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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 →- 論文触覚/マニピュレーションロボティクス
DA-GRD: 知覚と実行の不一致下での触覚による把持回復のための意思決定を考慮した把持関連曖昧性解消
物体が動いて視覚ベースの把持位置がずれた際に、少数の触覚プローブで候補を絞り込み、実行可能な把持を回復する手法を提案。
原題: DA-GRD: Decision-Aware Grasp-Relevant Disambiguation for tactile recovery under perception-to-execution mismatches ／ Haoran Wang, Yuteng Sun, Yuanjie Li 他
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GLoTouch: 並列グリッパによるグローバル・トゥ・ローカルな触覚知覚で外部視覚なしに物体探索・認識・把持を実現
並列グリッパに長尺プローブと視触覚センサを組み合わせ、暗所でも触覚のみで容器内の物体探索から形状認識・把持までを行う枠組みを提案した。
原題: GLoTouch: Global-to-Local Haptic Perception Using a Parallel Gripper for Object Search, Recognition, and Grasping Without External Vision ／ Zonglin Li, Wanruo Zhang, Yiming Wang 他
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CoPRE: 低コストロボットアームの固有感覚接触検出感度の向上
力覚センサなしで固有感覚のみから接触を検出する手法CoPREを提案し、低コストアームでの検出感度を大幅に改善した。
原題: CoPRE: Improving Sensitivity in Proprioceptive Contact Detection for Low-Cost Robot Arms ／ Yuxiao Zhu, Jinzhou Li, Yifei Dong 他
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力に敏感なマニピュレーションのためのカリキュラム：触覚反射制御による把持行動の形成
触覚反射制御をデータ収集時の教師として用い、力に敏感な物体の把持を学習させる手法を提案し、その有効性を検証した。
原題: What is the Better Curriculum: Controller-Shaped Grasping Behavior for Contact Force-Sensitive Manipulation ／ Ziyan Feng, Zizhao Yuan, Yulong Fu 他
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Touch2Robot: 人間のデモンストレーションループにロボットの触覚を統合
人間の手の動きと触覚グローブの計測から、対象ロボットハンドの接触をシミュレーション上で可視化し、デモ中にフィードバックすることで、ロボットへの転移性能とデータ収集効率を向上させるフレームワーク。
原題: Touch2Robot: Robot Touch in the Human Demonstration Loop ／ Shengcheng Luo, Xiaoyang Cheng, Hong Ying 他
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Tactile-JEPA: 分散型触覚センサのためのトポロジー考慮型自己教師あり表現学習
触覚センサの空間配置をグラフで表現し、マスク予測による自己教師あり学習でトポロジーを考慮した表現を獲得する手法を提案。力推定誤差を6.3%、手内姿勢誤差を20.8%削減した。
原題: Tactile-JEPA: Topology-Aware Self-Supervised Representation Learning for Distributed Tactile Sensors ／ Elizaveta Kovtun, Matvey Konovalov, Andrey Sakhovskiy 他
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Norm2Tex: 視触覚シミュレーションをテクスチャで拡張
ノーマルマップから高周波の表面詳細を視覚ベース触覚シミュレータに組み込み、シミュレーションと実世界の触覚データのギャップを埋めるプラグイン手法を提案。
原題: Norm2Tex: Augmenting Visuo-Tactile Simulations with Texture ／ Seongjin Bien, Débora Oliveira Makowski, Roberto Calandra 他
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高帯域単点触覚センシングによる触覚知覚の学習
単点の高帯域触覚信号を時間周波数スペクトログラムに変換し、視覚用エンコーダで処理することで、遮蔽された操作タスクを実現するフレームワークを提案。
原題: Learning tactile perception from high-bandwidth single-point sensing ／ Joseph Rigal, Emmanuel Virot, Caroline Pascal
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HapticWAM: 推論時の触覚センシングなしで想像上の触覚を世界行動モデルに蒸留
触覚センサの情報を教師モデルで学習し、展開時には触覚入力なしで動作する生徒モデルに蒸留することで、接触の多い把持・配置タスクの成功率を向上させた研究。
原題: HapticWAM: Distilling Imagined Touch into a World-Action Model without Inference-Time Tactile Sensing ／ Mikhail Sannikov, Ilya Mikhalchuk, Konstantin Gubernatorov 他
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BiView-Touch: クロスハンド補完による両手触覚表現学習
一方の手の触覚潜在表現を、同期したもう一方の手の触覚情報から補完する自己教師あり学習フレームワークを提案し、少ないラベルで両手動作や力の認識精度を向上させた。
原題: BiView-Touch: Learning Bimanual Tactile Representations by Cross-Hand Completion ／ Chenxin Liang, Youchen Lai, Chuqiao Lyu 他
