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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: 2025/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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自動運転車の効率的な経路探索には都市と機械学習コミュニティの協力が不可欠
自動運転車の経路最適化が交通網を不安定にしうる問題をシミュレーションで示し、都市当局と機械学習コミュニティが協力して公平で効率的な経路アルゴリズムと規制基準を評価・監視すべきだと主張する位置論文。
原題: Collaboration Between the City and Machine Learning Community is Crucial to Efficient Autonomous Vehicles Routing ／ Anastasia Psarou, Ahmet Onur Akman, Łukasz Gorczyca 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
動的屋内環境におけるロボットナビゲーションのための微分可能な複合ニューラル符号付距離場
RGB-Dセンサのみを用い、複数のニューラルSDFを合成して動的屋内環境での軌道最適化を行う二段階ナビゲーション手法を提案し、iGibson 2.0で98%の成功率を達成した。
原題: Differentiable Composite Neural Signed Distance Fields for Robot Navigation in Dynamic Indoor Environments ／ S. Talha Bukhari, Daniel Lawson, Ahmed H. Qureshi
日本語で読む → - 論文医療ロボティクスロボティクス
視線誘導によるロボット血管超音波検査：人間の意図推定の活用
操作者の視線を追跡して意図を推定し、血管の分岐でも正しい血管を追従できるロボット超音波システムを提案した。
原題: Gaze-Guided Robotic Vascular Ultrasound Leveraging Human Intention Estimation ／ Yuan Bi, Yang Su, Nassir Navab 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
多様な移動を実現する統合型ヒューマノイド全身コントローラ
歩行・跳躍・ホッピングなど多様な歩容をパラメータ調整可能に生成し、上半身操作との統合も可能にするヒューマノイド全身制御ポリシーHugWBCを提案した。
原題: A Unified and General Humanoid Whole-Body Controller for Versatile Locomotion ／ Yufei Xue, Wentao Dong, Minghuan Liu 他
日本語で読む → - 論文ロボット音楽ロボティクス
ビートボッツ：音楽家の知見を取り入れたマルチロボット打楽器カルテット
音楽家のフィードバックを取り入れて設計した4台の打楽器ロボットによる演奏システムを開発し、公開演奏で観客の反応を調査した。
原題: The Beatbots: A Musician-Informed Multi-Robot Percussion Quartet ／ Isabella Pu, Jeff Snyder, Naomi Ehrich Leonard
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
OpenBench：スマート物流におけるセマンティックナビゲーションの新ベンチマークとベースライン
OpenStreetMapと基盤モデル（LLM/VLM）を組み合わせ、事前地図作成なしで屋外配送ナビゲーションを実現するシステムと、住宅街での実世界配送を評価する新ベンチマークを提案した。
原題: OpenBench: A New Benchmark and Baseline for Semantic Navigation in Smart Logistics ／ Junhui Wang, Dongjie Huo, Zehui Xu 他
日本語で読む → - 論文自動運転/LLMロボティクス
Occ-LLM：占有表現を活用した自動運転向け大規模言語モデル
占有グリッド表現を大規模言語モデルに統合し、動的物体と静的シーンを分離するMS-VAEで効率的に符号化することで、4D占有予測や自己計画、シーン質問応答の性能を向上させた研究。
原題: Occ-LLM: Enhancing Autonomous Driving with Occupancy-Based Large Language Models ／ Tianshuo Xu, Hao Lu, Xu Yan 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
CPGに基づく多モジュール折り紙ロボット表面によるマニピュレーション
折り紙ロボット表面「Ori-Pixel」を多モジュール化し、CPGベースの動作生成とシミュレーション最適化を組み合わせて、大きさや硬さが異なる物体を操作する枠組みを提案した。
原題: CPG-Based Manipulation with Multi-Module Origami Robot Surface ／ Yuhao Jiang, Serge El Asmar, Ziqiao Wang 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ConRFT: 一貫性ポリシーによるVLAモデルの強化学習ファインチューニング
VLAモデルをオフラインとオンラインの強化学習でファインチューニングし、実世界の接触を伴う操作タスクで成功率を大幅に向上させた手法。
原題: ConRFT: A Reinforced Fine-tuning Method for VLA Models via Consistency Policy ／ Yuhui Chen, Shuai Tian, Shugao Liu 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
複数自律型水上艇の協調制御：課題と進展に関する系統的レビュー
複数の自律型水上艇（ASV）の協調制御について、系統的な文献選定手法で先行研究の課題を整理し、機械学習の統合を含む最新技術と今後の研究方向をまとめたレビュー。
