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最新論文: 2025/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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MuST: スキル進捗を伴う長期的器用マニピュレーションのためのマルチヘッドスキルトランスフォーマー
複数の動作プリミティブ（スキル）を学習し、各スキルに「進捗値」を導入して次に実行すべきスキルを判断させることで、ロボットが長期的な器用マニピュレーション作業を円滑に遂行できるマルチヘッドスキルトランスフォーマーを提案した。
原題: MuST: Multi-Head Skill Transformer for Long-Horizon Dexterous Manipulation with Skill Progress ／ Kai Gao, Fan Wang, Erica Aduh 他
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形状変化・変形物体操作のための幾何認識強化学習
異種グラフ表現とSE(3)同変メッセージパッシングを用いた強化学習方策HEPiを提案し、多様な形状の挿入やロープ・布操作のベンチマークで性能を向上させた。
原題: Geometry-aware RL for Manipulation of Varying Shapes and Deformable Objects ／ Tai Hoang, Huy Le, Philipp Becker 他
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Mocobotチームによる協調ペイロード推定
複数の移動協働ロボットが協調して物体を操作し、把持位置や質量・慣性特性を自律的に推定する手法を提案し、3台のロボットで実験検証した。
原題: Cooperative Payload Estimation by a Team of Mocobots ／ Haoxuan Zhang, C. Lin Liu, Matthew L. Elwin 他
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エンドエフェクタ軌道追従のためのいつでも計画法
グラフベースの軌道追従アルゴリズムをいつでも計画法に適応させ、ガイドパスを特定してサンプリングを偏らせることで効率と有効性を高めるフレームワークを提案し、2つの既存手法を再構築して3つの実験で評価した。
原題: Anytime Planning for End-Effector Trajectory Tracking ／ Yeping Wang, Michael Gleicher
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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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動的で接触の多い操作のための低コスト軽量6自由度双腕アーム
低慣性・バックドライバブルなアクチュエータと3Dプリント部品で構築した6100ドルの双腕ロボットARMADAを開発し、強化学習による非把持操作のシミュレーションから実機へのゼロショット転移や人間の動きの模倣による投擲を実現した。
原題: A low-cost and lightweight 6 DoF bimanual arm for dynamic and contact-rich manipulation ／ Jaehyung Kim, Jiho Kim, Dongryung Lee 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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軌道最適化による接触の多いマニピュレーションのための物理駆動データ生成
VRで収集した少数の人間のデモを、運動学的リターゲティングと軌道最適化で様々なロボット形態・物理パラメータに適応させ、接触の多い操作タスク用の大規模で物理的に一貫したデータセットを低コストで生成するパイプラインを提案。
原題: Physics-Driven Data Generation for Contact-Rich Manipulation via Trajectory Optimization ／ Lujie Yang, H. J. Terry Suh, Tong Zhao 他
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可変剛性ロボット：柔軟な協働マニピュレータの基礎
可変剛性アーキテクチャを用いて、少ない自由度で高い器用さを実現する新しい協働ロボット（可変ロボット）の設計・制御・人間との相互作用の基礎を解説した論文。
原題: Malleable Robots ／ Angus B. Clark, Xinran Wang, Alex Ranne 他
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CSubBT：モバイルマニピュレーションのための自己調整型実行フレームワーク
ビヘイビアツリーを基盤に、計画と実環境のずれで生じる異常を制約違反として捉え、制約空間でパラメータを再サンプリングしながら動作を継続する自己調整型実行フレームワークを提案。
原題: CSubBT: A Self-Adjusting Execution Framework for Mobile Manipulation System ／ Huihui Guo, Huizhang Luo, Huilong Pi 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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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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物理特性を考慮したオンラインマスキング推論によるロボットパレタイズ
強化学習とオンライン学習で動的に更新する行動空間マスキングを用い、箱の密度や剛性といった物理特性を考慮して積み付け計画を立てる手法を提案し、実機のロボットパレタイザで有効性を検証した。
原題: Physics-Aware Robotic Palletization with Online Masking Inference ／ Tianqi Zhang, Zheng Wu, Yuxin Chen 他
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DexterityGen：前例のない器用さを実現する基盤コントローラ
強化学習で大規模な器用な動作プリミティブを事前学習し、それを基に基盤コントローラを訓練。人間の遠隔操作をプロンプトとして実世界で高度な器用操作を実現する。
原題: DexterityGen: Foundation Controller for Unprecedented Dexterity ／ Zhao-Heng Yin, Changhao Wang, Luis Pineda 他
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モデルベース強化学習によるデータ効率的なロボット投擲
モデルベース強化学習フレームワークMC-PILOTを提案し、ロボットアームによる物体のピック・アンド・スローを少ないデータで高精度に実現、新しい目標位置への汎化も速いことを示した。
原題: Data efficient Robotic Object Throwing with Model-Based Reinforcement Learning ／ Niccolò Turcato, Giulio Giacomuzzo, Matteo Terreran 他
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CAIMAN: 因果的行動影響検出によるサンプル効率の良い移動マニピュレーション
脚ロボットが物体を押すなどの移動マニピュレーションを、因果的行動影響を内在的報酬として強化学習で効率的に獲得する手法を提案し、実機移転も実証した。
原題: CAIMAN: Causal Action Influence Detection for Sample-efficient Loco-manipulation ／ Yuanchen Yuan, Jin Cheng, Núria Armengol Urpí 他
