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フィジカルAI関連の最新論文を、日本語のひとことで。原題は英語です。
最新論文: 2026/9/24 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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シミュレーションと実機のギャップを考慮したマイクロモビリティ向けエンドツーエンド学習環境
WHILL Model CRを対象に、ベイズ最適化で物理パラメータを調整してsim-to-realギャップを低減し、DreamerV3で学習した方策を実機に直接転移させた研究。
原題: Sim-to-Real Aware End-to-End Learning Environment for Micromobility ／ Shouma Amano, Takuya Azumi
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BeyondRetarget: 単眼動画から直接ヒューマノイド動作を学習
人間の動作表現を介さず、単眼RGB動画から直接ヒューマノイドロボットの動作を生成するエンドツーエンドフレームワークを提案し、接触を考慮した最適化で実行成功率と精度を向上させた。
原題: BeyondRetarget: Learning Executable Humanoid Motions Directly from Monocular Video ／ Tianyu Xiong, Yi Lu, Jinrui Wang 他
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閉ループシステムモデリングによるオンラインSim-to-Real適応
既存の制御器への参照コマンドをオンラインで適応させることで、シミュレーションと実機のギャップによる追従誤差を低減するフレームワークOSRAMを提案。
原題: Online Sim-to-Real Adaptation via Closed-Loop System Modeling ／ Yuhao Huang, Samuel A. Moore, Boyuan Chen
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直接駆動グリッパのゼロショットsim-to-real把持のための簡易トルク観測アライメント
直接駆動アクチュエータのトルク定数校正とトルク差分観測により、シミュレーションと実機のトルクのスケール・オフセット・ノイズのずれを解消し、ゼロショットで把持方策を実機に転移させる手法を提案した。
原題: Simple Torque-Observation Alignment for Zero-Shot Sim-to-Real Grasping with a Direct-Drive Gripper ／ Doyoung Kim, Edgar Lee, Hyeonsun Park 他
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バナナキック：応答情報に基づくスキル進化によるヒューマノイドサッカー
ヒューマノイドのキック動作を、応答感度に基づく目的継続手法RISEで適応させ、通常キックから高回転のカーブキックへと進化させた研究。
原題: Banana Kick: Response-Informed Skill Evolution for Humanoid Soccer ／ Hao E. Zhang, Ruize Geng, Raihan Haque 他
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Sim-to-real強化学習による速度適応型股関節外骨格制御ポリシーの学習
シミュレーションで歩行速度に応じたアシストタイミングを強化学習し、実機の股関節外骨格に転移させ、オンライン選好学習でアシスト強度を個人適応させるフレームワークを提案した。
原題: Learning a Speed-adaptive Hip Exoskeleton Control Policy Via Sim-to-real Reinforcement Learning ／ Bin Li, Zhimin Hou, Jiacheng Hou 他
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形態模倣：形態と接触を考慮したハンドリターゲティングからSim-to-Real視覚運動ポリシーへ
人間の手と物体の相互作用を、形態最適化・残差強化学習・視覚運動ポリシー蒸留の3段階でロボットハンドに転移し、ゼロショットで実世界に展開するフレームワークを提案。
原題: Morphometric Imitation: From Morphology and Contact Aware Hand Retargeting to Sim-to-Real Visuomotor Policy ／ Tara Sadjadpour, Siming He, C. K. Wolfe 他
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TapeSim: ロボットマニピュレーションのための粘着テープ分配の効率的シミュレーション
粘着テープの巻き出し・貼付・切断を効率的にシミュレーションする手法を提案し、剛体クラスタと変形カラーで計算を高速化しつつ、実動作の再現精度を向上させた。
原題: TAPESIM: Efficient Simulation of Adhesive Tape Dispensing for Robotic Manipulation ／ Zhaofeng Luo, Xinyu Lu, jaehoon Choi 他
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X2Real：実世界汎用ポリシー評価のための拡張可能なシミュレーションベンチマーク
実機との相関0.84を達成したIsaac Labベースの進化型シミュレーションベンチマークで、10能力次元・44タスクにより汎用マニピュレーションポリシーを忠実・多様・公平に評価する。
原題: X2Real: an eXtensive simulation benchmark for real-world generalist policies ／ Lian Ruan, Jade Yang, Sherphylan Gao 他
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BladeMaster: オンライン生成される永続的不連続性を用いたリアルタイムロボット切断シミュレーション
GPU加速されたTLMPMベースの切断シミュレータで、刃の形状からオンラインで生成される永続的なサイドラベルにより、切断履歴を物質点に直接エンコードし、工具引き抜き後も切断面の不連続性を保持しつつ、リアルタイムを超える速度で切断と操作を実現する。
原題: BladeMaster: Real-Time Robotic Cutting Simulation with Online-Generated Persistent Discontinuities ／ Zhanyu Yang, Yunuo Chen, Yanjia Huang 他
