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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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ソフトマシンに機械流体メモリを埋め込み、相互作用に応じた行動をプログラムする
弾性シェルの双安定性と流体回路を組み合わせ、外部との接触に応じて長期・短期記憶を保持し、自律的に行動を切り替えるソフトマシンを開発した。
原題: Embodying mechano-fluidic memory in soft machines to program behaviors upon interactions ／ Alberto Comoretto, Tanaya Mandke, Johannes T. B. Overvelde
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
SoFFT: 空間フーリエ変換による連続体ソフトロボットのモデリング
連続体ソフトロボットの背骨を時空間信号とみなし、フーリエ変換で変形をコンパクトに表現することで、自由度を削減しつつ精度を保つモデリング手法を提案した。
原題: SoFFT: Spatial Fourier Transform for Modeling Continuum Soft Robots ／ Daniele Caradonna, Diego Bianchi, Franco Angelini 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
Mocobotチームによる協調ペイロード推定
複数の移動協働ロボットが協調して物体を操作し、把持位置や質量・慣性特性を自律的に推定する手法を提案し、3台のロボットで実験検証した。
原題: Cooperative Payload Estimation by a Team of Mocobots ／ Haoxuan Zhang, C. Lin Liu, Matthew L. Elwin 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
訓練不要のタスク指向把持生成
事前学習済みの把持生成モデルと視覚言語モデルを組み合わせ、追加学習なしでタスクに適した把持を生成する手法を提案し、5つのクエリ戦略を評価した。
原題: Training-free Task-oriented Grasp Generation ／ Jiaming Wang, Diwen Liu, Jizhuo Chen 他
日本語で読む → - 論文ロバスト強化学習/制御ロボティクス
外乱抑制のためのロバスト決定論的方策勾配とクアッドロータ制御への応用
H∞制御を2人ゼロサムゲームとして再定式化し、決定論的方策勾配と深層強化学習を組み合わせたロバスト強化学習アルゴリズムRDPGを提案。クアッドロータ実験で強い外乱下でも優れたロバスト性と追従精度を示した。
原題: Robust Deterministic Policy Gradient for Disturbance Attenuation and Its Application to Quadrotor Control ／ Taeho Lee, Donghwan Lee
日本語で読む → - 論文UAV/強化学習ロボティクス
少数ショットメタオフライン強化学習による耐障害性UAV軌道計画
オフライン強化学習(CQL)とメタ学習(MAML)を組み合わせ、オンライン相互作用なしにUAVの軌道とスケジューリングを最適化し、未知環境にも適応できる手法を提案した。
原題: Resilient UAV Trajectory Planning via Few-Shot Meta-Offline Reinforcement Learning ／ Eslam Eldeeb, Hirley Alves
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
再学習不要のスケーラブルな視覚言語ロボティクス：コンシューマGPU向けモジュラー型マルチモデルフレームワーク
軽量なオープンソースAIモデルを組み合わせ、再学習なしで自然言語指示によるピック&プレースを実現するモジュラーフレームワークSVLRを提案。コンシューマ向けGPUでも動作する。
原題: Scalable, Training-Free Visual Language Robotics: A Modular Multi-Model Framework for Consumer-Grade GPUs ／ Marie Samson, Bastien Muraccioli, Fumio Kanehiro
日本語で読む → - 論文軌道計画ロボティクス
Tracailer: 非構造環境におけるトラクタ・トレーラロボットの効率的軌道計画
トラクタ・トレーラロボットの複雑な運動学と変形可能な構造に対応するため、軽量で高次平滑な軌道表現と時空間最適化を提案し、衝突回避を効率的に行う。
原題: Tracailer: An Efficient Trajectory Planner for Tractor-Trailer Robots in Unstructured Environments ／ Long Xu, Kaixin Chai, Boyuan An 他
日本語で読む → - 論文遠隔操作ロボティクス
人間の手からロボットアームへ：遠隔操作のための運動スキル具現化に関する研究
人間の腕のジェスチャーから冗長自由度ロボットマニピュレータを遠隔操作するシステムを提案。GRUベースの変分オートエンコーダで関節運動を潜在表現し、人間の腕の動きをリアルタイムにマニピュレータ軌道へ変換する。
原題: From Human Hands to Robotic Limbs: A Study in Motor Skill Embodiment for Telemanipulation ／ Haoyi Shi, Mingxi Su, Ted Morris 他
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
可動物体間における接触を考慮した動作計画
ロボットと可動物体の接触を相補性制約として最適化に組み込み、接触を許容する動作計画手法を提案し、物体間ナビゲーションと再配置タスクの成功率を向上させた。
原題: Contact-Aware Motion Planning Among Movable Objects ／ Haokun Wang, Qianhao Wang, Fei Gao 他
日本語で読む → - 論文自動運転/トポロジー推論画像認識
SMART: 運転トポロジー推論のためのスケーラブルな地図事前分布の進展
