Impact of Different Failures on a Robot's Perceived Reliability
この研究は、オンライン動画実験を通じて、ロボットが失敗した際の種類（ミス、スリップ、凍結）が人間の信頼度に与える影響が異なり、ミスはスリップや凍結よりも信頼回復に寄与しやすく、その後の成功が信頼を回復させることを明らかにしました。
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cs.RO
680 件の論文
Predictive Control with Indirect Adaptive Laws for Payload Transportation by Quadrupedal Robots
本論文は、推定されたパラメータに基づくモデル予測制御（MPC）と勾配降下法に基づく適応則を組み合わせた階層的な制御枠組みを提案し、四足歩行ロボットが平坦地および荒れた地形において、未モデル化の静的・動的なペイロードを安定して運搬できることを実証したものである。
SEP-NMPC: Safety Enhanced Passivity-Based Nonlinear Model Predictive Control for a UAV Slung Payload System
この論文は、スリング荷物を吊り下げたクアッドコプターが混雑した環境で安全かつ安定して飛行できるよう、厳密な受動性不等式と高次制御バリア関数を組み込んだ「安全性強化型受動性ベース非線形モデル予測制御（SEP-NMPC）」を提案し、理論的な安定性・安全性の保証とリアルタイム性を両立させることを実証しています。
APPLV: Adaptive Planner Parameter Learning from Vision-Language-Action Model
本論文は、事前学習された視覚言語モデルと回帰ヘッドを用いて古典的ナビゲーションプランナーのパラメータを予測・学習する「APPLV」を提案し、従来の手法や直接行動を出力する VLA モデルよりも、未知環境での一般化性とナビゲーション性能を向上させることを実証しています。
Adaptive SINDy: Residual Force System Identification Based UAV Disturbance Rejection
本論文は、スパース同定法（SINDy）と再帰最小二乗法（RLS）適応制御を統合した「Adaptive SINDy」を提案し、乱流環境下でのドローン外乱拒絶と軌道追跡精度の向上を実機実験で実証したものである。
Why Channel-Centric Models are not Enough to Predict End-to-End Performance in Private 5G: A Measurement Campaign and Case Study
地下の私有 5G 環境における実測実験により、従来のチャネル中心のモデルがリンク層の適応性を過小評価しスループットを過大予測する傾向にあることが示され、通信認識型ロボットの計画には実測データに基づくデータ駆動型アプローチが不可欠であることが明らかにされました。
Proprioceptive Safe Active Navigation and Exploration for Planetary Environments
この論文は、視覚などの遠隔センシングでは検知が困難な変形性砂地環境において、脚と地面の接触情報（固有受容感覚）のみを用いて安全な領域を推定・認証し、多目的最適化による探索戦略を統合した「PSANE」と呼ばれる自律移動・探査フレームワークを提案し、未知の環境での安全な目標到達を実現するものです。
Fly, Track, Land: Infrastructure-less Magnetic Localization for Heterogeneous UAV-UGV Teaming
この論文は、インフラに依存せず、軽量な無人航空機（UAV）が磁気誘導を用いて移動する四足歩行ロボット（UGV）に対して、センチメートル単位の精度で自律的にホバリング、追跡、着陸を可能にする完全なローカライゼーションシステムを提案し、実世界の実験でその有効性を検証したものである。
Formation-Aware Adaptive Conformalized Perception for Safe Leader-Follower Multi-Robot Systems
本論文は、可視性リスクに応じて不確実性を適応的に調整する分散型適応コンフォーマル予測手法と、安全なリーダー・フォロワー多ロボットシステムの視界維持を保障する制御手法を提案し、シミュレーションによりその有効性を示しています。
FAME: Force-Adaptive RL for Expanding the Manipulation Envelope of a Full-Scale Humanoid
本論文は、外部からの手への力を推定して潜在コンテキストに条件付ける強化学習フレームワーク「FAME」を提案し、これにより力/トルクセンサーなしで二足歩行ヒューマノイドの把持操作範囲を拡大し、外乱に対するバランス維持能力を大幅に向上させることを示しています。
