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最新論文: 2026/11/9 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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世界インコンテキスト学習によるエージェント型ロボットマニピュレーション
シミュレータでタスクをリハーサルし、そのフィードバックをモデルの重みではなくコンテキストに書き込むことで、単一のデモからロボット操作タスクを学習・展開する手法を提案した論文。
原題: World In-Context Learning for Agentic Robot Manipulation ／ Heng Fang, Zehui Guo, Yuehan Zhang 他
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GAP: 巧みなピアノ演奏のための汎化適応事前学習
シミュレーションで「適応の仕方」を事前学習し実機の巧みなピアノ演奏に転移するサンプル効率の高いフレームワークGAPを提案。実機で約7分の適応によりF1スコアが3.6〜23%向上した。
原題: GAP: Generalized Adaptation Prior for Dexterous Piano Playing ／ Jinyi Chen, Hongyi Li, Lei Jiang 他
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エージェント型ロボティクスによる自己学習で物体を反転させる
コーディングエージェントが物理シミュレーション上で反復学習し、多様な物体を両腕ロボットで反転させる戦略を自律的に獲得・洗練させる手法を提案した。
原題: Flip Anything with Agentic Robotics Self-Learning ／ Shuangyu Xie, Kaiyuan Chen, Ken Goldberg
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言語指示による両腕マニピュレーションのためのタスク計画と実行の橋渡し
言語指示で両腕ヒューマノイドに作業させるため、物体関係と実行制約を統合したシーン表現で計画し、階層的検証で失敗から回復するゼロショット枠組みを提案した。
原題: Bridging Task Planning and Execution for Language-Conditioned Bimanual Manipulation ／ Emanuele Cuzzocrea, Giuseppina Iannotti, Luca Rossini 他
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腱とリンクを組み合わせた結合・適応動作可能な指機構の設計
3つのアクチュエータで4自由度を駆動する腱・リンクハイブリッド指を開発し、DIP関節をPIPに結合しつつ接触に応じた適応動作を実現した。
原題: Design of a hybrid tendon-linkage finger with coupled and adaptive motion ／ Hyojae Kang, Giup Seo, Jae-Young Lee 他
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把持分類ラベルをモード切替として用いるクライミングホールドの巧みな把持
クライミングホールド把持において、4種類の把持ラベルを点群ポリシーの条件として与えることで把持動作を切り替え、滑り力と把持成功率を大幅に改善した研究。
原題: Grasp-Taxonomy Conditioning as a Mode Switch for Dexterous Grasping of Climbing Holds ／ Rumi Loghmani, Abraham George, Amir Barati Farimani
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物体再配置のための文脈的動作制約の学習
部分視点の点群から関節物体の可動範囲と障害物ヒートマップを同時予測する二流ネットワークMoCo-Netを提案し、再配置計画の効率を向上させた。
原題: Learning Contextual Motion Constraints for Object Rearrangement Exploration ／ Lexing Zhang, Zeyu Zhang, Gang Zeng 他
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制御バリア関数を用いた2自由度ロボットマニピュレータの安全制約付き知的制御
RBFニューラルネット補償器を追従制御とCBFフィルタで共有し、補助状態で学習信号を補正することで、パラメータ不確かさ下でも関節・速度・トルク制限を守りつつ追従精度を向上させる手法を提案した。
原題: Safety-Constrained Intelligent Control of a 2-DOF Robotic Manipulator Using Control Barrier Functions ／ Gabriel da Silva Lima, Made Widhi Surya Atman, Wallace Moreira Bessa
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DexForesight：暗黙的な空間予測で器用把持ポリシーを接地する
オフラインの深度・手形状・軌道から行動条件付き空間ワールドモデルを学習し、その予測表現をポリシーの潜在空間に蒸留することで、展開時はRGBのみで器用操作を実現する手法。
原題: DexForesight: Grounding Dexterous Policies with Implicit Spatial Foresight ／ Zhongxi Chen, Yi Yang, Xinyi Chen 他
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HARP-Bench：人間が活動する環境でのロボットマニピュレーション評価ベンチマーク
人間が作業空間を共有し能動的に活動する状況でのロボット操作ポリシーを評価するベンチマークHARP-Benchを提案し、VLAモデルや模倣学習手法を評価した。
原題: HARP-Bench: Benchmarking Robot Manipulation Around Active Humans ／ Qinhong Zhou, Riley Zong, Chunru Lin 他
