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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: 2026/3/1 ／ 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 →- 論文模倣学習ロボティクス
模倣学習における曖昧性を専門家積による負帰還で解消する手法
不完全なデモから曖昧なタスクを学習するため、失敗を負帰還として利用する新しい模倣学習手法を提案し、シミュレーションと実機で成功率を大幅に向上させた。
原題: Addressing Ambiguity in Imitation Learning through Product of Experts based Negative Feedback ／ John Bateman, Andy M. Tyrrell, Jihong Zhu
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見て切り替える：視覚に基づく分岐による対話型ロボットスキルプログラミング
タスクをスキル部品のグラフとして表現し、視覚入力で条件分岐を選ぶ対話型の教示・実行フレームワークを提案。初心者8名による3つの器用な操作タスクで最大90.6%の分岐選択精度を達成した。
原題: See and Switch: Vision-Based Branching for Interactive Robot-Skill Programming ／ Petr Vanc, Jan Kristof Behrens, Václav Hlaváč 他
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視覚的推論を用いた文脈内模倣学習
ロボットが少数のデモから新しいタスクを適応学習する際、視覚的な推論トレースをプロンプトに追加し、行動予測と推論過程を同時に学習するフレームワークを提案。シミュレーションと実世界で成功率と汎化性能が向上した。
原題: ICLR: In-Context Imitation Learning with Visual Reasoning ／ Toan Nguyen, Weiduo Yuan, Songlin Wei 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/転移学習ロボティクス
データの類推が効率的な異種ロボット間転移を可能にする
異なるロボット間での模倣学習の転移において、単にデータ量を増やすよりも、シーンやタスクを揃えたペアデータ（データ類推）が形態の違いに対して効果的であることを示し、実世界で成功率を平均22.5%向上させた。
原題: Data Analogies Enable Efficient Cross-Embodiment Transfer ／ Jonathan Yang, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
RoboPocket: スマホでロボットポリシーを即座に改善
スマートフォンとARを用いて、物理ロボットを使わずに模倣学習のデータ収集を効率化し、ポリシーを即時改善するシステムを提案した論文。
原題: RoboPocket: Improve Robot Policies Instantly with Your Phone ／ Junjie Fang, Wendi Chen, Han Xue 他
日本語で読む → - 論文生涯学習/模倣学習画像認識
多モーダル潜在リプレイと段階的調整による生涯模倣学習
逐次的なタスクで継続的にポリシーを改善する生涯模倣学習フレームワークを提案。視覚・言語・ロボット状態を潜在空間で保存・再利用し、タスク埋め込みの角度マージン制約で適応を安定化。LIBEROベンチマークでSOTAを達成。
原題: Lifelong Imitation Learning with Multimodal Latent Replay and Incremental Adjustment ／ Fanqi Yu, Matteo Tiezzi, Tommaso Apicella 他
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タスク関連・非関連領域を考慮した農業操作における視覚模倣学習の一般化のための拡張手法
農業操作における視覚模倣学習の一般化を改善するため、観測をタスク関連領域と非関連領域に分け、それぞれに適したデータ拡張を行うDRAILを提案した。
原題: Task-Relevant and Irrelevant Region-Aware Augmentation for Generalizable Vision-Based Imitation Learning in Agricultural Manipulation ／ Shun Hattori, Hikaru Sasaki, Takumi Hachimine 他
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Easy-IIL: アシスタント専門家による対話型模倣学習の人間の操作負担軽減
対話型模倣学習において、モデルベースの模倣手法をアシスタント専門家として活用し、人間の介入を最小限に抑えつつ性能を維持するフレームワークを提案した。
原題: Easy-IIL: Reducing Human Operational Burden in Interactive Imitation Learning via Assistant Experts ／ Chengjie Zhang, Chao Tang, Wenlong Dong 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
TransMASK: 学習された変換によるマスク状態表現
ロボットの模倣学習において、タスクに関連する状態要素のみに注目するマスクを自己教師ありで学習し、環境変化に対するロバスト性を向上させる手法を提案した。
原題: TransMASK: Masked State Representation through Learned Transformation ／ Sagar Parekh, Preston Culbertson, Dylan P. Losey
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
力覚対応残差DAggerと軌道編集によるインピーダンス制御下の精密挿入
接触を伴う精密挿入タスクのための、力覚を考慮した人間参加型模倣学習フレームワークを提案。軌道編集による残差方策学習と力の不一致に基づく介入トリガーで、共変量シフトを抑えつつ専門家の常時監視を不要にした。
原題: Force-Aware Residual DAgger via Trajectory Editing for Precision Insertion with Impedance Control ／ Yiou Huang, Ning Ma, Weichu Zhao 他
