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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: 2026/8/26 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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リー群制約付きMeanFlowによる高速生成的把持
リー群上のMeanFlowを用いて、少数のネットワーク評価で高品質な把持を生成する手法を提案し、ACRONYMデータセットで既存手法と同等の性能を達成しつつ最大39倍の高速化を実現した。
原題: Fast Generative Grasping via Lie Group-Constrained MeanFlow ／ S. Talha Bukhari, Yi Wei, Ruiqi Ni 他
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ロボット操作のための軌道レベル連続行動表現
制御周波数に依存せず、固定時間間隔の行動軌跡を連続潜在トークンで表現する新しい行動表現フレームワークCATを提案し、LIBEROや実機の長期的操作タスクで既存手法より高い成功率を達成した。
原題: Trajectory-Level Continuous Action Representation for Robotic Manipulation ／ Tong Yang, Jingkai Jia, Yuecheng Xu 他
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ブラウザ制御と混合ステッパードライバ構成による再現可能な視覚誘導6自由度ロボットアーム
低コストで再現可能な6自由度ロボットアームを設計・製作し、混合ステッパードライバ構成とブラウザネイティブ制御、視覚パイプラインによる自動ピックアンドプレースを実現した。
原題: Reproducible Vision-Guided 6-DoF Robotic Manipulator with a Mixed Stepper-Driver Architecture and Browser-Native Control ／ Lasan Perera, Deneth Priyadarshana, Dulana Pitiwaduge 他
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CSymPlan:高自由度マニピュレータのための認定シンボリックプランニングと制御
高自由度マニピュレータの動作生成を、プランナーと制御器の分離による問題を解決するため、認定されたシンボリックプランニングと制御フレームワークを提案。オフラインとオンラインの2つの実装で、安全な到達回避タスクを実現する。
原題: CSymPlan: Certified Symbolic Planning and Control for High-DOF Manipulators ／ Aditya Narendra, Ashok Kumar Saini, Mahathi Anand 他
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DreamMimic: ワールドモデルによる視覚運動全身ロコマニピュレーションの学習
ヒューマノイドロボットの視覚ベース全身ロコマニピュレーションを、ワールドモデル支援蒸留により学習するフレームワークを提案。特権教師ポリシーを視覚ベースの学生ポリシーに蒸留し、予測潜在ダイナミクスと補助予測ヘッド、適応蒸留スケジュールを導入して性能を向上させた。
原題: DreamMimic: Learning Visuomotor Whole-Body Loco-Manipulation via World Model ／ Jie Yin, Xingyu Lai
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力センサレス触覚フィードバックを用いた全方向空中マニピュレーションの安全重視型双方向遠隔操作
本論文は、全方向空中マニピュレータの遠隔操作において、制御バリア関数に基づく安全フィルタを導入し、力センサなしで触覚フィードバックを実現する手法を提案する。実験により、自由飛行中の不要なフィードバックを回避しつつ、物理的相互作用時の安定性を向上させることを示した。
原題: Safety-Critical Bilateral Teleoperation for Omnidirectional Aerial Manipulation Using Force-Sensorless Haptic Feedback ／ Yubin Kim, Jinwoo Lee, Yongjun You 他
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力/トルクベースの運動学的適応によるロボット操作タスク
関節角度と手首の力/トルクセンサのみを用いて、未知のツールの運動学をオンライン推定する適応手法を提案し、安定性を証明した。
原題: Force/Torque-Based Kinematic Adaptation for Robotic Manipulation Tasks ／ Carl Glen Henshaw
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姿勢不確実性下での物体取得と保持のためのハイブリッドローラージャミンググリッパ
ローラーの回転で物体を引き込み、その後真空による粒状ジャミングで剛性を高めて保持する、取得と保持を一体化したハイブリッドグリッパを提案し、840回の把持実験で高い成功率を実証した。
原題: Hybrid Roller-Jamming Gripper for Object Acquisition and Retention Under Pose Uncertainty ／ Yijie Ren, Guillaume Gourmelen, Hiroyasu Iwata
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CoToGrasp: 接触トポロジー条件付き器用な把持合成のための正準ワークスペース学習
物体の形状に依存せず、指定された接触トポロジーに厳密に従う多様で安定した把持を生成する新しいフレームワークを提案。物体非依存の学習により、未見物体へのゼロショット一般化を実現し、物理ロボットでの実証も行った。
原題: CoToGrasp: Contact-Topology-Conditioned Dexterous Grasp Synthesis via Canonical Workspace Learning ／ Julien Merand, Boris Meden, Liming Chen 他
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DECOWAM: 脚式移動マニピュレーションのための分離型全身世界行動モデル
移動マニピュレーションのための世界行動モデルを提案し、カメラの自己運動とベース・アーム動作を分離して予測する。実ロボットデータセットを用いて、将来の映像と行動の予測精度を向上させた。
