論文
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: 2026/8/17 ／ 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 →- 論文ガス源位置推定ロボティクス
物理依存性に基づく逐次推論による深層確率的屋内ガス源位置推定
移動ロボットのスパースでノイズの多い測定からガス源の位置を推定する深層確率フレームワークを提案。風と濃度場の物理的依存性を逐次条件付き推論に組み込み、精度と効率を向上させた。
原題: Deep Probabilistic Indoor Gas Source Localization via Physical Dependency-Guided Sequential Inference ／ Seunghwan Kim, Hyungjin Kim, Junhee Lee 他
日本語で読む → - 論文圧縮機械学習
UniTAC: 重み付き歪み尺度による普遍的なタスク認識圧縮
タスクに応じて再学習不要で動作を切り替えられる単一の画像圧縮コーデックを提案。タスクを成分ごとの重要度ベクトルで抽象化し、エンコーダ・デコーダを条件付けすることで、汎用からタスク特化までを一つのモデルで実現する。
原題: UniTAC: Universal Task-Aware Compression via Weighted Distortion Measures ／ Homa Esfahanizadeh, Matin Mortaheb, Jinfeng Du 他
日本語で読む → - 論文ソーシャルロボットHCI
感情ループを閉じる：マルチモーダルな話者・聞き手の感情ダイナミクスを考慮した共感型ソーシャルロボット
ユーザーの発話内容だけでなく、対話中の感情の動的な変化にも応答する共感型ロボットを提案。Misty IIロボットに実装し、話者と聞き手の感情状態を追跡して応答生成に活用するシステムを評価した。
原題: Closing the Affective Loop: Multimodal Speaker-Listener Emotion-Dynamics-Aware Empathetic Social Robots ／ Zi Haur Pang, Casey Kennington, Tatsuya Kawahara
日本語で読む → - 論文強化学習/ヒューマノイドロボティクス
RoboStriker: 自律型ヒューマノイドボクシングのための潜在空間戦略ゲーム
ヒューマノイドボクシングを2プレイヤーの潜在空間ゼロサムマルコフゲームとして定式化し、戦略的探索と物理的実現性の矛盾を解決する階層的フレームワークを提案した。
原題: RoboStriker: Latent-Space Strategic Games for Autonomous Humanoid Boxing ／ Kangning Yin, Kaige Liu, Zhe Cao 他
日本語で読む → - 論文VLAロボティクス
τ0-VLA: 世界モデル誘導のテスト時計算を備えた階層型ロボット基盤モデル
長期的なロボット操作タスクを、高レベル方策がサブタスク生成時にテスト時計算を追加で行える階層型VLAモデルを提案し、実データで性能向上を実証した。
原題: $τ_0$-VLA: a Hierarchical Robot Foundation Model with World-Model-Guided Test-Time Computation ／ Xiaowei Cai, Yunuo Cai, Bingao Chen 他
日本語で読む → - 論文具現化エージェント/自己進化ロボティクス
Zetta ζ: 自己進化する物理知能のための効率的な閉ループ具現化ハーネス
ロボットの実行中にコードベースの批評家と回復スキルをオンラインで進化させる閉ループハーネスを提案し、LIBERO-ProとRoboCasaで高い成功率と高速化を達成した。
原題: Zetta $ζ$: An Efficient Closed-Loop Embodied Harness for Self-Evolving Physical Intelligence ／ Xin Ding, Liang Mi, Mingzhe Huang 他
日本語で読む → - 論文データセット/ベンチマークロボティクス
HiPHI: 高精度な人体動作と物体インタラクションのための大規模ベンチマーク
本論文は、600時間以上の高精度な全身動作と物体インタラクションを収録した大規模データセットHiPHIを構築し、動作多様性やインタラクションの接地性を評価するベンチマークを提案した。
原題: HiPHI: A Large-Scale Benchmark for High-Precision Human Motion and Object-Interaction ／ Jiahao Ji, Ji Ma, Runhan Zhang 他
日本語で読む → - 論文車両位置推定画像認識