SD地図と衛星画像から地図事前分布モデルを学習し、センサー構成に依存せずスケーラブルな車線トポロジー推論を実現する手法を提案。OpenLane-V2で最大28%の改善。
原題: SMART: Advancing Scalable Map Priors for Driving Topology Reasoning ／ Junjie Ye, David Paz, Hengyuan Zhang 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
エンドエフェクタ軌道追従のためのいつでも計画法
グラフベースの軌道追従アルゴリズムをいつでも計画法に適応させ、ガイドパスを特定してサンプリングを偏らせることで効率と有効性を高めるフレームワークを提案し、2つの既存手法を再構築して3つの実験で評価した。
原題: Anytime Planning for End-Effector Trajectory Tracking ／ Yeping Wang, Michael Gleicher
日本語で読む → - 論文GNSS-視覚-慣性ナビゲーションロボティクス
GS-GVINS: 3Dガウシアンスプラッティングで強化したGNSS-視覚-慣性統合ナビゲーションシステム
3DガウシアンスプラッティングをGNSS・視覚・慣性センサと密結合し、大規模屋外環境でのナビゲーション精度を向上させるシステムを提案した。動的状態に対応するガウシアン枝刈り機構も導入している。
原題: GS-GVINS: A Tightly-integrated GNSS-Visual-Inertial Navigation System Augmented by 3D Gaussian Splatting ／ Zelin Zhou, Saurav Uprety, Shichuang Nie 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
能動懸架式移動重作業マニピュレータの機構モデリングと非線形最適制御
スクリュー理論と関節体慣性法を用いて能動懸架式移動重作業マニピュレータの解析モデルを構築し、静的・動的安定性指標を最適化する非線形計画問題を解くことで転倒を防ぐ最適安定化制御を実現した。
原題: Mechanic Modeling and Nonlinear Optimal Control of Actively Articulated Suspension of Mobile Heavy-Duty Manipulators ／ Alvaro Paz, Jouni Mattila
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
DreamFLEX: 不整地における異常事態に対応する故障認識型四足歩行制御器の学習
関節故障を推定して歩容をリアルタイムに適応させることで、不整地でも安定して歩ける四足ロボットの耐故障制御器を提案した。
原題: DreamFLEX: Learning Fault-Aware Quadrupedal Locomotion Controller for Anomaly Situation in Rough Terrains ／ Seunghyun Lee, I Made Aswin Nahrendra, Dongkyu Lee 他
日本語で読む → - 論文ソフトロボティクスロボティクス
誘電エラストマーアクチュエータ駆動の自立型小型ロボット向け携帯型高周波高電圧制御回路
低電圧部品を直列接続して最大1.8kV・1kHzの高電圧制御を可能にする軽量回路基板を開発し、円筒型DEAで駆動する42gの自立型クローリングロボットを実現した。
原題: Portable, High-Frequency, and High-Voltage Control Circuits for Untethered Miniature Robots Driven by Dielectric Elastomer Actuators ／ Qi Shao, Xin-Jun Liu, Huichan Zhao
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
海洋環境におけるUAVの深層単眼姿勢推定のためのビジョン・イン・ザ・ループ・シミュレーション
ガウススプラッティングで実海域のフォトリアルな仮想環境を構築し、船舶上UAVの深層単眼姿勢推定を屋内で検証できるシミュレーション手法を提案した。
原題: Vision-in-the-loop Simulation for Deep Monocular Pose Estimation of UAV in Ocean Environment ／ Maneesha Wickramasuriya, Beomyeol Yu, Taeyoung Lee 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
モジュール式折りたたみロボットによる表面ベースのマニピュレーション
指型の把持に頼らず、平面サーフェスをエンドエフェクタとして使うことで、壊れやすい・変形しやすい・滑りやすい物体も安定して操作できる手法を提案。
原題: Surface-Based Manipulation with Modular Foldable Robots ／ Ziqiao Wang, Serhat Demirtas, Fabio Zuliani 他
日本語で読む → - 論文ナビゲーションロボティクス
生物に着想を得た超次元占有格子地図による汎化可能な強化学習：探索と目標指向経路計画
生物に着想を得た超次元計算(VSA)による占有格子地図VSA-OGMを強化学習の目標探索・経路計画に適用し、従来のベイズヒルベルトマップと比較して未知環境への汎化性能が向上することを示した研究。
原題: Generalizable Reinforcement Learning with Biologically Inspired Hyperdimensional Occupancy Grid Maps for Exploration and Goal-Directed Path Planning ／ Shay Snyder, Ryan Shea, Andrew Capodieci 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
LIR-LIVO: 照明に頑健な深層特徴を用いた軽量でロバストなLiDAR・視覚・慣性オドメトリ
照明が厳しい環境でも安定して動くよう、深層学習ベースの照明耐性特徴とLiDAR点群による深度統合、SuperPoint/LightGlueによる適応的マッチングを組み合わせた軽量なLiDAR-慣性-視覚オドメトリを提案し、複数データセットで高精度・低計算コストを実証した。
原題: LIR-LIVO: A Lightweight,Robust LiDAR/Vision/Inertial Odometry with Illumination-Resilient Deep Features ／ Shujie Zhou, Zihao Wang, Xinye Dai 他
