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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
📖 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 →- 論文触覚ロボティクス
不確かさを手がかりに重心を探る：任意物体の重心推定のための能動知覚手法
ベイズニューラルネットで不確かさを定量化し、触覚を伴う複数回の情報量の多い把持・回転操作を能動的に選ぶことで、未知の実物体の重心を高精度に推定する枠組みを提案した。
原題: Learning to Double Guess: An Active Perception Approach for Estimating the Center of Mass of Arbitrary Objects ／ Shengmiao Jin, Yuchen Mo, Wenzhen Yuan
日本語で読む → - 論文衝突回避ロボティクス
動的環境におけるロボット衝突回避のためのオンライン制御器合成
深層学習ベースの知覚を持つロボットの衝突回避を対象に、知覚の分布シフトに対応するため、監視・修復と不確実性評価を組み込んだオンライン制御器合成フレームワークを提案し、ケーススタディで有効性を示した。
原題: Online Controller Synthesis for Robot Collision Avoidance: A Case Study ／ Yuheng Fan, Wang Lin
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
AdaManip: 適応的な関節物体操作環境と方策学習
鍵やドアなど内部状態が見えない関節物体を試行錯誤で操作するための新しいシミュレーション環境と、3D視覚拡散を用いた模倣学習による適応方策を提案した。
原題: AdaManip: Adaptive Articulated Object Manipulation Environments and Policy Learning ／ Yuanfei Wang, Xiaojie Zhang, Ruihai Wu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
一般環境における非把持マニピュレーションのための階層的モジュラー・ネットワーク
環境の幾何学的制約に応じてモジュールを再構成する階層的ネットワークを提案し、シミュレータ訓練のみで実世界の新環境・物体へゼロショット転移を実現した。
原題: Hierarchical and Modular Network on Non-prehensile Manipulation in General Environments ／ Yoonyoung Cho, Junhyek Han, Jisu Han 他
日本語で読む → - 論文外骨格HCI
ExoKit：腕用外骨格のインタラクションを迅速にプロトタイピングするためのツールキット
初心者でも腕用外骨格の低忠実度プロトタイプを素早く作れるDIYツールキットを提案し、肩・肘のセンシングとアクチュエーション用のモジュール式ハードウェアと、高レベルな人間-外骨格インタラクションを抽象化したプログラミング環境を提供する。
原題: ExoKit: A Toolkit for Rapid Prototyping of Interactions for Arm-based Exoskeletons ／ Marie Muehlhaus, Alexander Liggesmeyer, Jürgen Steimle
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
拡散軌道誘導方策による長期的ロボットマニピュレーション
拡散モデルで2D軌道を生成し模倣学習を誘導することで、長期的タスクでの誤差蓄積を抑え、CALVINベンチマークで成功率を25%向上させた研究。
原題: Diffusion Trajectory-guided Policy for Long-horizon Robot Manipulation ／ Shichao Fan, Quantao Yang, Yajie Liu 他
日本語で読む → - 論文自動運転テストcs.SE
自動運転車の相互依存要件テストのための強化学習：実証研究
自動運転車の相互依存する要件を同時にテストするシナリオ生成において、単一目的強化学習と多目的強化学習を比較し、多目的の方が多様な違反シナリオを生成し、単一目的の方が深刻な違反を生むことを示した。
原題: Reinforcement Learning for Testing Interdependent Requirements in Autonomous Vehicles: An Empirical Study ／ Jiahui Wu, Chengjie Lu, Aitor Arrieta 他
日本語で読む → - 論文報酬学習ロボティクス
セグメント化されたデモンストレーションからのサブタスク認識型視覚報酬学習
アクションなしの動画デモをサブタスクに分割し、その区間を正解報酬として密な報酬関数を学習するREDSを提案。複雑な操作タスクでベースラインを大きく上回り、未知タスクや異なるロボットへの汎化も示した。
原題: Subtask-Aware Visual Reward Learning from Segmented Demonstrations ／ Changyeon Kim, Minho Heo, Doohyun Lee 他
日本語で読む → - 論文触覚ロボティクス
ロボットと人間の協調を支援する身体装着型振動触覚ベストの情報符号化戦略
都市捜索救助（USAR）場面でロボットから操作者へリアルタイム情報を伝えるため、身体装着型振動触覚ベストの情報符号化手法を検討し、皮膚をスクリーンのように使う「セマンティックハプティクス」が学習しやすさと解釈精度を向上させることを示した。
