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: 2025/5/1 ／ 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 →- 論文テレオペレーションロボティクス
TeleOpBench：双腕巧みなテレオペレーションのためのシミュレータ中心ベンチマーク
双腕巧みなテレオペレーションの4つの方式（モーションキャプチャ、VR、外骨格、単眼視覚追跡）を30の高忠実度タスクで公平に比較評価するシミュレータベンチマークを提案し、実機実験との相関を確認した。
原題: TeleOpBench: A Simulator-Centric Benchmark for Dual-Arm Dexterous Teleoperation ／ Hangyu Li, Qin Zhao, Haoran Xu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
手の軌道検索によるロボットの高速適応
人間の手のデモンストレーションからロボットの動作データを検索し、4分以内に新しいマニピュレーションタスクを学習する手法を提案。
原題: HAND Me the Data: Fast Robot Adaptation via Hand Path Retrieval ／ Matthew Hong, Anthony Liang, Kevin Kim 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
最適仮想チューブに基づく群ロボティクスの効率的リアルタイム計画法
群ロボットのための集中型ホモトピー軌道計画と分散制御を組み合わせ、低計算量で高頻度の再計画を可能にする手法を提案した。
原題: An Efficient Real-Time Planning Method for Swarm Robotics Based on an Optimal Virtual Tube ／ Pengda Mao, Shuli Lv, Chen Min 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
MOON: 多目的最適化駆動型物体目標ナビゲーションと可変ホライズン集合オリエンテーリングプランナ
大規模屋内環境での物体目標ナビゲーションを多目的最適化問題として定式化し、可変ホライズンの集合オリエンテーリング問題による計画とTransformerベースの高速ニューラルプランナを組み合わせたフレームワークを提案。
原題: MOON: Multi-Objective Optimization-Driven Object-Goal Navigation Using a Variable-Horizon Set-Orienteering Planner ／ Daigo Nakajima, Kanji Tanaka, Daiki Iwata 他
日本語で読む → - 論文オフライン強化学習機械学習
FlowQ: エネルギー誘導フローポリシーによるオフライン強化学習
エネルギー誘導フローマッチングを訓練時に取り入れ、推論時の誘導を不要にしたオフライン強化学習アルゴリズムFlowQを提案。
原題: FlowQ: Energy-Guided Flow Policies for Offline Reinforcement Learning ／ Marvin Alles, Nutan Chen, Patrick van der Smagt 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
PartDexTOG: 言語駆動型パーツ解析による器用なタスク指向把持の生成
LLMで物体の部位と把持方法を言語解析し、拡散モデルで各部位に適した多指ハンドの把持を生成する手法を提案。
原題: PartDexTOG: Generating Dexterous Task-Oriented Grasping via Language-driven Part Analysis ／ Weishang Wu, Yifei Shi, Zhizhong Chen 他
日本語で読む → - 論文自律走行ロボティクス
Delaunay三角分割に基づく自律レース向けリアクティブ制御
LiDARからDelaunay三角分割と走路境界セグメンテーションで中心線を抽出し、FTGの罠を回避するリアクティブ制御器DTRを提案。ラップタイムを70%短縮し、地図依存手法に迫る性能を実現した。
原題: DTR: Delaunay Triangulation-based Racing for Scaled Autonomous Racing ／ Luca Tognoni, Neil Reichlin, Edoardo Ghignone 他
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タの感情的・機能的表現力を持つ軌道生成のためのLaban Shapeの活用
Laban記譜法のShape要素を導入し、ロボットアームが迷いや感情を非言語的に伝える軌道を生成する手法を提案し、被験者実験で有効性を検証した。
原題: Employing Laban Shape for Generating Emotionally and Functionally Expressive Trajectories in Robotic Manipulators ／ Srikrishna Bangalore Raghu, Clare Lohrmann, Akshay Bakshi 他
日本語で読む → - 論文強化学習AI
目標条件付き・メタ強化学習による汎用的動的目標認識
動的に変化する環境でエージェントの目標をリアルタイムに認識するため、目標条件付き強化学習とメタ強化学習を用いた2手法を提案し、多様な環境で高速適応と高精度を実証した。
原題: General Dynamic Goal Recognition using Goal-Conditioned and Meta Reinforcement Learning ／ Osher Elhadad, Owen Morrissey, Reuth Mirsky
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習機械学習
時間拡張行動による計画とモデルベース強化学習の改善
行動の持続時間を計画の最適化変数として扱うことで、計画の高速化とモデルベース強化学習の性能向上を実現した研究。
原題: Improving planning and MBRL with temporally-extended actions ／ Palash Chatterjee, Roni Khardon
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
AnyBody: 異形態マニピュレーションのためのベンチマークスイート