原題: Coordinated control of multiple autonomous surface vehicles: challenges and advances -- a systematic review ／ Manuel Gantiva Osorioa, Carmelina Ierardia, Isabel Jurado Floresa 他
日本語で読む → - 論文強化学習/経路計画機械学習
深層強化学習による短時間高高度気球の季節別定位置保持
深層Q学習を用いて、季節ごとに変化する風環境下で短時間高高度気球を目標領域に留める経路計画を訓練・評価し、予報スコアで風の多様性と成功率の関係を分析した。
原題: Seasonal Station-Keeping of Short Duration High Altitude Balloons using Deep Reinforcement Learning ／ Tristan K. Schuler, Chinthan Prasad, Georgiy Kiselev 他
日本語で読む → - 論文センサ融合ロボティクス
光学・音響・圧力センサ融合による水中リーダー機の学習ベース位置推定
光学・音響・圧力の3種類のセンサを深層学習で融合し、水中マルチビークル群におけるリーダー機の位置を高精度に推定する手法を提案した。
原題: Learning-Based Leader Localization for Underwater Vehicles With Optical-Acoustic-Pressure Sensor Fusion ／ Mingyang Yang, Zeyu Sha, Feitian Zhang
日本語で読む → - 論文人間動作予測ロボティクス
AToM: 長期的な人間-ロボットインタラクションにおける適応的な心の理論に基づく人間動作予測
心の理論に基づき、ゲーム理論モデルとアンセンテッドカルマンフィルタを用いて人間の内部信念を推定し、長期的な人間-ロボットインタラクションにおける人間の動作を適応的に予測する手法を提案。
原題: AToM: Adaptive Theory-of-Mind-Based Human Motion Prediction in Long-Term Human-Robot Interactions ／ Yuwen Liao, Muqing Cao, Xinhang Xu 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/生体模倣ロボティクス
多分割プローブの往復挿入における力学的相互作用と軟組織変形のモデル化
産卵するハチの往復運動を模した多分割プローブを開発し、軟組織への挿入時の力と変形をモデル化・実験解析した。往復運動により直接挿入よりピーク力と変位が約2割低減することを示した。
原題: Force interaction, modeling and soft tissue deformation during reciprocating insertion of multi-part probe ／ Tassanai Parittotokkaporn, Matthew Oldfield, Luca Frasson 他
日本語で読む → - 論文点群位置合わせロボティクス
ロバストな部分-全体点群位置合わせのための直接半網羅的探索法
対応点を必要とせず、GPU並列化を活かした半網羅的探索で点群の剛体変換を直接最適化し、部分-全体位置合わせを高精度かつロバストに行う手法を提案。
原題: A Direct Semi-Exhaustive Search Method for Robust, Partial-to-Full Point Cloud Registration ／ Richard Cheng, Chavdar Papozov, Dan Helmick 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
敵対的協調型異種エージェント強化学習による巧みな両手キャッチ技能の学習
投げるエージェントと両手で受けるエージェントを敵対的に競わせる異種エージェント強化学習で、多様な物体を両手で巧みにキャッチする技能を獲得させた研究。
原題: Learning Dexterous Bimanual Catch Skills through Adversarial-Cooperative Heterogeneous-Agent Reinforcement Learning ／ Taewoo Kim, Youngwoo Yoon, Jaehong Kim
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
ロボットクラフト支援における協調的な物体受け渡し
自然なクラフト作業で収集した人間の遠隔操作データを用いて協調的な物体受け渡しモデルを学習し、自律方策が人間の遠隔操作と同等の受け渡しを実現できるか評価した。
原題: Collaborative Object Handover in a Robot Crafting Assistant ／ Leimin Tian, Shiyu Xu, Kerry He 他
日本語で読む → - 論文運動予測ロボティクス
自動運転車のための運動予測：サーベイ
自動運転車の意思決定に不可欠な交通参加者の将来行動予測について、問題定式化・課題・データセット・評価指標を整理し、教師あり学習と自己教師あり学習の研究を分類して展望を論じたサーベイ論文。
原題: Motion Forecasting for Autonomous Vehicles: A Survey ／ Jianxin Shi, Jinhao Chen, Yuandong Wang 他
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
大規模言語モデルと遺伝的プログラミングを統合したロボットの自動タスクプランニング
自然言語で与えられたロボットのタスク指示を、大規模言語モデルと遺伝的プログラミングを組み合わせてビヘイビアツリー形式の制御方策へ自動変換する手法を提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Automatic Robot Task Planning by Integrating Large Language Model with Genetic Programming ／ Azizjon Kobilov, Jianglin Lan
日本語で読む → - 論文医療ロボット/HRIロボティクス
救急外来向け自律型医療クラッシュカートの迅速試作と高リスクチーム連携への影響
救急外来で使う標準的なクラッシュカートを自律ロボット化し、現場配備を通じてチーム負荷や使いやすさ、失敗の分類を評価した研究。