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粒状物すくいにおける手首力覚による物理的接触観測性
6,700回の実機すくい実験から、手首の6軸力覚センサが最終的な収集体積を予測できることを示し、接触時の物理状態を推論する知覚モダリティとしての可能性を実証した。
原題: Physical-Touch Observability from Wrist Wrench in Granular Scooping ／ Hongyi Lin, Song Zhang, Xubo Liu 他
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ZeroTouch: 触覚教師あり視覚接触推定による接触リッチマニピュレーション
訓練時のみ触覚を教師信号として使い、展開時は手首カメラ映像から接触変形・6軸力・把持圧縮目標を推定する枠組みを提案し、物体把持タスクで高い成功率を達成した。
原題: ZeroTouch: Tactile-Supervised Visual Contact Estimation for Contact-Rich Manipulation ／ Dmitriy Kosenkov, Daniia Zinniatullina, Miguel Altamirano Cabrera 他
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ME-Dex 1.0：異種触覚センシングを世界行動モデリングへ統合
視覚・触覚・行動を統合的に学習するWorld Action Tactile Modelを提案し、異なる触覚センサや実装を共通空間に写像する仕組みとデータ生成基盤を構築した。
原題: ME-Dex 1.0: Bringing Heterogeneous Tactile Sensing into World Action Modeling ／ Xuancheng Zhang, Xuetao Liu, Qianying Tang 他
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せん断力検知のための積層型電子皮膚
2層の感圧抵抗アレイを指先に用い、層間の圧力中心のずれからせん断力を推定し、接触運動の追従や滑り検出を実現した。
原題: Layered e-skin for Shear Sensing ／ Qingzheng Cong, Alexis W. M. Devillard, Abu Bakar Dawood 他
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AVT-Fabric: 適応的証拠選択による能動的視触覚知覚で効率的なロボット布地比較
RGB画像を起点に、比較の難易度に応じて触覚情報を追加取得するか判断する枠組みを提案し、布地比較タスクで高精度かつ効率的な視触覚推論を実現した。
原題: AVT-Fabric: Active Visuo-Tactile Perception via Adaptive Evidence Selection for Efficient Robotic Fabric Comparison ／ Chang Gao, Zhuo Chen, Suhang Xia 他
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Agile-WAM：接触の多いロボット制御のための俊敏な触覚ワールドアクションモデル
視覚と触覚を共有潜在空間に符号化し、フローマッチングで行動と将来の視覚・触覚潜在を同時生成する触覚ワールドアクションモデルを提案。接触の時間スケールの違いを考慮したマルチホライズン予測で高精度かつ低遅延な接触リッチ操作を実現した。
原題: Agile-WAM: An Agile Tactile World Action Model for Contact-Rich Robot Control ／ Hanchu Zhou, Brendan Lynch, Raman Goyal 他
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TouchSight: 一人称視野映像からの素手触覚予測
手袋型圧力センサの記録を生成AIで素手映像に変換し、一人称視野の動画から手全体の接触力を予測する手法を提案。触覚センサなしで密な触覚情報を推定できる。
原題: TouchSight: Bare-Handed Tactile Prediction from Egocentric Video via Generative Visual Augmentation ／ Danyan Zhou, Jinxuan Lu, Jiawei Lin 他
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DexTouch-WM: 人間の触覚から器用なロボット操作のための行動条件付き触覚ワールドモデルを学習
人間とロボットの手に同じ触覚センサ配置を装着し、人間の触覚データからロボットの視覚・触覚の未来を予測するワールドモデルを学習。人間のデータを増やすほどロボット領域の予測精度が向上し、政策評価や合成データ生成にも使えることを示した。
原題: DexTouch-WM: Learning Action-Conditioned Tactile World Models from Human Touch for Dexterous Robot Manipulation ／ Yan Qin, Yue Chen, Wenwei Lin 他
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LUMO：再現性のある指全体接触観測のための発光接触形態設計
柔軟シリコンパッドにLEDを埋め込み、接触位置に応じた光の変化を指側面で観測できる指構造を設計。接触位置と関節トルクを組み合わせて接触力を推定する。
原題: LUMO: Designing Luminous Contact Morphology for Repeatable Whole-Finger Contact Observation ／ Dong Ho Kang, Youngsu Ko, Luis Sentis
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能動的固定のための3Dプリント可能な非平面エレクトロアドヘッション構造に向けて
マルチマテリアル3Dプリンティングを用いて、導電性櫛歯電極を構造に直接印刷した非平面（円筒形）エレクトロアドヘッション・パッドを試作し、電圧による吸着力制御を実証した。
原題: Toward 3D Printable Non-Planar Electroadhesive Structures for Active Anchoring ／ Mostafa A. Atalla, Carol R. Derla, Pep Canyelles Pericàs 他
