Vision-Augmented On-Track System Identification for Autonomous Racing via Attention-Based Priors and Iterative Neural Correction
本論文は、視覚情報を摩擦の事前知識として活用し、S4 モデルで動的残差を補正するハイブリッド手法を提案することで、自律レーシングにおけるタイヤ動力学の同定精度と冷間起動時の収束速度を大幅に向上させることを示しています。
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687 件の論文
From Flow to One Step: Real-Time Multi-Modal Trajectory Policies via Implicit Maximum Likelihood Estimation-based Distribution Distillation
この論文は、反復的な積分による遅延を回避しつつ多様な動作分布を単一ステップで保持するよう、条件付きフローマッチングの教師モデルを IMLE ベースの分布蒸留と双方向チャンバー距離を用いて高速な単一ステップ学生モデルへ転移するフレームワークを提案し、リアルタイムの多モーダルロボット制御を実現するものである。
Open-World Motion Forecasting
この論文は、認識の不完全さや物体カテゴリの時間的変化といった現実世界の課題に対処するため、新しい物体クラスが逐次導入される「オープンワールド運動予測」という新たな設定を提案し、擬似ラベリングと視覚言語モデル、そしてクエリ特徴量分散に基づくリプレイサンプリングを組み合わせたエンドツーエンドのクラス増分学習フレームワークを構築し、忘却を抑制しつつ新規クラスへの適応とゼロショット転送を実現したことを示しています。
Stein Variational Ergodic Surface Coverage with SE(3) Constraints
本論文は、複雑な 3 次元表面の包括的なカバレッジと SE(3) 制約の厳密な維持を両立させるため、事前条件付き SE(3) スティーン変分勾配降下法を用いた新しいサンプリングベースの軌道最適化手法を提案し、シミュレーションおよび実機実験において既存手法を上回る性能を実証しています。
SEA-Nav: Efficient Policy Learning for Safe and Agile Quadruped Navigation in Cluttered Environments
この論文は、可微分制御バリア関数に基づく安全シールドや適応的衝突再生メカニズムを導入した強化学習フレームワーク「SEA-Nav」を提案し、実世界における複雑で密な障害物環境での四足歩行ロボットの安全かつ俊敏なナビゲーションを、わずか数分間のトレーニング時間で実現したことを報告しています。
Receptogenesis in a Vascularized Robotic Embodiment
この論文は、環境の合図に応じて内部の流体貯蔵庫からセンサーをその場で構築する「受容体発生（receptogenesis）」を実現し、ロボットの物理的適応性と自律的な機能進化を可能にする血管化されたロボットコンポジットを開発したことを報告しています。
StyleVLA: Driving Style-Aware Vision Language Action Model for Autonomous Driving
本論文は、物理的制約を考慮したハイブリッド損失関数と大規模なスタイル別指令データセットを活用し、Qwen3-VL-4B を基盤とした「StyleVLA」を提案することで、既存の VLA モデルや Gemini-3-Pro などのプロプライエタリモデルを上回る、多様な運転スタイルと物理的実現性を兼ね備えた自律運転を実現する手法を提示しています。
Context-Nav: Context-Driven Exploration and Viewpoint-Aware 3D Spatial Reasoning for Instance Navigation
本論文は、テキスト記述全体を探索の指針とする価値マップと、視点依存の3D 空間推論による候補検証を組み合わせることで、学習なしに複雑な 3D 環境におけるインスタンスナビゲーションの最先端性能を達成する「Context-Nav」を提案しています。
Beyond Short-Horizon: VQ-Memory for Robust Long-Horizon Manipulation in Non-Markovian Simulation Benchmarks
この論文は、現実世界の非マルコフ的かつ長期の操作タスクを評価するための新しいベンチマーク「RuleSafe」を提案し、過去の状態を離散潜在トークンに符号化する「VQ-Memory」を導入することで、既存の Vision-Language-Action モデルの長期計画能力と汎化性能を向上させる手法を提示しています。
NS-VLA: Towards Neuro-Symbolic Vision-Language-Action Models
この論文は、記号エンコーダによる構造化プリミティブの抽出、記号ソルバによるデータ効率の高い動作シーケンス生成、およびオンライン強化学習による広範な探索を統合したニューロ記号型視覚言語動作モデル（NS-VLA）を提案し、ロボット操作タスクにおいて従来の手法を上回るデータ効率、ゼロショット汎化能力、および探索性能を実証しています。
