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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: 2025/2/1 ／ 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 →- 論文変形可能物体マニピュレーションロボティクス
DEFT: 分岐ケーブルをリアルタイムにモデル化する微分可能な離散弾性ロッド
分岐した柔軟ケーブル(BDLO)の動力学を、微分可能な物理ベースモデルと学習を組み合わせて高精度かつリアルタイムに予測し、ロボットによる把持・操作計画を可能にするフレームワークを提案。
原題: DEFT: Differentiable Branched Discrete Elastic Rods for Modeling Furcated DLOs in Real-Time ／ Yizhou Chen, Xiaoyue Wu, Yeheng Zong 他
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スパース性を活かした半正定値緩和による接触の多い大域運動計画
接触の多い運動計画を多項式最適化として捉え、ロボット構造や接触モードの分離性に由来するスパース性を利用した半正定値計画緩和により、数秒で大域的にほぼ最適な計画を計算する手法を提案。
原題: Global Contact-Rich Planning with Sparsity-Rich Semidefinite Relaxations ／ Shucheng Kang, Guorui Liu, Heng Yang
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RoboGrasp: ロバストなロボット制御のための汎用把持ポリシー
事前学習済みの把持検出モデルと拡散ベースのロボット学習を統合し、物体検出・セグメンテーションによる視覚誘導で把持の精度と汎化性を高める汎用把持ポリシーを提案した。
原題: RoboGrasp: A Universal Grasping Policy for Robust Robotic Control ／ Yiqi Huang, Travis Davies, Jiahuan Yan 他
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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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CordViP: 実世界での巧みな操作のための対応関係に基づく視覚運動ポリシー
物体の6D姿勢推定とロボット固有感覚を活用し、物体と手の対応関係を捉えるインタラクション認識点群を構築することで、実世界の巧みな操作を高精度に実現する視覚運動ポリシーを提案した。
原題: CordViP: Correspondence-based Visuomotor Policy for Dexterous Manipulation in Real-World ／ Yankai Fu, Qiuxuan Feng, Ning Chen 他
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人間との協調作業における安全性と追従性能を両立する零空間コンプライアンス制御
カルテシアンインピーダンス制御と力学系ベースの動作生成を組み合わせ、エンドエフェクタとロボット本体の両方が柔軟に人間の接触に適応しつつ、主タスクの追従性能を維持する手法を提案し、7自由度KUKA LWR IV+で検証した。
原題: A Null Space Compliance Approach for Maintaining Safety and Tracking Performance in Human-Robot Interactions ／ Zi-Qi Yang, Miaomiao Wang, Mehrdad R. Kermani
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視覚的6D姿勢推定による大型マニピュレータのタスク柔軟性向上
長尺大型マニピュレータのツール位置決めを、ハンドアイカメラによる対象物の6D姿勢推定と運動ベースのキャリブレーションで高精度化し、実機で非深度軸方向の平均誤差2mm未満を達成した。
原題: Increasing the Task Flexibility of Heavy-Duty Manipulators Using Visual 6D Pose Estimation of Objects ／ Petri Mäkinen, Pauli Mustalahti, Tuomo Kivelä 他
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RobotMover: 人間のデモンストレーションから大型物体の移動を学習
人間と物体のインタラクションデモから模倣学習し、シミュレーションで訓練したポリシーで実機ロボットが椅子やテーブルなどの大型物体を移動できるシステムを開発した。
原題: RobotMover: Learning to Move Large Objects From Human Demonstrations ／ Tianyu Li, Joanne Truong, Jimmy Yang 他
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拡散軌道誘導方策による長期的ロボットマニピュレーション
拡散モデルで2D軌道を生成し模倣学習を誘導することで、長期的タスクでの誤差蓄積を抑え、CALVINベンチマークで成功率を25%向上させた研究。
原題: Diffusion Trajectory-guided Policy for Long-horizon Robot Manipulation ／ Shichao Fan, Quantao Yang, Yajie Liu 他
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Supermarket-6DoF: 実世界把持データセットと把持姿勢表現の分析
スーパーマーケットの20物体に対する1500回の実機把持試行を収録したデータセットを構築し、点群からの把持成功予測における3つの把持姿勢表現を比較した。
原題: Supermarket-6DoF: A Real-World Grasping Dataset and Grasp Pose Representation Analysis ／ Jason Toskov, Akansel Cosgun
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滑りを利用した非把持マニピュレーションのための強化学習手法