日本語で読む → - 論文医療ロボティクス/模倣学習ロボティクス
DAISS: 位相認識模倣学習による双腕ロボット超音波ガイド下介入
超音波ガイド下の針挿入手術を自動化するため、位相認識アーキテクチャと動的マスク損失を備えた模倣学習ポリシーを開発し、限られたデモから専門家の戦略を学習する双腕システムを提案した。
原題: DAISS: Phase-Aware Imitation Learning for Dual-Arm Robotic Ultrasound-Guided Interventions ／ Feng Li, Pei Liu, Shiting Wang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/自動運転ロボティクス
補正行動拡張とマルチスケール模倣学習による歩道自動運転の実現
歩道向け小型モビリティの自動運転制御を、補正行動データの追加とマルチスケール模倣学習アーキテクチャにより強化し、実世界での堅牢性と汎化性を向上させた。
原題: Learning Sidewalk Autopilot from Multi-Scale Imitation with Corrective Behavior Expansion ／ Honglin He, Yukai Ma, Brad Squicciarini 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
SAIL: VLMを用いた文脈内模倣学習のためのテスト時スケーリング
ロボットの模倣学習を反復的な軌道改善問題として捉え、モンテカルロ木探索と視覚言語モデルによる評価でテスト時の計算量を増やすほど成功率を高めるフレームワークSAILを提案。
原題: SAIL: Test-Time Scaling for In-Context Imitation Learning with VLM ／ Makoto Sato, Yusuke Iwasawa, Yujin Tang 他
日本語で読む → - 論文生涯学習/模倣学習機械学習
SPREAD: 生涯模倣学習のための部分空間表現蒸留
生涯模倣学習において、特異値分解を用いてタスク間のポリシー表現を低ランク部分空間で整列させ、幾何構造を保ちながら知識転移と忘却防止を実現する手法を提案した。
原題: SPREAD: Subspace Representation Distillation for Lifelong Imitation Learning ／ Kaushik Roy, Giovanni D'urso, Nicholas Lawrance 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/データ収集ロボティクス
グリッパー設計が人間のデモンストレーション品質に与える影響：ロボット学習への示唆
医療現場での包帯開封作業を例に、手持ち型グリッパー（UMI）の設計が人間のデモンストレーション品質に与える影響を評価した論文。集中荷重型グリッパーが分散荷重型より優れるが、素手には及ばないことを示した。
原題: Influence of Gripper Design on Human Demonstration Quality for Robot Learning ／ Gina L. Georgadarellis, Natalija Beslic, Seonhun Lee 他
日本語で読む → - 論文外骨格/データ収集/模倣学習ロボティクス
DexEXO: 装着性最優先の巧手用外骨格によるオペレータ非依存のデモ収集と学習
装着性とハードウェアレベルの身体性一致を優先した手用外骨格を開発し、多様なオペレータからの高品質デモ収集を容易にし、視覚的観察のみで競争力のあるポリシー学習を実現した。
原題: DexEXO: A Wearability-First Dexterous Exoskeleton for Operator-Agnostic Demonstration and Learning ／ Alvin Zhu, Mingzhang Zhu, Beom Jun Kim 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
LAR-MoE: ロボット模倣学習における潜在整列ルーティングによるMixture of Experts
模倣学習で異なる動作モードを扱うため、教師なしスキル発見とポリシー学習を分離し、潜在空間の構造に基づいてエキスパートをルーティングするLAR-MoEを提案。LIBEROで95.2%の成功率を達成し、手術タスクでも教師なしで同等性能を示した。
原題: LAR-MoE: Latent-Aligned Routing for Mixture of Experts in Robotic Imitation Learning ／ Ariel Rodriguez, Chenpan Li, Lorenzo Mazza 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/触覚/変形物体ロボティクス
ViTac-Tracing: 変形物体のトレーシングのための視覚-触覚模倣学習
変形物体を1次元・2次元でトレースする統一モデルを、視覚と触覚の情報を組み合わせた模倣学習で実現した論文。局所的な触覚中心の接触維持と大域的なタスク進行の損失を導入し、低コスト遠隔操作システムに触覚を統合して汎用性と実世界での信頼性を向上させた。
原題: ViTac-Tracing: Visual-Tactile Imitation Learning of Deformable Object Tracing ／ Yongqiang Zhao, Haining Luo, Yupeng Wang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
動作デモから新しいタスクへのゼロショット汎化
デモから学習した運動プリミティブをグラフ構造で結びつけ、未見タスクへのゼロショット汎化を実現する手法を提案した論文。
原題: Zero-Shot Generalization from Motion Demonstrations to New Tasks ／ Kilian Freitag, Alvin Combrink, Nadia Figueroa
日本語で読む → - 論文四足歩行/模倣学習ロボティクス
キーフレーム誘導自己模倣による四足ロボットの頑健かつ適応的なスキル学習
キーフレームをスキル表現として用い、専門家データなしで自己模倣学習により多様なスキルを獲得し、複雑な地形でも頑健に動作する四足ロボットの学習フレームワークを提案した。
原題: KiRAS: Keyframe Guided Self-Imitation for Robust and Adaptive Skill Learning in Quadruped Robots ／ Xiaoyi Wei, Peng Zhai, Jiaxin Tu 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作/力覚フィードバック/模倣学習ロボティクス