SurgCalib: Gaussian Splatting-Based Hand-Eye Calibration for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery
本論文は、手術室の無菌環境やワークフローを乱すことなく、ガウススプラッティングに基づくマーカーレスな自動手眼較正フレームワーク「SurgCalib」を提案し、da Vinci 手術ロボットにおける高精度なツール位置推定を実現したものである。
Characterization, Analytical Planning, and Hybrid Force Control for the Inspire RH56DFX Hand
この論文は、Inspire RH56DFX 手の力学的特性の解明、シミュレーションから実機へ検証された把持計画モデル、およびハイブリッド速度・力制御の実装を通じて、同ハンドを研究用途に適したオープンソースの解析的ツールへと変革し、様々なタスクで高い成功率を達成したことを報告しています。
Improving through Interaction: Searching Behavioral Representation Spaces with CMA-ES-IG
この論文は、ロボットの行動表現空間を探索する際に、ユーザーの体験を考慮して知覚的に明確で情報量の多い軌道を提案する「CMA-ES-IG」というアルゴリズムを提案し、高次元空間でのスケーラビリティ、計算効率、ノイズへの頑健性、および非専門家ユーザーによる評価の向上を実験的に実証したものである。
PlayWorld: Learning Robot World Models from Autonomous Play
この論文は、人間の成功に偏ったデモデータに依存せず、自律的なロボット自己遊戯から学習することで、物理的に一貫性のある高品質な動画世界モデルを構築し、実世界での政策性能を大幅に向上させる「PlayWorld」というシステムを提案しています。
ImpedanceDiffusion: Diffusion-Based Global Path Planning for UAV Swarm Navigation with Generative Impedance Control
本論文は、画像条件付き拡散モデルによるグローバル経路計画、人工ポテンシャル場に基づくリアクティブ追跡、および意味認識型可変インピーダンス制御を組み合わせた階層フレームワーク「ImpedanceDiffusion」を提案し、Crazyflie 2.1 ドローン群によるゼロショットのシミュレーションから実機への展開を通じて、混雑した屋内環境における安全かつ適応的な群飛行ナビゲーションの有効性を実証しています。
Beyond Amplitude: Channel State Information Phase-Aware Deep Fusion for Robotic Activity Recognition
この論文は、ロボットの活動認識において、従来の振幅情報のみに依存する手法の限界を克服し、位相情報を活用した二重ストリームゲート融合ネットワーク「GF-BiLSTM」を提案することで、認識精度と速度変化に対する頑健性を大幅に向上させることを示しています。
Cutting the Cord: System Architecture for Low-Cost, GPU-Accelerated Bimanual Mobile Manipulation
この論文は、NVIDIA Jetson Orin Nano などのオンボード計算機を搭載し、1300 ドル未満の低コストで実装されたオープンソースの二腕移動マニピュレータのシステムアーキテクチャと、その剛性設計、電源トポロジー、自律機能について述べています。
Quality over Quantity: Demonstration Curation via Influence Functions for Data-Centric Robot Learning
本論文は、ロボット学習におけるデータキュレーションの課題を解決するため、検証データへの損失削減への寄与を定量化するインフルエンス関数を用いて高品質なデモンストレーションを自動選別する「Quality over Quantity（QoQ）」という手法を提案し、シミュレーションおよび実世界での実験によりその有効性を示しています。
3D UAV Trajectory Estimation and Classification from Internet Videos via Language Model
この論文は、手動アノテーションを必要とせず、大規模なインターネット動画から言語モデルを活用して UAV の 3 次元軌道と分類情報を自動生成し、ゼロショット転移学習により既存のベンチマークで最先端レベルの性能を達成する新たなフレームワークを提案するものである。
High-Slip-Ratio Control for Peak Tire-Road Friction Estimation Using Automated Vehicles
本論文は、自動運転車両が空車走行中に高スリップ比制御を能動的に実行することで、従来の自然な走行データでは得られなかった路面摩擦係数のピーク値を安全かつ高精度に推定・評価する新しい枠組みを提案し、シミュレーションおよび実車実験によりその有効性を検証したものである。