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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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User-VLM 360°: 社会的ヒューマンロボットインタラクションのためのユーザー認識チューニングによる個人適応型視覚言語モデル
ユーザーの視覚・言語信号に基づきリアルタイムで適応する個人化視覚言語モデルを提案し、バイアス軽減と社会的感情データセットを統合してPepperロボットで実証した。
原題: USER-VLM 360: Personalized Vision Language Models with User-aware Tuning for Social Human-Robot Interactions ／ Hamed Rahimi, Adil Bahaj, Mouad Abrini 他
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 → - 論文マニピュレーションロボティクス
反射的計画：多段階長期的ロボットマニピュレーションのための視覚言語モデル
視覚言語モデルに「反射」機構を組み込み、未来の世界状態を想像しながら推論を反復的に改善することで、多段階の長期ロボットマニピュレーション計画を可能にした。
原題: Reflective Planning: Vision-Language Models for Multi-Stage Long-Horizon Robotic Manipulation ／ Yunhai Feng, Jiaming Han, Zhuoran Yang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
AT-Drone: マルチドローン追跡における適応的チーミングのベンチマーク
初対面の仲間と協調する「適応的チーミング」をマルチドローン追跡で訓練・評価する初のベンチマークを提案し、シミュレーションから実機への展開パイプラインと新アルゴリズム群を整備した。
原題: AT-Drone: Benchmarking Adaptive Teaming in Multi-Drone Pursuit ／ Yang Li, Junfan Chen, Feng Xue 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 → - 論文歩行ロボティクス
世界モデル再構成によるヒューマノイド歩行の学習
センサ情報から世界状態を明示的に再構成する推定器を歩行ポリシーと切り離して学習させ、不整地・滑りやすい地形でのブラインドヒューマノイド歩行を実現した研究。
原題: Learning Humanoid Locomotion with World Model Reconstruction ／ Wandong Sun, Long Chen, Yongbo Su 他
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 → - 論文タスク計画ロボティクス
事前知識を活用したタスク目標状態の適応
タスクの目標状態に自由度を持たせ、観察した目標とは異なるがタスク記述に適合する実行しやすい目標をロボットが選べる枠組みを提案し、単一の実演から環境変動を対話的に生成して任意の環境を目標状態へ導く計画手法を実験で示した。
原題: Adaptation of Task Goal States from Prior Knowledge ／ Andrei Costinescu, Darius Burschka
日本語で読む → - 論文LiDAR知覚画像認識
INTACT: 敵対的カリキュラム学習によるLiDAR知覚のノイズ耐性向上フレームワーク
メタ学習と敵対的カリキュラム学習を組み合わせ、ノイズの多いLiDAR点群に対する深層学習モデルの堅牢性を高める二段階フレームワークINTACTを提案し、物体検出・追跡・分類で最大20%の性能向上を実現した。
原題: INTACT: Inducing Noise Tolerance through Adversarial Curriculum Training for LiDAR-based Safety-Critical Perception and Autonomy ／ Nastaran Darabi, Divake Kumar, Sina Tayebati 他
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 → - 論文ヒューマンロボットインタラクションロボティクス
かわいいロボットが人間のフィードバックに与える影響の理解
ロボットの見た目のかわいさが人間からの強化学習フィードバックの偏りに与える影響を調査し、その偏りを緩和するTAMERの確率的版を提案した。
原題: Use of Winsome Robots for Understanding Human Feedback (UWU) ／ Jessica Eggers, Angela Dai, Matthew C. Gombolay
日本語で読む → - 論文UAVシミュレーションロボティクス
FlightForge：手続き型生成と自律性統合でUAV研究を進める高忠実度シミュレータ
手続き型生成で無限に近い環境を自動生成し、完全自律UAVシステムを統合したオープンソースUAVシミュレータFlightForgeを提案。既存シミュレータを超えるセンサ描画性能と長距離自律ナビゲーションを実証した。
原題: FlightForge: Advancing UAV Research with Procedural Generation of High-Fidelity Simulation and Integrated Autonomy ／ David Čapek, Jan Hrnčíř, Tomáš Báča 他
日本語で読む → - 論文物理的人間-ロボット相互作用ロボティクス
産業応用に向けた物理的人間-ロボット相互作用の制御フレームワークの実証
産業用協働ロボットにおいて、コンプライアンス制御やヌル空間制御などのトルクベース制御モードを統合し、安全制約と特異点ロバスト性を備えた制御フレームワークを実装・実証した。
原題: Demonstrating a Control Framework for Physical Human-Robot Interaction Toward Industrial Applications ／ Bastien Muraccioli, Mathieu Celerier, Mehdi Benallegue 他
日本語で読む → - 論文リハビリテーションロボティクスロボティクス
パーキンソン病患者向けロボット主導理学療法の運動専門家による評価
パーキンソン病患者向けのロボット主導理学療法システムを運動専門家11名が評価し、概ね好意的な受容と改善点（人間らしいフィードバック、使いやすさ）を明らかにした。
