SORS: A Modular, High-Fidelity Simulator for Soft Robots
本論文は、軟体ロボットの非線形変形や接触といった複雑な物理現象を高精度かつモジュール式にシミュレートし、実世界とのギャップを埋めるために開発された新しいシミュレータ「SORS」を提案し、多様な実実験を通じてその有効性を検証したものである。
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cs.RO
864 件の論文
VISO: Robust Underwater Visual-Inertial-Sonar SLAM with Photometric Rendering for Dense 3D Reconstruction
本論文は、水中環境における視覚的課題を克服し、ステレオカメラ・IMU・3D ソナーを融合して高精度な 6 自由度位置推定と高忠実度な密な 3 次元再構成を実現する堅牢な SLAM システム「VISO」を提案し、その有効性を実験で実証したものである。
InsSo3D: Inertial Navigation System and 3D Sonar SLAM for turbid environment inspection
本論文は、濁った水中環境における大規模な 3D 音響 SLAM を実現するため、慣性航法装置（INS）を事前情報として活用し、3D ソナーと INS を統合した高精度かつ効率的な InsSo3D システムを提案し、実証実験において軌道誤差を 21cm 未満、地図再構成誤差を 9cm 未満に抑えることを示しています。
(MGS)-Net: Unifying Micro-Geometric Scale and Macro-Geometric Structure for Cross-View Geo-Localization
この論文は、斜視航空画像と衛星画像の間の幾何学的な不一致を解決し、GNSS 非依存の UAV 航法におけるクロスビュー地理定位の性能を向上させるため、マクロ幾何構造のフィルタリングとミクロ幾何スケールの適応を統合した新しいフレームワーク「(MGS)-Net」を提案し、University-1652 および SUES-200 データセットで最先端の結果を達成したことを報告しています。
APEX: Learning Adaptive High-Platform Traversal for Humanoid Robots
本論文は、強化学習の安全性制約下で効率的な探索を可能にする「一般化されたラチェット進行報酬」を導入し、LiDAR に基づく知覚とシミュレーション・リアリティのギャップ低減手法を組み合わせることで、29 自由度のヒューマノイドロボットが脚長を超える高さ（0.8 メートル）のプラットフォームへの登降や姿勢変換を含む複合動作をゼロショットで実世界に適用可能にした「APEX」システムを提案するものである。
MiDAS: A Multimodal Data Acquisition System and Dataset for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery
この論文は、手術ロボットの専用インターフェースを必要とせず、時間同期されたマルチモーダルデータを非侵襲的に収集できるオープンソースシステム「MiDAS」と、それに付随する注釈付きデータセット（ hernia repair 縫合を含む）を提案し、その有効性を検証したものです。
Beyond Imitation: Reinforcement Learning-Based Sim-Real Co-Training for VLA Models
この論文は、シミュレーション環境における強化学習と実世界データの教師あり学習を組み合わせる「RL-Co」という新しいフレームワークを提案し、これにより視覚言語行動（VLA）モデルの実世界タスク成功率と汎化性能を大幅に向上させることを示しています。
Learning Robust Control Policies for Inverted Pose on Miniature Blimp Robots
この論文は、実世界の小型ブリンクロボットが複雑な非完全駆動ダイナミクスを克服して逆転姿勢を安定的に維持できるよう、高忠実度シミュレーション環境の構築、ドメインランダム化を適用した改良型 TD3 アルゴリズムによる強化学習、およびシミュレーションから実世界への移行を可能にするマッピング層の導入という 3 段階のフレームワークを提案し、その有効性を検証したものである。
ROSER: Few-Shot Robotic Sequence Retrieval for Scalable Robot Learning
本論文は、ラベル付けされたデータが不足するロボット学習の課題に対し、数少ない参考例のみで未ラベルの連続ログからタスク固有のセグメントを高精度かつ高速に抽出する軽量な少ショット検索フレームワーク「ROSER」を提案し、大規模ロボットデータセットの有効活用を可能にするものです。
An Embodied Companion for Visual Storytelling