CDF-Glove: ケーブル駆動の力覚フィードバック手袋による巧みな遠隔操作
軽量・低コストなケーブル駆動の力覚フィードバック手袋を開発し、遠隔操作による模倣学習のデモ品質を向上させた。
原題: CDF-Glove: A Cable-Driven Force Feedback Glove for Dexterous Teleoperation ／ Huayue Liang, Ruochong Li, Yaodong Yang 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/行動転移ロボティクス
OCRA: 3Dと触覚の事前知識を用いた物体中心学習による人間からロボットへの行動転移
人間のデモ動画からロボットの操作行動を学習する物体中心フレームワークOCRAを提案。3D点群と触覚情報を統合し、拡散ポリシーでロバストな操作を実現する。
原題: OCRA: Object-Centric Learning with 3D and Tactile Priors for Human-to-Robot Action Transfer ／ Kuanning Wang, Ke Fan, Yuqian Fu 他
日本語で読む → - 論文宇宙機制御/模倣学習ロボティクス
宇宙機近接運用のための非線形モデル予測制御からの安全性保証付き模倣学習
宇宙機の近接制御において、制御バリア関数と制御リアプノフ関数を用いて安全性と安定性を保証しつつ、非線形MPCの専門家からニューラルポリシーを模倣学習し、展開時には軽量なQPフィルタで安全性を維持する手法を提案した。
原題: Safety-Guaranteed Imitation Learning from Nonlinear Model Predictive Control for Spacecraft Close Proximity Operations ／ Alexander Meinert, Niklas Baldauf, Peter Stadler 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/報酬学習ロボティクス
GIFT: 意図の一般化による柔軟なテスト時報酬
ロボットがデモから学習した報酬関数の汎化を、見た目や意味の類似性ではなく人間の意図に基づいて行うフレームワークGIFTを提案。言語モデルで意図を推定し、テスト時の状態を意図条件付き類似度で対応付けることで、再学習なしに分布シフトへ対応する。
原題: GIFT: Generalizing Intent for Flexible Test-Time Rewards ／ Fin Amin, Nathaniel Dennler, Andreea Bobu
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド/模倣学習/sim2realロボティクス
不完全な人間のモーションデータから学ぶアスリート級ヒューマノイドテニススキル
不完全な人間のテニス動作断片からヒューマノイドがテニススキルを学習し、実機で人間とラリーを続けられるようにするシステムを提案した。
原題: Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data ／ Zhikai Zhang, Haofei Lu, Yunrui Lian 他
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
Tether: 対応関係駆動の軌道ワーピングによる自律的機能プレイ
少数のデモから意味的キーポイント対応を用いてアクションをワープするオープンループポリシーを提案し、それを用いて実世界で自律的にマルチタスクのプレイデータを収集・改善する手法を紹介する。
原題: Tether: Autonomous Functional Play with Correspondence-Driven Trajectory Warping ／ William Liang, Sam Wang, Hung-Ju Wang 他
日本語で読む → - 論文両腕操作/拡散モデル/模倣学習ロボティクス
RoTri-Diff: 空間的なロボット-物体三者間相互作用に基づく両腕操作のための拡散モデル
両腕と操作対象物の間の相対的な6D姿勢を符号化した三者間相互作用表現を導入し、階層的拡散過程で軌道生成する模倣学習フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い性能を実証した。
原題: RoTri-Diff: A Spatial Robot-Object Triadic Interaction-Guided Diffusion Model for Bimanual Manipulation ／ Zixuan Chen, Nga Teng Chan, Yiwen Hou 他
日本語で読む → - 論文模倣学習/ヒューマノイドロボティクス
InterReal: 人間と物体のインタラクションスキル学習のための統一物理ベース模倣フレームワーク
ヒューマノイドロボットが人間と物体のインタラクション動作を模倣学習するための統一フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: InterReal: A Unified Physics-Based Imitation Framework for Learning Human-Object Interaction Skills ／ Dayang Liang, Yuhang Lin, Xinzhe Liu 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作/模倣学習ロボティクス
HumDex: ヒューマノイド器用操作を簡単にする
ヒューマノイド全身の器用な操作のためのポータブル遠隔操作システムを提案し、IMUベースのモーショントラッキングと学習ベースのリターゲティングで高品質なデモデータ収集を実現。さらに、多様な人間の動作データでの事前学習とロボットデータでの微調整による模倣学習フレームワークを導入し、汎化性能を向上させた。
原題: HumDex: Humanoid Dexterous Manipulation Made Easy ／ Liang Heng, Yihe Tang, Jiajun Xu 他
日本語で読む → - 論文模倣学習機械学習
混合密度ヘッドを備えたリキッドネットワークによる効率的な模倣学習
拡散ポリシーと比較し、リキッドニューラルネットワークと混合密度ヘッドを組み合わせたポリシーが、少ないパラメータで高精度・高速な模倣学習を実現することを示した論文。
原題: Liquid Networks with Mixture Density Heads for Efficient Imitation Learning ／ Nikolaus Correll
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