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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: 2025/3/1 ／ 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VLA機械学習
VIPER: 逐次意思決定のための視覚知覚と説明可能な推論
VLMで画像をテキスト化しLLMで行動を推論するモジュール型パイプラインを提案し、ALFWorldで視覚指示ベースの計画性能を向上させた。
原題: VIPER: Visual Perception and Explainable Reasoning for Sequential Decision-Making ／ Mohamed Salim Aissi, Clemence Grislain, Mohamed Chetouani 他
日本語で読む → - 論文空力最適化/モーフィングロボティクス
空力効率を高める縮小スケール自律モーフィング車両プロトタイプ
縮小模型の車両に可変構造と最適化アルゴリズムを組み込み、風洞実験で自律的に形状を変化させて空気抵抗を8.5%低減できることを示した研究。
原題: A reduced-scale autonomous morphing vehicle prototype with enhanced aerodynamic efficiency ／ Peng Zhang, Branson Blaylock
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
Bio-Skin: 低コストで温度調節機能を備えたマルチモーダル触覚センサ
単軸ホール素子と棒状ピエゾ抵抗、サーミスタと加熱線を組み合わせ、力と温度を検出できる低コストな多層構造の触覚センサを開発した。
原題: Bio-Skin: A Cost-Effective Thermostatic Tactile Sensor with Multi-Modal Force and Temperature Detection ／ Haoran Guo, Haoyang Wang, Zhengxiong Li 他
日本語で読む → - 論文ジェスチャ認識ロボティクス
フレーム不変な類似度尺度による参照フレームバイアス除去で手のひら動作ジェスチャ認識を強化
参照フレームの変化に頑健な手のひら動作ジェスチャ認識のため、不変軌道記述子を適用し、新規データセットで評価。最良手法をリアルタイム概念実証に実装し、マニピュレータ制御でF1スコア92.3%を達成。
原題: Enhancing Hand Palm Motion Gesture Recognition by Eliminating Reference Frame Bias via Frame-Invariant Similarity Measures ／ Arno Verduyn, Maxim Vochten, Joris De Schutter
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
遅延制約下におけるロボットマニピュレータの強化学習ベース神経適応制御
制約違反の初期状態でも安全に動作できるよう、制約を徐々に有効化する平滑な制約強制機構とアクター・クリティック強化学習を組み合わせたロボットアームの適応制御手法を提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Reinforcement Learning-Based Neuroadaptive Control of Robotic Manipulators under Deferred Constraints ／ Hamed Rahimi Nohooji, Abolfazl Zaraki, Holger Voos
日本語で読む → - 論文点群位置合わせ画像認識
BUFFER-X: 多様なシーンでのゼロショット点群位置合わせに向けて
環境ごとの再学習やパラメータ調整なしで多様なシーンに適用できるゼロショット点群位置合わせ手法を提案し、11データセットで汎化性能を実証した。
原題: BUFFER-X: Towards Zero-Shot Point Cloud Registration in Diverse Scenes ／ Minkyun Seo, Hyungtae Lim, Kanghee Lee 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
階層的接触リッチ軌道最適化：タイト凸緩和によるマルチモーダルマニピュレーション
ロボットと物体の接触を伴うマニピュレーションにおいて、混合整数線形計画法と非線形計画法を階層的に組み合わせ、接触系列と軌道を同時に効率的に設計するフレームワークを提案。
原題: Hierarchical Contact-Rich Trajectory Optimization for Multi-Modal Manipulation using Tight Convex Relaxations ／ Yuki Shirai, Arvind Raghunathan, Devesh K. Jha
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
低コストデータでロボットマニピュレーションの汎化を促進
大規模作業空間での空間推論フェーズに着目し、低コストで収集可能なデータを活用してVLAモデルの汎化性能を高めるフレームワークを提案。
原題: Boosting Robotic Manipulation Generalization with Minimal Costly Data ／ Liming Zheng, Feng Yan, Fanfan Liu 他
日本語で読む → - 論文オフライン強化学習機械学習
離散拡散スキルによるオフライン強化学習
トランスフォーマーエンコーダと拡散デコーダで離散スキル空間を構築し、階層型オフライン強化学習を実現した手法を提案。長距離タスクで既存手法を上回る性能を示す。
原題: Offline Reinforcement Learning with Discrete Diffusion Skills ／ RuiXi Qiao, Jie Cheng, Xingyuan Dai 他
日本語で読む → - 論文クレーン制御ロボティクス
洋上クレーンのノンパラメトリック適応ペイロード追従制御
クレーンの荷揺れを抑えつつ荷物を目標軌道に追従させるため、未知の外乱やモデル化誤差をRKHSで近似するノンパラメトリック適応制御器を提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