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MoE-DAgger：位相構造マニピュレーションにおける遷移認識ルータエントロピーゲーティングによる選択的人間修正
位相順序を持つマニピュレーションで、ルータの因果履歴を用いて隣接位相の遷移と異常な高エントロピーを区別し、必要な時だけ人間修正を要求するDAgger手法を提案。
原題: MoE-DAgger: Transition-Aware Router-Entropy Gating for Selective Human Correction in Phase-Structured Manipulation ／ Sungjun Heo, Sungjun Yang, Heedon Jeong 他
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BAT-WAM：巧みな手のための世界行動モデルにおける行動と触覚の橋渡し
視覚・関節状態・触覚を統合し、欠損した触覚情報を補完しながら巧みな手の操作を可能にする世界行動モデルBAT-WAMを提案した論文。
原題: BAT-WAM: Bridging Action and Touch in World-Action Models for Dexterous Hands ／ Dong Fang, Feixuan Huang, Yuanxin Zhong 他
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GUARD: 異常検知に基づくQ誘導で生成ロボット方策を巧みな操作へ導く手法
方策の訓練分布から異常スコアを学習し、疎なタスク報酬と組み合わせてQ関数の勾配で拡散方策の生成過程を誘導することで、事前学習済み方策を改変せずに巧みな操作の成功率とsim2real転移を改善した。
原題: GUARD: Anomaly-Informed Q-Steering for Generative Robot Policies in Dexterous Manipulation ／ Aryaman Gupta, Xiaoyue Wu, Rana Soltani Zarrin 他
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握って、なぞって、書く：高自由度ロボット筆記のための力覚対応模倣・強化学習
ペンを把持したまま筆記する高自由度ロボットハンド向けに、把持制御と筆記動作を分離しつつ連成させる二分支Actorと、インク・力・時間・保持を報酬にした強化学習フレームワークを提案した。
原題: Grip, Trace, Write: Force-Aware Imitation and Reinforcement Learning for High-DoF Robotic Handwriting ／ Rongqian Chen, Yiding Chen, Jijie Zhou 他
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物体中心学習で両腕の器用さを引き出すSimDuoReal
物体中心の単純な報酬で両腕ロボットの強化学習を行い、把持前操作や持ち替えなどの複雑な協調動作が自然に獲得できることを示し、実機で76.3%の成功率を達成した。
原題: SimDuoReal: Object-Centric Bimanual Policy for Emergent Dexterity ／ Qiyang Yan, Yulin Liu, Akash Sharma 他
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ReSkill: ロボットマニピュレーションのための選択的自己改善フレームワーク
物体中心のタスクグラフとスキルライブラリを用い、失敗箇所を特定して局所的に修正・検証する自己改善手法を提案。実ロボット80試行中62試行(77.5%)で成功し、修正はプログラムの約0.5%に留まることを示した。
原題: ReSkill: Selective Self-Improvement for Robot Manipulation ／ Zheng Sun, Zhihao Li, Zhuo Li 他
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MDF++: 視覚触覚ワールドアクションモデルのためのエンドツーエンド表現学習
視覚と触覚を統合したワールドアクションモデルにおいて、凍結済み事前学習エンコーダではなく拡散バックボーンと共に表現をエンドツーエンドで学習する手法を提案し、接触の多い操作タスクで最大50%の性能向上を実現した。
原題: MDF++: Visuo-Tactile World Action Model with End-to-end Representation Learning ／ Zixuan Huang, Jinhao Yu, Zachary Charlick 他
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重要なものを見極める：マニピュレーションのためのタスク条件付き行動可能な空間信念のベンチマーク
卓上マニピュレーションにおいて、指令を実行可能にする証拠を取得するための視点選択能力を評価するベンチマークを提案し、視覚言語モデルが低性能であることを示した。
原題: Seeing What Matters: Benchmarking Task-Conditioned Actionable Spatial Belief for Manipulation ／ Yina Jian, Mingkun Xu
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エージェント型マニピュレーション政策の研究
汎用AIモデルがマニピュレータを直接制御するエージェント型政策を提案し、実演なしでVLAやWAMを上回る成功率を達成した。
原題: On Agentic Manipulation Policies ／ Chen Chen, Omid Bagherieh, Naveen Nikamanth Appiah Balaji 他
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タングラム組み立てのためのマルチエージェント物体中心強化学習
各パーツをエージェントとして扱い、グラフニューラルネットワークと共有方策で連続的な組み立て制御を学習する物体中心強化学習フレームワークを提案し、平面タングラム組み立てで実機転移まで示した。
原題: It Takes Two to Tangram: Multi-Agent Object Centric Reinforcement Learning for Assembly ／ Paul Knaußt, Kay Pompetzki, Nico Bohlinger 他
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把持可否予測器をプランナ検証済み反事実で監査する