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PhyVisGen: 物理的・視覚的に高忠実なロボットマニピュレーションデータ生成
ソフトグリッパを含む操作軌跡の物理シミュレーションと実シーン再構成によるリアルな描画を組み合わせ、実機データなしで学習した方策が実ロボット5タスクで65〜95%の成功率を達成したデータ生成フレームワーク。
原題: PhyVisGen: Physically and Visually High-Fidelity Robotic Manipulation Data Generation ／ Yu Zheng, Qiyu Feng, Yixin Wu 他
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時間的モード切替と地形横断追従による空地両用運動制御の学習
受動車輪型空地両用車両に対し、ToF計測と将来参照情報を用いた学習ベースのモード選択器と強化学習による軌道追従制御を統合し、限られた知覚下での信頼性の高い空地切替と多地形での高精度な地上追従を実現した。
原題: Learning Air-Ground Motion Control with Temporal Mode Switching and Cross-Terrain Tracking ／ Ruitian Pang, Mingrui Li, Xuanting Liu 他
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φ-RIE: フォトリアリスティック再構成からインタラクティブ環境へ
3Dガウススプラッティングで再構成したシーンから、選択した物体をシミュレータで動かせるアセットに変換し、背景も補完してインタラクティブ環境を構築するパイプラインを提案。
原題: φ-RIE: From Photorealistic Reconstruction to Interactive Environments ／ Runyi Yang, Deheng Zhang, Xiaoye Wang 他
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AgriGen: 農業ロボティクス向け大規模フォトリアルシーン生成フレームワーク
Isaac Sim上に構築したROS統合フレームワークで、作物列・果樹園・ぶどう園などの農業環境をフォトリアルかつ大規模に手続き生成し、物理シミュレーションとドメインランダム化を可能にする。
原題: AgriGen: Large-Scale Scene Generation Framework for Photorealistic Agricultural Robotics Simulation ／ Utkarsh Bajpai, Serge Tleiji, Cédric Pradalier 他
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AnalogDepth: アナログ映像伝送下のFPVドローンによる多視点幾何
FPVドローンのアナログ映像ノイズに適応させるため、LoRAと知識蒸留でDepth Anything 3を微調整し、実ノイズバンクを用いることで深度推定と3D再構成の精度を向上させた研究。
原題: AnalogDepth: Multi-view Geometry from FPV drones under Analog Video Transmission ／ André Amorim, Pedro F. Proença
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ARSTAG: タスク特化型ロボットデータ生成のためのエージェント型Real2Sim2Realシステム
1枚のRGB画像と言語指示から、言語エージェント群がシミュレーション環境構築・実演生成・ランダム化を行い、ロボット方策学習データを自動生成するシステム。7つのマニピュレーションタスクで実機成功率74.6%を達成。
原題: ARSTAG: An Agentic Real2Sim2Real System for Task-Specific Robot Data Generation ／ Bowei Li, Yuner Zhang, Changliu Liu
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OpenFlyScan：民生ドローン向け品質誘導型空中再構成システム
3Dガウシアンスプラッティングの再構成品質を予測し、不足領域を補う追加撮影を計画・実行する民生ドローン向けシステムを提案。
原題: OpenFlyScan: A Quality-Guided Aerial Reconstruction System for Consumer Drones ／ Zhongrui You, Zhen Li, Junli Liu 他
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H2RBench：人間からロボットへの転移を評価するReal-to-Simベンチマーク
人間の動画デモからロボット操作を学習するH2R転移手法を公平に比較するため、実人間動画とシミュレーションロボット実演に基づく標準ベンチマークを構築し、複数手法の性能を体系的に評価した。
原題: H2RBench: A Real-to-Sim Benchmark for Evaluating Human-to-Robot Transfer ／ Chuyang Xiao, Haotian Zhan, Sriram Krishna 他
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Uranus: 身体性AIのための次世代シミュレーション基盤の構築
関節軌道条件付き自己回帰拡散モデルを用いたデータ駆動型ロボットシミュレータUranusを提案し、ストリーミング生成、低遅延、多様なロボット制御に対応した。
原題: Uranus: Building the Next-Generation Simulation Infrastructure for Embodied AI ／ Wenkang Qin, Yukun Zhou, Noah Shen 他
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AquaOrbit: 断続的な視覚フィードバック下での水中ターゲット周回のためのSim-to-Real強化学習
視覚が途切れる水中環境で、目標を見失っても復帰モジュールで安定化・再捕捉しながら周回する強化学習制御器を開発し、シミュレーションから実機へゼロショット転移させた。
原題: AquaOrbit: Sim-to-Real Reinforcement Learning for Underwater Target Orbiting under Intermittent Visual Feedback ／ Kanzhong Yao, Jinyi Leng, Hao Zhang 他
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FinsSim: 水中ロボット学習のための現実整合型統合シミュレーションプラットフォーム
