AI
BAIR、CoRL 2026に33本の論文を持ち込む——ヒューマノイドから触覚・記憶まで研究総覧
2026/11/10
BAIRがCoRL 2026に大規模参加
カリフォルニア大学バークレー校のバークレーAI研究所（BAIR）は、2026年11月9〜12日にテキサス州オースティンで開催される**Conference on Robot Learning（CoRL 2026）**に、主会議論文33本、Late-Breaking Results（LBR）ポスター4本、口頭発表3件・スポットライト発表7件を含む研究群を持ち込むと公式スケジュールで案内している。
BAIRブログによれば、発表される研究の対象は、汎用ロボットポリシー・記憶・転移学習、ヒューマノイドの全身制御・歩行・ロコマニピュレーション、触覚学習、模倣学習、エージェント型自律ロボットなど多岐にわたる。
注目セッション：キーノートと口頭発表
初日の11月9日（月）午後2時には、Negar Mehr准教授がEarly Career Keynote IIに登壇し、「ロボットはどのように他者と相互作用し、協調することを学べるか」と題した講演を行う予定だ。セッションチェアはKen Goldberg教授が務める。
口頭発表（Oral）として採択された3本も注目される。
- Flow Policy Gradients for Robot Control（Brent Yi, Hongsuk Choiら、Oral O4）——フロー政策勾配を用いたロボット制御の手法を提案。
- EgoScale: Scaling Dexterous Manipulation with Diverse Egocentric Human Data（Ruijie Zhengら、Oral O5）——多様なエゴセントリック人間動作データを用いた巧緻操作のスケーリング。
- SuperMimic: Scaling Humanoid Whole-Body Control with One Differentiable World Model（Qiayuan Liaoら、Oral O7）——単一の微分可能ワールドモデルによりヒューマノイドの全身制御をスケールする手法で、Koushil Sreenath教授がセッションチェアを担当。
ヒューマノイド研究が充実
BAIRの今年の出展で際立つのは、ヒューマノイドロボットに関する論文の多さだ。BAIRブログが掲載するスケジュールには、以下のような研究が含まれている（一部抜粋）。
- LadderMan: Learning Humanoid Perceptive Ladder Climbing——知覚情報を活用してはしごを上るヒューマノイドを学習させる研究（スポットライト採択）。
- ResSafe: Learning Safety Filtering with Residual Reinforcement Learning for Humanoids——残差強化学習によるヒューマノイドの安全フィルタリングを学習する手法（スポットライト採択）。
- TANGO: Humanoid Navigation in Cluttered Environments with a Whole-Body Vision-Language-Action Model——全身VLAモデルを使い、乱雑な環境でヒューマノイドがナビゲーションを行う研究（スポットライト採択）。
- Counterfactual Video Generation Enables Scalable Humanoid Loco-Manipulation——反実仮想動画生成によるヒューマノイドのロコマニピュレーションのスケール化。
- VLK: Learning Humanoid Loco-Manipulation from Synthetic Interactions in Reconstructed Scenes——再構成シーン内の合成インタラクションからヒューマノイドのロコマニピュレーションを学習する研究。
- RPL: Learning Robust Humanoid Perceptive Locomotion on Challenging Terrains——困難な地形における頑健なヒューマノイド知覚歩行の学習。
触覚・模倣・エージェント型ロボットの成果
ヒューマノイド以外でも多様な研究が発表される。触覚センサを活用した研究としては、T-Rex: Tactile-Reactive Dexterous Manipulationや、500時間の人間の視覚・触覚データを収集したTouchScaleなどが含まれる。
模倣学習の分野では、Do as I Do: Dexterous Manipulation Data from Everyday Human Videos（日常動画から巧緻操作データを取得）や、Scalable Behavior Cloning with Open Data, Training, and Evaluation、アクションチャンキングが模倣学習の性能向上をもたらすメカニズムを分析したWhy Does Action Chunking Improve Behavioral Cloning Performance in Robotic Control? などが公開される。
エージェント型ロボットの自律改善に関する研究も複数あり、ENPIRE: Agentic Robot Policy Self-Improvement in the Real Worldや、Reconstruct, Practice, Go Real: Guided Self-Improvement for Embodied Agents、Playful Agentic Robot Learningなどが発表される予定だ。
ワークショップと組織委員への参加
最終日（11月12日、木曜）はワークショップデーとなっており、BAIRメンバーが多数のワークショップに登壇・参加する。Jitendra Malik教授が「Bimanual Dexterous Tool Use」ワークショップで招待講演を行うほか、Ken Goldberg教授が「Agentic Robotics」ワークショップで招待講演、Claire Tomlin教授が「Sim-to-Real-to-Field」ワークショップで招待講演を行う予定とされている。
組織委員としては、Negar Mehr研究室のLasse Petersが「Do Robots Need World Models?」ワークショップのオーガナイザーを担当するほか、Sergey Levine教授がファカルティアドバイザーを務める「Oops, I Erred」ワークショップなども予定されている。
BAIRブログによれば、スケジュールは会議プログラム、論文・プロジェクトページ、ワークショッププログラムをもとに編集されており、2026年11月8日時点の情報に基づいている。ワークショップのスケジュールは変更される可能性があるとされている。