On the Cost of Evolving Task Specialization in Multi-Robot Systems
本研究は、限られた評価予算下でのロボット群の採餌シナリオにおける進化最適化を通じて、タスク特化型制御が汎用型制御よりも効率的な協力を実現できず、むしろ性能が低下することを示し、リソース制約下ではタスク特化が必ずしも効率向上をもたらさないことを明らかにしています。
Trajectory Optimization for Self-Wrap-Aware Cable-Towed Planar Object Manipulation under Implicit Tension Constraints
この論文は、ケーブルの自己巻き付きを明示的な意思決定ではなく状態進化を通じて誘発し、必要な場合にのみトルク伝達経路を動的に利用することで、従来の保守的な解法を克服する、張力制約を暗黙的に扱うケーブル牽引平面物体操作のための軌道最適化手法を提案しています。
ReTac-ACT: A State-Gated Vision-Tactile Fusion Transformer for Precision Assembly
本論文は、視覚情報が遮蔽される精密組立の最終工程において、視覚と触覚の双方向注意機構、視覚遮蔽に応じた触覚依存度の動的調整、および触覚再構成目的を組み合わせた「ReTac-ACT」という新しい模倣学習方策を提案し、NIST 組立タスクボード M1 ベンチマークで従来の視覚のみの手法や一般化された基線手法を大幅に上回る成功率を達成したことを報告しています。
SCDP: Learning Humanoid Locomotion from Partial Observations via Mixed-Observation Distillation
本論文は、完全な状態推定を不要とし、オンボードセンサーのみの観測から拡散モデルを用いて特権的な状態情報を推論する「SCDP」を提案し、シミュレーションおよび実機（G1）において、外部センサーや状態推定なしで人間型ロボットの堅牢な歩行制御を実現したことを報告しています。
Towards Terrain-Aware Safe Locomotion for Quadrupedal Robots Using Proprioceptive Sensing
この論文は、IMU や関節エンコーダなどのプロプリオセプティブセンサーのみを搭載した低コストの四足歩行ロボット向けに、2.5 次元地形マップ推定と接触状態推定を統合したフレームワークと、それに基づく安全保証付き制御バリア関数（CBF）を提案し、実環境での安全な歩行を実現することを示しています。
A Generalized Voronoi Graph based Coverage Control Approach for Non-Convex Environment
この論文は、複数の障害物を含む非凸環境におけるマルチロボットシステムの効率的なカバレッジを達成するため、一般化ボロノイグラフ（GVG）に基づく負荷分散アルゴリズムと協調カバレッジ制御の 2 段階アプローチを提案し、その収束性と性能をシミュレーションで検証したものである。
OTPL-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry with Optimal Transport Line Association and Adaptive Uncertainty
本論文は、低テクスチャ環境や急激な照明変化下でもロバストな推定を可能にするため、線分に対して専用の学習不要な記述子を導入し、エントロピー正則化付き最適輸送を用いた対応付けと信頼度に基づく適応重み付けを備えた新しいステレオ視覚慣性オドメトリシステム「OTPL-VIO」を提案するものである。
DRIFT: Dual-Representation Inter-Fusion Transformer for Automated Driving Perception with 4D Radar Point Clouds
この論文は、4D レーダーの低密度な点群データから高精度な自動運転知覚を実現するため、局所的な詳細特徴と大域的な文脈情報を双経路アーキテクチャで融合する「DRIFT」というモデルを提案し、物体検出や自由道路推定において既存手法を上回る性能を示したことを述べています。
Robotic Scene Cloning:Advancing Zero-Shot Robotic Scene Adaptation in Manipulation via Visual Prompt Editing
本論文は、既存のロボット操作軌跡を視覚的プロンプトで編集する「Robotic Scene Cloning（RSC）」を提案し、ゼロショット学習による実世界でのロボットタスク適応と汎化性能の向上を実現する手法を提示しています。
Efficient and robust control with spikes that constrain free energy
この論文は、生物学的に妥当なスパイクを用いて自由エネルギーを制約する新たな制御枠組みを提案し、高い効率性と外部・内部の擾乱に対する強靭性を実現するとともに、脳機能の理解とニューロモルフィックハードウェアへの応用への道を開くことを示しています。