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研究

論文

ロボティクスとフィジカルAIの最新論文と、それぞれが産業にもたらす意味。

論文3本
テーマすべてマニピュレーション 76VLA 65ナビゲーション 35ロボティクス全般 32ロボット学習 27知覚 22ヒューマノイド 21シミュレーション 15歩行移動 13安全性 11World Action Models 4World-action model 3Aerial 2Aerial manipulation 2Dexterous manipulation 2Sim-to-Real Manipulation 2Social Navigation 2Vision-Language Navigation 23D Assembly 13DGS dataset 15G Simulation 1AMR Operations 1Active vision manipulation 1Adaptive MPC 1Adaptive action horizons 1Adaptive intervention 1Aerial Manipulation 1Aerial navigation 1Agricultural Robotics 1Articulation Estimation 1Autonomous Driving 1Autonomous Exploration 1Battery-aware RL 1Belief-space planning 1Bimanual Manipulation 1Byzantine localization 1Canal inspection 1Co-speech Humanoid 1Compositional Manipulation 1Construction navigation 1Contact-Rich Manipulation 1Contact-rich Manipulation 1Continual reinforcement learning on top of robot foundation models 1Continuum sensing 1Cross-embodiment transfer of humanoid whole-body controllers 1Curriculum RL 1Dexterous Manipulation 1Distributed Manipulation 1Distribution Shift 1Driving Simulation 1Efficient VIO 1Egocentric data 1Egocentric video 1Embodied Agents 1Embodied policy 1Empowerment MPC 1Endoscopic navigation 1Endovascular robotics 1Evaluating robot world models against real executions 1Event-camera VO 1Exoskeletons 1Failure recovery 1Federated 3D Perception 1Fisheye detection 1Floorplan SLAM 1Geometry-aware manipulation 1Grasping 1Grounding 1Humanoid Control 1Humanoid RL 1Humanoid Tool Use 1Humanoid loco-manipulation 1Humanoid safety 1Humanoid whole-body control 1Imitation Learning 1JEPA World Models 1Lab automation 1Laboratory Manipulation 1Latent World Models 1Legged Manipulation 1LiDAR Security 1Lifelong RL 1MAPF 1MAV guidance 1Manipulation LfD 1Manipulation Safety 1Marine simulation 1Memory-centric VLA 1Miniature Locomotion 1Mining Perception 1Mobile manipulation 1Model-based RL 1Monocular SSC 1Motion Planning 1Multi-Agent RL 1Multi-Robot Exploration 1Multi-Robot Manipulation 1Multi-UAV Exploration 1Multi-UAV State Estimation 1Multi-agent RL 1Multi-agent motion planning 1Multi-camera odometry 1Multi-fidelity RL 1Multi-robot manipulation 1Multi-skill Manipulation 1Multi-view perception 1Multimodal simulation 1Navigation & Mapping 1Object Pose Estimation 1Object Search 1Panoramic 3D Detection 1Panoramic segmentation 1Pedestrian tracking 1PersonNav 1Planning 1Policy Optimization 1Preference Learning 1Quadruped locomotion 1Real-time VLA 1Real-to-sim 1Reinforcement learning for industrial assembly 1Representation alignment 1Robot-Use Agents 1Runtime Verification 1Safe Generative Planning 1Safe RL-MPC 1Safe VLA 1Safety monitoring 1Safety-critical control 1Sim-to-real Navigation 1Sim-to-real manipulation 1Simulation geometry 1Skill Discovery 1Social navigation 1Soft Pneumatic Actuators 1Soft manipulation 1Sonar SLAM 1Streaming 3D reconstruction 1Submovement decomposition 1Surgical 1Surgical robotics 1Tactile Exploration 1Tactile VLA 1Temporal manipulation 1Terrain traversability 1Text-to-3D Policy 1Tool Co-Design 1Trajectory Correction 1Traversability 1UAV Navigation 1UAV Swarms 1UAV traffic monitoring 1Underwater Robotics 1Underwater active mapping 1Underwater perception 1Unified world-action model 1VLA Conditioning 1VLA Defense 1VLA Robustness 1VLA evaluation 1VLA manipulation 1VLA robustness 1Video world models 1Visual Generalization 1Visual Grounding 1Visual Reward Models 1Visuomotor Fusion 1Visuotactile manipulation 1World Models 1World models 1World-Action Models 1
難易度指定なし入門中級上級
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arXiv
Manipulation中級

AdaTempo、デモの相対テンポを学習しロボット操作を最大3.57倍に高速化

Jiale Cao, Yike Niu, Zhengrong Xue, Huazhe Xu

AdaTempoは、複数の遠隔操作デモに共通する相対的な速さの分布を教師信号として、模倣学習ポリシーの実行を加速するオフライン手法である。デモを位相整合し、相対テンポの合意を連続的な加速プロファイルへ変換して学習軌道を再サンプリングする。シミュレーション5タスクと実機6タスクで最大3.57倍の高速化を達成し、成功率と速度のトレードオフを改善した。本論文はプレプリントである。

模倣学習
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arXiv
World-action model中級

Magic-W0：物理知能に向けた構造化ワールドアクション基盤モデル

Xuhua Chen, Zhenhan Yin, Yuan Zhang, Lingfeng Zhang, He Zheng, Tong Mu, Shun Zuo, Dian Zhou, Di Wu, Xuan Zhou, Shaojie Wan, Rongtian Shen, Qiulong Xu, Yiduo Li, Yinglong Wang, Yanqian Wang, Kun Wang, Tao ZhangMagiclab Robotics Inc. (Magic-Lab Team)

ロボット企業のMagicLabは、行動を選びながら3次元シーンがどう動き、行動後にどうなるべきかを同時に予測する34億パラメーターのロボットモデルMagic-W0をプレプリントで公開した。10月3日の改訂版ではRoboDojo-Simの順位表で平均36.75点の首位に立ったが2位との差は0.48点にとどまり、実機5タスクではPhysical Intelligenceのπ0.5を94.6%対91.8%で上回った。

ワールドモデルVLAロボット基盤モデル模倣学習
Physical IntelligenceMagicLabAgiBotNVIDIA
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arXiv
VLA中級

ChunkTrust：アクションエキスパートの手がかりでロボット方策の実行ホライズンを適応的に決める

Fanding Huang, Jingyan Jiang, Shifeng Bao, Mingkang Pu, Shiwei Li, Jing Xu, Shijia Xu, Guanbo Huang, Chenghao Gu, Yuzhi Huang, Chenxin Li, Faisal Nadeem Khan, Huan Yang, Yan Wang, Cheng Chi, Zhi WangTsinghua University, Beijing Academy of Artificial Intelligence (BAAI), Renmin University of China, Shenzhen Technology University, Hefei University of Technology, Jiangnan University, Chongqing University, The Chinese University of Hong Kong

ロボットAIモデルは先の動作をひとまとまりで予測するが、そのうち何ステップを実行してから周囲を見直すかは、これまで技術者が固定値で決めることが多かった。清華大学や北京智源人工知能研究院（BAAI）などによる今回のプレプリントは、この値を動作中に自動で選ぶ追加モジュールを示し、Physical IntelligenceとNVIDIAの既存モデルを再学習せずに、シミュレーションと実機の双腕ロボットで成功率を高めた。

VLAロボット基盤モデル模倣学習
Physical IntelligenceNVIDIA
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マニピュレーション 8VLA 4World Action Models 5World-action model 3Aerial manipulation 3Dexterous manipulation 3Sim-to-Real Manipulation 3Social Navigation 3

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