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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: 2025/1/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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VTAO-BiManip: 物体理解を伴うマスク付き視覚・触覚・行動事前学習による両手巧みな操作
視覚・触覚・行動のマスク付き事前学習と物体理解を組み合わせ、カリキュラム強化学習で両手巧みな操作を実現するフレームワークを提案。ペットボトルのキャップ開けタスクで既存手法を20%以上上回る成功率を達成。
原題: VTAO-BiManip: Masked Visual-Tactile-Action Pre-training with Object Understanding for Bimanual Dexterous Manipulation ／ Zhengnan Sun, Zhaotai Shi, Jiayin Chen 他
日本語で読む → - 論文非把持マニピュレーション制御
法線力のみを用いたデビルスティックのプロペラ回転運動
棒に垂直な力のみを加えることで、非把持マニピュレーションによりデビルスティックを鉛直面内で回転させる手法を提案し、仮想ホロノミック拘束と間欠的な大振幅力で安定化を実現した。
原題: Propeller Motion of a Devil-Stick using Normal Forcing ／ Aakash Khandelwal, Ranjan Mukherjee
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カスピダル6Rマニピュレータの経路計画と最適化
特異点を通過せずに逆運動学解を切り替えられるカスピダルロボットについて、その判定法を提案し、全IK解をグラフで結ぶ経路計画とツールパス最適化手法を開発した。
原題: Path Planning and Optimization for Cuspidal 6R Manipulators ／ Alexander J. Elias, John T. Wen
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SKIL: 意味的キーポイント模倣学習による汎化性とデータ効率に優れたマニピュレーション
視覚基盤モデルで意味的キーポイントを自動抽出し、少ないデモ数で複雑なロボット操作を模倣学習できるフレームワークを提案。
原題: SKIL: Semantic Keypoint Imitation Learning for Generalizable Data-efficient Manipulation ／ Shengjie Wang, Jiacheng You, Yihang Hu 他
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複雑な操作タスクのための把持と持ち替えの合成
点群で表された物体に対し、複雑な操作タスクをスクリューモーション列に分解し、各区間で把持可能領域を求めて持ち替えのタイミングと回数を決定する手法を提案した。
原題: Synthesizing Grasps and Regrasps for Complex Manipulation Tasks ／ Aditya Patankar, Dasharadhan Mahalingam, Nilanjan Chakraborty
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状態ベースの分解計画
物理シミュレーションを用いた分解計画において、並進運動を優先し中間状態を保存することで探索を効率化するSBDP手法を提案し、産業用アセンブリのベンチマークで成功率と計算効率を改善した。
原題: State-Based Disassembly Planning ／ Chao Lei, Nir Lipovetzky, Krista A. Ehinger
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混雑環境における精密収穫：エンドエフェクタ設計とデュアルカメラ知覚の統合
高トンネル栽培のような混雑環境で小型果実を精密に収穫するため、エンドエフェクタ設計とグローバルカメラ・手先カメラを組み合わせた協調フレームワークを提案し、閉ループ視覚フィードバックで位置推定とエラー処理を実現した。
原題: Precision Harvesting in Cluttered Environments: Integrating End Effector Design with Dual Camera Perception ／ Kendall Koe, Poojan Kalpeshbhai Shah, Benjamin Walt 他
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不規則物体を動的に把持するためのオンライン軌道再計画
不規則な物体を把持するため、10秒以内のオフライン初期軌道計画と100ms以内のオンライン軌道再計画を組み合わせた軌道最適化フレームワークを提案し、視覚の姿勢推定誤差や外乱に対応する。
原題: Online Trajectory Replanner for Dynamically Grasping Irregular Objects ／ Minh Nhat Vu, Florian Grander, Anh Nguyen
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SAM2Act：視覚基盤モデルと記憶アーキテクチャを統合したロボットマニピュレーション
視覚基盤モデルを活用したマルチビューロボット方策SAM2Actを提案し、RLBenchで86.8%の成功率を達成。さらに記憶バンクを備えたSAM2Act+と記憶依存タスク評価用ベンチマークMemoryBenchを導入し、94.3%の成功率を実現した。
原題: SAM2Act: Integrating Visual Foundation Model with A Memory Architecture for Robotic Manipulation ／ Haoquan Fang, Markus Grotz, Wilbert Pumacay 他
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RoboReflect: 曖昧な状態の物体把持のためのロボット自己内省推論フレームワーク
大規模視覚言語モデル(LVLM)を活用し、把持失敗時にロボットが自己内省して戦略を自動修正・記憶するフレームワークを提案。曖昧な状態の物体8種で既存手法を上回る性能を示した。
原題: RoboReflect: A Robotic Reflective Reasoning Framework for Grasping Ambiguous-Condition Objects ／ Zhen Luo, Yixuan Yang, Yanfu Zhang 他