物体を把持せずに滑らせて操作するため、DDPG強化学習と摩擦推定を組み合わせ、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した研究。
原題: A Reinforcement Learning Approach to Non-prehensile Manipulation through Sliding ／ Hamidreza Raei, Elena De Momi, Arash Ajoudani
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巧みなケーブル操作：タクソノミー、多指ハンド設計、長期的操作
ケーブル操作のためのタスク分類を定義し、親指と人差し指の協調が重要であることを示した上で、専用の多指ハンド設計と長期的操作手法を提案した研究。
原題: Dexterous Cable Manipulation: Taxonomy, Multi-Fingered Hand Design, and Long-Horizon Manipulation ／ Sun Zhaole, Xiao Gao, Xiaofeng Mao 他
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雑然環境におけるタスク指向6自由度把持姿勢検出
雑然とした多物体環境で、特定のタスクに適した6自由度の把持姿勢を検出する問題を扱い、大規模データセット6DTGとベースライン手法OSTGを提案した。
原題: Task-Oriented 6-DoF Grasp Pose Detection in Clutters ／ An-Lan Wang, Nuo Chen, Kun-Yu Lin 他
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MaskPlanner: 3D点群からの学習ベース物体中心運動生成
3D点群から物体表面上の複数の長距離軌道を生成する深層学習手法を提案し、スプレー塗装タスクで99%以上の被覆率と実機での専門家品質を実現した。
原題: MaskPlanner: Learning-Based Object-Centric Motion Generation from 3D Point Clouds ／ Gabriele Tiboni, Raffaello Camoriano, Tatiana Tommasi
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グリッパーを変えても再学習不要なピック・アンド・プレース：学習と最適化を組み合わせた拡散ポリシー
ベースのグリッパーで学習した拡散ポリシーを、推論時に運動学的・安全制約を課すことで、未見のグリッパーにも再学習なしで適応させる手法を提案し、6種類のグリッパーで平均93.3%の成功率を達成した。
原題: Pick-and-place Manipulation Across Grippers Without Retraining: A Learning-optimization Diffusion Policy Approach ／ Xiangtong Yao, Yirui Zhou, Yuan Meng 他
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押す・まとめる・掴むを学習：複数物体配送のための拡散ポリシー手法
遠隔操作で収集した専門家デモから拡散ポリシーを学習し、物体を押してまとめて同時に掴む複数物体配送を実現する模倣学習手法を提案した。
原題: Learning to Push, Group, and Grasp: A Diffusion Policy Approach for Multi-Object Delivery ／ Takahiro Yonemaru, Weiwei Wan, Tatsuki Nishimura 他
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REASSEMBLE: 接触を伴うロボット組立・分解のためのマルチモーダルデータセット
NIST組立タスクボードを基に、17物体・4動作の接触を伴う組立/分解デモを4551件収集し、イベントカメラや力覚センサなど多モーダルデータを付与したデータセットを構築した。
原題: REASSEMBLE: A Multimodal Dataset for Contact-rich Robotic Assembly and Disassembly ／ Daniel Sliwowski, Shail Jadav, Sergej Stanovcic 他
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AnyPlace: ロボット操作のための汎用物体配置学習
VLMで大まかな配置位置を特定し、合成データのみで訓練したモデルで多様な配置姿勢を予測する2段階手法を提案。実世界の様々な物体形状や配置モードに対応し、高精度な配置を実現。
原題: AnyPlace: Learning Generalized Object Placement for Robot Manipulation ／ Yuchi Zhao, Miroslav Bogdanovic, Chengyuan Luo 他
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DexTrack: 人間参照からの汎化可能な巧みな操作のためのニューラル追従制御
人間の手と物体の動きを参照として、多様な物体を巧みに操作するロボットハンドのニューラル追従制御器を、強化学習と模倣学習を組み合わせて訓練する手法を提案。
原題: DexTrack: Towards Generalizable Neural Tracking Control for Dexterous Manipulation from Human References ／ Xueyi Liu, Jianibieke Adalibieke, Qianwei Han 他
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小型物体の精密モバイルマニピュレーション
視覚基盤モデルとビジュアルサーボを組み合わせ、エンドエフェクタの遮蔽をアウトペインティングで補正することで、未知環境での小型物体操作を高精度に実現する閉ループ手法SVMを提案。
原題: Precise Mobile Manipulation of Small Everyday Objects ／ Arjun Gupta, Rishik Sathua, Saurabh Gupta
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AdaManip: 適応的な関節物体操作環境と方策学習
