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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: 2025/4/1 ／ 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 →- 論文生産スケジューリングロボティクス
自動車生産のデジタルバリューチェーンにおける優先順位グラフの自動生成
自然言語処理と混合整数線形計画法を組み合わせ、自動車の電子制御ユニット工程の優先順位グラフを自動生成する手法を提案し、準備時間を半減させた。
原題: Automated Generation of Precedence Graphs in Digital Value Chains for Automotive Production ／ Cornelius Hake, Christian Friedrich
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
上半身と下半身の敵対的学習によるヒューマノイドの全身運動制御
上半身と下半身のポリシーを敵対的に学習させ、歩行と動作模倣を両立する全身制御フレームワークALMIを提案し、実機ヒューマノイドで検証した。
原題: Adversarial Locomotion and Motion Imitation for Humanoid Policy Learning ／ Jiyuan Shi, Xinzhe Liu, Dewei Wang 他
日本語で読む → - 論文エルゴディック制御ロボティクス
フローマッチングによるエルゴディックカバレッジ
エルゴディックカバレッジをフローマッチングで定式化し、閉形式解を持つLQR問題と等価であることを示すことで、生成推論由来の新しいエルゴディック指標を制御合成に利用可能にした研究。
原題: Flow Matching Ergodic Coverage ／ Max Muchen Sun, Allison Pinosky, Todd Murphey
日本語で読む → - 論文自動運転/交通流モデリングAI
知識注入型深層学習による汎化性能と安定性を最適化した車両追従モデル
大規模言語モデルから車両追従の知識を蒸留し、安定性制約を組み込んだ軽量モデルを構築することで、未知の交通シナリオでも汎化し安定動作する車両追従モデルを実現した。
原題: A Knowledge-Informed Deep Learning Paradigm for Generalizable and Stability-Optimized Car-Following Models ／ Chengming Wang, Dongyao Jia, Wei Wang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
BIM制約付き最適化による建設モニタリングの高精度位置推定とずれ補正
建設現場のARモニタリングにおいて、BIMの設計平面と実測平面をマッチングし最適化でSLAMとBIMの座標変換を求めることで、ドリフトを低減し位置合わせ精度を向上させる手法を提案した。
原題: BIM-Constrained Optimization for Accurate Localization and Deviation Correction in Construction Monitoring ／ Asier Bikandi-Noya, Muhammad Shaheer, Hriday Bavle 他
日本語で読む → - 論文物理シミュレーションロボティクス
運動学的ループを持つ拘束剛体マルチボディシステムの動力学解法
閉ループ拘束や摩擦接触を含む剛体マルチボディ系の動力学をNCP定式化で解く手法を整理し、代表的ソルバを多様な難シーンで評価するベンチマーク枠組みを提案した技術報告。
原題: On Solving the Dynamics of Constrained Rigid Multi-Body Systems with Kinematic Loops ／ Vassilios Tsounis, Ruben Grandia, Moritz Bächer
日本語で読む → - 論文動作生成ロボティクス
動的運動プリミティブを用いたインタラクティブな表現豊かな動作生成
アニメーションの12原則を動的運動プリミティブ（DMP）で実装し、学習可能で説明可能な表現豊かなロボット動作を自動生成する手法を提案。3つのロボットで有効性を実証。
原題: Interactive Expressive Motion Generation Using Dynamic Movement Primitives ／ Till Hielscher, Andreas Bulling, Kai O. Arras
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
Spot上での高性能強化学習：分布尺度を用いたシミュレーションパラメータ最適化
Spotの低レベルAPI向けに強化学習ポリシーを訓練・実機展開し、Wasserstein距離とMMDでsim2realギャップを定量化してCMA-ESでシミュレーションパラメータを最適化。5.2m/s超の走行や滑り面耐性を実現。
原題: High-Performance Reinforcement Learning on Spot: Optimizing Simulation Parameters with Distributional Measures ／ AJ Miller, Fangzhou Yu, Michael Brauckmann 他
日本語で読む → - 論文全身制御ロボティクス
学習ベースマニピュレーションと物理ベース歩行を統合した全身バドミントンロボット制御
モデルベースの台車移動と物理情報を活用した模倣学習＋強化学習によるアーム制御を組み合わせ、バドミントンロボットで対サーブマシン94.5%、対人90.7%の成功率を達成した。
原題: Integrating Learning-Based Manipulation and Physics-Based Locomotion for Whole-Body Badminton Robot Control ／ Haochen Wang, Zhiwei Shi, Chengxi Zhu 他
日本語で読む → - 論文群制御画像認識
連続的な群衆の歩行行動生成
単一画像から空間レイアウトを抽出し、拡散モデルとマルコフ連鎖を組み合わせて、多様な行動と相互作用を持つ連続的な群衆軌跡を自動生成するフレームワークを提案した。
原題: Continuous Locomotive Crowd Behavior Generation ／ Inhwan Bae, Junoh Lee, Hae-Gon Jeon
日本語で読む → - 論文LiDAR-カメラ融合ロボティクス