多様なロボット形態でのリーチとプッシュ課題を対象に、補間・外挿・構成の3軸で汎化性能を評価する異形態マニピュレーションのベンチマークを提案し、RL方策の形態間汎化の限界を分析した。
原題: AnyBody: A Benchmark Suite for Cross-Embodiment Manipulation ／ Meenal Parakh, Alexandre Kirchmeyer, Beining Han 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DeCo: 長期的3Dマニピュレーションにおけるゼロショット汎化のためのタスク分解とスキル合成
模倣学習のデモを把持物体の相互作用に基づいて原子タスクに分解し、VLMで指示を解析してスキルを動的に組み合わせることで、未見の長期的3D操作タスクへのゼロショット汎化を実現するフレームワーク。
原題: DeCo: Task Decomposition and Skill Composition for Zero-Shot Generalization in Long-Horizon 3D Manipulation ／ Zixuan Chen, Junhui Yin, Yangtao Chen 他
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
失敗から修正へ：LLM駆動型シナリオ修復による自己進化型自動運転
自動運転の失敗事例をLLMで分析し、意味的に関連するシナリオを推薦・選定して少数ショット微調整を行う自己進化フレームワークSERAを提案。
原題: From Failures to Fixes: LLM-Driven Scenario Repair for Self-Evolving Autonomous Driving ／ Xinyu Xia, Xingjun Ma, Yunfeng Hu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
予測可能性に基づく好奇心誘導型行動シンボル発見
好奇心に基づく探索で効果的な行動パラメータを選び、知覚シンボルと行動プリミティブを自律的に発見してマニピュレーション計画を生成する手法を提案。
原題: Predictability-Based Curiosity-Guided Action Symbol Discovery ／ Burcu Kilic, Alper Ahmetoglu, Emre Ugur
日本語で読む → - 論文クラウドロボティクス/協調知覚ロボティクス
屋外・屋内環境におけるクラウドベース自律モビリティシステムの実世界展開
インフラ側の分散型知能センサノードとクラウド連携により、見通しの悪い都市部や屋内でも自律移動体の知覚・調整能力を高めるCAMフレームワークを提案し、実環境で検証した。
原題: Real-World Deployment of Cloud-based Autonomous Mobility Systems for Outdoor and Indoor Environments ／ Yufeng Yang, Minghao Ning, Keqi Shu 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
RoboFAC: ロボット失敗分析と修正のための包括的フレームワーク
ロボット操作の失敗を診断・修正するための大規模データセットと軽量マルチモーダルモデルを構築し、VLA制御の回復性能を向上させた。
原題: RoboFAC: A Comprehensive Framework for Robotic Failure Analysis and Correction ／ Zewei Ye, Weifeng Lu, Minghao Ye 他
日本語で読む → - 論文制御・最適化ロボティクス
PID自動調整における初期状態と探索・活用戦略の系統的評価：移動ロボットに適用したフレームワーク駆動アプローチ
移動ロボットのPID自動調整において、初期状態と探索・活用バランスが収束性能に与える影響をベイズ最適化と差分進化で系統的に評価するフレームワークを提案した。
原題: Systematic Evaluation of Initial States and Exploration-Exploitation Strategies in PID Auto-Tuning: A Framework-Driven Approach Applied on Mobile Robots ／ Zaid Ghazal, Ali Al-Bustami, Khouloud Gaaloul 他
日本語で読む → - 論文形式検証ロボティクス
構造的抽象化と選択的洗練による形式検証
ロボット環境のボクセル表現に構造的抽象化を導入し、反例に基づく選択的洗練とモデル検査を組み合わせることで、複雑な環境での安全性検証を効率化する手法を提案した。
原題: Structural Abstraction and Selective Refinement for Formal Verification ／ Christoph Luckeneder, Ralph Hoch, Hermann Kaindl
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Robo2VLM：大規模実世界ロボット操作データセットからの視覚的質問応答
ロボットの実軌道データから操作フェーズを切り出し、空間・目標・相互作用推論のVQAデータセットを自動生成するフレームワークを提案し、VLMの評価・改善に有効性を示した。
原題: Robo2VLM: Visual Question Answering from Large-Scale In-the-Wild Robot Manipulation Datasets ／ Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Zehan Ma 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
MEbots: エネルギーを考慮した設計のためのRISC-V仮想プラットフォームとロボットシミュレータの統合
ロボットシミュレータWebotsとRISC-V仮想プラットフォームMESSYを統合し、電子機器の環境を含めたミッションレベルのエネルギー消費を考慮した協調シミュレーションを可能にするオープンソースフレームワークを提案。
原題: MEbots: Integrating a RISC-V Virtual Platform with a Robotic Simulator for Energy-aware Design ／ Giovanni Pollo, Mohamed Amine Hamdi, Matteo Risso 他
日本語で読む → - 論文GNSS測位ロボティクス