鍵やドアなど内部状態が見えない関節物体を試行錯誤で操作するための新しいシミュレーション環境と、3D視覚拡散を用いた模倣学習による適応方策を提案した。
原題: AdaManip: Adaptive Articulated Object Manipulation Environments and Policy Learning ／ Yuanfei Wang, Xiaojie Zhang, Ruihai Wu 他
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オイラー弾性曲線解を用いた2次元・3次元環境における双腕ロボットによる可撓性線状物体の操舵
双腕ロボットで可撓性のある線状物体を、障害物がまばらにある2次元・3次元環境で操舵する手法を提案。オイラー弾性曲線の閉形式解に基づき、自己交差回避・安定性・障害物回避の制約を構成し、実験で検証した。
原題: Dual Arm Steering of Deformable Linear Objects in 2-D and 3-D Environments Using Euler's Elastica Solutions ／ Aharon Levin, Itay Grinberg, Elon Rimon 他
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VLM生成の反復キーポイント報酬による実機-シミュレーション-実機のロボットマニピュレーション
VLMが言語指示とRGB-D観測からキーポイント間の関係に基づく報酬関数を生成・反復改善し、実世界シーンをシミュレーションで再構築してRL方策を訓練、実機へ展開する枠組みを提案。
原題: A Real-to-Sim-to-Real Approach to Robotic Manipulation with VLM-Generated Iterative Keypoint Rewards ／ Shivansh Patel, Xinchen Yin, Wenlong Huang 他
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大域的から局所的検出と静的から動的計画による密集環境下での移動物体の適応把持
単一のRGBDカメラを用いて、密集した環境で動く未知物体を把持するため、検出を大域から局所へ、計画を静的から動的へと切り替える手法を提案し、実世界実験で有効性を示した。
原題: Adaptive Grasping of Moving Objects in Dense Clutter via Global-to-Local Detection and Static-to-Dynamic Planning ／ Hao Chen, Takuya Kiyokawa, Weiwei Wan 他
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系統的な報酬分析と視覚言語モデルによるカリキュラムを用いた高品質ロボット拭き取り政策の学習
高品質な拭き取りと迅速なタスク完了を両立するロボット拭き取り政策を、有界報酬設計と視覚言語モデルによるカリキュラム学習で実現した研究。
原題: Learning a High-quality Robotic Wiping Policy Using Systematic Reward Analysis and Visual-Language Model Based Curriculum ／ Yihong Liu, Dongyeop Kang, Sehoon Ha
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FuseGrasp: 透明物体把持のためのレーダー・カメラ融合システム
ミリ波レーダーとカメラを融合し、透明物体の深度補完と把持成功率を向上させるシステムを提案。大規模RGB-Dデータでの事前学習と自作RGB-D-Radarデータでの微調整により、透明物体の材質識別も可能にした。
原題: FuseGrasp: Radar-Camera Fusion for Robotic Grasping of Transparent Objects ／ Hongyu Deng, Tianfan Xue, He Chen
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収穫ロボットのためのマルチビジョンによる対象果実の把持点位置推定
2台のRGB-Dカメラと解析手法・機械学習モデルを組み合わせて果実の把持点を高精度に推定し、収穫ロボットの把持成功率を向上させた研究。
原題: Multi-vision-based Picking Point Localisation of Target Fruit for Harvesting Robots ／ C. Beldek, A. Dunn, J. Cunningham 他
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接触安定性を考慮した分離反復サーフェスフィッティングによる把持計画
把持姿勢の最適化を回転・並進・開口幅の3段階に分離し、接触安定性と幾何学的整合性を両立させるサーフェスフィッティング手法を提案。YCB物体10種のシミュレーションで従来法より把持成功率が80%向上した。
原題: Disentangled Iterative Surface Fitting for Contact-stable Grasp Planning ／ Tomoya Yamanokuchi, Alberto Bacchin, Emilio Olivastri 他
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VLP: 身体性マニピュレーションのための視覚言語選好学習
人間の選好ラベルなしで視覚言語選好モデルを学習し、身体性マニピュレーションタスクの報酬設計を自動化するフレームワークを提案。
原題: VLP: Vision-Language Preference Learning for Embodied Manipulation ／ Runze Liu, Chenjia Bai, Jiafei Lyu 他
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軟体ツールによる剛体操作のための暗黙的物理認識ポリシー
ロープなどの軟体ツールを使い、未知の物理環境下で剛体を一度の動作で目標位置へ運ぶタスクに対し、物理特性を暗黙的に推定して行動を予測するIPAポリシーを提案した。
原題: Implicit Physics-aware Policy for Dynamic Manipulation of Rigid Objects via Soft Body Tools ／ Zixing Wang, Ahmed H. Qureshi
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