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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: 2026/9/24 ／ 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 →- 論文模倣学習ロボティクス
EgoSpeedUp: 人間の操作テンポをロボット方策に転移する
人間の操作デモからタスクに適したフェーズごとの実行テンポを推定し、ロボットの遅いデモを再タイミングして模倣学習させることで、成功率を上げつつ実行時間を短縮するフレームワーク。
原題: EgoSpeedUp: Transferring Human Manipulation Tempo to Robot Policies ／ Hanbit Oh, Yukiyasu Domae, Takuma Yagi
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PolyUMI: 視覚・触覚・音声を統合した物体推論と操作のためのアクセシブルなデータ収集
無線ハンドヘルドグリッパで視覚・触覚・音声・固有感覚を同期収集し、ロボットに展開できるオープンソース基盤と、異種センサ情報を統合するマルチモーダル方策VisTAを提案。物体推論や滑り制御、接触の多い操作で有効性を示した。
原題: PolyUMI: Accessible Visual-Tactile-Audio Data Collection for Object Inference and Manipulation ／ Conor W. Hayes, Rickmer Krohn, Aravind Ramaswami 他
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ロボット模倣学習のための固有感覚と能動的行動に基づく指先センシングの自己教師ありアンカリング
指先の触覚・近接センサを固有感覚と行動に自己教師ありで対応付け、接触前後の情報を活用して模倣学習の成功率を高める手法を提案。
原題: Self-Supervised Anchoring of Fingertip Sensing to Proprioception and Proactive Actions for Robot Imitation Learning ／ Tomohiro Motoda, Masaki Murooka, Keisuke Shirai 他
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学習不要の行動クローニング
行動予測制御（BPC）を提案し、行動認識型検索指標とハンケル行列に基づく行動継続事前分布、閉形式の1ステップ残差補正を組み合わせることで、方策の学習なしに実演データから直接制御を合成する。シミュレーションと実機で学習方策に匹敵する性能を示し、方策適合を数時間から数秒に短縮、Jetson Orin Nano上で75Hz以上の閉ループ制御を実現した。
原題: Training-free Behavior Cloning ／ Maximilian Adang, Timothy Chen, Lars Osterberg 他
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ガウスで十分：大規模行動モデルのファインチューニングにフローマッチング事前分布は効かない
大規模行動モデルのファインチューニングでは、目標に近い非ガウス事前分布を使っても標準ガウスと性能が変わらないことを大規模実験で示し、その理由を分析した論文。
原題: The Gaussian Is Enough: Flow-Matching Priors Do Not Help When Fine-Tuning Large Behavior Models ／ Chen Xu, Rishi Shah, Hadas Kress-Gazit 他
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部分観測下の模倣における最小リカレント行動記憶
部分観測下で専門家の行動を再現するのに必要な最小限のリカレント記憶を情報理論的に特徴づけ、操作タスクでそのビット要件を検証した研究。
原題: Minimal Recurrent Behavioral Memory for Imitation under Partial Observability ／ Xianyao Li, Fang Xu, Rui Min 他
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人間が実演できないタスクを学習するためのガードレール生成フレームワークGLIDE
人間が実演困難なロボット操作タスクに対し、失敗モードを推論して実行可能なガードレールを生成し、データ収集と方策実行を改善するGLIDEを提案した。
原題: Learning Beyond What Humans Can Demonstrate ／ Yuchen Song, Aditya Mittal, Unnat Jain
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BEACON: 不確実性下の模倣学習のための信念を用いた適応制御
隠れ状態をベイズ信念として構造化し、拡散ポリシーに条件付けることで、不確実性に応じて探索と活用を切り替える模倣学習手法を提案。
原題: BEACON: Belief-Enabled Adaptive CONtrol for Imitation Learning under Uncertainty ／ Moonyoung Lee, Soumojit Bhattacharya, George Kantor 他
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専門家プレイ輪郭制御：遅い専門家と速いプレイによる実演より高速な計画
遅い専門家の実演と速い非専門家のプレイを組み合わせ、世界モデルを用いてタスク進行の輪郭に沿って行動を最適化することで、実演より高速なロボット操作を実現する手法を提案。
原題: Expert-Play Contouring Control: Faster-than-Demonstration Planning from Slow Expert and Fast Play ／ Seunghoon Cho, Wonsuhk Jung, Sundhar Vinodh Sangeetha 他
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CARF: 失敗誘導フローマッチングの対比的引力-斥力
失敗軌道から「進展する部分」は模倣し「失敗を招く部分」は回避する非対称な学習を、フローマッチングで統一的に実現する手法を提案。
原題: CARF: Contrastive Attraction-Repulsion of Failure-Guided Flow Matching ／ Shuqi Zhao, Bang Du, Cheng-En Wu 他