水中ロボットのSim-to-Real学習向けに、高忠実度流体力学・学習インターフェース・低コスト高精度自己位置推定・推力モデルを統合したシミュレーションプラットフォームを構築し、実機実験で制御方策の転移を検証した。
原題: FinsSim: A Reality-Aligned Integrated Simulation Platform for Underwater Robot Learning ／ Yu Zhang, Yuanmingqing Song, Xiangyun Rao 他
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ReVeal: VLAポリシー評価のための再構成誤差を考慮したReal-to-Simフレームワーク
実環境を再構成したシミュレータでVLAポリシーを評価する際の再構成精度を定量化し、再構成品質と実機-シミュレーション性能一致度の関係を明らかにするフレームワークを提案。
原題: ReVeal: A Reconstruction-Aware Real-to-Sim Framework for VLA Policy Evaluation ／ Xinyi Wang, Heng Hao, Wenjun Hu 他
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DiagGen: ロボットシミュレーションのためのシミュレーションベース診断による変形可能アセットのエージェント生成
1枚の画像から変形可能なシミュレーション用アセットを生成し、物理シミュレータで診断・修復するエージェントフレームワークを提案。
原題: DiagGen: Agentic Generation of Deformable Assets with Sim-based Diagnostics for Robotic Simulation ／ Guanxiong Chen, Yiduo Qu, Qianjun Xia 他
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Verti-WM: オフロード強化学習のための物理支援型外受容ワールドモデル
地形の高低差と意味情報を入力に、剛体地形用Transformerと軟弱地形用テラメカニクスモデルを融合して6自由度のロールアウトを生成するワールドモデルを提案し、シミュレータなしで方策最適化を可能にした。
原題: Verti-WM: A Physics-Aided Exteroceptive World Model for Off-Road Reinforcement Learning ／ Chenhui Pan, Tong Xu, Xuesu Xiao
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VDGS: 可視性駆動による大規模空中シーン再構成のための3Dガウシアンスプラッティング
カメラ分布を考慮した可視性統計を導入し、シーンの分割と勾配補償を行うことで、視点が偏った大規模空中シーンの3DGS再構成を効率化・高品質化した手法。
原題: VDGS: Visibility-Driven Large-Scale 3D Gaussian Splatting for Aerial Scene Reconstruction ／ Haolin Yu, Jiadong Tang, YiXian Wang 他
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AquaWorld：ロボットシミュレーションのための構造整合型水中世界生成
地形構造を共有することで、地形・シーン構成・タスク・水流が互いに整合する多様な水中環境を自動生成するフレームワークを提案し、構造を保ったランダム化が方策学習や実機へのsim2real転移を改善することを示した。
原題: AquaWorld: Structure-Consistent Underwater World Generation for Robot Simulation ／ Bin Peng, Tiandong Zhang, Ruidong Wang 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
運動学を超えて：筋駆動模倣学習のためのシミュレーション忠実度ベンチマーク
SCONE/HyFyDyとMuJoCo/MyoSimの2つの動作模倣強化学習パイプラインを、同じ人間のモーションキャプチャとEMGデータで比較し、HyFyDyの方が筋活動が実験EMGに近いことを示した。
原題: Beyond Kinematics: Benchmarking Simulation Fidelity for Muscle-Driven Imitation Learning ／ Ayah G. Ahmad, Claire E. Borden, Maegan Tucker
日本語で読む → - 論文相対オドメトリ/Sim2Realロボティクス
NeuRIO: ゼロショットSim-to-Real多ロボット相対慣性オドメトリのためのストリーミングニューラル推定器
ロボット間の方位・距離・IMUのみから6自由度相対慣性オドメトリを推定するストリーミングニューラルネットワークを提案し、シミュレータ訓練によりゼロショットで実環境に転移、大規模チームでも高速動作を実現した。
原題: NeuRIO: A Streaming Neural Estimator for Zero-Shot Sim-to-Real Multi-Robot Relative Inertial Odometry ／ Zhehan Li, Jiadong Lu, Shengwei Ren 他
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CRISP: 多様な形状と接触ソルバを備えた接触リッチロボットシミュレーション基盤
複雑な多接触を高精度に扱う物理シミュレータCRISPを開発し、多様な幾何表現と拡張ラグランジュ法による接触ソルバを統合して、接触の多いロボットマニピュレーションでの物理忠実度を検証した。
原題: CRISP: Contact-Rich Robotic Simulation Platform with Extensive Geometries and Contact Solvers ／ Somang Lee, Sunkyung Park, Jinhee Yun 他
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チャンク型VLAマニピュレーションポリシーの学習と実機展開のためのSim-to-Real統合パイプライン
シミュレーションで生成した専門家軌道を実機Franka FR3でオープンループ再生して実世界データを収集し、同じ展開スタックで学習済みポリシーを評価するSim-to-Real実験プロトコルを提案・公開した。
原題: A Sim-to-Real Integration Pipeline for Training and Deployment of Chunk-Based VLA Manipulation Policies ／ Mathilde Kappel, Clémence Grislain, Mohamed Chetouani 他
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