原題: Vibrotactile information coding strategies for a body-worn vest to aid robot-human collaboration ／ Adrian Vecina Tercero, Praminda Caleb-Solly
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 → - 論文交通流モデリングロボティクス
知識とデータの融合による車両プラトーン動態モデリング：物理エンコード深層学習アプローチ
物理パラメータを組み込んだ深層学習ネットワークで車両群の追従挙動をモデル化し、予測精度と物理的解釈性を両立させた研究。
原題: Knowledge-data fusion dominated vehicle platoon dynamics modeling and analysis: A physics-encoded deep learning approach ／ Hao Lyu, Yanyong Guo, Pan Liu 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
フレーム転送による階層的同変方策
高レベル方策の出力を低レベル方策の座標フレームとして用いるフレーム転送インターフェースを提案し、両階層にドメイン対称性を組み込んだ階層的同変方策を実現した。複雑なロボットマニピュレーションで最先端性能を達成。
原題: Hierarchical Equivariant Policy via Frame Transfer ／ Haibo Zhao, Dian Wang, Yizhe Zhu 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
手描き地図による移動ロボットナビゲーション：視覚言語モデルを用いたアプローチ
手描き地図の不正確さ（縮尺の歪みや欠落地標）に対応するため、視覚言語モデルを活用したHAM-Navを提案し、シミュレーションと実環境で有効性を示した。
原題: Mobile Robot Navigation Using Hand-Drawn Maps: A Vision Language Model Approach ／ Aaron Hao Tan, Angus Fung, Haitong Wang 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルナビゲーションロボティクス
集団ソーシャルプロクセミクス特徴に基づくオンラインロボット動作計画手法
ロボットが人々を障害物ではなく社会的存在として扱えるよう、集団のプロクセミクスをモデル化し、集団クラスタリングと磁気双極子モデルによるプロクセミクス、最適観察位置を利用した経路生成を提案する。
原題: Online Robot Motion Planning Methodology Guided by Group Social Proxemics Feature ／ Xuan Mu, Xiaorui Liu, Shuai Guo 他
日本語で読む → - 論文モデル予測制御ロボティクス
モデル予測制御のための無限ホライズン価値関数近似
制約付き最適制御問題の無限ホライズン価値関数をニューラルネットワークで近似し、モデル予測制御の終端コストとして用いることで大域的な安定性を実現する手法を提案。
原題: Infinite-Horizon Value Function Approximation for Model Predictive Control ／ Armand Jordana, Sébastien Kleff, Arthur Haffemayer 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 → - 論文運動計画ロボティクス
格子理論から見たロボット運動計画のための効果的サンプリング
格子理論と(δ,ε)-完全性を活用し、A_d*格子に基づく決定論的サンプリングを導入することで、複雑な運動計画問題において既存手法より少なくとも一桁高速化を実現した。
原題: Effective Sampling for Robot Motion Planning Through the Lens of Lattices ／ Itai Panasoff, Kiril Solovey
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
MuJoCo Playground：ロボット学習のためのオープンソースフレームワーク
MJX上に構築された完全オープンソースのロボット学習フレームワークで、単一GPUで数分以内に方策を訓練でき、四足歩行・ヒューマノイド・多指ハンド・ロボットアームなど多様なプラットフォームでゼロショットsim-to-real転移を実現する。
原題: MuJoCo Playground ／ Kevin Zakka, Baruch Tabanpour, Qiayuan Liao 他
日本語で読む → - 論文ビジュアルサーボロボティクス
腱駆動連続体ロボットのハイブリッドビジュアルサーボ制御
画像ベースと深層学習ベースのビジュアルサーボを切り替えるハイブリッド手法を提案し、腱駆動連続体ロボットの制御性能を向上させた。
原題: Hybrid Visual Servoing of Tendon-driven Continuum Robots ／ Rana Danesh, Farrokh Janabi-Sharifi, Farhad Aghili
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 → - 論文強化学習機械学習
拡散ポリシーのための効率的なオンライン強化学習
拡散ポリシーをオンライン強化学習で効率的に学習するため、損失関数を再重み付けしたReweighted Score Matchingを提案し、DPMDとSDACの2アルゴリズムを開発した。
原題: Efficient Online Reinforcement Learning for Diffusion Policy ／ Haitong Ma, Tianyi Chen, Kai Wang 他
日本語で読む → - 論文筋骨格ヒューマノイドロボティクス