この論文は、大規模言語モデルと描画ロボットを統合した「Companion」システムが、双方向の対話を通じて人間と機械が協働する視覚的物語創作を実現し、専門家による評価でその芸術的価値が確認されたことを報告しています。
RoboLayout: Differentiable 3D Scene Generation for Embodied Agents
本論文は、視覚言語モデルを拡張し、到達可能性の制約を微分可能な最適化プロセスに統合することで、サービスロボットや人間など多様なエージェントの物理的制約を満たすナビゲーション可能かつ実行可能な 3D 室内シーン生成を実現する「RoboLayout」を提案しています。
ProFocus: Proactive Perception and Focused Reasoning in Vision-and-Language Navigation
ProFocus は、LLM と VLM の連携により能動的な知覚と焦点を絞った推論を実現するトレーニング不要のフレームワークであり、R2R および REVERIE 基準においてゼロショット手法として最先端の性能を達成します。
Digital-Twin Losses for Lane-Compliant Trajectory Prediction at Urban Intersections
この論文は、V2X 環境における都市交差点の軌道予測において、標準的な MSE 損失とデジタルツインから導出された交通ルールや衝突回避を考慮した新規な「ツイン損失」を組み合わせることで、予測精度を維持しつつ交通違反や衝突リスクを大幅に低減する安全配慮型の予測パイプラインを提案しています。
TEGA: A Tactile-Enhanced Grasping Assistant for Assistive Robotics via Sensor Fusion and Closed-Loop Haptic Feedback
本論文は、筋電図に基づく意図の力推定と視触覚センシングを融合し、ウェアラブルハプティクスベストを介してリアルタイムな振動触覚フィードバックを提供する「TEGA」という閉ループ遠隔操作システムを提案し、ユーザーが把持力を直感的に調整できることで把持安定性とタスク成功率を大幅に向上させることを実証しています。
PRISM: Personalized Refinement of Imitation Skills for Manipulation via Human Instructions
この論文は、ユーザーの指示と模倣学習のポリシーを基盤とし、自然言語による報酬関数の自動生成と人間のフィードバックを組み合わせて強化学習で微調整を行う「PRISM」という手法を提案し、ロボット把持タスクにおいて既存手法を上回る堅牢性とデータ効率を実現することを示しています。
Task Parameter Extrapolation via Learning Inverse Tasks from Forward Demonstrations
この論文は、前方タスクのデモンストレーションから逆タスクを学習する共同学習アプローチを提案し、訓練領域外の新しい条件においてもゼロショットで正確にタスクを遂行できるロボット制御フレームワークを構築したものである。
From Decoupled to Coupled: Robustness Verification for Learning-based Keypoint Detection with Joint Specifications
本論文は、従来の個別検証の限界を克服し、混合整数線形計画（MILP）を用いてキーポイント間の依存関係を考慮した結合検証フレームワークを提案することで、学習ベースのキーポイント検出器の堅牢性を初めて厳密に保証する手法を開発したものである。
RACAS: Controlling Diverse Robots With a Single Agentic System
この論文は、自然言語のみで通信する複数の LLM/VLM モジュールからなる「RACAS」という自律制御アーキテクチャを提案し、車輪型ロボット、多関節アーム、水中ドローンなど、全く異なる形態のロボットに対してソースコードやモデルの再学習なしに高レベルの自律タスクを遂行可能にしたことを報告しています。
Control Lyapunov Functions for Underactuated Soft Robots
本論文は、入力制限と不完全駆動という課題を抱えるソフトロボットのタスク空間制御に対し、凸不等式制約として制御リアプノフ関数を強制する新しい一般フレームワークを提案し、シミュレーションを通じて既存手法を上回る追従精度と安定性を実証したものである。
RFM-HRI : A Multimodal Dataset of Medical Robot Failure, User Reaction and Recovery Preferences for Item Retrieval Tasks
医療用ロボットがアイテム回収タスク中に発生する通信失敗に対する人間の反応と回復の好みを多角的に記録・分析した「RFM-HRI」データセットの公開と、失敗がユーザーの感情や制御感に与える影響に関する知見が、安全な失敗検出・回復手法の基盤となることを示しています。