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: 2025/3/1 ／ 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 →- 論文制御最適化機械学習
性能制約付きMPCのための最適自動チューナー
MPCのコスト関数パラメータを、性能制約を常に満たしながら有限時間で最適化する自動チューニング手法COAT-MPCを提案し、自動運転レースで有効性を示した。
原題: Performance-driven Constrained Optimal Auto-Tuner for MPC ／ Albert Gassol Puigjaner, Manish Prajapat, Andrea Carron 他
日本語で読む → - 論文ゲーム理論/制御cs.GT
制御の不完全性下におけるLQゲームの最適修正フィードバック戦略
2人有限ホライズン線形二次非ゼロ和ゲームにおいて、プレイヤーの小さな偏差が状態軌道や相手コストに与える影響を分析し、測定可能な偏差動学を付加した補償則を構築して因果的アフィンポリシー族内で最適性を示した。
原題: Optimal Modified Feedback Strategies in LQ Games under Control Imperfections ／ Mahdis Rabbani, Navid Mojahed, Shima Nazari
日本語で読む → - 論文運動予測画像認識
CoT-Drive: LLMと思考連鎖プロンプティングによる自動運転の効率的な運動予測
大規模言語モデルと思考連鎖プロンプティングを知識蒸留で軽量モデルに転移し、エッジ上でリアルタイムに動作する自動運転の運動予測手法を提案した。
原題: CoT-Drive: Efficient Motion Forecasting for Autonomous Driving with LLMs and Chain-of-Thought Prompting ／ Haicheng Liao, Hanlin Kong, Bonan Wang 他
日本語で読む → - 論文ゲーム理論/自動運転ロボティクス
自動運転レースにおける一般化ナッシュ均衡の非正規化解
共有制約付き動的ゲームにおいて、正規化を仮定しない一般化ナッシュ均衡を混合相補性問題として定式化し、レース場面での多様な相互作用を可能にする手法を提案した。
原題: Non-Normalized Solutions of Generalized Nash Equilibrium in Autonomous Racing ／ Mark Pustilnik, Antonio Loquercio, Francesco Borrelli
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/義手ロボティクス
軟体反転型義手と既存の身体駆動型末端装置との比較
軟体の反転・表返し式トロイダルハイドロスタットを義手として応用し、身体駆動型の既存義手と操作性や把持性能を比較評価した。
原題: Soft Everting Prosthetic Hand and Comparison with Existing Body-Powered Terminal Devices ／ Gayoung Park, Katalin Schäffer, Margaret M. Coad
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
適応的勾配マスク敵対攻撃によるロボティクスにおける堅牢な深層強化学習
深層強化学習エージェントの脆弱性を狙う新しい敵対攻撃手法AGMRを提案し、重要な状態次元を動的に特定して摂動を集中させることで攻撃性能を高め、防御機構を通じてエージェントの堅牢性も向上させる。
原題: Robust Deep Reinforcement Learning in Robotics via Adaptive Gradient-Masked Adversarial Attacks ／ Zongyuan Zhang, Tianyang Duan, Zheng Lin 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
トラッキング情報を活用した大規模マルチモーダルモデルによる運転シーン理解
自動運転向けLMMに3Dトラッキング情報を追加入力し、時空間理解を強化する手法を提案。DriveLM-nuScenesで精度9.5%向上を達成。
原題: Tracking Meets Large Multimodal Models for Driving Scenario Understanding ／ Ayesha Ishaq, Jean Lahoud, Fahad Shahbaz Khan 他
日本語で読む → - 論文POMDPAI
アニーリング重要度リサンプリングによる部分観測マルコフ決定過程の観測適応
部分観測マルコフ決定過程（POMDP）のオンライン解法において、粒子フィルタのリサンプリング時に生じる粒子退化を防ぐため、アニーリング重要度リサンプリングを導入し、観測に適応した信念分布推定を実現した。
原題: Observation Adaptation via Annealed Importance Resampling for Partially Observable Markov Decision Processes ／ Yunuo Zhang, Baiting Luo, Ayan Mukhopadhyay 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
物理的制約下におけるマルチロボット協調
アクチュエータ飽和などの物理的制約を考慮し、ポントリャーギン最小原理を用いた最適合意制御で複数ロボットの省エネルギ rendezvous を実現した研究。
原題: Multi-Robot Coordination Under Physical Limitations ／ Tohid Kargar Tasooji, Sakineh Khodadadi
日本語で読む → - 論文軌道計画制御
Signal Temporal Logicコストを用いた軌道計画：決定論的経路積分最適化によるアプローチ
Signal Temporal Logic（STL）で記述されたコスト関数を持つ最適制御問題を、モデル予測経路積分制御に基づくサンプリング手法で効率的に解く軌道計画法を提案した。
原題: Trajectory Planning with Signal Temporal Logic Costs using Deterministic Path Integral Optimization ／ Patrick Halder, Hannes Homburger, Lothar Kiltz 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