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ロボットマニピュレータのチャタリングレス高速有限時間スライディングモード制御
3自由度ロボットアームに対し、改良型スライディング面とリアプノフ解析を用いてチャタリングを抑えつつ有限時間で軌道追従を達成する高速端末スライディングモード制御を提案し、従来法より高精度・高速収束を示した。
原題: Fast Finite-Time Sliding Mode Control for Chattering-Free Trajectory Tracking of Robotic Manipulators ／ Momammad Ali Ranjbar
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予測的世界モデルによる生成ロボットポリシーの推論時強化
学習済み拡散ポリシーを再学習せずに、行動条件付き世界モデルで推論時にオンライン計画を行い、操作タスクの性能を向上させる手法GPCを提案。
原題: Inference-Time Enhancement of Generative Robot Policies via Predictive World Modeling ／ Han Qi, Haocheng Yin, Aris Zhu 他
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整頓スコア誘導モンテカルロ木探索による視覚的卓上整理
RGB-Dカメラのみを用い、整頓度を評価する識別器とモンテカルロ木探索を組み合わせて、目標配置を明示せずに卓上の物体を整理する枠組みを提案し、シミュレーションで収集したTTUデータセットを公開した。
原題: Tidiness Score-Guided Monte Carlo Tree Search for Visual Tabletop Rearrangement ／ Hogun Kee, Wooseok Oh, Minjae Kang 他
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モジュール式折りたたみロボットによる表面ベースのマニピュレーション
指型の把持に頼らず、平面サーフェスをエンドエフェクタとして使うことで、壊れやすい・変形しやすい・滑りやすい物体も安定して操作できる手法を提案。
原題: Surface-Based Manipulation with Modular Foldable Robots ／ Ziqiao Wang, Serhat Demirtas, Fabio Zuliani 他
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S²-Diffusion: ロボットマニピュレーションにおけるインスタンスレベルからカテゴリレベルへのスキル汎化
拡散ポリシーとプロンプト可能な意味モジュールを組み合わせ、単一RGBカメラと深度推定を用いて、訓練していない同一カテゴリの物体へもスキルを転移できる手法を提案。
原題: S$^2$-Diffusion: Generalizing from Instance-level to Category-level Skills in Robot Manipulation ／ Quantao Yang, Michael C. Welle, Danica Kragic 他
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記憶更新に基づく100%信頼性のフレキシブルフラットケーブル挿入フレームワーク
3次元触覚データを物理信号に解釈し、ベイズ理論に基づく記憶モジュールで信頼性を推定・制御することで、フレキシブルフラットケーブルの挿入を100%の成功率で実現した。
原題: Memory-updated-based Framework for 100% Reliable Flexible Flat Cables Insertion ／ Zhengrong Ling, Xiong Yang, Dong Guo 他
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Manual2Skill: 視覚言語モデルを用いた家具組立のための説明書読解とロボットスキル獲得
VLMで説明書画像から組立情報を抽出し、階層的な組立グラフと6D姿勢推定・動作計画を組み合わせて、ロボットがIKEA家具を組み立てられるようにしたフレームワーク。
原題: Manual2Skill: Learning to Read Manuals and Acquire Robotic Skills for Furniture Assembly Using Vision-Language Models ／ Chenrui Tie, Shengxiang Sun, Jinxuan Zhu 他
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BFA: マルチビュー細粒度マニピュレーションのための最良特徴量認識融合
マルチビュー画像を用いた細粒度マニピュレーションにおいて、各視点の重要度を軽量ネットワークで予測し、再重み付けして融合するプラグアンドプレイ手法を提案。タスク成功率を22-46%向上させた。
原題: BFA: Best-Feature-Aware Fusion for Multi-View Fine-grained Manipulation ／ Zihan Lan, Weixin Mao, Haosheng Li 他
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ロボット注ぎタスクにおけるこぼれの原因特定と確率的実際因果に基づく代替行動パラメータ選択
ロボットの注ぎタスクでこぼれが起きた際、確率的実際因果を用いて原因となるパラメータを特定し、こぼれを避けるための代替行動パラメータを選ぶ手法を提案した。
原題: Robot Pouring: Identifying Causes of Spillage and Selecting Alternative Action Parameters Using Probabilistic Actual Causation ／ Jaime Maldonado, Jonas Krumme, Christoph Zetzsche 他
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一般環境における非把持マニピュレーションのための階層的モジュラー・ネットワーク
環境の幾何学的制約に応じてモジュールを再構成する階層的ネットワークを提案し、シミュレータ訓練のみで実世界の新環境・物体へゼロショット転移を実現した。
原題: Hierarchical and Modular Network on Non-prehensile Manipulation in General Environments ／ Yoonyoung Cho, Junhyek Han, Jisu Han 他
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協調型非ホロノミック移動マニピュレータの動作計画
非ホロノミック移動マニピュレータが協調して物体を運搬するための、動的環境でリアルタイム実行可能な動作計画フレームワークを提案。楕円ベースの凸領域生成とNMPCを組み合わせ、移動台車とアームの運動を同時に計画する。
原題: Motion Planning of Cooperative Nonholonomic Mobile Manipulators ／ Keshab Patra, Arpita Sinha, Anirban Guha
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RoboBERT: エンドツーエンドのマルチモーダルロボットマニピュレーションモデル
視覚と言語と行動を統合したロボット操作モデルを、2段階学習とデータ拡張で効率的に訓練し、CALVINベンチマークでSOTAを達成した研究。
原題: RoboBERT: An End-to-end Multimodal Robotic Manipulation Model ／ Sicheng Wang, Sheng Liu, Weiheng Wang 他
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UR10ロボットの動的モデルとROS2統合
産業用ロボットUR10の動的パラメータを三段階で同定し、ROS2ソフトウェアと統合して制御・計画に利用可能にした研究。
原題: The Dynamic Model of the UR10 Robot and its ROS2 Integration ／ Vincenzo Petrone, Enrico Ferrentino, Pasquale Chiacchio
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