把持可否予測器の高精度が衝突幾何を実際に使っているかを確かめるため、接近経路に障害物を挿入してプランナにラベルを再導出させる反事実テストを提案し、8種の予測器が軒並み偶然水準まで性能低下することを示した。
原題: Auditing Grasp Feasibility Predictors with Planner-Verified Counterfactuals ／ Sajid Ansari, Antony Thomas, Girish Varma
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RoboARCade：エージェント型ロボット制御のベンチマーク
マルチモーダルエージェントをロボットポリシーとして直接使う「エージェント型ロボット制御」のための、長期的マニピュレーションタスクのベンチマークを提案し、主要エージェントの性能差や失敗要因を分析した。
原題: RoboARCade: Benchmarking Agentic Robot Control ／ Satvik Sharma, Hengyuan Hu, Mihika Kamat 他
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データ効率の良い巧みな操作のための潜在RL事前分布
大規模RLの制御知識を流れマッチング型行動デコーダに蒸留し、視覚のみの行動教師で潜在文脈へ適応させる2段階フレームワークを提案。少ないデモで巧みな操作を実現。
原題: Latent RL Priors for Data-Efficient Dexterous Manipulation ／ Yixiao Wang, Peiyi Chen, Mustafa Mukadam 他
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遺伝的アルゴリズムによる高密度環境での果菜収穫順序最適化
RGB-Dカメラで果実位置を取得し、遺伝的アルゴリズムで収穫順序を最適化、ウェイポイントでロボット動作を制御する高密度作物環境向け収穫手法を提案し、実環境で評価した。
原題: An Ordering Optimization for Fruit-Vegetable in High-Density Environment based on Genetic Algorithm ／ Jaehwi Seol, Jeonghyeon Pak, Hyoung Il Son
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MOMASPLAT: モバイルマニピュレーションのための動的な新規視点デモンストレーション拡張
モバイルマニピュレーションのデモを、未見のロボット基部位姿から動的な物体操作も含めて合成する新規視点拡張フレームワーク。3Dガウシアンスプラッティングと3D基盤モデル、キネマティクスに基づく動作再ターゲティングを組み合わせ、幾何学的に一貫した合成デモを生成する。
原題: MOMASPLAT: Dynamic Novel-View Demonstration Augmentation for Mobile Manipulation ／ Sateesh Kumar, Arnav Balaji, Arpit Bahety 他
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遅延を考慮した時間指標付きスキル成功モデルによる動的マニピュレーションのスキル選択とタイミング
スキル開始遅延後のタスク成功率を予測する時間指標付きモデルを提案し、再cedingホライズン計画でスキルと開始時刻を選択、遅延下での成功率とキャリブレーションを改善した。
原題: Time-Indexed Skill Success Models for Latency-Aware Skill Selection and Timing in Dynamic Manipulation ／ Mohsen Omidi, Maria Chiara Leva, Brian Vaughan
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Semantics-to-Contact：接触の多い操作のための段階的フレームワーク
視覚言語モデルでタスク領域を粗く特定し、その領域内で力覚フィードバックを用いた残差強化学習により微細な接触動作を学習する2段階手法を提案し、視覚的・位置的変動に頑健な実世界接触操作を実現した。
原題: Semantics-to-Contact: A Stagewise Framework for Robust Contact-Rich Manipulation ／ Guanren Qiao, Ruixiang Ouyang, Sheng Xu 他
日本語で読む → - 論文変形物体マニピュレーションロボティクス
変形可能な線状物体のキーポイント位置決めに対する強化学習の実証研究
一端把持した変形線状物体の平面操作を強化学習で行い、GPU並列シミュレーションと相対キーポイント観測・非対称アクタークリティックで学習効率を高め、マーカーレスRGB-D推定により実機へゼロショット転移できることを示した。
原題: An Empirical Study of Reinforcement Learning for Keypoint Positioning of Deformable Linear Objects ／ Vinay Rodrigues, Sara Zeynalpour, Gokhan Solak 他
日本語で読む → - 論文マニピュレーションロボティクス
可動スタッキングとギャップ認識プッシュ転送による双腕卓上整列
双腕ロボットで混雑した卓上を整列させるため、境界の衝突しない隙間を見つけて片腕で押し込み非同期に受け渡す手法を提案し、MCTSで計画する。
原題: Dual-Arm Tabletop Rearrangement with Movable Stacking and Gap-Aware Push Transfers ／ Mohammadreza Firoozalizadeh, Zakiye Rostamirad, Arman Barghi 他
日本語で読む → - 論文ロコマニピュレーションロボティクス
四足ロボットのラストマイル把持ナビゲーションのための統合方策学習モデル
四足ロボットの把持ナビゲーションにおける「ラストマイル」問題に対し、把持可能な位置・方向の明示的表現と段階別の階層型Mixture-of-Experts方策を組み合わせた統合学習モデルを提案した。
原題: LMGN: A Unified Policy Learning Model for Last-Mile Grasp-Navigation ／ Xuenmin Hu, Qingxue Qian, Wei Luo 他
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