ICRA 2026 ハイライト:強化学習、複雑な行動生成、ロボティクスの未来

ICRA 2026がウィーンで開催され、強化学習、複雑な行動シナリオの生成、ロボティクスの未来が主なトピックとなりました。最優秀会議論文賞は、データ効率の良い長時間ホライズンの操作を実現するSymSkillと、ヒューマノイドの全身移動操作のためのOmniRetargetに授与されました。ロボット学習においては、カメラの条件付けを用いた視点不変ポリシー学習に関する論文（「あなたのカメラはどこにありますか？」）が、カメラが移動すると視覚言語行動（VLA）モデルの性能が大幅に低下することを示し、カメラ位置をピクセルごとにPlücker座標でエンコードすることを提案し、カメラのランダム化なしでも性能が向上することを実証しました。ロボット知覚では、FindAnythingが、探索のために複数の基盤モデルを使用するオープンボキャブラリのオブジェクト中心マッピングシステムを発表しました。ワークショップでは、Huawei、NVIDIA Research、OpenDriveLabによるWorld Engineが、上海で自動運転車が介入なしで200キロメートルを走行できることを実現し、コードがオープンソースとして公開されました。NVIDIAは、25か国、2500都市、1700時間の運転データからなるデータセットを用いたAlpaSimチャレンジを発表しました。その他の注目すべき研究としては、行動クローニングポリシーの微調整のためのオフポリシー残差強化学習（Amazon Frontier AI & Robotics）、Uni3Dエンコーダを使用したFP3（3次元基盤ポリシー）、階層的オープンボキャブラリ3次元セグメンテーションのSearch3D、NVIDIA ResearchのクロスエンボディモビリティポリシーフレームワークであるCOMPASSがあります。自動運転においては、Waabi AIによる拡散ガイド付き汎用エンハンサーがトラック近傍の3次元再構成を改善し、Attention BEVがアテンションブロックでBEV融合を強化し、TreeIRLがモンテカルロ木探索と逆強化学習を組み合わせてラスベガスでの安全な都市運転を実現し、遅延および誤った自動緊急ブレーキ（AEB）イベントに注釈を付けるシステムが、極端なクラス不均衡とラベルノイズに対処しました。もう1つの論文は、周囲の車両を模倣して運転を学習する手法を提案し、nuPlanシーンを使用して、優れたエージェントの軌跡を自己視点に変換しました。