ForaNav: 昆虫に着想を得た樹木プランテーションにおけるMAVのオンライン目標指向ナビゲーション
昆虫の採餌行動に着想を得て、HOGベースの樹木検出と動的経路調整・回復機構を組み合わせ、GPSに頼らずMAVがプランテーション内で目標の樹木を自律的に検出・接近するナビゲーション手法を提案した。
原題: ForaNav: Insect-inspired Online Target-oriented Navigation for MAVs in Tree Plantations ／ Weijie Kuang, Hann Woei Ho, Ye Zhou 他
日本語で読む → - 論文自動運転シミュレーションロボティクス
HAD-Gen: 人間らしく多様な運転行動をモデル化する制御可能なシナリオ生成
運転スタイルごとに軌跡をクラスタリングし、最大エントロピー逆強化学習で報酬関数を学習、オフライン強化学習とマルチエージェント強化学習を組み合わせて、人間らしく多様な運転行動を再現する交通シナリオ生成フレームワークを提案した。
原題: HAD-Gen: Human-like and Diverse Driving Behavior Modeling for Controllable Scenario Generation ／ Cheng Wang, Lingxin Kong, Massimiliano Tamborski 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
DexGrasp Anything：物理法則を考慮した万能ロボット巧み把持
拡散モデルの学習とサンプリングに物理制約を組み込み、多様な物体に対する高品質な巧み把持姿勢を生成する手法を提案し、大規模な把持データセットも構築した。
原題: DexGrasp Anything: Towards Universal Robotic Dexterous Grasping with Physics Awareness ／ Yiming Zhong, Qi Jiang, Jingyi Yu 他
日本語で読む → - 論文ロボット計画ロボティクス
センサベースロボット計画タスクの仕様記述可能性の限界
ロボットタスクの仕様記述において、状態・行動・観測・知識などの基盤の違いがタスクの仕様記述可能性に与える影響を分析し、その限界を明らかにした。
原題: Limits of specifiability for sensor-based robotic planning tasks ／ Basak Sakcak, Dylan A. Shell, Jason M. O'Kane
日本語で読む → - 論文HRIロボティクス
ヒューマンロボットインタラクションにおける「魔法」
ロボット分野での「魔法」の概念を文献レビューで整理し、その考え方を応用した簡易プロトタイプを開発して国際ロボットマジックコンテストで受賞した。
原題: Magic in Human-Robot Interaction (HRI) ／ Martin Cooney, Alexey Vinel
日本語で読む → - 論文神経形態ナビゲーションロボティクス
リアルタイム神経形態ナビゲーション：イベントベースセンシングとタスク特化型再構成可能自律スタックによる実機ロボット誘導
イベントベース神経形態ビジョンを用いたナビゲーション枠組みを提案し、地上ロボットとドローンの実機実験でリアルタイム自律航行の有効性を示した。
原題: Real-Time Neuromorphic Navigation: Guiding Physical Robots with Event-Based Sensing and Task-Specific Reconfigurable Autonomy Stack ／ Sourav Sanyal, Amogh Joshi, Adarsh Kosta 他
日本語で読む → - 論文制御/衝突回避ロボティクス
非ホロノミック車両の効率的な衝突回避のための旋回円ベース制御バリア関数
非ホロノミック車両の旋回制約を考慮し、旋回円までの距離を用いた新しい制御バリア関数を提案し、MPCと統合することで従来より効率的な衝突回避を実現した。
原題: Turning Circle-based Control Barrier Function for Efficient Collision Avoidance of Nonholonomic Vehicles ／ Changyu Lee, Kiyong Park, Jinwhan Kim
日本語で読む → - 論文移動ロボット制御ロボティクス
手動・半自律・完全自律のフリッパー制御：公平な比較のためのフレームワーク
フリッパー付きスキッドステアロボットの制御手法を公平に比較する枠組みを提案し、認知負荷と走破品質の新指標を導入した。新しい半自律制御則が自律と手動のギャップを埋めることを示した。
原題: Manual, Semi or Fully Autonomous Flipper Control? A Framework for Fair Comparison ／ Valentýn Číhala, Martin Pecka, Tomáš Svoboda 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Scenario Dreamer: ベクトル化潜在拡散による走行シミュレーション環境の生成
車線グラフとエージェントの初期配置、および閉ループのエージェント挙動をデータ駆動で生成する自動運転向けシミュレータ。ベクトル化潜在拡散と自己回帰Transformerを組み合わせ、既存手法より高品質・高効率で無限に拡張可能な環境を生成する。
原題: Scenario Dreamer: Vectorized Latent Diffusion for Generating Driving Simulation Environments ／ Luke Rowe, Roger Girgis, Anthony Gosselin 他
日本語で読む → - 論文VLA画像認識
視覚言語モデルを活用したオープンボキャブラリ物体検出・追跡
VLMの記述力とオープンボキャブラリ検出・動画セグメンテーションを組み合わせ、動的環境で未知物体をリアルタイムにセグメンテーション・追跡する手法を提案。
原題: Leveraging Vision-Language Models for Open-Vocabulary Instance Segmentation and Tracking ／ Bastian Pätzold, Jan Nogga, Sven Behnke
