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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 → - 論文群制御ロボティクス
経路上での高速かつ準最適な衝突回避ロボットスケジューリング
ラボ環境のグラフ上でロボット群の衝突回避スケジュールを解く問題に対し、動的計画法(PA)と整数計画法(IP)・貪欲法(GA)・ランダム法(RA)を比較し、PAがほぼ最適解を高速に得られることを示した。
原題: Fast and Near-Optimal Collision-Free Robot Scheduling On Paths ／ Duncan Adamson, Nathan Flaherty, Igor Potapov 他
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VLAロボティクス
視覚運動拡散ポリシー訓練のためのリアルタイム操作者介入
操作者が実行中の視覚運動拡散ポリシーにリアルタイムで介入し、修正動作を教示できる枠組みを提案し、剛体・変形・粒状物体タスクで性能向上を実証した。
原題: Real-Time Operator Takeover for Visuomotor Diffusion Policy Training ／ Marco Moletta, Michael C. Welle, Nils Ingelhag 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
Realm: 未知障害物環境におけるマルチロボットナビゲーションのためのリアルタイム見通し維持
未知環境で複数ロボットが互いの見通し(LoS)を保ちながら協調移動するため、リアルタイム点群からLoS制約を直接導出し、接続性を維持する制御フレームワークを提案した論文。
原題: Realm: Real-Time Line-of-Sight Maintenance in Multi-Robot Navigation with Unknown Obstacles ／ Ruofei Bai, Shenghai Yuan, Kun Li 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 → - 論文状態分類/少数ショット学習画像認識
述語階層による少数ショット状態分類の改善
述語間の階層構造を活用し、画像と述語のペアを双曲空間に埋め込むことで、ロボット環境における状態分類を少数の例から高精度に汎化させる手法PHIERを提案。
原題: Predicate Hierarchies Improve Few-Shot State Classification ／ Emily Jin, Joy Hsu, Jiajun Wu
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 → - 論文群制御ロボティクス
月面探査のための自律分散プランニング・スケジューリング・実行システム：CADRE技術実証ミッション
月面で3台のロボットと基地局が自律的に協調探査するCADREミッションに向け、集中計画・分散実行型のプランニング・スケジューリング・実行システムを開発し、ハードウェア上で検証した。
原題: Planning, scheduling, and execution on the Moon: the CADRE technology demonstration mission ／ Gregg Rabideau, Joseph Russino, Andrew Branch 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 → - 論文模倣学習AI
代理価値伝播による能動的な人間関与からの学習
人間の介入とデモンストレーションを代理価値関数で表現し、TD学習で伝播させることで、報酬なしに方策を最適化する手法を提案した。
原題: Learning from Active Human Involvement through Proxy Value Propagation ／ Zhenghao Peng, Wenjie Mo, Chenda Duan 他
日本語で読む → - 論文変形可能物体操作ロボティクス
NMPC生成デモンストレーションを用いた深層強化学習によるロボットの変形可能物体操作
NMPCで生成したデモンストレーションを活用した強化学習アルゴリズムHGCR-DDPGを提案し、布の折り畳みや平坦化タスクで高い成功率を達成した。
原題: Robot Deformable Object Manipulation via NMPC-generated Demonstrations in Deep Reinforcement Learning ／ Haoyuan Wang, Zihao Dong, Hongliang Lei 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
DexVLA: 汎用ロボット制御のためのプラグイン拡散エキスパートを備えた視覚言語モデル
拡散ベースのアクションエキスパートをVLAモデルに組み込み、身体カリキュラム学習で効率的に訓練することで、多様なロボット身体での複雑な長期的タスクを実現した。
原題: DexVLA: Vision-Language Model with Plug-In Diffusion Expert for General Robot Control ／ Junjie Wen, Yichen Zhu, Jinming Li 他
日本語で読む → - 論文ドローン制御ロボティクス
ドローン迎撃のためのリアルタイムサンプリングベースオンライン計画
ニューラルネット推論で軌道最適化を代替し、不確実な標的予測に対応しながら複数の候補軌道を並列生成して最短時間で迎撃するサンプリングベースのオンライン計画手法を提案した。
原題: Real-Time Sampling-based Online Planning for Drone Interception ／ Gilhyun Ryou, Lukas Lao Beyer, Sertac Karaman
日本語で読む → - 論文マニピュレーション画像認識
3Dダイナミクスを考慮したマニピュレーション：操作ポリシーに3D先見性を与える
3D世界モデリングとポリシー学習を統合し、深度推定・未来RGB-D予測・3Dフロー予測の自己教師あり学習で操作ポリシーに3D先見性を持たせ、性能を向上させた。
原題: 3D Dynamics-Aware Manipulation: Endowing Manipulation Policies with 3D Foresight ／ Yuxin He, Ruihao Zhang, Xianzu Wu 他
日本語で読む → - 論文自動運転画像認識
ビデオ生成モデリングによる自動運転：VaViMとVaVAM
大規模動画生成モデルを自動運転に応用し、自己回帰型動画モデルVaViMとそれを用いた運転軌道生成モデルVaVAMを提案。動画事前学習が実世界の運転に転移する可能性を示した。
原題: VaViM and VaVAM: Autonomous Driving through Video Generative Modeling ／ Florent Bartoccioni, Elias Ramzi, Victor Besnier 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
モデルフリー制約付き強化学習による移動マニピュレータの動的物体ゴール押し込み
四脚ロボットに搭載したアームで、未知の物体を押して目標位置・姿勢へ移動させる制約付き強化学習制御器を開発し、実機で高いロバスト性を示した。
原題: Dynamic object goal pushing with mobile manipulators through model-free constrained reinforcement learning ／ Ioannis Dadiotis, Mayank Mittal, Nikos Tsagarakis 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 → - 論文ナビゲーションロボティクス
地磁気ナビゲーションの汎化性を探る：方策蒸留を用いた深層強化学習アプローチ
深層強化学習で複数の教師モデルを学習し、マルチ教師方策蒸留で統合することで、未知の領域でも汎化可能な地磁気ナビゲーション戦略を実現した。
原題: Exploring the Generalizability of Geomagnetic Navigation: A Deep Reinforcement Learning approach with Policy Distillation ／ Wenqi Bai, Shiliang Zhang, Xiaohui Zhang 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
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