
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閉ループコード生成と漸進的少数ショット適応による身体性長期的マニピュレーション
LLMが低レベル方策を使わずに実行可能なコード計画を閉ループで生成し、RGB-Dフィードバックで再計画することで、多様な長期タスクを高精度に遂行するフレームワークを提案。
原題: Embodied Long Horizon Manipulation with Closed-loop Code Generation and Incremental Few-shot Adaptation ／ Yuan Meng, Xiangtong Yao, Haihui Ye 他
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RBF同定器と拡張カルマンフィルタを用いたI2RISロボットのモデル予測パス積分制御
ケーブル駆動スネークロボットI2RISのデータ駆動モデルにMPPI制御を適用し、未知の外乱をRBFネットワークとEKFでオンライン同定することで、未知環境との相互作用におけるロバスト性を向上させた。
原題: Model Predictive Path Integral Control of I2RIS Robot Using RBF Identifier and Extended Kalman Filter ／ Mojtaba Esfandiari, Pengyuan Du, Haochen Wei 他
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シミュレーションと実世界の共訓練：視覚ベースロボットマニピュレーションのための簡単なレシピ
シミュレーションと実世界のデータを混合して方策を共訓練する簡単な手法を提案し、ロボットアームとヒューマノイドの多様なタスクで実世界性能を平均38%向上させた。
原題: Sim-and-Real Co-Training: A Simple Recipe for Vision-Based Robotic Manipulation ／ Abhiram Maddukuri, Zhenyu Jiang, Lawrence Yunliang Chen 他
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視覚・音・触覚を用いたやさしい把持の学習
視覚・触覚・聴覚のマルチモーダル入力から把持の安定性とやさしさを予測し、壊れやすい物体を最小限の力で把持する手法を提案した論文。
原題: Learning Gentle Grasping Using Vision, Sound, and Touch ／ Ken Nakahara, Roberto Calandra
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ソフト指先による事前把持知覚を活用した再把持効率の向上
柔らかい指先で一度把持した際の知覚情報を再利用し、姿勢が変わっても必要な把持力を予測することで、再把持の効率を高める手法を提案した論文。
原題: Enhancing Regrasping Efficiency Using Prior Grasping Perceptions with Soft Fingertips ／ Qiyin Huang, Ruomin Sui, Lunwei Zhang 他
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ロバスト適応MPCによる展開構造物の安全な軌道上離脱
宇宙ステーション上の太陽パネルの詰まりをロボットアームで解消するため、オンライン集合メンバーシップ同定とロバスト適応MPCを組み合わせ、不確かさを減らしつつ安全性を保証する制御手法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Safe On-Orbit Dislodging of Deployable Structures via Robust Adaptive MPC ／ Longsen Gao, Claus Danielson, Andrew Kwas 他
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視覚ベースロボット把持アルゴリズムのベンチマーク研究
視覚ベースのロボット把持アルゴリズムについて、機械学習ベース2種と解析的2種を、照明・背景・カメラノイズ・グリッパなどの条件を変え、シミュレーションと実機で比較し、実験室間の再現性も検証した5040回の実験のベンチマーク研究。
原題: A Benchmarking Study of Vision-based Robotic Grasping Algorithms ／ Bharath K Rameshbabu, Sumukh S Balakrishna, Brian Flynn 他
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階層的接触リッチ軌道最適化：タイト凸緩和によるマルチモーダルマニピュレーション
ロボットと物体の接触を伴うマニピュレーションにおいて、混合整数線形計画法と非線形計画法を階層的に組み合わせ、接触系列と軌道を同時に効率的に設計するフレームワークを提案。
原題: Hierarchical Contact-Rich Trajectory Optimization for Multi-Modal Manipulation using Tight Convex Relaxations ／ Yuki Shirai, Arvind Raghunathan, Devesh K. Jha
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能動的相互作用による生体試料の状態推定と自律ドリリング
半透明な生体試料の状態を、ロボットが能動的に接触して生じるたわみから推定する手法を提案し、卵殻の自律ドリリング実験で91.7%の成功率を達成した。
原題: Object State Estimation Through Robotic Active Interaction for Biological Autonomous Drilling ／ Xiaofeng Lin, Enduo Zhao, Saúl Alexis Heredia Pérez 他
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失敗データなしで失敗を検出できるか？模倣学習ポリシーの不確実性を考慮した実行時失敗検出
模倣学習ポリシーの失敗を、成功データのみから逐次的な分布外検出として捉え、不確実性を定量化するスカラー信号とConformal Predictionで検出する手法FAIL-Detectを提案。