原題: Nonparametric adaptive payload tracking for an offshore crane ／ Torbjørn Smith, Olav Egeland
日本語で読む → - 論文モデルベース強化学習機械学習
ブートストラップ型モデル予測制御
MPCの専門家を模倣する方策学習とモデルベースTD学習を組み合わせ、MPC自体をブートストラップ的に改善する連続制御アルゴリズムを提案した。
原題: Bootstrapped Model Predictive Control ／ Yuhang Wang, Hanwei Guo, Sizhe Wang 他
日本語で読む → - 論文ヒューマノイドロボティクス
FLAM: 基盤モデルによるヒューマノイドの移動・操作のための身体安定化
ヒューマノイドの姿勢を3D仮想人体モデルに写像し、人体動作再構成モデルで安定化した前後の姿勢から安定化報酬を計算することで、強化学習による全身制御の学習を効率化する手法を提案した。
原題: FLAM: Foundation Model-Based Body Stabilization for Humanoid Locomotion and Manipulation ／ Xianqi Zhang, Hongliang Wei, Wenrui Wang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーション機械学習
デモンストレーション拡張型報酬・方策・世界モデル学習による多段階マニピュレーション
視覚入力からの長期的マニピュレーションタスクに対し、多段階の密報酬学習と世界モデルを組み合わせたデモンストレーション活用型強化学習フレームワークDEMO3を提案し、データ効率を大幅に改善した。
原題: Multi-Stage Manipulation with Demonstration-Augmented Reward, Policy, and World Model Learning ／ Adrià López Escoriza, Nicklas Hansen, Stone Tao 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
汎用ロボットマニピュレーション政策の評価のための分類体系
ロボットマニピュレーションにおける汎化の種類を整理した分類体系STAR-Genを提案し、実世界ベンチマークで検証した。
原題: A Taxonomy for Evaluating Generalist Robot Manipulation Policies ／ Jensen Gao, Suneel Belkhale, Sudeep Dasari 他
日本語で読む → - 論文データセット画像認識
OnSiteVRU: 高密度な交通弱者向け高解像度軌道データセット
交差点や道路区間など多様なシーンで歩行者・自転車などの交通弱者約17,429件の軌道を0.04秒精度で収集し、自動運転システムの開発や交通流モデリングを支援するデータセットを構築した。
原題: OnSiteVRU: A High-Resolution Trajectory Dataset for High-Density Vulnerable Road Users ／ Zhangcun Yan, Jianqiang Li, Peng Hang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
GPT-4とリアルタイム状態フィードバックによるロボットエージェント戦略の探索
GPT-4に目標を与えてヒューマノイドロボットの行動を生成させる手法を提案し、安全性やタスク遷移、状態フィードバックを考慮した実世界・シミュレーション実験で有効性を示した。
原題: Exploring GPT-4 for Robotic Agent Strategy with Real-Time State Feedback and a Reactive Behaviour Framework ／ Thomas O'Brien, Ysobel Sims
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
感情を考慮した二足歩行ロボットの社会ナビゲーションのための深層強化学習フレームワーク
二足歩行ロボットが感情を含む社会的な環境で安全に歩行できるよう、LiDARグリッドマップから感情的不快感領域などを抽出し、深層強化学習で軌道計画を行うフレームワークを提案した。
原題: EmoBipedNav: Emotion-aware Social Navigation for Bipedal Robots with Deep Reinforcement Learning ／ Wei Zhu, Abirath Raju, Abdulaziz Shamsah 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
Splat-LOAM: ガウシアンスプラッティングによるLiDARオドメトリとマッピング
ガウシアンプリミティブのみでシーンを表現し、球面投影を利用してLiDAR計測から直接プリミティブを精緻化する新しいLiDARオドメトリ・マッピング手法を提案。登録性能は既存手法と同等で、マッピングでは最小限のGPU要件でSOTAを達成した。
原題: Splat-LOAM: Gaussian Splatting LiDAR Odometry and Mapping ／ Emanuele Giacomini, Luca Di Giammarino, Lorenzo De Rebotti 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
AcL: 関節故障に耐える四足歩行制御のための行動学習器
複数の関節が故障しても、教師方策のスタイル報酬を活用した生徒方策の蒸留により、四足ロボットが自動で跛行歩容に切り替えて安定歩行できる強化学習フレームワークを提案した。
原題: AcL: Action Learner for Fault-Tolerant Quadruped Locomotion Control ／ Tianyu Xu, Yaoyu Cheng, Pinxi Shen 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
四足歩行のためのSim-to-Real同時転移を実現する統合ロコモーションTransformer
特権情報を活用しつつ知識転移と方策最適化を単一のTransformerネットワークで統合し、1段階の学習でゼロショット実機展開を可能にした四足歩行制御フレームワークを提案。
原題: Unified Locomotion Transformer with Simultaneous Sim-to-Real Transfer for Quadrupeds ／ Dikai Liu, Tianwei Zhang, Jianxiong Yin 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
