ACCURATE: Arbitrary-shaped Continuum Reconstruction Under Robust Adaptive Two-view Estimation
本論文は、X 線 C アームシステムを用いたガイドワイヤやカテーテルなどの任意形状の連続体ロボットの 3 次元再構成において、画像セグメンテーションと幾何学的制約を組み合わせた新しいフレームワーク「ACCURATE」を提案し、1.0mm 未満の平均絶対誤差で高精度な再構成を実現することを示しています。
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cs.RO
694 件の論文
ReconDrive: Fast Feed-Forward 4D Gaussian Splatting for Autonomous Driving Scene Reconstruction
本論文は、自律運転シミュレーション向けに、既存の基礎モデル VGGT を拡張し、空間座標と外観属性の回帰を分離するハイブリッド・ガウス予測ヘッドと、速度モデリングによる静的・動的 4D 合成戦略を導入することで、従来のシーン別最適化と同等の高精度を維持しつつ、都市環境の大規模な 4D 空間をリアルタイムで再構築する高速なフィードフォワードフレームワーク「ReconDrive」を提案するものである。
Approximate Imitation Learning for Event-based Quadrotor Flight in Cluttered Environments
この論文は、シミュレーション環境でのイベントカメラデータ生成の計算コストを回避しつつ、オフラインデータと軽量な状態情報のみを用いた「近似模倣学習」フレームワークを導入することで、単一のイベントカメラのみを感知器として利用し、9.8 m/s という高速で雑多な環境下を飛行するクアッドコプターの制御を実現したことを報告しています。
FeasibleCap: Real-Time Embodiment Constraint Guidance for In-the-Wild Robot Demonstration Collection
本論文は、学習モデルやハードウェアに依存せず、ターゲットロボットの可達性や衝突制約をリアルタイムで視覚・触覚フィードバックとして提示し、収集段階で実行不可能なデモンストレーションを防止する「FeasibleCap」という新しいロボットデータ収集システムを提案するものである。
Model-Based and Neural-Aided Approaches for Dog Dead Reckoning
この論文は、慣性センサーのみを用いて犬（生物およびロボット）の位置推定誤差を 10% 未満に抑えるために、モデルベースおよびニューラルネットワーク支援の 3 つのアルゴリズムを提案し、実犬およびロボット犬のデータセットを用いた評価でニューラル支援手法の有効性を示したものです。
SMAT: Staged Multi-Agent Training for Co-Adaptive Exoskeleton Control
本論文は、人間の運動適応の段階的な性質を反映した「段階的マルチエージェント訓練（SMAT）」を提案し、シミュレーションおよび実機実験を通じて、ユーザーごとの再訓練なしに一貫した支援と正味の機械的パワーを実現するコ適応型外骨格制御の成功を示しています。
GeoLoco: Leveraging 3D Geometric Priors from Visual Foundation Model for Robust RGB-Only Humanoid Locomotion
この論文は、視覚基盤モデルの幾何学的事前知識を活用して単眼 RGB 画像から 3D 潜在表現を抽出する「GeoLoco」を提案し、シミュレーションのみで学習した制御ポリシーが Unitree G1 人型ロボットにおいて、実世界へのゼロショット転移を成功させることを示しています。
Exoskeleton Control through Learning to Reduce Biological Joint Moments in Simulations
この論文は、強化学習を用いて生物学的関節モーメントを低減する外骨格制御ポリシーを学習し、オープンソースの歩行データセットを用いた検証パイプラインによって、シミュレーションで訓練された制御ネットワークが生物学的関節モーメントと高い一致を示すことを実証するとともに、シミュレーションから実世界への転移における可能性と課題を明らかにしたものである。
PanoDP: Learning Collision-Free Navigation with Panoramic Depth and Differentiable Physics
本論文は、4 方向のパンオラマ深度知覚と微分可能な物理に基づく学習信号を組み合わせることで、部分的な観測条件下での衝突回避ナビゲーションの訓練安定性と成功率を向上させるフレームワーク「PanoDP」を提案し、その有効性を検証したものです。
TempoFit: Plug-and-Play Layer-Wise Temporal KV Memory for Long-Horizon Vision-Language-Action Manipulation
