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 →- 論文経路追従ロボティクス
誘導ベクトル場の逆運動学によるロボットの経路追従
経路の陰的方程式から誤差信号を構成し、逆運動学を誘導ベクトル場に拡張することで、単一積分器ロボットや一定速度の単車型ロボット、固定翼ドローンが過渡応答を精密に制御しながら経路に追従できる手法を提案した。
原題: Inverse Kinematics on Guiding Vector Fields for Robot Path Following ／ Yu Zhou, Jesús Bautista, Weijia Yao 他
日本語で読む → - 論文ドローンロボティクス
ナノドローンによる屋内犯罪現場分析
小型ドローンを用いて、窓からの侵入、現場のマッピングと証拠収集、血痕分析という3つの犯罪現場分析タスクを自動化するプロトタイプを開発し、それぞれ75%、85%、80%の性能を達成した。
原題: Nano Drone-based Indoor Crime Scene Analysis ／ Martin Cooney, Sivadinesh Ponrajan, Fernando Alonso-Fernandez
日本語で読む → - 論文農業ロボティクスHCI
PlantPal: 精密農業ロボットで都市型ガーデニングの遠隔参加を支援
精密農業ロボットを遠隔操作して都市部でも場所や時間、経験の制約なくガーデニングを楽しめるシステムを提案し、3週間の実証実験で日常への統合や愛着形成を確認した。
原題: PlantPal: Leveraging Precision Agriculture Robots to Facilitate Remote Engagement in Urban Gardening ／ Albin Zeqiri, Julian Britten, Clara Schramm 他
日本語で読む → - 論文VLAAI
ImitDiff: 基盤モデルの事前知識を転移した妨害に頑健な視覚運動模倣ポリシー
視覚言語基盤モデルで指示をピクセル単位の意味マスクに変換し、二重解像度の知覚と拡散トランスフォーマで妨害に強い模倣学習ポリシーを実現した。
原題: ImitDiff: Transferring Foundation-Model Priors for Distraction Robust Visuomotor Policy ／ Yuhang Dong, Haizhou Ge, Yupei Zeng 他
日本語で読む → - 論文ロボティクス/リサイクル自動化ロボティクス
iTrash: 自動分別・処理を促すトークン報酬インセンティブ
オフィス向けの知能ゴミ箱iTrashを提案し、5日間の実験で従来比30%以上のリサイクル効率向上を確認。ブロックチェーンによるトークン報酬でリサイクルを促す仕組みも検討した。
原題: iTrash: Incentivized Token Rewards for Automated Sorting and Handling ／ Pablo Ortega, Eduardo Castelló Ferrer
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
RobotMover: 人間のデモンストレーションから大型物体の移動を学習
人間と物体のインタラクションデモから模倣学習し、シミュレーションで訓練したポリシーで実機ロボットが椅子やテーブルなどの大型物体を移動できるシステムを開発した。
原題: RobotMover: Learning to Move Large Objects From Human Demonstrations ／ Tianyu Li, Joanne Truong, Jimmy Yang 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
神経経路の解剖学的整合に基づく脳模倣型知覚・意思決定運転モデル
脳模倣の知覚と意思決定技術を組み合わせた自動運転フレームワークを提案し、複雑な交通環境での解釈性と堅牢性を高め、エンドツーエンドの自動運転を実現した。
原題: A Brain-Inspired Perception-Decision Driving Model Based on Neural Pathway Anatomical Alignment ／ Haidong Wang, Pengfei Xiao, Ao 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
MaskPlanner: 3D点群からの学習ベース物体中心運動生成
3D点群から物体表面上の複数の長距離軌道を生成する深層学習手法を提案し、スプレー塗装タスクで99%以上の被覆率と実機での専門家品質を実現した。
原題: MaskPlanner: Learning-Based Object-Centric Motion Generation from 3D Point Clouds ／ Gabriele Tiboni, Raffaello Camoriano, Tatiana Tommasi
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
軌道から行動へのパイプライン（TAP）：自動運転車の挙動比較のためのシナリオ記述自動抽出
大規模な軌道データセットからシナリオ記述言語（SDL）ラベルを自動抽出するTAPを提案し、Waymo Open Motion Datasetで従来手法より高精度に類似挙動を識別できることを示した。