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Skel-WAM: 人間からロボットへの操作スキル転移を実現する手骨格条件付きワールドアクションモデル
人間とロボットの手の骨格を共通インターフェースとして用い、人間の動画とロボットの実演を統合学習することで、実機の双腕操作タスクの成功率を大幅に向上させた研究。
原題: Skel-WAM: A Hand-Skeleton-Conditioned World Action Model for Human-to-Robot Manipulation Transfer ／ Zetao Cai, Yaping Li, Yiqun Wang 他
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KnowDemo: 人間動画からの知識誘導型ロボット実演生成
人間の動画からVLMで操作知識を抽出し、対象環境で多様なロボット実演を生成するフレームワークを提案。
原題: KnowDemo: Knowledge-Guided Robot Demonstration Generation from Human Videos ／ Zhiyuan Gao, Yanxiang Zhan, Mohammad Khoshnazar 他
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欠けた橋を探せ：構成を考慮した能動的模倣学習
潜在トポロジーを構築し、多数のタスクを一度に解ける「橋渡し」デモを能動的に要求することで、わずかな実演でロボットの多タスク成功率を大幅に向上させる手法を提案。
原題: Missing Bridges: Composition-Aware Active Imitation Learning ／ Maxwell J. Jacobson, Ahmed H Qureshi, Yexiang Xue
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視覚言語に基づくタスク文脈認識型模倣学習によるロボット分解
言語指示を視覚空間表現に接地させ、階層的なタスク選択とタスク文脈認識型模倣学習を組み合わせることで、多様な形状や配置の部品を対象としたロボット分解の長期的タスク遂行を実現した。
原題: Vision-Language Grounded Task-Context-Aware Imitation Learning for Robotic Disassembly ／ Jeon Ho Kang, Igal Tamarkin, Ethan Niu 他
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接触の多い模倣学習のための連続多様体分解インピーダンス再ターゲティング
固定インピーダンスの実演を連続可変インピーダンス制御器に変換し、模倣学習の構造的教師信号として利用する手法を提案。実タスクで力変動とピーク力を低減し、学習可能性を示した。
原題: Continuous Manifold-Decomposed Impedance Retargeting for Contact-Rich Imitation Learning ／ Jiahao Liu, Kento Kawaharazuka, Tasuku Makabe 他
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フローマッチング運動事前分布：模倣学習のためのオンライン最適輸送報酬
現在のロールアウトと専門家運動の間の経路に沿ってフローマッチングで学習したスカラー報酬を提案し、Unitree G1の歩行タスクで従来のAMPや重心OT報酬より安定した歩行を実現した。
原題: Flow-Matched Motion Priors: Online Optimal-Transport Rewards for Imitation Learning ／ Yilin Zou, Chenghua Liu, Chenglong Wu 他
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Bi-MoDe: 双方向制御に基づく模倣学習における修飾子条件付きデコーディングによる実行速度と接触強度の調整
Transformer行動デコーダの各層に制約付き潜在変数を注入し、実行速度や接触強度などの指示に従って模倣学習した動作を調整できるようにした。実機のホワイトボード拭きタスクで有効性を検証した。
原題: Bi-MoDe: Bilateral Control-based Imitation Learning via Modifier-Conditioned Decoding for Modulation of Execution Speed and Contact Intensity ／ Takumi Kobayashi, Masato Kobayashi, Yuki Uranishi
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InstantMimic: 物理ベーススキルを数秒で学習する高性能システム
強化学習による物理ベースキャラクタ制御の学習ループ全体をGPU上で完結させ、多様なスキルを数秒で学習可能にしたシステム。
原題: InstantMimic: A High Performance System for Learning Physics-based Skills in Seconds ／ Ikjun Choi, Geonho Leem, Jungdam Won
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JEPAポリシー：ペア行動と未来表現予測による拡散不要の模倣学習
行動チャンクとその未来表現をペアで学習する拡散不要の模倣学習フレームワークを提案し、9つのシミュレーションタスクと実機実験で成功率向上と低遅延を実現した。
原題: JEPA Policy: Diffusion-Free Imitation Learning via Paired Action and Future Representation Prediction ／ Jie Xu, Kangjin Yu, Ziyi Jin 他
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猿は見て学べるか？ロボットの観察によるスキル学習を評価するベンチマーク
人間の動画からロボットが操作スキルを学習する際の評価を統一するため、10種類の操作タスクを含むベンチマーク「RoboReel」を提案し、複数の最先端アルゴリズムを比較分析した。
原題: Monkey See, Can Monkey Do? A Benchmark for Evaluating Robot Skill Learning by Observation ／ Weiwei Gu, Anmol Gupta, Anant Sah 他
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DISEIL: デモンストレーション蒸留によるサンプル効率的模倣学習
ロボットが少数のデモから学習する際、失敗を分類し、必要なデモを自動的に要求する手法を提案。模倣学習のサンプル効率を向上させる。