原題: Can We Detect Failures Without Failure Data? Uncertainty-Aware Runtime Failure Detection for Imitation Learning Policies ／ Chen Xu, Tony Khuong Nguyen, Emma Dixon 他
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大規模言語モデルを用いた実世界ロボットマニピュレーションのための自律強化学習に向けて
GPT-4を使って自然言語のタスク記述から報酬関数と成功基準を自動生成し、シミュレーションで強化学習エージェントを訓練して実機ロボットに展開するパイプラインを提案した。
原題: Towards Autonomous Reinforcement Learning for Real-World Robotic Manipulation with Large Language Models ／ Niccolò Turcato, Matteo Iovino, Aris Synodinos 他
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ポイントポリシー：ロボットマニピュレーションのためのキーポイントによる観測と行動の統合
人間のデモ動画のみからロボット方策を学習する手法を提案し、キーポイントで物体状態を表現することで実世界8タスクで大幅な性能向上を達成した。
原題: Point Policy: Unifying Observations and Actions with Key Points for Robot Manipulation ／ Siddhant Haldar, Lerrel Pinto
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モデルフリー制約付き強化学習による移動マニピュレータの動的物体ゴール押し込み
四脚ロボットに搭載したアームで、未知の物体を押して目標位置・姿勢へ移動させる制約付き強化学習制御器を開発し、実機で高いロバスト性を示した。
原題: Dynamic object goal pushing with mobile manipulators through model-free constrained reinforcement learning ／ Ioannis Dadiotis, Mayank Mittal, Nikos Tsagarakis 他
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CPGに基づく多モジュール折り紙ロボット表面によるマニピュレーション
折り紙ロボット表面「Ori-Pixel」を多モジュール化し、CPGベースの動作生成とシミュレーション最適化を組み合わせて、大きさや硬さが異なる物体を操作する枠組みを提案した。
原題: CPG-Based Manipulation with Multi-Module Origami Robot Surface ／ Yuhao Jiang, Serge El Asmar, Ziqiao Wang 他
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学習に基づく動的なロボットから人への受け渡し
人から人への受け渡しの実演データを用いて、受け取り手の動きに合わせて連続的に手渡し動作を生成する学習手法を開発し、動的な受け渡しが静的よりも時間短縮と快適性向上をもたらすことを実証した。
原題: Learning-based Dynamic Robot-to-Human Handover ／ Hyeonseong Kim, Chanwoo Kim, Matthew Pan 他
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モーション・リタッチ：四チャネルバイラテラル制御を用いた動作修正
四チャネルバイラテラル制御で取得した動作データに対し、位置だけでなく力情報も事後的に修正できる手法を提案し、実機の試験管移し替えタスクで成功率の向上を示した。
原題: Motion ReTouch: Motion Modification Using Four-Channel Bilateral Control ／ Koki Inami, Sho Sakaino, Toshiaki Tsuji
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能動懸架式移動重作業マニピュレータの機構モデリングと非線形最適制御
スクリュー理論と関節体慣性法を用いて能動懸架式移動重作業マニピュレータの解析モデルを構築し、静的・動的安定性指標を最適化する非線形計画問題を解くことで転倒を防ぐ最適安定化制御を実現した。
原題: Mechanic Modeling and Nonlinear Optimal Control of Actively Articulated Suspension of Mobile Heavy-Duty Manipulators ／ Alvaro Paz, Jouni Mattila
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COMBO-Grasp: 双腕遮蔽把持のための制約ベース操作の学習
人間の両手協調動作に着想を得て、制約ポリシーと把持ポリシーを組み合わせ、価値関数で協調を誘導することで、環境に遮られた把持を双腕ロボットで実現する学習手法を提案。
原題: COMBO-Grasp: Learning Constraint-Based Manipulation for Bimanual Occluded Grasping ／ Jun Yamada, Alexander L. Mitchell, Jack Collins 他
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触覚から視覚知覚へのセンサ代替による非把持マニピュレーションの機械学習アプローチ
触覚センサを持つロボットの非把持押し動作を、LiDARやRGB-Dのみのロボットでも実行できるよう、センサデータ間のマッピングを学習する機械学習フレームワークを提案した。
原題: A Machine Learning Approach to Sensor Substitution from Tactile Sensing to Visual Perception for Non-Prehensile Manipulation ／ Idil Ozdamar, Doganay Sirintuna, Arash Ajoudani
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