原題: Trajectory-to-Action Pipeline (TAP): Automated Scenario Description Extraction for Autonomous Vehicle Behavior Comparison ／ Aron Harder, Madhur Behl
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
パラメータ空間におけるスキル拡張と合成
スキルをLoRAモジュールとして管理し、パラメータ空間で合成・動的選択することで、新たなタスクに効率的に適応する強化学習フレームワークPSECを提案。
原題: Skill Expansion and Composition in Parameter Space ／ Tenglong Liu, Jianxiong Li, Yinan Zheng 他
日本語で読む → - 論文安全性/リーチャビリティロボティクス
潜在空間リーチャビリティ解析による衝突回避を超えた安全性の一般化
生成的世界モデルの潜在空間でHJリーチャビリティ解析を行い、画像から直接安全制約を学習して任意のポリシーに安全フィルタを適用する手法を提案。
原題: Generalizing Safety Beyond Collision-Avoidance via Latent-Space Reachability Analysis ／ Kensuke Nakamura, Lasse Peters, Andrea Bajcsy
日本語で読む → - 論文ゲーム理論ロボティクス
共有制約付き動的ゲームにおける一般化ナッシュ均衡解
共有制約付き動的ゲームにおいて、混合相補性問題（MCP）定式化に基づき非正規化一般化ナッシュ均衡を計算する新手法を提案し、基準に基づく最適均衡選択法も示した。
原題: Generalized Nash Equilibrium Solutions in Dynamic Games With Shared Constraints ／ Mark Pustilnik, Francesco Borrelli
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
視覚駆動型変形可能線状物体操作のための物体中心エージェント適応におけるReal2Sim2Realの分布的アプローチ
変形可能線状物体（DLO）の操作において、尤度フリー推論で物理パラメータの事後分布を推定し、ドメインランダム化を用いたシミュレーション訓練で物体固有の視覚運動ポリシーを学習、実世界でゼロショット展開する統合フレームワークを提案。
原題: A Distributional Treatment of Real2Sim2Real for Object-Centric Agent Adaptation in Vision-Driven Deformable Linear Object Manipulation ／ Georgios Kamaras, Subramanian Ramamoorthy
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ヒューマノイドの視覚ベース巧みな操作のためのSim-to-Real強化学習
ヒューマノイドロボットの視覚ベース両手巧みな操作を実現するSim-to-Real強化学習の実践的レシピを提案し、把持・持ち上げ・受け渡しタスクで高い成功率を示した。
原題: Sim-to-Real Reinforcement Learning for Vision-Based Dexterous Manipulation on Humanoids ／ Toru Lin, Kartik Sachdev, Linxi Fan 他
日本語で読む → - 論文歩行機械学習
対称性誘導メモリ拡張による効率的な歩行学習
ロボットとタスクの対称性を利用して追加の訓練経験を生成し、さらにポリシーのメモリ状態にも変換を適用することで、脚式ロボットの強化学習を効率化するフレームワークを提案した。
原題: Symmetry-Guided Memory Augmentation for Efficient Locomotion Learning ／ Kaixi Bao, Chenhao Li, Yarden As 他
日本語で読む → - 論文USV追跡ロボティクス
CurviTrack: 高速曲線軌道を追従するUSV追跡システム
ドラッグを考慮したモデルとMPCを組み合わせ、通信なしで高速で曲線軌道を描くUSVの追従と着陸を可能にした。
原題: CurviTrack: Curvilinear Trajectory Tracking for High-speed Chase of a USV ／ Parakh M. Gupta, Ondřej Procházka, Tiago Nascimento 他
日本語で読む → - 論文視覚ナビゲーションロボティクス
衝突予測を組み込んだ二段階深層強化学習による物体目標視覚ナビゲーション
衝突予測モジュールを事前学習し、それを用いて衝突回避しながら目標物体へ向かう二段階強化学習を提案し、衝突を考慮した新評価指標で性能向上を示した。
原題: Collision-Aware Object-Goal Visual Navigation via Two-Stage Deep Reinforcement Learning ／ Hongwu Wang, Shiwei Lian, Feitian Zhang
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 →