水上ロボットのためのスケーラブルな空中GNSS測位
GNSSを搭載したドローンで水上ロボットを追跡・測位する手法を提案し、単機・複数機での有効性を示した。
原題: Scalable Aerial GNSS Localization for Marine Robots ／ Shuo Wen, Edwin Meriaux, Mariana Sosa Guzmán 他
日本語で読む → - 論文ダイナミクス学習ロボティクス
測定誘導束構造による環境制約下のダイナミクス学習
センサー測定と環境制約をファイバー束構造で統合し、測定に適応する制御バリア関数とNeural ODEを組み合わせて、制約を満たしながら未知の連続時間ダイナミクスを学習する幾何学的フレームワークを提案した。
原題: Learning Dynamics under Environmental Constraints via Measurement-Induced Bundle Structures ／ Dongzhe Zheng, Wenjie Mei
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ニューラルネットワーク支援カルマンフィルタとモデル予測制御による波浪面上でのロボット支援ドローン回収
KalmanNet++で波浪外乱下のドローン位置を予測し、モデル予測制御でマニピュレータの捕捉軌道を計画する統合フレームワークを提案し、95%以上の成功率を達成した。
原題: Neural Network Aided Kalman Filtering with Model Predictive Control Enables Robot-Assisted Drone Recovery on a Wavy Surface ／ Yimou Wu, Mingyang Liang, Chongfeng Liu 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
群ロボティクス向け離散赤外線受光素子を用いた反射屈折式全方向視覚センサ
回転対称ミラーと8個の赤外線フォトダイオード、LEDを組み合わせた2種類の全方向視覚センサを試作し、距離・方位の検出精度を実験的に比較した。
原題: Omnidirectional vision sensors based on catadioptric systems with discrete infrared photoreceptors for swarm robotics ／ Jose Fernando Contreras-Monsalvo, Victor Dossetti, Blanca Susana Soto-Cruz
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
強化学習による因果的好奇心を用いたパラメータ推定：限界と課題
強化学習手法「因果的好奇心」の測定精度を初めて分析し、その限界と改善提案を示した。
原題: Parameter Estimation using Reinforcement Learning Causal Curiosity: Limits and Challenges ／ Miguel Arana-Catania, Weisi Guo
日本語で読む → - 論文安全制御/ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
近接人ロボット協調における能動的階層型制御バリア関数による安全優先度制御
制御バリア関数を用いた階層型制御で、人間の身体部位ごとに危険度をリアルタイム評価し、衝突リスクを優先的に対処するロボットマニピュレータの安全制御手法を提案・実機検証した。
原題: Proactive Hierarchical Control Barrier Function-Based Safety Prioritization in Close Human-Robot Interaction Scenarios ／ Patanjali Maithani, Aliasghar Arab, Farshad Khorrami 他
日本語で読む → - 論文センサフュージョンロボティクス
LiDARとRADARのセンサフュージョンによる自律レースのための目標追跡
LiDARとRADARを融合した遅延対応EKFベースのマルチターゲット追跡アルゴリズムを開発し、時速275kmまでの自律的な追い越しを実現した。
原題: Target Tracking via LiDAR-RADAR Sensor Fusion for Autonomous Racing ／ Marcello Cellina, Matteo Corno, Sergio Matteo Savaresi
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
MEF-Explore: 通信制約下でのマルチロボットエントロピーフィールド探索
通信が常に完全でない実環境で、動的グラフによる情報共有とエントロピーフィールドに基づく探索戦略を組み合わせ、複数ロボットで未知環境を効率的に探索する手法を提案。
原題: MEF-Explore: Communication-Constrained Multi-Robot Entropy-Field-Based Exploration ／ Khattiya Pongsirijinda, Zhiqiang Cao, Billy Pik Lik Lau 他
日本語で読む → - 論文位置認識画像認識
RE-TRIP: 反射率とインスタンスを活用した三角形記述子による3D位置認識
LiDARの反射率情報とインスタンス情報を組み合わせた新しい三角形記述子RE-TRIPを提案し、幾何的縮退や動的物体がある環境での3D位置認識の精度を向上させた。
原題: RE-TRIP : Reflectivity Instance Augmented Triangle Descriptor for 3D Place Recognition ／ Yechan Park, Gyuhyeon Pak, Euntai Kim
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
Genie Centurion：人間による巻き戻し・修正ガイダンスで実世界ロボット訓練を加速
失敗時に状態を巻き戻して人間が修正デモを行い、1人の操作者が複数ロボットを監督できるデータ収集手法を提案し、従来法より成功率を最大40%向上させた。
原題: Genie Centurion: Accelerating Scalable Real-World Robot Training with Human Rewind-and-Refine Guidance ／ Wenhao Wang, Jianheng Song, Chiming Liu 他
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