効率的なLiDAR-カメラ融合によるマルチクラス3D動的物体検出と軌道予測
LiDARとカメラを融合し、MambaとTransformerを組み合わせた検出器と軌道予測器で、サービスロボット向けにリアルタイムな3D物体検出と軌道予測を実現した。
原題: An Efficient LiDAR-Camera Fusion Network for Multi-Class 3D Dynamic Object Detection and Trajectory Prediction ／ Yushen He, Lei Zhao, Tianchen Deng 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習cs.MA
MARFT: マルチエージェント強化学習ファインチューニング
LLMベースのマルチエージェントシステムを強化学習でファインチューニングするための新しい定式化とフレームワークを提案し、従来のマルチエージェント強化学習との違いを分析した。
原題: MARFT: Multi-Agent Reinforcement Fine-Tuning ／ Junwei Liao, Muning Wen, Jun Wang 他
日本語で読む → - 論文強化学習ロボティクス
LAPP: 大規模言語モデルフィードバックによる選好駆動型強化学習
LLMを使って強化学習中の軌道から自動で選好ラベルを生成し、オンライン選好予測器を訓練することで、人間の手間を最小限に抑えつつ複雑なロボット行動を獲得するフレームワーク。
原題: LAPP: Large Language Model Feedback for Preference-Driven Reinforcement Learning ／ Pingcheng Jian, Xiao Wei, Yanbaihui Liu 他
日本語で読む → - 論文モデル予測制御ロボティクス
メタ学習による高速オンライン適応型ニューラルMPC
メタ学習を用いて残差ダイナミクスを少数ショットで適応させ、計算効率の良いMPCパイプラインに組み込むことで、リアルタイムなモデル補正と予測精度向上を実現した。
原題: Fast Online Adaptive Neural MPC via Meta-Learning ／ Yu Mei, Xinyu Zhou, Shuyang Yu 他
日本語で読む → - 論文オフライン強化学習ロボティクス
不確実性を考慮したロボット世界モデルによる実機オフライン強化学習の実現
自己回帰型世界モデルに認識的不確実性推定を組み込み、長期ロールアウトでの誤差蓄積を抑えることで、実機ロボットのオフラインデータのみからマニピュレーションや歩行タスクの制御方策を学習可能にした。
原題: Uncertainty-Aware Robotic World Model Makes Offline Model-Based Reinforcement Learning Work on Real Robots ／ Chenhao Li, Andreas Krause, Marco Hutter
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
スペクトル正規化によるリプシッツ制約付きヒューマノイド歩行方策の学習
ヒューマノイドの歩行制御において、ネットワーク重みのスペクトルノルムを制約することで高周波なトルク変動を抑え、GPUメモリを削減しつつ実機転移性能を勾配ペナルティ法と同等にした研究。
原題: Spectral Normalization for Lipschitz-Constrained Policies on Learning Humanoid Locomotion ／ Jaeyong Shin, Woohyun Cha, Donghyeon Kim 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
収束後のSim-to-Real方策転移：チェリーピッキングに代わる原理的アプローチ
強化学習の収束後に生じる報酬の揺らぎに対し、最悪ケース性能の転移を凸二次制約付き線形計画として定式化し、実機展開する方策選択を原理的に行う手法を提案した論文。
原題: Post-Convergence Sim-to-Real Policy Transfer: A Principled Alternative to Cherry-Picking ／ Dylan Khor, Bowen Weng
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド制御cs.GR
PhysicsFC: 物理シミュレーションサッカー選手のユーザー操作スキル学習
物理シミュレーション上のサッカー選手がドリブルやトラップ、移動、キックなどのスキルをユーザー入力に応じて実行し、滑らかに切り替えられる制御手法を提案した論文。
原題: PhysicsFC: Learning User-Controlled Skills for a Physics-Based Football Player Controller ／ Minsu Kim, Eunho Jung, Yoonsang Lee
日本語で読む → - 論文XAI/VR/ナビゲーションロボティクス
没入型説明可能性：VRにおけるXAI意味的シーン投影によるロボットナビゲーション決定の可視化
VR空間でXAIの寄与度をシーン内の物体に意味的に投影し、LiDAR知覚も重ねて表示することで、強化学習ベースのロボットナビゲーション判断を非専門家が理解しやすくするインタフェースを提案・評価した。
原題: Immersive Explainability: Visualizing Robot Navigation Decisions through XAI Semantic Scene Projections in Virtual Reality ／ Jorge de Heuvel, Sebastian Müller, Marlene Wessels 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
並列アクチュエーションを持つ歩行ロボットの最適制御
閉ループ機構を持つ脚式ロボットの運動生成を、閉ループ拘束とその解析的微分を組み込んだ最適制御問題として定式化し、並列アクチュエーションの非線形伝達効果を活かすことで、高速移動や階段昇降などの複雑なタスクで性能を向上させた。
原題: Optimal Control of Walkers with Parallel Actuation ／ Ludovic de Matteis, Virgile Batto, Justin Carpentier 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
BayesCPF: センサ劣化下でのロボット群による集合的知覚