原題: Exercise Specialists Evaluation of Robot-led Physical Therapy for People with Parkinsons Disease ／ Matthew Lamsey, Meredith D. Wells, Lydia Hamby 他
日本語で読む → - 論文車両制御ロボティクス
ドリフト車両のための適応学習型モデル予測制御戦略
ドリフト平衡点をベイズ最適化で学習し、下位のMPCと階層化することで、路面摩擦の誤推定があってもドリフト車両を目標経路に追従させる制御手法を提案した。
原題: Adaptive Learning-based Model Predictive Control Strategy for Drift Vehicles ／ Bei Zhou, Cheng Hu, Jun Zeng 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
VLAモデルの内部表現から記号的状態を探り認知アーキテクチャへ統合する
OpenVLAの隠れ層を解析し、物体・関係・行動状態の記号的表現が高精度で符号化されていることを示すとともに、認知アーキテクチャDIARCと統合して解釈性と堅牢性を高める手法を提案した。
原題: Probing a Vision-Language-Action Model for Symbolic States and Integration into a Cognitive Architecture ／ Hong Lu, Hengxu Li, Prithviraj Singh Shahani 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
空間認識インストラクションチューニング：視覚障害者を支援する盲導犬ロボットのためのデータセットとベンチマーク
視覚障害者支援の盲導犬ロボット向けに、3D空間の経路と周囲環境を理解させるSAITデータセットとSA-Benchを構築し、空間認識を強化したVLMが歩行案内で既存手法を上回ることを示した。
原題: Space-Aware Instruction Tuning: Dataset and Benchmark for Guide Dog Robots Assisting the Visually Impaired ／ ByungOk Han, Woo-han Yun, Beom-Su Seo 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
四足歩行の俊敏な移動を実現するスキル切替基準の発見
深層強化学習と最適化を組み合わせ、目標位置に応じて歩容（トロット・バウンド・ギャロップ）を自動的かつ自然に切り替える多スキル四足歩行ポリシーを学習し、実機でも転倒からの復帰を含めて実証した。
原題: Discovery of skill switching criteria for learning agile quadruped locomotion ／ Wanming Yu, Fernando Acero, Vassil Atanassov 他
日本語で読む → - 論文人間ロボット協調ロボティクス
人間とロボットの協調作業における文脈情報の暗黙的コミュニケーション
人間とロボットの協調作業において、意図などの文脈情報を暗黙的に伝えるコミュニケーションを実現するため、言語的含意の影響分析、ロボットの暗黙的合図の適応、マルチLLMロボティクスシステムの設計・評価を行う研究。
原題: Implicit Communication of Contextual Information in Human-Robot Collaboration ／ Yan Zhang
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
MARVEL: 視野制約下での大規模環境マルチロボット探索のためのマルチエージェント強化学習
カメラのような限られた視野のセンサを持つロボット群が、グラフアテンションと情報駆動型行動枝刈りを用いた分散強化学習により、大規模未知環境を協調探索する手法を提案。
原題: MARVEL: Multi-Agent Reinforcement Learning for constrained field-of-View multi-robot Exploration in Large-scale environments ／ Jimmy Chiun, Shizhe Zhang, Yizhuo Wang 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
運転シナリオにおけるインタラクティブ性の指標としてのサプライズポテンシャル
自動運転車の評価に重要なインタラクティブな運転シナリオを、他車への「驚き」の度合いで定量化する新指標を提案し、人間の選好と高い相関を示した。
原題: Surprise Potential as a Measure of Interactivity in Driving Scenarios ／ Wenhao Ding, Sushant Veer, Karen Leung 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェント運動計画ロボティクス
ロボサッカーチームのためのスケーラブルで俊敏な動的運動計画の学習に向けた方策最適化
ロボサッカーのような動的環境で、異種エージェントが障害物を避けつつ目標に到達するための学習ベースの動的ナビゲーションモデルを提案し、簡単な環境で有効性を示した。
原題: Towards Learning Scalable Agile Dynamic Motion Planning for Robosoccer Teams with Policy Optimization ／ Brandon Ho, Batuhan Altundas, Matthew Gombolay
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
時変空間プロセスに対する分散カバレッジ制御
時間とともに変化する未知の空間密度分布に対し、ガウス過程で場をモデル化しつつ探索と活用のバランスを動的に調整する、完全分散型のマルチロボットカバレッジ制御手法を提案した。
原題: Distributed Coverage Control for Time-Varying Spatial Processes ／ Federico Pratissoli, Mattia Mantovani, Amanda Prorok 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
自動化における最適化のための強化学習サーベイ
製造・エネルギー・ロボティクスにおける強化学習を用いた最適化手法の現状を整理し、サンプル効率や安全性などの課題と今後の研究方向をまとめたサーベイ。
原題: A Survey of Reinforcement Learning for Optimization in Automation ／ Ahmad Farooq, Kamran Iqbal
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