この論文は、追加の学習やトークン増加なしに、事前学習済みビジョン・言語・アクション（VLA）モデルの推論を訓練不要でアップグレードし、長期タスクにおける成功を向上させる「TempoFit」という、層ごとの FIFO キー/バリューメモリとフレームギャップ時間バイアスを用いたプラグアンドプレイ手法を提案しています。
AtomicVLA: Unlocking the Potential of Atomic Skill Learning in Robots
本論文は、長期のタスクや継続的な学習を可能にするため、タスク計画、原子スキルの抽象化、微細な動作を統合的に生成し、エキスパートの動的な組み合わせによって拡張性と汎用性を高める「AtomicVLA」という新しいロボティクスフレームワークを提案しています。
Multi-Agent Off-World Exploration for Sparse Evidence Discovery via Gaussian Belief Mapping and Dual-Domain Coverage
この論文は、限られた通信環境や危険な地形、そして視覚的に曖昧な証拠の発見という課題に対処するため、ガウス過程に基づく信念マッピングと二重ドメインカバレッジを活用し、事前定義された関心領域の偏りに頑健で安全な協調探索を実現するマルチエージェント情報的路径計画フレームワークを提案し、月面シミュレーションにおいて既存手法を上回る性能を実証したものである。
DAISS: Phase-Aware Imitation Learning for Dual-Arm Robotic Ultrasound-Guided Interventions
本論文は、超音波ガイド下での針挿入という非対称な二腕協調タスクにおいて、限られた熟練者のデモンストレーションから個人に最適化された戦略を学習し、リアルタイムの超音波フィードバックに基づいて高精度な制御を実現する「DAISS」と呼ばれる位相意識型の模倣学習システムを提案するものである。
Low-Cost Teleoperation Extension for Mobile Manipulators
この論文は、スマートフォンやリーダーアーム、フットペダルといった安価な汎用ハードウェアを活用し、高価な専用機器を必要とせずに移動二腕マニピュレータの直感的な遠隔操作を可能にするオープンソースフレームワークを提案し、ユーザー研究を通じて従来のキーボード操作よりもタスク遂行能力の向上と認知的負荷の低減を実証しています。
UniUncer: Unified Dynamic Static Uncertainty for End to End Driving
本論文は、静的および動的な環境要素の両方に対する不確実性を統合的に推定・活用し、エンドツーエンド運転の信頼性と性能を大幅に向上させる軽量な統一フレームワーク「UniUncer」を提案するものです。
RoboPCA: Pose-centered Affordance Learning from Human Demonstrations for Robot Manipulation
本論文は、人間のデモンストレーションから自動的に収集したデータを用いて、物体の接触領域と接触姿勢を指令に基づいて統合的に予測する「RoboPCA」というフレームワークを提案し、ロボット把持タスクの成功率と汎化性能を向上させることを示しています。
C-Explorer: Contiguity-Driven Task Allocation with Connectivity-Aware Task Representation for Decentralized Multi-UAV Exploration
この論文は、限られた通信環境下での分散型多 UAV 探査において、接続性グラフを用いたタスク分解と隣接ペナルティを備えた連続性駆動型の割り当て手法を提案し、C-Explorer と呼ばれるフレームワークが平均探査時間を 43.1%、経路長を 33.3% 削減する効果を実証したものである。
AeroPlace-Flow: Language-Grounded Object Placement for Aerial Manipulators via Visual Foresight and Object Flow
本論文は、画像編集モデルによる目標画像合成と 3 次元幾何学的推論を組み合わせた学習不要なフレームワーク「AeroPlace-Flow」を提案し、自然言語指示に基づいて航空マニピュレータが物体を正確に配置することを可能にすることを示しています。
Directing the Robot: Scaffolding Creative Human-AI-Robot Interaction
本論文は、ロボットと人間の協働を単なる効率化や自律ではなく、人間が意図を定義し AI が仲介することで創造性を支える「足場（スキャフォールディング）」として再定義し、教育や芸術など開かれた環境における人間中心の対話的アプローチを提案しています。
Residual Control for Fast Recovery from Dynamics Shifts
この論文は、学習済みの方策を凍結したまま、安定性整合ゲート（SAG）を備えた制約付き残差制御アーキテクチャを用いることで、実世界の動的変化に対するロボットの復旧時間を大幅に短縮し、かつ安定した性能を維持する手法を提案しています。