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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: 2026/10/12 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
DexNinja: 実機からシミュレーションを経て実機へ戻すデータエンジンによる頑健な器用な切断ポリシーの学習
実機の少数のデモからシミュレーションでデータを増強し、食品切断タスクを器用にこなすロボットポリシーを学習するreal2sim2realフレームワークを提案。
原題: DexNinja: Learning Robust Dexterous Cutting Policy with a Real-to-Sim-to-Real Data Engine ／ Haozhe Lou, Runyi Yang, Wanqi Zhong 他
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ワンショット学習によるダブルショットラテアート：動的運動プリミティブを用いた協働ロボットの注ぎスキル適応
バリスタの1回の実演を5つのフェーズに分割し、各フェーズを独立したデカルト動的運動プリミティブで符号化することで、ラテアートを再現するワンショット学習システムを提案。カップサイズの変更にも再実演なしで適応できる。
原題: One-Shot Learning for Double-Shot Latte Art: Adapting Cobot Pouring Skills with Dynamic Movement Primitives ／ Zain Khan, Victor Hernandez Moreno, Dinh Tung Le
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Act4R: 運動学不要の制御のための行動条件付き4D再構成
3D基盤モデルを活用し、行動信号からロボットの3Dシーンフローを予測して逆制御を行うフレームワークを提案。
原題: Act4R: Action-conditioned 4D reconstruction for kinematics-free control ／ Zhaoliang Zhang, Chenhao Yu, Zhimin Shao 他
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身体性マニピュレーションにおける組合せ汎化の限界を探る
VLAモデルは個別スキルを実行できても、未学習のスキル組合せでは失敗しやすいことを示し、その原因である「開始状態ギャップ」を特定。開始状態の多様性を広げる軽量な追加学習手法PRTIを提案した。
原題: Exploring the Limits of Combinatorial Generalization in Embodied Manipulation ／ Xupeng Zhang, Yantai Yang, Chang Guo 他
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Hand2Robot: 人間の実演からの物体中心4D手再構成によるロボット教示
人間の動画から物体形状と手の動きを再構成し、物体との接触を考慮してロボットの器用な操作ポリシーを事後学習するフレームワークを提案。
原題: Hand2Robot: Object-Centric 4D Hand Reconstruction from Human Demonstrations for Robotics ／ Zetao Du, Weiqing Wang, Hanbing Zhang 他
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ヤコビアン状態拡張による実行可能キネマティック安全フィルタ
タスク空間速度を拡張状態に加えたヤコビアンベースの安全フィルタを提案し、入れ子型QPで関節位置・速度制約を満たしつつ計算コストを抑えて実行可能性違反を削減した。
原題: Jacobian State Augmented Viable Kinematic Safety Filter ／ Siddharth Singh, Joshua Vaughan
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動く前に見よ：オープンワールド移動マニピュレーションのためのエージェント・インターフェース整合型教師あり学習
教師がエージェントのスキルインターフェースを通じて直接行動を選び実行するデータ収集パイプラインAIDAを提案し、オープンワールド移動マニピュレーションで71.76%のタスク成功率を達成、実機でも38%の成功率を示した。
原題: Look Before You Move: Agent-Interface-Aligned Supervision for Open-World Mobile Manipulation ／ Ronghe Qiu, Teli Ma, Jiaming Zhou 他
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非協力ターゲットの捕捉と回転停止を端到端で行う位相ゲート付き制約強化学習
双腕自由飛行サービス衛星が、質量・慣性未知でノイズを含む観測のみの非協力回転ターゲットを、摩擦ベースの固定具なしで捕捉し完全に回転停止させるまでを、単一の制約付き強化学習方策で実現した。
原題: Phase-Gated Constrained Reinforcement Learning for End-to-End Capture and Detumbling of Non-Cooperative Targets ／ Álvaro Belmonte-Baeza, Celia Redondo-Verdú, José L. Ramón 他
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月面作業のための安全制約付き全身移動マニピュレーション学習
月面環境で四脚移動マニピュレータが全身方策を制約付き強化学習で学習し、6Dエンドエフェクタ姿勢追従と安全制約を両立させるフレームワークを提案。
原題: Learning Safety-Constrained Whole-Body Loco-Manipulation for Lunar Surface Operations ／ Alvaro Belmonte-Baeza, Miguel Cazorla, Gabriel J. García 他
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双腕産業マニピュレーションのための時間的提案窓と改良人工ポテンシャル場を用いた競合タスク割り当て
双腕ロボットが視覚情報を5フレーム分評価して距離ベースで競合的にタスクを割り当て、改良人工ポテンシャル場で衝突を避けながら協調動作する枠組みを提案し、実機で速度向上と無衝突を実証した。