GR00T N1: 汎用人型ロボットのためのオープン基盤モデル
視覚言語モジュールと拡散トランスフォーマを組み合わせた二重システム構成のVLA基盤モデルを提案し、実機・人間動画・合成データで学習して人型ロボットの両手マニピュレーションを実現した。
原題: GR00T N1: An Open Foundation Model for Generalist Humanoid Robots ／ NVIDIA, :, Johan Bjorck 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
GIFT: 幾何学誘導によるカテゴリーレベル物体操作のための機能転移
単一の人間の実演から、物体の幾何学的表現と機能マップを用いて、形状が異なる同カテゴリ物体への操作スキル転移を実現するフレームワークを提案。
原題: GIFT: Geometry-Induced Functional Transfer for Category-level Object Manipulation ／ Cristiana de Farias, Luis Figueredo, Riddhiman Laha 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
SafeVLA：制約付き学習による視覚言語行動モデルの安全アラインメント
視覚言語行動モデル（VLA）に制約付きマルコフ決定過程を用いた安全強化学習を適用し、タスク成功率を維持しつつ安全違反コストを大幅に削減する手法を提案した。
原題: SafeVLA: Towards Safety Alignment of Vision-Language-Action Model via Constrained Learning ／ Borong Zhang, Yuhao Zhang, Jiaming Ji 他
日本語で読む → - 論文安全制御ロボティクス
SafeLink: 動的で不規則な危険領域下での安全臨界制御
コスト感度付き増分RVFLニューラルネットで制御バリア関数を構築し、不規則・動的に変化する危険領域でもリアルタイムに安全制御を実現する手法を提案。
原題: SafeLink: Safety-Critical Control Under Dynamic and Irregular Unsafe Regions ／ Songqiao Hu, Zidong Wang, Zeyi Liu 他
日本語で読む → - 論文VLAAI
VARP: 視覚言語モデルのフィードバックとエージェント正則化選好による強化学習
軌跡スケッチを重ねた画像でVLMの選好ラベル精度を高め、エージェントの性能で報酬学習を正則化することで、連続制御タスクの成功率とリターンを大幅に改善した手法。
原題: VARP: Reinforcement Learning from Vision-Language Model Feedback with Agent Regularized Preferences ／ Anukriti Singh, Amisha Bhaskar, Peihong Yu 他
日本語で読む → - 論文自動運転テストcs.SE
信頼できる自動運転システムテストのためのシミュレータアンサンブル
複数の運転シミュレータを同時に使って探索ベースのADASテストを行い、シミュレータに依存しない失敗シナリオを効率的に発見する手法MultiSimを提案。
原題: Simulator Ensembles for Trustworthy Autonomous Driving Systems Testing ／ Lev Sorokin, Matteo Biagiola, Andrea Stocco
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
視覚ベースロボット把持アルゴリズムのベンチマーク研究
視覚ベースのロボット把持アルゴリズムについて、機械学習ベース2種と解析的2種を、照明・背景・カメラノイズ・グリッパなどの条件を変え、シミュレーションと実機で比較し、実験室間の再現性も検証した5040回の実験のベンチマーク研究。
原題: A Benchmarking Study of Vision-based Robotic Grasping Algorithms ／ Bharath K Rameshbabu, Sumukh S Balakrishna, Brian Flynn 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ロボティクスにおけるSim2Real転移後の安全な継続的ドメイン適応
ドメインランダム化で事前学習したRL方策を、安全RLと継続学習により実機展開後も安全に適応させ、破滅的忘却を防ぐ手法を提案した論文。
原題: Safe Continual Domain Adaptation after Sim2Real Transfer of Reinforcement Learning Policies in Robotics ／ Josip Josifovski, Shangding Gu, Mohammadhossein Malmir 他
日本語で読む → - 論文人間行動認識ロボティクス
GAIPAT：組立作業における意図予測のための人間の視線・行動データセット
コボットとの協働作業中の人間の視線と行動を約80名から収集し、意図予測に役立てるデータセットを構築した。
原題: GAIPAT -Dataset on Human Gaze and Actions for Intent Prediction in Assembly Tasks ／ Maxence Grand, Damien Pellier, Francis Jambon
日本語で読む → - 論文VLAcs.MA
SCOOP: 自然言語対話と因果推論による能動的協働・社会的継続学習フレームワーク
対話と質問を通じて因果知識を継続的に獲得し、協調的意思決定を行うエージェントのための社会的継続学習フレームワークを提案。LLM+ReAct型と因果世界モデル型の2アーキテクチャを構築し、発達心理学に着想を得た評価タスクで検証する。
原題: SCOOP: A Framework for Proactive Collaboration and Social Continual Learning through Natural Language Interaction andCausal Reasoning ／ Dimitri Ognibene, Sabrina Patania, Luca Annese 他
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