原題: Rapidly Built Medical Crash Cart! Lessons Learned and Impacts on High-Stakes Team Collaboration in the Emergency Room ／ Angelique Taylor, Tauhid Tanjim, Michael Joseph Sack 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
接触拡散モデルによる多点接触位置推定
拡散モデルを用いて、関節トルクとベース力覚センサからロボット表面の複数接触点を高精度に推定する手法を提案。実機で単一接触0.44cm、二点接触1.24cmの誤差を達成。
原題: CDM: Contact Diffusion Model for Multi-Contact Point Localization ／ Seo Wook Han, Min Jun Kim
日本語で読む → - 論文モーション生成/模倣学習画像認識
ModSkill: 身体キャラクタースキルのモジュール化
全身の複雑な運動スキルを身体部位ごとのモジュール型スキルに分解し、生成モデルによる適応的サンプリングで学習を強化することで、高精度な全身モーショントラッキングと再利用可能なスキル埋め込みを実現した研究。
原題: ModSkill: Physical Character Skill Modularization ／ Yiming Huang, Zhiyang Dou, Lingjie Liu
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
身体性マルチモーダル大規模モデルの探求：開発・データセット・今後の展望
知覚・認知・行動を統合する身体性マルチモーダル大規模モデル（EMLM）について、LLMや大規模視覚モデルを含む発展、知覚・ナビゲーション・相互作用・シミュレーションの各側面、学習・評価用データセット、課題と今後の方向性を包括的にレビューした論文。
原題: Exploring Embodied Multimodal Large Models: Development, Datasets, and Future Directions ／ Shoubin Chen, Zehao Wu, Kai Zhang 他
日本語で読む → - 論文3D多物体追跡画像認識
IMM-MOT: 相互作用多重モデルフィルタを用いた3次元多物体追跡フレームワーク
物体の複雑な運動パターンに対応するため相互作用多重モデルフィルタを導入し、軌道管理と検出スコア補正を改善した3D多物体追跡手法を提案。NuScenesでAMOTA 73.8%を達成。
原題: IMM-MOT: A Novel 3D Multi-object Tracking Framework with Interacting Multiple Model Filter ／ Xiaohong Liu, Xulong Zhao, Gang Liu 他
日本語で読む → - 論文回転推定画像認識
ステレオ投影による外れ値に頑健な回転推定の高速化
ステレオ投影と空間投票を用いて、多数の外れ値を含む大規模入力から回転を高速かつ高精度に推定する手法を提案し、GPUを用いて100万点・90%外れ値の問題を0.07秒で解けることを示した。
原題: Accelerating Outlier-robust Rotation Estimation by Stereographic Projection ／ Taosi Xu, Yinlong Liu, Xianbo Wang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
学習に基づく動的なロボットから人への受け渡し
人から人への受け渡しの実演データを用いて、受け取り手の動きに合わせて連続的に手渡し動作を生成する学習手法を開発し、動的な受け渡しが静的よりも時間短縮と快適性向上をもたらすことを実証した。
原題: Learning-based Dynamic Robot-to-Human Handover ／ Hyeonseong Kim, Chanwoo Kim, Matthew Pan 他
日本語で読む → - 論文4D占有予測画像認識
OccProphet: カメラのみの4D占有予測の効率限界を押し広げるObserver-Forecaster-Refinerフレームワーク
カメラ画像のみから将来の3D占有状態を予測する4D占有予測において、Observer・Forecaster・Refinerの3軽量コンポーネントで計算コストを大幅に削減しつつ精度を向上させたフレームワークを提案。
原題: OccProphet: Pushing Efficiency Frontier of Camera-Only 4D Occupancy Forecasting with Observer-Forecaster-Refiner Framework ／ Junliang Chen, Huaiyuan Xu, Yi Wang 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクス/シミュレーションロボティクス
離散微分幾何学を活用した二層ソフトロボティクスの仮想実験場
離散弾性ロッドモデルに基づく新しいシミュレーション環境を構築し、二層ソフトロボットの把持・這行・跳躍・遊泳などの動的挙動を接触を含めて高精度に再現できることを示した。
原題: Harnessing Discrete Differential Geometry: A Virtual Playground for the Bilayer Soft Robotics ／ Jiahao Li, Dezhong Tong, Zhuonan Hao 他
日本語で読む → - 論文手術ロボティクスロボティクス
制御バリア関数を用いた縫合糸モデリングによる自律手術
制御バリア関数と制御リアプノフ関数を統合した枠組みで縫合糸の動力学をモデル化し、計算効率とリアリズムを両立させた。磁場で縫合針を操作する低侵襲手術ロボットシステムで検証した。
原題: Suture Thread Modeling Using Control Barrier Functions for Autonomous Surgery ／ Kimia Forghani, Suraj Raval, Lamar Mair 他
日本語で読む → - 論文交通シミュレーション機械学習
交通シーン生成のためのローリング拡散モデル
拡散モデルと自己回帰モデルを組み合わせ、次のステップの予測と同時に部分的にノイズの加わった将来ステップを予測することで、反応性と計算効率のバランスを実現した交通シーン生成モデルを提案。
原題: Rolling Ahead Diffusion for Traffic Scene Simulation ／ Yunpeng Liu, Matthew Niedoba, William Harvey 他
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