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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: 2026/11/12 ／ 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 →- 論文マニピュレーションロボティクス
把持のアドミタンスによる入出力特性評価：設計パラメータと把持挙動の接続
低インピーダンスグリッパの把持をアドミタンス行列で特徴づけ、静的剛性だけでなく動的な共振特性まで評価できることを示した研究。
原題: Input-output characterization of robotic grasping: Connecting design parameters to grasp behavior through the admittance ／ Julien Vanderheyden, Guillaume Drion, Pierre Sacré 他
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成功確率を変える事象を記憶する：Criticゲート付きイベントメモリによる長期的マニピュレーション
Criticが成功確率の変化量で重要イベントを選別して記憶する手法を提案し、長期的マニピュレーションでの意思決定の曖昧さを解消した。
原題: Remember What Changes the Odds: Critic-Gated Event Memory for Long-Horizon Manipulation ／ Xuanzhuo Liu, Chuankang Li, Maoqing Yao 他
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ManiLadder：カテゴリ別・多難易度タスクラダーによるロボットマニピュレーションのベンチマーク
112タスクを4難易度・8カテゴリに階層化した大規模シミュレーションベンチマークを構築し、同一条件の模倣学習ポリシーで難易度を校正して実機でも順序性を検証した論文。
原題: ManiLadder: Benchmarking Robot Manipulation Through a Categorized and Multi-Difficulty Level Task Ladder ／ Chongkai Gao, Jieao Shi, Zhaoyu Mu 他
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経験時代における実世界コード・アズ・ポリシー：ACE-CaP-0
人間の実演とシミュレーションを選択的に活用してコードポリシーを改良するエージェント手法を提案し、8つの実世界マニピュレーションタスクで92.1%の成功率を達成した。
原題: ACE-CaP-0: Real-World Code-as-Policies in the Era of Experience ／ ACE-CaP Team, Changxu Wei, Yunpeng Qing 他
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DexRemo：接触の多い除去操作のための力覚センシングハンドプラットフォームとタスクスイート
高い力覚センシングを備えた3本指ロボットハンドと9つの実機タスクを開発し、視覚・固有感覚・指先力覚を融合する方策を学習させた。手首中心の力覚表現が安定性と汎化性能を向上させることを示した。
原題: DexRemo: A Force-Sensing Hand Platform and Task Suite for Contact-Rich Removal Manipulation ／ Liman Wang, Hanyang Zhong, Sun Zhaole 他
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BiPOP: 長期的な両腕ロボット操作のための部分順序計画
LLMと時間的部分順序計画を組み合わせ、両腕の協調が必要な長期タスクを、作業空間の分割と腕間依存関係のモデル化により効率的に計画するフレームワークを提案した。
原題: BiPOP: Partial-Order Planning for Long-Horizon Bimanual Robotic Manipulation ／ Kun Chu, Xufeng Zhao, Jan-Gerrit Habekost 他
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アクションアフィンワールドモデルによる推論時の高速ポリシー改善
模倣ポリシーの小さな誤差を推論時に補正するため、行動摂動ロールアウトから局所的な行動感度を学習し、凸二次計画で高速に修正する手法を提案した。
原題: Fast Inference-Time Policy Refinement via Action-Affine World Models ／ Run Wang, Yilin Mo, Liang Wu
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RUMI: 拡張現実と触覚フィードバックを備えたRobotiq対応の汎用マニピュレーションインターフェース
Robotiq 2F-85グリッパに合わせた把持形状と交換式指先センサを備えたハンドヘルド操作インターフェースを開発し、ARによる動作可否の可視化と触覚フィードバックで力覚を考慮した遠隔操作と模倣学習用データ収集を可能にした。
原題: RUMI: A Robotiq-Matched Universal Manipulation Interface for Robot Learning with Augmented Reality and Haptic Feedback ／ Kevin Avdiu, Seongjin Bien, Yannik Blei 他
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キャブ視覚と制御情報の融合による油圧ショベルの関節状態推定
既存ショベルにセンサを追加せず、キャブ内カメラ映像とジョイスティック操作履歴から関節状態を推定し、ACTベースの制御方針と組み合わせて自律掘削を実現した。
原題: Joint-State Inference for Autonomous Excavators Using Cab-View Vision-Control Fusion ／ Junwei Li, Jian Pan, Mengchi Cai 他
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Curie's Jarvis：印刷プロトコルからの自律ロボット化学実験
人が使う印刷手順書とラベル付き容器をそのまま利用し、ロボットアームが化学実験を自律実行するシステムを開発。固定位置やマーカーなしで容器を識別し、5回中5回と5回中4回のプロトコルを人間介入なしで完遂した。
原題: Curie's Jarvis: Autonomous Robotic Chemistry Experiments from Printed Protocols ／ Rumi Loghmani, Bozhang Song, Victor Alvarado 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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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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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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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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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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矩形物体の協調マルチロボット押し操作におけるフォースクロージャ条件
4つの無摩擦接触点で矩形物体を押す際の力学的閉包条件を閉形式で導出し、接触配置の調整則と軌道追従制御への統合を示した研究。
原題: Force-Closure Condition for Cooperative Multi-robot Pushing of Rectangular Objects ／ Duy Anh Nguyen, Trung Dung Ngo
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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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Robo-MLT: 長期医療検査タスクのためのデュアルシステム型ロボットマニピュレーション
視覚言語プランナと実行モニタを組み合わせたデュアルシステムで、血液ガス分析や検体仕分けなど長期的な医療検査ワークフローをロボットが順序通りに遂行し、途中の介入にも対応できるようにした。
原題: Robo-MLT: Dual-System Robotic Manipulation for Long-Horizon Medical Laboratory Tasks ／ Zequan Zeng, Kai Wang, Delvin Ce Zhang 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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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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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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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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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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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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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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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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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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