原題: DISEIL: Demonstration Distillation for Sample-Efficient Imitation Learning ／ Suyog Khanal, Arun Kumar A, Santu Rana
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受動的観察によるデモンストレーション学習の産業組立自動化における最新動向
産業組立における受動的観察を用いたデモンストレーション学習（LbD）の系統的レビューであり、特に単一デモンストレーションでの一般化と物体中心知覚への移行を分析している。
原題: State-of-the-Art in Learning-by-Demonstration with Passive Observation for Industrial Assembly Automation ／ David Koetter, Oliver Petrovic, Christian Brecher
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CosmoH2G: 複雑な空間動作を伴う物体操作のためのハンドからグリッパーへの転移データセットとベースライン手法
人間の手のデモンストレーションをロボットグリッパーに転移する際、複雑な空間動作（回転や反転を含む軌道）を扱えるようにするため、大規模なペアデータセットと2段階の生成フレームワークを提案した論文。
原題: CosmoH2G: A Hand-to-Gripper Transfer Dataset and Baseline Method for Object Manipulation with Complex Spatial Movements ／ Hongxiang Zhao, Mutian Xu, Zeyu Jin 他
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何が重要か、いつ重要か？視運動模倣ポリシーにおける条件付き視覚グラウンディングの診断と改善
視運動模倣ポリシーが、視覚的に類似した物体や容器が導入されると失敗する問題を、条件付き視覚グラウンディングとして分析し、注意正則化や外観ベースの視覚プロンプティングなどの介入でロバスト性を改善した。
原題: What Matters, When? Diagnosing and Improving Conditional Visual Grounding in Visuomotor Imitation Policies ／ Vivek Chavan, Pengtao Xie, Yahuan Shi 他
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模倣学習は器用な操作における時間的ロバスト性を保持するか？タスク実行速度にわたる専門家と学習者の比較
模倣学習で訓練された器用な操作ポリシーが、実行速度の変化に対して専門家と同等のロバスト性を持つかを、接触の多いタスクで比較検証した論文。
原題: Does Imitation Learning Preserve Temporal Robustness in Dexterous Manipulation? An Expert-Learner Comparison Across Task Execution Speeds ／ Clinton Enwerem, John S. Baras, Calin Belta
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家庭環境における介護者との縦断的ロボット学習：デモンストレーションからの学習
家庭環境で非専門家の介護者がロボットにタスクを教える際の障壁を特定し、事前訓練と適応的フィードバックによる支援の効果を複数回の訪問を通じて評価した。
原題: Longitudinal Robot Learning from Demonstration with Care Providers in a Home Environment ／ Nina Moorman, Julianna Schalkwyk, Vriksha Srihari 他
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動的システムに基づく模倣学習とニューロ適応制御による自律船舶の軌道回復
模倣学習と動的システムを組み合わせ、外乱下で自律船舶をデモ軌道に復帰させるハイブリッド制御アーキテクチャを提案し、シミュレーションで有効性を検証した。
原題: Dynamical System-Based Imitation Learning and Neuroadaptive Control for Trajectory Recovery in Autonomous Ships ／ Yeyson A. Becerra-Mora, José Ángel Acosta
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物理的相互作用の特定による接触リッチなロボット操作のワンショット模倣学習
ロボットと環境の物理的相互作用（接触の発生と解除）を明示的にモデル化し、単一のデモンストレーションから複雑な接触操作を再現する模倣学習手法を提案した。実ロボット実験で、未知の環境変化に対する頑健性や適応性を実証した。
原題: One-Shot Learning from Demonstration of Contact-Rich Robotic Manipulation by Identifying Physical Interactions ／ A. H. G. Overbeek, H. van der Kooij, M. Vlutters
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模倣者ゲーム：行動予測を超えたロボットの模倣能力のベンチマーク
人間のデモンストレーションから意図を推論して実行するロボットの能力を評価するため、4段階のベンチマーク「The Imitator Game」と大規模データセット「IG-10K」を構築し、既存モデルが意図レベルの模倣で失敗することを示した。
原題: The Imitator Game: Benchmarking Robot Imitative Ability Beyond Action Prediction ／ Xunzhe Zhou, Yiyang Cai, Fengyi Wang 他
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ワールドモデルポリシー学習と模倣ワールドアクションモデルの能力分離について
観察デモから学習する際、将来予測を介したワールドアクションモデルと直接行動クローニングの制御能力を理論的に比較し、両者が同じ外部ポリシークラスと理想的な模倣目標を持つことを示した。
原題: On the Capability Separation Between World-Model Policy Learning and Imitated World-Action Models ／ Yang Yu
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