路側レーダーとコネクテッド車両センシングを用いたマルチオブザーバ車両位置推定のケーススタディ
路側レーダーとLiDAR搭載コネクテッド車両の物体検出を統合する車両位置推定フレームワークを提案し、ヘルシンキの実データで評価した。
原題: Multi-Observer Vehicle Localization Case Study with Roadside Radar and Connected Vehicle Sensing ／ Aleksi Pippuri, Nilusha Jayawickrama, Risto Ojala
日本語で読む → - 論文異常検知cs.CR
デジタルツイン劣化：時間的不整合によるサイバー物理攻撃の検出
デジタルツインと物理システム間の時間的不整合を監視し、サイバー物理攻撃を検出するフレームワークを提案。正常動作のみで学習した予測モデルと密度モデル、逐次変化検出を用いて攻撃を高精度に検出する。
原題: Digital Twin Degradation: Detecting Cyber Physical Attacks via Temporal Inconsistencies ／ Konstantinos E. Kampourakis, Vasileios Gkioulos, Sokratis Katsikas
日本語で読む → - 論文世界モデル/計画機械学習
SCALE: 正しい幾何学におけるJEPA計画のための状態校正潜在埋め込み
エンドツーエンドの世界モデルLeWMの潜在表現に、タスク関連状態空間との距離整合性を持たせることで、計画性能を向上させる手法SCALEを提案した。
原題: SCALE: State-Calibrated Latent Embeddings for JEPA Planning in the Right Geometry ／ Jiaming Hu, Yan Zheng, Tian Wang
日本語で読む → - 論文侵入検知cs.CR
車両パワートレインCANバスシステム向けデジタルツイン型侵入検知
CANバスのペイロード改ざん攻撃を検知するため、デジタルツインで車両の物理関係を学習し、予測と実測の残差から攻撃を検出する手法を提案した。実データで評価し、従来手法より高い検出率を達成した。
原題: Digital Twin-Based Intrusion Detection for Vehicle Powertrain CAN Bus Systems ／ Araf Rahman, M Sabbir Salek, Mashrur Chowdhury
日本語で読む → - 論文HDRイメージング画像認識
深度ガイドによる多視点露出ブラケティングを用いたHDRロボットビジョン
極端な照明条件下での単一ショットHDR撮像を実現するため、多視点カメラに異なる露出を割り当て、深度情報で融合する手法DMEBを提案し、ロボット用の大規模HDRデータセットも構築した。
原題: Depth-guided Multi-view Exposure Bracketing for HDR Robot Vision ／ Jinnyeong Kim, Juhyung Choi, Woohyeok Kim 他
日本語で読む → - 論文ハンド制御ロボティクス
H-PACハンド：劣駆動ロボットハンドの制御指向モデリングと腱弾性補償
腱駆動の劣駆動ハンドにおける腱伸びによる関節誤差を補償する制御手法を提案し、6アクチュエータ・15自由度のハンドで精度を大幅に改善した。
原題: H-PAC Hand: Control-Oriented Modeling and Tendon-Elasticity Compensation for an Underactuated Robotic Hand ／ Teng Yan, Jiongxu Chen, Teng Wang 他
日本語で読む → - 論文強化学習機械学習
世界モデルを用いたQ学習
Q学習に世界モデルを組み合わせ、実データのみで学習しつつ想像上の軌道で探索を行うことで、サンプル効率と性能を向上させる手法を提案した。
原題: Q-Learning With World Models ／ Perry Dong, Yueru Jia, Chelsea Finn 他
日本語で読む → - 論文経路計画ロボティクス
DEMデータ統合によるUGV自律航法のための地形認識型ローカル経路計画
低解像度のDEMデータとリアルタイムLiDARセンサを統合し、グローバル経路とローカル適応を組み合わせたUGVの経路計画フレームワークを提案。シミュレーションで障害物回避率95%と平均斜面角度の低減を達成した。
原題: Terrain-Aware Local Path Planning with Global DEM Data Integration for Autonomous UGV Navigation ／ Devender Singh, Issah Nazif Suleiman, Paul Mitten 他
日本語で読む → - 論文操作計画ロボティクス