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
敵対的データ収集：効率的でロバストなロボット模倣学習のための人間協調型摂動
人間がリアルタイムで環境や指示を攪乱するHiL型データ収集法を提案し、少ないデモ数で模倣学習の汎化・ロバスト性・回復能力を大幅に向上させた。
原題: Adversarial Data Collection: Human-Collaborative Perturbations for Efficient and Robust Robotic Imitation Learning ／ Siyuan Huang, Yue Liao, Siyuan Feng 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
オフロード自律走行車の検証・妥当性確認のための体系的デジタルエンジニアリング手法
デジタルツインとMBSE/MBDを統合し、オフロード自律走行車の自律アルゴリズムを128のテストケースで体系的に検証・妥当性確認するフレームワークを提案した。
原題: A Systematic Digital Engineering Approach to Verification & Validation of Autonomous Ground Vehicles in Off-Road Environments ／ Tanmay Vilas Samak, Chinmay Vilas Samak, Julia Brault 他
日本語で読む → - 論文ロボットデザインHCI
見た目は重要か？ロボット盲導犬の機能的・美的デザイン選好の探求
視覚障害者向けのロボット盲導犬を開発するため、インタビューと調査で外見・質感・機能・操作方法に関するデザイン要件を明らかにした研究。
原題: Do Looks Matter? Exploring Functional and Aesthetic Design Preferences for a Robotic Guide Dog ／ Aviv L. Cohav, A. Xinran Gong, J. Taery Kim 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
進化的方策最適化
進化的アルゴリズムのスケーラビリティと方策勾配の安定性を組み合わせたハイブリッド強化学習手法EPOを提案し、巧みな操作や歩行タスクで性能を向上させた。
原題: Evolutionary Policy Optimization ／ Jianren Wang, Yifan Su, Abhinav Gupta 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
推論時の分布レベル合成によるモダリティ合成可能な拡散ポリシー
個別の視覚モダリティで事前学習済みの拡散ポリシーを追加学習なしに分布スコアのレベルで合成し、より表現力の高いポリシーを実現する手法を提案した。
原題: Modality-Composable Diffusion Policy via Inference-Time Distribution-level Composition ／ Jiahang Cao, Qiang Zhang, Hanzhong Guo 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
RoboFlamingo-Plus：深度とRGBの知覚を融合した視覚言語モデルによるロボットマニピュレーションの強化
既存のRoboFlamingoに深度情報を取り込み、RGBと深度を視覚言語モデルで統合することで、言語指示に基づくロボット操作性能を10〜20%向上させた研究。
原題: RoboFlamingo-Plus: Fusion of Depth and RGB Perception with Vision-Language Models for Enhanced Robotic Manipulation ／ Sheng Wang
日本語で読む → - 論文3D再構成/sim2realcs.GR
HessianForge: 物理情報ニューラル表現と平滑化エネルギー制約によるスケーラブルなLiDAR再構成
LiDAR点群から表面の滑らかさを物理情報損失で制約し、大規模屋外環境のSDFを学習して高品質なメッシュを再構成する手法を提案。
原題: HessianForge: Scalable LiDAR reconstruction with Physics-Informed Neural Representation and Smoothness Energy Constraints ／ Hrishikesh Viswanath, Md Ashiqur Rahman, Chi Lin 他
日本語で読む → - 論文ワールドモデル画像認識
GAIA-2: 自動運転のための制御可能なマルチビュー生成ワールドモデル
自動運転向けに、自車挙動やエージェント配置、環境要因、道路意味論などの構造化入力で制御可能な、マルチカメラで時空間的に一貫した高解像度動画を生成する潜在拡散ワールドモデルを提案。
原題: GAIA-2: A Controllable Multi-View Generative World Model for Autonomous Driving ／ Lloyd Russell, Anthony Hu, Lorenzo Bertoni 他
日本語で読む → - 論文空中マニピュレーションロボティクス
LLMドローン：大規模言語モデルで計画するドローンによる空中積層造形
大規模言語モデルを活用してドローンによる空中積層造形の計画・実行を支援し、現場で適応的に建築計画を生成するシステムを提案した。
原題: LLM-Drone: Aerial Additive Manufacturing with Drones Planned Using Large Language Models ／ Akshay Raman, Chad Merrill, Abraham George 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
ロボットナビゲーションのための漸減ダイナミクスプランニング
ロボットの動力学制約を計画全体に統合し、計画の進行に伴って動力学モデルの忠実度を徐々に下げる新しい枠組みを提案し、複数のプランナーで性能向上とBARNチャレンジ優勝を達成した。
原題: Decremental Dynamics Planning for Robot Navigation ／ Yuanjie Lu, Tong Xu, Linji Wang 他
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