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DexForce: 力情報を活用した巧みな操作のためのキネステティック実演からの行動抽出
キネステティック実演中に計測した接触力を用いて力情報を反映した行動を計算し、接触の多い巧みな操作タスクの模倣学習を可能にする手法を提案。
原題: DexForce: Extracting Force-informed Actions from Kinesthetic Demonstrations for Dexterous Manipulation ／ Claire Chen, Zhongchun Yu, Hojung Choi 他
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GeoManip: ロボット操作のための汎用インターフェースとしての幾何制約
物体や部位の関係から得られる幾何制約を言語表現を介して解釈し、訓練なしで多様な操作タスクを実行するフレームワークを提案。
原題: GeoManip: Geometric Constraints as General Interfaces for Robot Manipulation ／ Weiliang Tang, Jia-Hui Pan, Yun-Hui Liu 他
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単純な技能から複雑な技能へ：ハンド内物体再配向の事例
既存の回転スキルを再利用した階層的方策により、シミュレーションから実世界への転移が容易で外乱に頑健なハンド内物体再配向を実現し、固有感覚情報と低レベルスキル予測から物体姿勢を推定する手法も提案した。
原題: From Simple to Complex Skills: The Case of In-Hand Object Reorientation ／ Haozhi Qi, Brent Yi, Mike Lambeta 他
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OmniManip: 物体中心のインタラクションプリミティブを空間制約として用いた汎用ロボットマニピュレーション
物体の機能的アフォーダンスに基づく正準空間でインタラクションプリミティブを表現し、VLMの常識推論を3D空間制約に変換する二重閉ループ型のオープンボキャブラリなロボットマニピュレーションシステムを提案した。
原題: OmniManip: Towards General Robotic Manipulation via Object-Centric Interaction Primitives as Spatial Constraints ／ Mingjie Pan, Jiyao Zhang, Tianshu Wu 他
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CART-MPC：マルチエージェントモデル予測制御によるロボット支援移乗のための支援デバイス連携
ホイヤースリングと車椅子をセンサ・アクチュエータで知能化し、ロボットアームと協調して変形可能なスリングストラップをフックに結ぶマルチエージェントMPCを提案。シミュレーションと実機でゼロショットsim-to-real転移を実証した。
原題: CART-MPC: Coordinating Assistive Devices for Robot-Assisted Transferring with Multi-Agent Model Predictive Control ／ Ruolin Ye, Shuaixing Chen, Yunting Yan 他
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スプライン曲線と包括的グレブナー系に基づく実数量化子消去を用いたマニピュレータの最適経路計画
包括的グレブナー系と実数量化子消去を組み合わせ、3次スプライン補間と最短経路アルゴリズムでマニピュレータの逆運動学と最適軌道計画を効率的に解く手法を提案した。
原題: An Optimized Path Planning of Manipulator Using Spline Curves and Real Quantifier Elimination Based on Comprehensive Gr\"obner Systems ／ Yusuke Shirato, Natsumi Oka, Akira Terui 他
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BODex: 二段階最適化によるスケーラブルで効率的なロボット巧み把持合成
把持合成を二段階最適化問題として定式化し、GPU並列化により毎秒49把持以上を生成する高速システムとMuJoCoベンチマークを開発。生成データで学習モデルの成功率が40%から80%に向上。
原題: BODex: Scalable and Efficient Robotic Dexterous Grasp Synthesis Using Bilevel Optimization ／ Jiayi Chen, Yubin Ke, He Wang
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BaB-ND: 分枝限定法とニューラルダイナミクスによる長期的動作計画
ニューラルダイナミクスモデル上での軌道最適化に分枝限定法をGPUで高速化し、接触の多い長期的なマニピュレーション計画を高精度に解くフレームワークを提案。
原題: BaB-ND: Long-Horizon Motion Planning with Branch-and-Bound and Neural Dynamics ／ Keyi Shen, Jiangwei Yu, Jose Barreiros 他
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微分可能距離場を用いた構成空間における安全な動的動作生成
関節マニピュレータの微分可能距離場を利用し、速度を考慮した時変制御バリア関数と制御リアプノフ関数をQPで統合することで、動的環境下での衝突回避と全身接触動作を実現した。
原題: Safe Dynamic Motion Generation in Configuration Space Using Differentiable Distance Fields ／ Xuemin Chi, Yiming Li, Jihao Huang 他
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気流場を用いた複数物体の遠隔操作：モデルベース学習制御
噴流による気流場の解析モデルと物体動力学の学習を組み合わせ、メートルスケールの遠隔から複数物体を経路追従・集合・選別する制御手法を提案した。
原題: Remote Manipulation of Multiple Objects with Airflow Field Using Model-Based Learning Control ／ Artur Kopitca, Shahriar Haeri, Quan Zhou