原題: DECOWAM: Decoupled Whole-Body World-Action Model for Legged Mobile Manipulation ／ Siyuan Ma, Boshi Zhang, Yutian Zhang 他
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PVRA: ロボット組立のための点単位キーポイント投票フレームワーク
RGB-D入力から組立シーンの3Dキーポイントを学習し、組立依存関係を推定してロボットの組立操作に必要なアクション出力を予測するフレームワークを提案した。
原題: PVRA: A Pointwise Key-point Voting Framework for Robotic Assembly ／ Kulunu Samarawickrama, Roel Pieters
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GOAG: 生成型・物体非依存の器用なロボット操作のための把持プランナー
多指ロボットの把持計画において、物体固有のデータに依存せず、グリッパーの接触面分布を学習して汎用的に把持を生成する新しい深層生成モデルを提案した。シミュレーションと実世界で高い成功率を達成し、物体非依存でありながら既存手法と同等以上の性能を示した。
原題: GOAG: Generative and Object-Agnostic Grasp Planner for Dexterous Robotic Manipulation ／ Julien Merand, Boris Meden, Mathieu Grossard 他
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ビデオからドア通過へ：シミュレートされたドア双子による押しドア通過
実ドアのRGBビデオからシミュレーション用のドア双子を再構築し、シミュレーション内でスキルプログラムを学習・改善して、車輪付き脚式移動マニピュレータによるドア通過を実現するフレームワークを提案。
原題: Video2DoorTraversal: Push Door Traversal via Simulated Door Twins ／ Xincheng Tang, Yiji Chen, Youhan Xie 他
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コアラグリッパー：器用な操作学習のスケール化のためのロボットグリッパーとデータ収集デバイスの共設計
データ収集用ハンドヘルドデバイスとロボットグリッパーを同時に設計する共設計フレームワークを提案し、並行ジョーグリッパーより器用で把持能力が高いコアラグリッパーシステムを開発した。
原題: Koala Gripper: Co-designing Robotic Grippers and Data-Capture Devices for Scaling Dexterous Manipulation Learning ／ Amar Hajj-Ahmad, Zubin Kremer Guha, Tim Fofonoff 他
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Dream2Reward: 正のデモンストレーションからの遷移整合報酬モデルによるロボット操作
成功デモから遷移レベルの潜在変位を予測し、観測された動作との整合性で密な報酬を生成する手法を提案。失敗アノテーション不要で報酬ハッキングを軽減し、実ロボット操作を含む下流性能を向上させる。
原題: Dream2Reward: Transition-Alignment Reward Models from Positive Demonstrations for Robotic Manipulation ／ Haoyu Zhang, Zecui Zeng, Bin Wang 他
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マルチロータUAVに統合された連続体マニピュレータにおけるダウンウォッシュ効果の実験的研究
マルチロータUAVに搭載した腱駆動型連続体マニピュレータの、プロペラダウンウォッシュによる姿勢偏差を実験的に定量化し、ガウス過程回帰による残差モデルで予測精度を大幅に改善した。
原題: An Experimental Study of Downwash Effects on a Continuum Manipulator Integrated with a Multirotor UAV ／ Anuraj Uthayasooriyan, Krishna Manaswi Digumarti, ernando Vanegas 他
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HarvestPoint-ACT: 明示的な対象選択と収穫点条件付けによる遮蔽下でのロボット果実収穫
果実収穫ロボットの模倣学習において、収穫対象の選択とグリッパを閉じる位置を明示的に知覚し、ポリシーに与えることで、遮蔽下でも高い成功率を達成した。
原題: HarvestPoint-ACT: Explicit Target Selection and Harvest-Point Conditioning for Robotic Fruit Harvesting under Occlusion ／ Hanying Hu, Weipeng Li, Yikun Huang 他
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LabDex: 実験室における器用な操作のための階層的ベンチマーク
化学実験室での器用な操作を評価するための大規模な実世界データセットとベンチマークを導入し、原子スキル、合成タスク、長期実験の階層的タスク分類を提供する。
原題: LabDex: A Hierarchical Benchmark for Dexterous Manipulation in Laboratories ／ Zhipeng Tang, Sihang Chen, Sha Zhang 他
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CompCPZ: 言語誘導ロボット操作におけるマルチモーダル意図の保存
ロボット操作において、指示の曖昧さ（例：「赤い皿か青い皿の近くにカップを置いて」）を単一の目標点に潰さず、多様な解空間を多面体で表現する手法を提案。
原題: CompCPZ: Preserving Multi-Modal Intent in Language-Guided Robot Manipulation ／ Zhen Zhang, Ahmad Hafez, Peng Xie 他
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傾斜マルチロータのエフェクタ中心NMPCによるオフセットフリー全方位空中マニピュレーション
傾斜可能な4ロータ構成の設計解析と、外乱補償を統合したエフェクタ中心の非線形モデル予測制御（NMPC）を提案し、実機で90度回転やバルブ操作などの空中作業を実証した。