PDDL-ART: デモンストレーションからの自律的シンボリック抽象化による長期的ロボット操作のための視覚言語モデル
本論文は、単一の専門家デモと自然言語タスク記述からPDDLドメインと問題記述を自動生成するVLMベースのフレームワークPDDL-ARTを提案する。構文・意味・実行レベルの多段階補正パイプラインと、幾何・時間推論のためのツール使用を導入し、長期的操作タスクで有効性を示した。
原題: PDDL-ART: Autonomous Symbolic Abstraction From Demonstration For Long-Horizon Robotic Manipulation Using Vision-Language Models ／ Disha Kamale, Dmitry Berenson
日本語で読む → - 論文VQA/操作計画画像認識
PROBE: VLMエージェントによる操作基盤の視覚質問応答
ロボットが隠れた物体を探すために操作が必要な動的シーンでの視覚質問応答（MG-VQA）を提案し、シミュレータとベンチマークを構築、VLMエージェントの性能を評価・微調整する手法を示した。
原題: PROBE: Manipulation-Grounded Visual Question Answering with VLM Agents ／ Vineet Bhat, Siyi Chen, Alex Zook 他
日本語で読む → - 論文シミュレーション/運動制御ロボティクス
ラムダ保持制御：予測的筋骨格シミュレーションにおける最小タスク報酬から創発する人間らしい運動
平衡点仮説に着想を得たλ保持制御器を提案し、筋駆動骨格モデルが最小限の報酬だけで人間らしいスプリント動作を1時間以内に学習できることを示した。
原題: Lambda-Hold Control: Human-Like Movement Emerges from a Minimal Task Reward in Predictive Musculoskeletal Simulation ／ Jun Hyuk Lee, Chihyeong Lee, Jooeun Ahn
日本語で読む → - 論文動作計画ロボティクス
FlexWorm: 吸着式多セグメント変形ロボットのためのプリミティブ拡張ハイブリッド接触・動作計画
多セグメントの吸着式ソフトロボットが複雑な3D表面を移動するための計画フレームワークを提案し、離散的な吸着切替と連続的な変形を扱い、学習ベースのプリミティブ検索で計画時間を短縮する。
原題: FlexWorm: Primitive-augmented Hybrid Contact-motion Planning for Suction-based Multi-segment Deformable Robots ／ Zili Tang, Tiecheng Guo, Qinyue Zhang 他
日本語で読む → - 論文群制御ロボティクス
採餌ロボット群のための適応的反発フェロモンクラスタリング
ロボット群の採餌効率を高めるため、探索済み領域に反発フェロモンを配置して未探索領域へ誘導する適応的反発フェロモンクラスタリング(ARPC)を提案し、シミュレーションで既存手法より優れた性能を示した。
原題: Adaptive Repulsive Pheromone Clustering for Foraging Robot Swarms ／ Carlos Pena-Caballero, Constantine Tarawneh, Qi Lu
日本語で読む → - 論文歩行AI
不整地での脚式移動のための軌跡レベル自動カリキュラム学習
不整地での脚式移動ポリシー学習において、地形マップから直接タスクを生成する軌跡レベルの自動カリキュラム学習フレームワークを提案し、成功率を大幅に向上させた。
原題: Trajectory-Level Automatic Curriculum Learning for Legged Locomotion on Unstructured Terrain ／ Rocky Liu, Tengyu Liu, Baoxiong Jia 他
日本語で読む → - 論文制御/マルチロータロボティクス
レディネス障壁関数：過アクチュエーションマルチロータ配分の前方不変制御権限
過アクチュエーションマルチロータの配分問題で、制御権限を前方不変量として扱い、制御障壁関数を用いてトルクレベルで制約を課すことで、連続性と権限保証を両立する手法を提案した。
原題: Readiness Barrier Functions: Forward-Invariant Control Authority for Overactuated Multirotor Allocation ／ Giuseppe Silano
日本語で読む → - 論文模倣学習ロボティクス
SurgVIL: オープンソース手術動画による手術ロボット模倣学習の大規模化