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RoboTron-Mani：ロボット操作のためのオールインワン・マルチモーダル大規模モデル
カメラパラメータと占有監督で3D知覚を強化し、モダリティ分離マスクとマルチモーダルデコーダで融合を改善したロボット操作モデルと、複数データセットを統合したRoboDataを提案。CALVINで平均系列長を1.7から3.5に向上させ、シミュレーションと実世界で最先端を達成。
原題: RoboTron-Mani: All-in-One Multimodal Large Model for Robotic Manipulation ／ Feng Yan, Fanfan Liu, Liming Zheng 他
日本語で読む → - 論文移動マニピュレーションロボティクス
λ: 長期的な屋内移動マニピュレーションロボティクスにおけるデータ効率のベンチマーク
人間が収集した571件のデモンストレーションを用いて、言語条件付きの長期的・複数部屋・複数階にわたるピックアンドプレースタスクにおけるモデルのデータ効率を評価するベンチマークλを提案し、ニューロシンボリック手法が学習手法より少ないデータで高い成功率を達成することを示した。
原題: {\lambda}: A Benchmark for Data-Efficiency in Long-Horizon Indoor Mobile Manipulation Robotics ／ Ahmed Jaafar, Shreyas Sundara Raman, Sudarshan Harithas 他
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人間からロボットへの受け渡しのためのステレオ手・物体再構成
ステレオRGB画像から手と物体の3D形状を確率的に統合して再構成し、透明物体を含む多様な家庭用品の人間からロボットへの受け渡しを実現した。
原題: Stereo Hand-Object Reconstruction for Human-to-Robot Handover ／ Yik Lung Pang, Alessio Xompero, Changjae Oh 他
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AnyBimanual：単腕ポリシーを汎用両腕マニピュレーションへ転移
事前学習済みの単腕ポリシーをスキルマネージャと視覚アライナで両腕タスクに転移し、少ない実演で汎用両腕マニピュレーションを実現する手法を提案。
原題: AnyBimanual: Transferring Unimanual Policy for General Bimanual Manipulation ／ Guanxing Lu, Tengbo Yu, Haoyuan Deng 他
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非線形・時変な物体挙動に対する適応的把持力追従戦略
物体の粘弾性や塑性などの非線形時変挙動に対応するため、一般化剛性の概念とLSTMによるオンライン推定器を導入し、PI制御器の適応的パラメータ調整により把持力追従を高精度化した。
原題: An Adaptive Grasping Force Tracking Strategy for Nonlinear and Time-Varying Object Behaviors ／ Ziyang Cheng, Xiangyu Tian, Ruomin Sui 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
BimArt: 関節物体に対する3D両手操作の統合生成手法
関節物体を両手で操作する3D手の動きを、参照把持や粗い軌道なしに生成する手法。接触マップを条件に多様でリアルな両手動作を合成する。
原題: BimArt: A Unified Approach for the Synthesis of 3D Bimanual Interaction with Articulated Objects ／ Wanyue Zhang, Rishabh Dabral, Vladislav Golyanik 他
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瞬時制御から予測制御へ：ロボットマニピュレータのための直感的で調整しやすいMPC定式化
ロボットマニピュレータ制御において、瞬時制御の調整しやすさを保ちつつ予測ホライズンで性能を高める実用的なMPC定式化を提案し、表面追従タスクで有効性を示した。
原題: From Instantaneous to Predictive Control: A More Intuitive and Tunable MPC Formulation for Robot Manipulators ／ Johan Ubbink, Ruan Viljoen, Erwin Aertbeliën 他
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準柔軟なロボット動作による遮蔽物体把持のための衝突を含むマニピュレーション計画
環境との衝突を許容する準柔軟な動作とインピーダンス制御を組み合わせ、遮蔽された物体を把持するための計画フレームワークを提案し、実機で有効性を示した。
原題: Collision-Inclusive Manipulation Planning for Occluded Object Grasping via Compliant Robot Motions ／ Kejia Ren, Gaotian Wang, Andrew S. Morgan 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
マニピュレータ制御におけるクォータニオン滑り変数
マニピュレータのエンドエフェクタ姿勢制御のため、特異点がなく大域的に指数収束する2つのクォータニオンベース滑り変数を提案し、安定性を保証した。
原題: Quaternion Sliding Variables in Manipulator Control ／ Brett T. Lopez, Jean-Jacques Slotine
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
遮蔽環境下での非把持マニピュレーションのための視触覚推定と制御の学習
シミュレーションで訓練した特権方策の多様な相互作用データを活用し、ベイズ深層学習による視触覚状態推定器と不確実性を考慮した制御方策を学習することで、遮蔽のある非把持マニピュレーションを実機で実現した。
原題: Learning Visuotactile Estimation and Control for Non-prehensile Manipulation under Occlusions ／ Juan Del Aguila Ferrandis, João Moura, Sethu Vijayakumar
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