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: 2025/2/1 ／ 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 →- 論文視覚的自己位置推定画像認識
3Dガウシアンスプラッティングを活用した大規模複雑屋内環境の視覚的自己位置推定
3Dガウシアンスプラッティングで生成した地図からレンダリング画像を参照データに追加し、視覚的自己位置推定の精度と信頼性を向上させる手法を提案した。
原題: 3D Gaussian Splatting aided Localization for Large and Complex Indoor-Environments ／ Vincent Ress, Jonas Meyer, Wei Zhang 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
CAIMAN: 因果的行動影響検出によるサンプル効率の良い移動マニピュレーション
脚ロボットが物体を押すなどの移動マニピュレーションを、因果的行動影響を内在的報酬として強化学習で効率的に獲得する手法を提案し、実機移転も実証した。
原題: CAIMAN: Causal Action Influence Detection for Sample-efficient Loco-manipulation ／ Yuanchen Yuan, Jin Cheng, Núria Armengol Urpí 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
RetrDex: 多指ハンドによる散らかった環境での効率的な物体取り出し
散らかった環境で目標物体を取り出すため、大規模並列強化学習と遮蔽状況を考慮した空間表現を用い、押す・かき混ぜる・突くなどの多様な操作を学習する枠組みを提案し、実機へのゼロショット転移も示した。
原題: RetrDex: Efficient Object Retrieval in Cluttered Scenes with a Dexterous Hand ／ Fengshuo Bai, Yu Li, Jie Chu 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
自動運転車の衝突前シナリオの特性分析
カリフォルニア州の自動運転車衝突報告を分析し、衝突前シナリオを自動抽出するマッピング規則を提案して24種類を98.1%の精度で識別、追突と交差点の主要シナリオの要因を明らかにした。
原題: Characteristics Analysis of Autonomous Vehicle Pre-crash Scenarios ／ Yixuan Li, Xuesong Wang, Tianyi Wang 他
日本語で読む → - 論文自動運転AI
解析的世界モデルによる効率的な車両ダイナミクスモデリングの実現
微分可能シミュレータを状態予測器と組み合わせることで、相対オドメトリ、最適プランナ、最適逆状態を学習する解析的世界モデル（AWM）を提案し、自動運転における意思決定を強化する。
原題: Unlocking Efficient Vehicle Dynamics Modeling via Analytic World Models ／ Asen Nachkov, Danda Pani Paudel, Jan-Nico Zaech 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
視覚言語行動モデルの微調整：速度と成功率の最適化
VLAモデルの微調整戦略を検討し、並列デコードやアクションチャンキングを組み合わせた最適化レシピを提案。LIBEROベンチマークで成功率を76.5%から97.1%に向上させ、推論速度も26倍高速化した。
原題: Fine-Tuning Vision-Language-Action Models: Optimizing Speed and Success ／ Moo Jin Kim, Chelsea Finn, Percy Liang
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習cs.MA
マルチエージェント強化学習における時間・エージェント間の報酬再分配
マルチエージェント強化学習の信用割り当て問題に対し、モデル精度に依存せず最適方策を保証する報酬再分配手法TAR²を提案し、SMACLiteやGRFで学習加速と性能向上を示した。
原題: Redistributing Rewards Across Time and Agents for Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Aditya Kapoor, Kale-ab Tessera, Mayank Baranwal 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
協調UAVのための深層強化学習に基づく自律意思決定：捜索救助への実世界応用
GNSS拒否環境での複数UAVによる自律捜索救助のため、深層強化学習とグラフアテンションネットワークを組み合わせた初のエンドツーエンド枠組みを提案し、実機飛行で有効性を示した。
原題: Deep Reinforcement Learning based Autonomous Decision-Making for Cooperative UAVs: A Search and Rescue Real World Application ／ Thomas Hickling, Maxwell Hogan, Abdulla Tammam 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
機械学習ベースの受動制御に向けた多指ソフトグリッパのデジタルツイン開発
多指ソフトグリッパのデジタルツインを構築し、非線形性やヒステリシス、不確実性を再現して、Q学習による受動制御アルゴリズムの訓練を可能にした。
原題: Development of a Multi-Fingered Soft Gripper Digital Twin for Machine Learning-based Underactuated Control ／ Wu-Te Yang, Pei-Chun Lin
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
視覚的6D姿勢推定による大型マニピュレータのタスク柔軟性向上
長尺大型マニピュレータのツール位置決めを、ハンドアイカメラによる対象物の6D姿勢推定と運動ベースのキャリブレーションで高精度化し、実機で非深度軸方向の平均誤差2mm未満を達成した。