筋断裂を補償する冗長性最大化による筋骨格ヒューマノイドの設計最適化
筋骨格ヒューマノイドにおいて、1本の筋が断裂しても動作を継続できるよう、断裂時に発揮可能な最小トルクを最大化する筋配置設計最適化手法を提案し、Musashiの肘でシミュレーションと実機により有効性を確認した。
原題: Design Optimization of Musculoskeletal Humanoids with Maximization of Redundancy to Compensate for Muscle Rupture ／ Kento Kawaharazuka, Yasunori Toshimitsu, Manabu Nishiura 他
日本語で読む → - 論文オフラインRL機械学習
学習された時間的抽象化による確率的環境でのスケーラブルな意思決定
VQ-VAEで時間的に拡張されたマクロ行動を学習し、MCTSと組み合わせることで、確率的な連続制御タスクや高次元ロボットハンド操作において効率的に計画を行うオフラインRL手法L-MAPを提案した。
原題: Scalable Decision-Making in Stochastic Environments through Learned Temporal Abstraction ／ Baiting Luo, Ava Pettet, Aron Laszka 他
日本語で読む → - 論文3次元復元ロボティクス
凸最適化による大規模3次元復元
学習した深度を用いて2D特徴点を3Dに持ち上げるバンドル調整を凸緩和で大域最適に解き、CUDAベースの高速ソルバで大規模SfMを初期値不要で実現した。
原題: Building Rome with Convex Optimization ／ Haoyu Han, Heng Yang
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
強化学習におけるSim-to-Real手法のサーベイ：基盤モデルによる進展・展望・課題
強化学習のシミュレーションから実環境への転移（sim-to-real）技術を、MDPの構成要素（状態・行動・遷移・報酬）ごとに分類し、基盤モデル活用の最新手法や評価方法、課題を整理したサーベイ。
原題: A Survey of Sim-to-Real Methods in RL: Progress, Prospects and Challenges with Foundation Models ／ Longchao Da, Justin Turnau, Thirulogasankar Pranav Kutralingam 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
スケーラブルな制約下での非ホロノミック移動ロボットによる低計算量協調搬送
非ホロノミック移動ロボット群がケーブル吊り下げ荷物を協調搬送するため、分散制御に基づきつつ多制約に対応し、軌道生成と追従を定数・線形時間で行う低計算量手法を提案した。
原題: Low-Complexity Cooperative Payload Transportation for Nonholonomic Mobile Robots Under Scalable Constraints ／ Renhe Guan, Yuanzhe Wang, Tao Liu 他
日本語で読む → - 論文制御バリア関数math.OC
多角形衝突回避のための最適化不要な滑らかな制御バリア関数
多角形同士の衝突回避問題に対し、最適化を必要としない滑らかな制御バリア関数を提案し、計算効率と保守性の低減を両立させた。
原題: Optimization-free Smooth Control Barrier Function for Polygonal Collision Avoidance ／ Shizhen Wu, Yongchun Fang, Ning Sun 他
日本語で読む → - 論文SLAMロボティクス
FlexCloud: 点群マップの直接的なモジュラー地理参照とドリフト補正
SLAMで生成した点群マップにGNSS位置を用いて直接地理参照を行い、3Dラバーシート変換で長期ドリフトによる歪みを補正するモジュラー手法を提案。
原題: FlexCloud: Direct, Modular Georeferencing and Drift-Correction of Point Cloud Maps ／ Maximilian Leitenstern, Marko Alten, Christian Bolea-Schaser 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
脚式ロボットの動的運動のための全身外乱抑制制御フレームワーク
脚式ロボットが外部外乱やモデル不確かさに耐えるための全身制御フレームワークを提案し、二足・四足ロボットのシミュレーションと四足ロボットの実機実験で有効性を検証した。
原題: A Whole-Body Disturbance Rejection Control Framework for Dynamic Motions in Legged Robots ／ Bolin Li, Wentao Zhang, Xuecong Huang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
大範囲で高精度な物体移動を実現するロボットハンド内マニピュレーション：RGMC優勝ソリューション
指先のみで把持中の物体を安定に保ちながら高精度かつ広範囲に動かすため、物体形状や事前学習を必要としない運動学的軌道最適化手法を提案し、ICRA 2024のRGMCハンド内操作部門で優勝した。
原題: Robotic In-Hand Manipulation for Large-Range Precise Object Movement: The RGMC Champion Solution ／ Mingrui Yu, Yongpeng Jiang, Chen Chen 他
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