原題: Competitive Task Allocation with Temporal Proposal Windows and Improved Artificial Potential Fields for Dual-Arm Industrial Manipulation ／ Surya Prakash S. K, Bhuvan Narula, Jagannath Prasad Sahoo 他
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腱駆動ソフト連続アームを搭載したクアッドロータのオープンMuJoCoシミュレーションフレームワーク
MuJoCo上で、機体下部に腱駆動ソフト連続アームを吊り下げたクアッドロータのオープンソースシミュレータを構築し、飛行制御と腱張力配分を統合して4つのシナリオで評価した。
原題: An Open MuJoCo Simulation Framework for a Quadrotor Carrying a Tendon-Driven Soft Continuum Arm ／ Haitham El-Hussieny
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運動学的報酬と実測努力：平面2Rマニピュレータのハードウェア検証済み強化学習形態最適化
強化学習を用いて2Rマニピュレータの形態を最適化し、シミュレーションで得た最適形態を実機に転送して関節負荷の低減を検証した。
原題: Kinematic Reward, Measured Effort: Hardware-Validated RL Morphology Optimization of a Planar 2R Manipulator ／ Gunesh Gupta, Arvind Kumar Mishra, Sohom Chakrabarty
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ReTrace: 自己改善型ロボットマニピュレーションのためのステージ間失敗帰属
ロボット操作の失敗を後段から前段の意思決定に遡って帰属し、修正案を試行錯誤で検証・蓄積することで、実機タスクの成功率を大幅に向上させる自己改善フレームワーク。
原題: ReTrace: Cross-Stage Failure Attribution for Self-Improving Robotic Manipulation ／ Yue Yu, Bin Zhu, Junhui Li 他
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DexCast: 人間の動画から実世界の巧みな操作を学習
単眼RGB-D動画から手と物体の相互作用を再構成し、テレオペレーションなしでロボットハンドの巧みな操作を拡散方策により学習するフレームワークを提案。
原題: DexCast: Learning Real-World Dexterous Control from Human Videos ／ Zihan Gao, Yuhong Zhang, Mengzhe Wang 他
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指揮官-実行者連携によるスケーラブルな複数人協調マニピュレーション
複数エージェントでの複雑な協調物体操作を実現するため、指揮官が役割分担と物体中心の協調計画を立案し、実行者が物理ベースの低レベル方策を学習する階層的フレームワークを提案。
原題: Scalable Multi-Human Cooperative Manipulation via Commander-Executor Coordination ／ Buzhen Huang, Xingchen Wu, Yuanwang Yang 他
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ReAT: 自己回帰ロボット方策のための残差行動トークン化
行動チャンクを離散トークン列に変換する際、各トークンが復号済みの再構成誤差を順に修正する残差型トークナイザを提案し、操作タスクで少ないトークン数でも高い成功率を達成した。
原題: ReAT: Residual Action Tokenization for Autoregressive Robot Policies ／ Dijia Zhan, Zhuo Li, Xuemiao Xu 他
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AlphaNIST: 二値タスク報酬から創発する組立スキル
NIST組立タスクボードの全20タスクを、デモや密な報酬なしの二値報酬のみで学習し、98.2%の成功率を達成した強化学習手法。
原題: AlphaNIST: Emergent Assembly Skills from Binary Task Rewards ／ Octi Zhang, Iretiayo Akinola, Rosario Scalise 他
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AutoBio+：動的な実験現象を伴う実環境に近い生物実験室での巧みな操作を評価するベンチマーク
生物実験室での巧みな道具操作を評価するため、炎・蒸気・泡などの動的現象とガウススプラッティング背景を取り入れた14タスクのシミュレーションベンチマークAutoBio+を構築し、並列評価フレームワークを提案した。
原題: AutoBio+: Benchmarking Dexterous Manipulation with Dynamic Experimental Phenomena in Realistic Laboratories ／ Xuanye Wu, Yue Shi, Yongcan Yang 他
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EgoReveal: 一人称視点のデモンストレーションから部分遮蔽下での能動視覚と物体操作を学習
一人称視点の人間デモから、対象が部分的に隠れている状況で視点を動かして見えるようにしつつ操作する方策を学ぶフレームワークを提案。
原題: EgoReveal: Learning Active Vision and Object Manipulation under Partial Occlusions from Egocentric Demonstrations ／ Hiromu Kurihara, Kazutoshi Tanaka, Masashi Hatano 他
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DexFLEX: 接触を考慮した基盤コントローラによる指令誘導型巧みな操作
上流から与えられる指先運動の草案を接触状態に整合した関節指令へ変換する基盤コントローラを提案し、劣化指令下の遠隔操作や視覚運動方策学習の成功率を大幅に改善した。