原題: Increasing the Task Flexibility of Heavy-Duty Manipulators Using Visual 6D Pose Estimation of Objects ／ Petri Mäkinen, Pauli Mustalahti, Tuomo Kivelä 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
FetchBot: ゼロショットSim2Realによる散らかったシーンでの汎化可能な物体把持
100万シーンの合成データと50万のデモを用い、RGBから深度を予測して遮蔽物を考慮した行動生成を行うSim2Realフレームワーク。実環境の散らかった場面で平均89.95%の成功率を達成した。
原題: FetchBot: Learning Generalizable Object Fetching in Cluttered Scenes via Zero-Shot Sim2Real ／ Weiheng Liu, Yuxuan Wan, Jilong Wang 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
自律型水中ロボットのための航跡を考慮したA*とニューラルネットワークによる3D経路計画
水中ロボットの経路計画に、局所的な航跡効果と全体の海流を組み込んだA*アルゴリズムを提案し、ニューラルネットワークで近似してリアルタイム化を図った。航跡考慮型A*はエネルギー消費を最大11.3%削減し、NN近似は6桁の高速化を実現した。
原題: Wake-Informed 3D Path Planning for Autonomous Underwater Vehicles Using A* and Neural Network Approximations ／ Zachary Cooper-Baldock, Stephen Turnock, Karl Sammut
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
FUNCTO: 機能中心のワンショット模倣学習による道具操作
人間の1回のデモ動画から、同じ機能を持つ形状の異なる道具へ操作スキルを汎化できる、3D機能キーポイント表現を用いたワンショット模倣学習手法を提案。
原題: FUNCTO: Function-Centric One-Shot Imitation Learning for Tool Manipulation ／ Chao Tang, Anxing Xiao, Yuhong Deng 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
連続環境における地上視点の視覚と言語によるナビゲーション
低視点の四足ロボット向けに、重み付き履歴観測と接続グラフ転移を用いて視覚と言語によるナビゲーションの汎化性能を高めるGVNavを提案した論文。
原題: Ground-level Viewpoint Vision-and-Language Navigation in Continuous Environments ／ Zerui Li, Gengze Zhou, Haodong Hong 他
日本語で読む → - 論文タスクプランニングロボティクス
先読みして行動：家庭環境での効率的なタスク実行のためのLLMと古典的プランニングの統合
LLMによる少数のプロンプトで将来のタスクを予測し、それを古典的プランニングの目標として用いることで、複数の家事タスクを同時に達成する行動列を生成し、実行時間を31%削減した。
原題: Anticipate & Act : Integrating LLMs and Classical Planning for Efficient Task Execution in Household Environments ／ Raghav Arora, Shivam Singh, Karthik Swaminathan 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
信頼できない動的環境下での複数エージェントによる複数物体の能動探索と追跡
複数の協調エージェントが未知の動的物体を探索・追跡する問題に対し、時間変化する重み付き信念表現とLSTM軌道予測を統合したパイプラインを提案し、シミュレーションで検証した。
原題: Multi-Object Active Search and Tracking by Multiple Agents in Untrusted, Dynamically Changing Environments ／ Mingi Jeong, Cristian Molinaro, Tonmoay Deb 他
日本語で読む → - 論文物理的人間-ロボットインタラクションロボティクス
せん断増粘流体に着想を得た物理的人間-ロボットインタラクションのための制御器
せん断増粘流体の固液相変化に着想を得て、人間との協調と衝撃への耐性を両立する制御器SFCを提案し、安定性解析と実機実験で有効性を示した。
原題: Compliance while resisting: a shear-thickening fluid controller for physical human-robot interaction ／ Lu Chen, Lipeng Chen, Xiangchi Chen 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習cs.MA
大規模言語モデルを活用した効果的で説明可能なマルチエージェント信用割当
マルチエージェント強化学習の信用割当問題を、LLMによる報酬分解とタスク割当として再定式化し、各エージェントの貢献を評価する手法を提案した。
原題: Leveraging Large Language Models for Effective and Explainable Multi-Agent Credit Assignment ／ Kartik Nagpal, Dayi Dong, Jean-Baptiste Bouvier 他
日本語で読む → - 論文幾何力学ロボティクス
ガウス混合モデルによるロボット運動の幾何力学の学習
ガウス混合モデルを用いて幾何力学の運動写像を学習し、従来法より高精度な予測と任意の運動データへの適用を可能にした。
原題: Learning the Geometric Mechanics of Robot Motion Using Gaussian Mixtures ／ Ruizhen Hu, Shai Revzen
日本語で読む → - 論文自動運転セキュリティロボティクス
強化学習による自動運転車への最適アクチュエータ攻撃
強化学習を用いて自動運転車のアクチュエータに対する最適なステルス完全性攻撃を設計し、既存の安全制御手法の限界を分析した。