原題: Effector-Centric NMPC of Tiltable-Multirotors for Offset-Free Omnidirectional Aerial Manipulation ／ Jinjie Li, Yicheng Chen, Johannes Kübel 他
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反復的把握ポーズ洗練：2Dビジョンのための深層強化学習アプローチ
強化学習を用いて、幾何学的手法で失敗した把握候補を反復的に改善し、把握成功率を向上させる枠組みを提案した。シミュレーションと実機で効果を検証した。
原題: Iterative Grasp Pose Refinement: A Deep Reinforcement Learning Approach for 2D Vision ／ Amir Arsalan Nematollahi, Shayan Ahmadi, Mehdi Tale Masouleh 他
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局所ガウス過程回帰を用いたキー付きペグ・イン・ホール組立の力ベースオフセット推定
キー付きペグ・イン・ホール組立において、手首の力/トルク測定から残りの位置ずれを推定する手法を提案。接触状態を分類し、局所KNN-GPハイブリッド回帰でオフセットを推定し、挿入成功率を67%から87%に向上させた。
原題: Force-Based Offset Estimation for Keyed Peg-in-Hole Assembly Using Local Gaussian Process Regression ／ Chandra Yuvesh Aubeeluck, Abilash Philip Madavath, Augustin Raju 他
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ORPA: 人間のフィードバックを用いたロボット操作制御のためのオンライン残差ポリシー適応
模倣学習で訓練された操作ポリシーの実行時エラーを、基盤ポリシーを変更せずに軽量なフィードバック条件付きモジュールで残差補正するフレームワークを提案し、ALOHAプラットフォームでの精密操作タスクで成功率向上を実証した。
原題: ORPA: Online Residual Policy Adaptation for Robot Manipulation Control with Human Feedback ／ Muhammad A. Muttaqien, Tomohiro Motoda, Ryo Hanai 他
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アーム認識型誘導による器用な把持生成：アーム非依存把持モデルの活用
事前学習済みのアーム非依存把持モデルを推論時にアーム情報と環境情報で誘導し、アーム制約を考慮した器用な把持を高確率で生成するフレームワークを提案した。
原題: Arm-Aware Guided Dexterous Grasp Generation with Arm-Agnostic Grasp Models ／ Yongyi Jia, Yongpeng Jiang, Kangchen Lv 他
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意味と密度を考慮したアクセシビリティ維持型マルチオブジェクト配置計画
家庭用ロボットが棚に複数の物体を順次配置する際、意味的な整理、空間の高密度利用、操作のしやすさを同時に考慮する計画手法SDPPを提案した。
原題: Semantic- and Density-Aware Planning for Accessibility-Preserving Multi-Object Placement ／ Benno Wingender, Nils Dengler, Nicolas Busch 他
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BATONを落とすな：エージェント的サブタスク探索と遷移認識メモリによる長期的ロボット操作
長期的なロボット操作タスクを、VLAモデルを凍結しLLMエージェントがサブタスク単位で探索・記憶することで、コストを加算的にし、遷移条件を明示して失敗を単一ステージに帰属させる手法BATONを提案。
原題: Don't Drop the BATON: Long-Horizon Robot Manipulation via Agentic Subtask Exploration and Transition-aware Memory ／ Bingxin Xu, Yuzhang Shang, Emilio Ferrara
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統一条件・行動モデリングによる高精度ワンステップ行動生成
条件と行動を共有トークン空間で統一的にモデリングするUCA-Flowを提案し、推論速度を大幅に向上させつつ成功率を9.3ポイント改善した。
原題: Unified Condition-Action Modeling for Accurate One-Step Action Generation ／ Xinyu Zhou, Zikun Cai, Kuangji Zuo 他
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VLCP: 視覚言語制御ポリシーによるロボット操作の閉ループコード再計画
凍結した視覚言語モデルを制御コード生成に用い、デモや微調整なしでロボット操作ポリシーを実現。エピソード内でコードを再計画することで失敗を修正し、成功率を大幅に向上させた。
原題: VLCP: Vision Language Control Policy Closed-Loop Code Replanning for Robot Manipulation ／ Dhia Naouali, Minghan Wu, Claudia Wong 他
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ReForce: 力覚を考慮した器用な操作のためのリターゲティング学習
人間のデモからロボットの操作へ変換する際、運動学的なリターゲティングに加えて力の情報を考慮し、接触を再現する手法を提案。シミュレーションと実機で力追従誤差を低減し、多指接触を強化した。
原題: ReForce: Learning Force-aware Retargeting for Dexterous Manipulation ／ Yuhang Wu, Lingqi Zeng, Changwei Jing 他
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視覚誘導による4自由度アームでの机上ペン操作
低コストの4自由度アームで、固定カメラとYOLOによる物体検出・姿勢推定を用いて、手首回転なしにペンの色分け整列を実現した論文。
原題: Tabletop Pen Manipulation With a Vision-Guided 4-DoF Arm ／ Anirudh Rangarajan, Bibit Bianchini
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