手術ロボットの模倣学習において、実組織の動画データから弱い教師信号として運動学を推定し、ファントムデータと組み合わせて学習することで、実組織や分布外環境への汎化性能を向上させるフレームワークを提案した。
原題: SurgVIL: Scaling Surgical Robot Imitation Learning with Open-source Surgical Videos ／ Xinhao Chen, JuoTung Chen, Nigel Nelson 他
日本語で読む → - 論文軌道上ナビゲーションロボティクス
軌道プランナー：衛星エージェントの軌道上障害物回避のための潜在世界モデル
軌道上の衛星ナビゲーション向けに、潜在空間で将来状態を予測する2段階の世界モデルを提案し、物理状態を復元するプローブを導入。シミュレーションで91.7%の成功率を達成。
原題: Orbit-Planner: Towards Latent World Models for On-Orbit Obstacle Avoidance of Satellite Agents ／ Zhijian Li, Chao Ren, Peijin Wang 他
日本語で読む → - 論文水中追跡制御
移動地平線推定によるTDoA計測を用いた水中ターゲット追跡
水中ターゲット追跡のためのTDoA計測に基づく移動地平線推定（MHE）手法を提案し、シミュレーションでEKFより頑健な追跡性能を示した。
原題: Moving Horizon Estimation for Underwater Target Tracking Based on Time-Difference-of-Arrival Measurements ／ Anton Tolstonogov, David Cabecinhas, Pedro Batista 他
日本語で読む → - 論文全身制御ロボティクス
ヒューマノイドロボットによるアメリカンフットボールのタイトスパイラル投げ
ヒューマノイドロボットがアメリカンフットボールを正確に投げるための全身制御戦略を提案し、リリース時のスピン注入と接触ダイナミクスを扱う。
原題: Throwing a Tight Spiral American Football by a Humanoid Robot ／ Zaid Mahboob, Bowen Weng
日本語で読む → - 論文強化学習/ベンチマークAI
クロノクックド：強化学習エージェントにおける暗黙の区間タイミングのベンチマーク
調理シナリオを通じて、強化学習エージェントの時間知覚能力を評価するベンチマークスイートを提案し、時間情報が明示されない環境での性能を検証する。
原題: Chronocooked: A Benchmark for Implicit Interval Timing in Reinforcement Learning Agents ／ Amrapali Pednekar, Alvaro Garrido-Perez, Yara Khaluf 他
日本語で読む → - 論文セキュリティロボティクス
状態が攻撃面となるとき：LLM駆動型具現化エージェントにおける状態意味注入攻撃
LLM駆動の具現化エージェントにおいて、環境状態を改ざんする「状態意味注入攻撃」を提案し、その脅威と防御の必要性を示した論文。
原題: When State Becomes an Attack Surface: State-Semantic Injection in LLM-Driven Embodied Agents ／ Jiawei Liu, Jiacheng Guo, Tian Zhang 他
日本語で読む → - 論文VLA/プランニングロボティクス
ニューロシンボリック具現化エージェント
視覚言語モデルとシンボリックプランニングを組み合わせ、家庭内の長期的タスクを実行可能な計画として生成するエージェントを提案。探索と制約付き計画により、実行可能性を保証しつつ高い成功率を達成。
原題: Neurosymbolic Embodied Agents ／ Mohammad Albinhassan, Yuming Feng, Alessandra Russo 他
日本語で読む → - 論文自動運転/倫理/強化学習機械学習
倫理的判断ヘッド：人間のフィードバックからの強化学習による自動運転車の規範倫理の実装
自動運転車の倫理的判断を強化学習で実装するフレームワークを提案し、功利主義とカント主義の二つの規範を評価した。人間の好みに基づく報酬モデルを用いて訓練し、倫理フレームワークの学習可能性の非対称性を明らかにした。
原題: The Ethical Decision Head: Operationalizing Normative Ethics in Autonomous Vehicles via Reinforcement Learning from Human Feedback ／ Thomas Mbrice, Ammar Ali, Sami Mian 他
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