原題: DexFLEX: Contact-Aware Foundation Controller for Command-Guided Dexterity ／ Weikang Wan, Zeyu Lai, Jianyu Hou 他
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Evo-RL: 選択的経験を用いた反復的なロボット強化学習
人間の修正と成功軌跡から正のアドバンテージを持つ経験を選別して反復的に方策を改善する強化学習手法を提案し、実機の高精度マニピュレーションで成功率を30.46%向上させた。
原題: Evo-RL: Iterative Robot Reinforcement Learning from Selective Experience ／ Kai Ye, Yifan Jin, Qianhang Luo 他
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Human2Dex: 手首中心の人間デモンストレーションによる器用なロボット学習
手首中心の人間デモンストレーションを共通データとして使い、異なるロボットハンドでも再学習なしに器用な操作を学習できる手法を提案し、実世界6タスクで高い成功率を達成した。
原題: Human2Dex: Dexterous Robot Learning from Wrist-Centric Human Demonstrations ／ Jiachen Zhang, Yuanyuan Li, Shaqi Luo
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スライド式ケーブル取り付けによる協調空中輸送
2機のドローンが1本のケーブルで吊り下げ、ケーブルがペイロード上のフックを滑ることで協調輸送するシステムを提案し、実験で検証した。
原題: Cooperative Aerial Transportation of a Payload with a Sliding Cable Attachment ／ Sebastian Tilaguy Lezama, Diego S D'Antonio
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RARA: 検索に基づく表現アライメントによるロボットマニピュレーションのための堅牢なポリシー微調整
事前学習済みロボットポリシーを少数の実演で新しいタスクに適応させる際、検索した類似実演の表現に合わせてアライメントし、微調整中の表現ドリフトを抑える二段階手法を提案。分布内・外での成功率を向上させた。
原題: RARA: Robust Policy Fine-Tuning through Retrieval-Anchored Representation Alignment for Robotic Manipulation ／ Xuhui Kang, Sung-Wook Lee, Yan Zhuang 他
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生成的ニューラルリターゲティングによる人間からロボットへの巧みな操作
フローマッチングモデルを用いて人間の動作をロボットの実行可能な軌道に変換する手法を提案し、MPCより少ないサンプルで高い成功率を達成した。
原題: Generative Neural Retargeting for Human-to-Robot Dexterous Manipulation ／ Dechen Gao, Yue Yang, Ben Abbatematteo 他
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SkillWeave: 異種デモンストレーションを長期的器用マニピュレーションスキルへ織り上げる
遠隔操作とキネステティック教示を組み合わせ、物体マスク条件付き拡散方策と後継者対応ターミナルステアリングにより、長期的な器用マニピュレーションを実現するフレームワークを提案。
原題: SkillWeave: Weaving Heterogeneous Demonstrations into Long-Horizon Manipulation Skills ／ Ryosei Tamura, Xiaoxiang Dong, Uksang Yoo 他
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PIER: ロボットマニピュレーションのための証拠ゲート付き実行インターフェース
ロボット動作の実行可否を、視覚・触覚の証拠に基づいて判定する実行認可インターフェースPIERを提案し、再観測の効果と限界を評価した。
原題: PIER: An Evidence-Gated Execution Interface for Robotic Manipulation ／ Zoe Li, Anze Wang, Zhongyu Chen 他
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PanTact: ウェアラブル接触インターフェースで全身器用さを教える
ロボットを使わない人間のデモンストレーションから、接触情報を介してヒューマノイドの全身マニピュレーションを学習するシステムを提案。
原題: PanTact: Teaching Whole-Body Dexterity with a Wearable Contact Interface ／ Xiaomeng Xu, Han Zhang, Zhian Ruan 他
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ManiUnit: 長期的タスクのためのマニピュレーションスキルデータセットとベンチマーク
50のBEHAVIOR-1K活動から構築した21スキル種別・137,899セグメントのデータセットと1,260テストインスタンスのベンチマークを提案し、VLAポリシーのスキル別評価と初期状態摂動への感度を測定した。
原題: ManiUnit: A Manipulation Skill Dataset and Benchmark for Long-Horizon Tasks ／ Guoting Wei, Dawei Yan, Xia Yuan 他
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時間的ずれに頑健なロボットマニピュレーションのための信頼性認識型未来条件付け
生成された未来映像の時間的ずれを制御問題として扱い、信頼性推定と候補アンサンブルでロボット操作の成功率を改善する手法RAFCを提案。
原題: Reliability-Aware Future Conditioning for Temporally Robust Robot Manipulation ／ Mohammad Khoshnazar, Mohammad Dehghani Tezerjani, Zhiyuan Gao 他
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