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ジェスチャーを超えて：手首装着型圧力センサアレイによる全手姿勢と接触力の推定
手首周りのフレキシブルな容量性センサアレイとリカレントネットワークを用いて、手の全関節姿勢と指先の接触力を連続的に推定するウェアラブルシステムを提案し、その有効性を実験で示した。
原題: Beyond Gestures: Estimating Full Hand Pose and Contact Forces from Wrist-Worn Pressure Sensor Array ／ Svetoslav Kolev, Lingni Ma, Michael Goesele 他
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SlipSense: 低遅延かつ汎用的な滑り検出のためのマルチモーダル触覚学習
圧力アレイと加速度センサを組み合わせた触覚センサTacV5で、滑りを23ms以内に検出し、未学習のロボットハンドにもゼロショットで汎化するマルチモーダル学習フレームワークを提案。
原題: SlipSense: Multimodal Tactile Learning for Low-Latency and Generalized Slip Detection ／ Tong Jian, Aditya Thurvas Senthil Kumar, Xinyi Li 他
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PredTac: 予測触覚による接触の多いマニピュレーションの学習
触覚センサの実測値の代わりに、視覚とロボット状態から触覚を予測してポリシー学習・実行に使う枠組みを提案し、実機で実測触覚に迫る成功率を達成した。
原題: PredTac: Learning Contact-Rich Manipulation with Predicted Touch ／ Weijia Fan, Daqiang Guo
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Touch2Trace: 触覚駆動型模倣学習による巧みなケーブルトレース
触覚センサと自己教師あり学習エンコーダ、トランスフォーマーポリシーを組み合わせ、巧みな手でケーブルをたどるタスクを実現。触覚フィードバックが成功率を0%から93%に向上させ、未知のケーブルにもゼロショット転移可能。
原題: Touch2Trace: Tactile-Driven Imitation Learning for Dexterous Cable Tracing ／ Matteo Grimaldi, David Klee, Ziling Chen 他
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言語ガイドによるセンサ非依存な触覚表現学習
触覚画像を言語埋め込みに整列させる蒸留フレームワークを提案し、異なる触覚センサ間での材料認識の汎化性能を大幅に向上させた。
原題: Language-Guided Representation Learning for Robust Cross-Sensor Material Recognition ／ Mashood M. Mohsan, Muhayy Ud Din, Binzhao Xu 他
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頭蓋骨内蔵型力覚センサを備えた新規なウシ胎仔脳ex-vivoモデルによる模擬脳神経外科手術の評価
生のウシ胎仔脳を3Dプリント頭蓋骨モデルに設置し、6自由度力覚センサで手術器具と組織の相互作用力を計測する携帯型プラットフォームを開発・検証した。
原題: Novel Ex-vivo Calf Brain Model with Integrated Sub-Skull Force Sensors to Access Simulated Neurosurgical Procedures ／ Hamad Binhammad, Matheus Ballestero, Mohammed Babgi 他
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GIFT: 装着型センシンググローブから触覚センサなしのロボットハンドへの力認識型スキル転移
人間の指先力をグローブで計測し、ロボット側ではモータ電流から力を推定することで、触覚センサのないハンドでも力に基づく技能転移を可能にした手法を提案した。
原題: GIFT: Glove-Inferred Force Transfer: Force-Aware Human-to-Robot Skill Transfer from a Wearable Sensing Glove to a Robot Hand Without Tactile Sensors ／ Tzah Sarusi
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見える触覚：視覚運動ポリシーのための接触情報レンダリング
接触信号をシーンと同じ画像空間に描画することで、アーキテクチャ変更なしに視覚ベースのポリシーへ触覚情報を統合し、低コスト磁気センサとともに操作性能を向上させた研究。
原題: Visible Touch: Rendering Contact for Visuomotor Policies ／ Metin Alp Dogan, Edward Sun, Feng Xu 他
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リフティングのためのコンパクト視触覚ワールドモデル：予測・報酬整合・力制約
視触覚ワールドモデルと想像内でのactor-critic学習を用い、触覚情報が力予測精度を向上させる一方、力制約下でのタスク成功率には課題が残ることを示した。
原題: Compact Visuotactile World Models for Lifting: Prediction, Reward Alignment, and Force Constraints ／ Qinzhen Ma, Sida Peng
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BIFTA: 脳に着想を得た未知触覚センサへの少数ショット適応
未知の触覚センサに対して、凍結したエンコーダを少数のラベル付きデータで適応させる脳 inspired フレームワークを提案し、既存手法を大幅に上回る精度向上を達成した。
原題: BIFTA: Brain-Inspired Few-Shot Tactile Adaptation for Unknown Sensors ／ Boheng Liu, Ziyu Li, Xia Wu
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