センサが時間とともに劣化するロボット群でも環境特徴の充填率を正確に推定できるよう、拡張カルマンフィルタを組み込んだベイズ集合知覚フィルタを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: BayesCPF: Enabling Collective Perception in Robot Swarms with Degrading Sensors ／ Khai Yi Chin, Carlo Pinciroli
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習ロボティクス
モデルベース強化学習による劣駆動システムの大域制御学習
MC-PILCOというモデルベース強化学習手法を用いて、ペンダボットとアクロボットの大域的な制御方策を学習し、RealAIGym競技会での優位性を示した論文。
原題: Learning global control of underactuated systems with Model-Based Reinforcement Learning ／ Niccolò Turcato, Marco Calì, Alberto Dalla Libera 他
日本語で読む → - 論文運動計画ロボティクス
シームレスなドッキング動作のための動的目的MPCによる運動計画
経路追従と高精度位置決めを単一のMPCで統合し、目標姿勢に応じてMPCCと直交座標MPCを状態依存で切り替える動的目的MPCを提案した。
原題: Dynamic Objective MPC for Motion Planning of Seamless Docking Maneuvers ／ Oliver Schumann, Michael Buchholz, Klaus Dietmayer
日本語で読む → - 論文移動ロボットロボティクス
動的環境における自律移動ロボットのための因果性強化意思決定
因果推論を用いて人間行動や環境要因をモデル化し、ロボットがタスクの実行タイミングと戦略を適切に判断する枠組みを提案。倉庫環境でのバッテリー消費と人間の妨害を考慮した意思決定を実現する。
原題: Causality-enhanced Decision-Making for Autonomous Mobile Robots in Dynamic Environments ／ Luca Castri, Gloria Beraldo, Nicola Bellotto
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
足裏IMUを用いたギア駆動ヒューマノイドの二足歩行学習
トルクセンサのない高ギア比アクチュエータを持つヒューマノイドに対し、足裏に取り付けたIMUを活用した強化学習フレームワークを提案し、不整地での安定歩行を実現した。
原題: Learning Bipedal Locomotion on Gear-Driven Humanoid Robot Using Foot-Mounted IMUs ／ Sotaro Katayama, Yuta Koda, Norio Nagatsuka 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
CATCH-FORM-ACTer: 粘弾性物体操作のためのコンプライアンス対応触覚制御とハイブリッド変形調整に基づくアクショントランスフォーマー
粘弾性物体の接触を伴う操作において、従来のCATCH-FORM-3DにTransformerベースの行動チャンキング(ACT)を組み合わせ、実時間で剛性・減衰・拡散パラメータを調整することで、人間らしい力と変形の調整を模倣し、成功率を10〜20%向上させた。
原題: CATCH-FORM-ACTer: Compliance-Aware Tactile Control and Hybrid Deformation Regulation-Based Action Transformer for Viscoelastic Object Manipulation ／ Hongjun Ma, Weichang Li, Jingwei Zhang 他
日本語で読む → - 論文ロボット間通信/分散型IDcs.NI
RoboComm: DIDとステートチャネルによるスケーラブルでプライバシー保護型のロボット間インタラクション
分散型ID（DID）とステートチャネルを活用し、異なる組織のロボット同士が第三者に依存せず認証し合い、プライバシーを保ちながら効率的にメッセージ交換できる仕組みを提案・実装した論文。
原題: RoboComm: A DID-based scalable and privacy-preserving Robot-to-Robot interaction over state channels ／ Roshan Singh, Sushant Pandey
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
ウェーブレットポリシー：世界事前記憶を用いたスケール領域での模倣学習
背景画像から持続的なシーン構造を記憶トークンとして符号化し、ウェーブレット変換で行動をマルチスケールに分解して予測する軽量な模倣学習フレームワークを提案。実機を含む多数のタスクで高精度を達成。
原題: Wavelet Policy: Imitation Learning in the Scale Domain with World Prior Memory ／ Changchuan Yang, Haoxuan Xu, Yuhang Dong 他
日本語で読む → - 論文進化ロボティクスロボティクス
コントローラ蒸留による脆弱な脳-身体共適応の緩和とMAP-Elitesにおける移行の促進
MAP-Elitesで形態と制御を共最適化する際、身体の変異が脳の過剰特化を壊し移行が妨げられる問題に対し、蒸留コントローラで定期的に置換するPollinationを提案し、移行と質的多様性を改善した。
原題: Controller Distillation Reduces Fragile Brain-Body Co-Adaptation and Enables Migrations in MAP-Elites ／ Alican Mertan, Nick Cheney
日本語で読む → - 論文ソーシャルロボットHCI
孤独やストレスを感じる若者はロボットに何を語り、それがどう役立つか
LLM搭載のソーシャルロボットとの5回の対話が孤独感とストレスを軽減し、悩みの度合いによって語る内容が変化することを示した研究。
原題: What People Share With a Robot When Feeling Lonely and Stressed and How It Helps Over Time ／ Guy Laban, Sophie Chiang, Hatice Gunes
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