日本語で読む → - 論文自動運転シミュレーションロボティクス
LimSimシリーズ：自動運転の検証と強化のためのシミュレーションプラットフォーム
自動運転システムの検証・改善に向け、道路網情報や人間らしい意思決定アルゴリズム、関心領域(AoI)による計算最適化を統合したシミュレーションプラットフォームLimSimシリーズを提案。多様なベースラインアルゴリズムと評価指標を備え、モジュール型・エンドツーエンド・VLMベースの各システムに対応可能。
原題: LimSim Series: An Autonomous Driving Simulation Platform for Validation and Enhancement ／ Daocheng Fu, Naiting Zhong, Xu Han 他
日本語で読む → - 論文タスク計画ロボティクス
投票による木探索でLLMタスク計画の実行順序を最適化するVote-Tree-Planner
LLMベースのロボットタスク計画において、計画の木構造を投票で重み付けしながら探索することで、LLMへの問い合わせ回数を削減しつつ成功率と効率を高める手法を提案した。
原題: Vote-Tree-Planner: Optimizing Execution Order in LLM-based Task Planning Pipeline via Voting ／ Chaoyuan Zhang, Zhaowei Li, Wentao Yuan
日本語で読む → - 論文遠隔操作HCI
LLM駆動ARパペッティア：コントローラ不要の音声指令によるロボット遠隔操作
Meta Quest 3上でAR空間の仮想ロボットを操作することで、コントローラなしの音声指令により実機ロボットを遠隔操作できるシステムを試作し、その有効性を実証した。
原題: LLM-Driven Augmented Reality Puppeteer: Controller-Free Voice-Commanded Robot Teleoperation ／ Yuchong Zhang, Bastian Orthmann, Michael C. Welle 他
日本語で読む → - 論文マルチエージェントナビゲーションロボティクス
目標条件付き安全強化学習による安全なマルチエージェントナビゲーション
計画手法と安全強化学習を統合し、目標条件付き方策と学習した価値関数でグラフを構築して安全な経路計画を行い、CBSと組み合わせてマルチエージェントの長距離安全ナビゲーションを実現した。
原題: Safe Multi-Agent Navigation guided by Goal-Conditioned Safe Reinforcement Learning ／ Meng Feng, Viraj Parimi, Brian Williams
日本語で読む → - 論文車両ダイナミクス/モデリングロボティクス
Transformerによる高忠実度車両ダイナミクスモデリングのための残差学習
物理モデルの状態残差を深層ニューラルネットで補正する車両ダイナミクス推定システムを提案し、Transformerベースの残差補正ネットワークDyTRで高精度化を実現した。
原題: Residual Learning towards High-fidelity Vehicle Dynamics Modeling with Transformer ／ Jinyu Miao, Rujun Yan, Bowei Zhang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
シミュレート困難な目的関数の微調整による四足歩行：総消費電力削減の事例研究
実世界データでバッテリー消費電力などのシミュレート困難な目的をモデル化し、シミュレーションに組み込んで歩行ポリシーを微調整することで、四足歩行の総消費電力を24〜28%削減した。
原題: Fine-Tuning Hard-to-Simulate Objectives for Quadruped Locomotion: A Case Study on Total Power Saving ／ Ruiqian Nai, Jiacheng You, Liu Cao 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
アスレチックな移動操作のためのSim-to-Realギャップの橋渡し
実世界データを活用したUnsupervised Actuator Netと参照軌道を用いた事前学習・微調整により、ロボットが物を持ち上げたり投げたりする動的な移動操作をシミュレーションから実機へ高精度に転移させる手法を提案。
原題: Bridging the Sim-to-Real Gap for Athletic Loco-Manipulation ／ Nolan Fey, Gabriel B. Margolis, Martin Peticco 他
日本語で読む → - 論文全身制御画像認識
InterMimic: 物理ベースの人間-物体インタラクションのための汎用的全身制御
不完全なモーションキャプチャデータから、多様な物体との全身インタラクションを模倣・生成する単一の強化学習ポリシーを学習するフレームワークを提案。
原題: InterMimic: Towards Universal Whole-Body Control for Physics-Based Human-Object Interactions ／ Sirui Xu, Hung Yu Ling, Yu-Xiong Wang 他
日本語で読む → - 論文VLA機械学習
協調知覚のための深層強化学習に基づくユーザスケジューリング
V2X通信を用いた協調知覚において、深層強化学習（DDQN）で通信リンクのスケジューリングを最適化し、ラベル不要の目的関数で知覚精度を高める手法を提案した論文。
原題: Deep Reinforcement Learning-Based User Scheduling for Collaborative Perception ／ Yandi Liu, Guowei Liu, Le Liang 他
日本語で読む → - 論文自動運転ロボティクス
大規模自動運転のための動的局所拡張プランナ
基本の運転プランナを恒久的に変更せず、地域ごとの局所データで動的に拡張する手法を提案し、安全性と報酬でベースラインを上回った。
原題: Dynamically Local-Enhancement Planner for Large-Scale Autonomous Driving ／ Nanshan Deng, Weitao Zhou, Bo Zhang 他
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