原題: Optimal Actuator Attacks on Autonomous Vehicles Using Reinforcement Learning ／ Pengyu Wang, Jialu Li, Ling Shi
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
DexTrack: 人間参照からの汎化可能な巧みな操作のためのニューラル追従制御
人間の手と物体の動きを参照として、多様な物体を巧みに操作するロボットハンドのニューラル追従制御器を、強化学習と模倣学習を組み合わせて訓練する手法を提案。
原題: DexTrack: Towards Generalizable Neural Tracking Control for Dexterous Manipulation from Human References ／ Xueyi Liu, Jianibieke Adalibieke, Qianwei Han 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
ObjectVLA: 実演なしで実世界の物体操作を実現するエンドツーエンドVLA
Vision-Language-Actionモデルを用い、新規物体に対する実演データなしでロボットの物体操作スキルを汎化させる手法を提案し、実機で100種類の未見物体に対し64%の成功率を達成した。
原題: ObjectVLA: End-to-End Open-World Object Manipulation Without Demonstration ／ Minjie Zhu, Yichen Zhu, Jinming Li 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
VolleyBots：運動制御と戦略的プレーを統合したマルチドローン・バレーボール競技のテストベッド
複数ドローンがバレーボールで協調・対戦するテストベッドを構築し、運動制御と戦略を組み合わせたタスクで強化学習やゲーム理論の手法を評価した。階層型方策が3対3で69.5%の勝率を達成し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移も示した。
原題: VolleyBots: A Testbed for Multi-Drone Volleyball Game Combining Motion Control and Strategic Play ／ Zelai Xu, Ruize Zhang, Chao Yu 他
日本語で読む → - 論文群制御制御
制御バリア関数による安全なマルチエージェント衛星サービス
姿勢情報が不確かな複数の小型サービスエージェントに対し、制御バリア関数を用いて衝突回避と安全な誘導を行う枠組みを提案した論文。
原題: Safe Multi-agent Satellite Servicing with Control Barrier Functions ／ Deep Parikh, David van Wijk, Manoranjan Majji
日本語で読む → - 論文軟体ロボット/把持ロボティクス
受動的柔軟マイクロスパインアレイによる軟体ロボットの不整地における把持安定性向上
軟体ロボットの移動性能を高めるため、単一アクチュエータで受動的に制御される2列積層型マイクロスパインアレイを提案し、急斜面や不規則地形での把持安定性を検証した。
原題: Improving Grip Stability Using Passive Compliant Microspine Arrays for Soft Robots in Unstructured Terrain ／ Lauren Ervin, Harish Bezawada, Vishesh Vikas
日本語で読む → - 論文制御理論ロボティクス
剛体ダイナミクスのためのリー代数適応追従制御
剛体の姿勢・位置をリー群上で扱い、リー代数へ変換することでモデルパラメータと状態を分離した線形誤差ダイナミクスを導出し、幾何学的整合性と計算効率を両立した適応最適制御法を提案した。
原題: Lie-algebra Adaptive Tracking Control for Rigid Body Dynamics ／ Jiawei Tang, Shilei Li, Ling Shi
日本語で読む → - 論文手術シミュレーションロボティクス
CRESSim-MPM: 切開と縫合に対応した手術軟組織シミュレーションのためのマテリアルポイント法ライブラリ
手術支援AIの学習用に、切開や縫合といった複雑な軟組織挙動をGPUでリアルタイムにシミュレーションできるMPMライブラリを開発し、Unityに統合した。
原題: CRESSim-MPM: A Material Point Method Library for Surgical Soft Body Simulation with Cutting and Suturing ／ Yafei Ou, Mahdi Tavakoli
日本語で読む → - 論文自動運転計画ロボティクス
CarPlanner: 自動運転の大規模強化学習のための一貫性のある自己回帰軌道計画
自己回帰構造と一貫性制約を組み合わせた強化学習プランナーを提案し、大規模実世界データセットnuPlanで従来のIL・ルールベース手法を上回る性能を達成した。
原題: CarPlanner: Consistent Auto-regressive Trajectory Planning for Large-scale Reinforcement Learning in Autonomous Driving ／ Dongkun Zhang, Jiaming Liang, Ke Guo 他
日本語で読む → - 論文自己位置推定ロボティクス
量子アルゴリズムによるロボット自己位置推定
グローバーの探索アルゴリズムを2Dマップ上の自己位置推定に応用し、従来のAMCLより高速な手法を提案した研究。
原題: Robot localization aided by quantum algorithms ／ Unai Antero, Basilio Sierra, Jon Oñativia 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Wheeled Lab：低コスト・オープンソース車輪型ロボティクスのためのモダンなSim2Real
オープンソースの車輪型ロボットとIsaac Labを統合したエコシステムを構築し、ドリフト制御・起伏走行・視覚ナビゲーションのゼロショット方策を実現した。
原題: Wheeled Lab: Modern Sim2Real for Low-cost, Open-source Wheeled Robotics ／ Tyler Han, Preet Shah, Sidharth Rajagopal 他
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