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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: 2025/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文sim2realロボティクス
CENIC: 接触のための凸誤差制御数値積分
接触を含む剛体シミュレーションを連続時間で誤差制御しながら高速に積分する手法CENICを提案し、MuJoCo等と同等のリアルタイム性能と精度保証を両立した。
原題: CENIC: Convex Error-controlled Numerical Integration for Contact ／ Vince Kurtz, Alejandro Castro
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シミュレーションと実環境の協調：実世界と物理エンジンによるロボットビンパッキング学習
物理シミュレーションと実環境フィードバックを組み合わせた強化学習で、3Dビンパッキングの崩壊率を35%削減した研究。
原題: Collaborate sim and real: Robot Bin Packing Learning in Real-world and Physical Engine ／ Lidi Zhang, Han Wu, Liyu Zhang 他
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CropCraft: 農業ロボティクスシミュレーションのための手続き型仮想世界生成器
BlenderとPythonで構築されたオープンソースの手続き型世界生成ツールで、YAML設定から多様な農地環境を生成し、Gazeboに取り込んで作物・雑草のセグメンテーション学習などに活用できる。
原題: CropCraft: A Procedural World Generator for Robotic Simulation of Agricultural Tasks ／ Riccardo Bertoglio, Cyrille Pierre, Johann Laconte 他
日本語で読む → - 論文イベントカメラ/水中ロボティクス/sim2real画像認識
EREBUS: 水中環境向けエンドツーエンド堅牢イベントベースシミュレーション
AUV搭載のイベントカメラ向けに、水中環境のリアルな合成データを生成するパイプラインを提案し、低視界・浮遊粒子下での岩石検出タスクで有効性を示した。
原題: EREBUS: End-to-end Robust Event Based Underwater Simulation ／ Hitesh Kyatham, Arjun Suresh, Aadi Palnitkar 他
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URDF-Anything: 3Dマルチモーダル言語モデルによる関節物体の構築
点群とテキストを入力とする3Dマルチモーダル大規模言語モデルで、関節物体の幾何分割と運動学パラメータをエンドツーエンドに予測し、ロボットシミュレーション用デジタルツインを自動生成する手法を提案。
原題: URDF-Anything: Constructing Articulated Objects with 3D Multimodal Language Model ／ Zhe Li, Xiang Bai, Jieyu Zhang 他
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SimScale: 実世界シミュレーションを大規模に活用した自動運転の学習
既存の走行ログから大規模に未知の状態を合成するシミュレーション基盤を構築し、疑似専門家による行動監督と実データとの共同学習で計画性能の堅牢性と汎化を大幅に向上させた。
原題: SimScale: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale ／ Haochen Tian, Tianyu Li, Haochen Liu 他
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データ拡張による視覚運動ポリシーの汎化能力向上に関する研究
少量の人間デモから多様なランダム化データを自動生成し、視覚運動ポリシーの汎化性能を向上させる手法を提案。カメラ姿勢や照明、テーブルテクスチャなど多様な要因をランダム化し、低コストマニピュレータでのゼロショットsim-to-real転移にも有効であることを示した。
原題: A Study on Enhancing the Generalization Ability of Visuomotor Policies via Data Augmentation ／ Hanwen Wang
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OpenTwinMap: 都市自動運転向けオープンソースデジタルツイン生成ツール
LiDARとOpenStreetMapデータから都市環境の3Dデジタルツインを生成し、Unreal EngineやCARLAで自動運転シミュレーションに利用できるPythonベースのオープンソースフレームワークを提案。
原題: OpenTwinMap: An Open-Source Digital Twin Generator for Urban Autonomous Driving ／ Alex Richardson, Jonathan Sprinkle
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PhysX-Anything: 単一画像からシミュレーション可能な物理的3Dアセットを生成
単一の画像から、関節構造や物理属性を備えたシミュレーション可能な3Dアセットを生成するVLMベースのフレームワークを提案し、新データセットPhysX-Mobilityも構築した。
原題: PhysX-Anything: Simulation-Ready Physical 3D Assets from Single Image ／ Ziang Cao, Fangzhou Hong, Zhaoxi Chen 他
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MarketGen: 自動生成される実体化スーパーマーケット環境を備えたスケーラブルなシミュレーションプラットフォーム
スーパーマーケット環境を自動生成するシミュレーションプラットフォームMarketGenを提案し、レジ袋詰めと棚からの商品収集という2つのタスクのベンチマークを構築した。
原題: MarketGen: A Scalable Simulation Platform with Auto-Generated Embodied Supermarket Environments ／ Xu Hu, Yiyang Feng, Junran Peng 他
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TwinOR: 動的手術室のフォトリアルなデジタルツインによる身体性AI研究基盤
手術室の静的構造と人・機器の動きを再構成し、フォトリアルで動的なデジタルツインを構築するreal-to-sim基盤を提案。合成データで知覚・自己位置推定モデルが実データ相当の性能を示した。
原題: TwinOR: Photorealistic Digital Twins of Dynamic Operating Rooms for Embodied AI Research ／ Han Zhang, Yiqing Shen, Roger D. Soberanis-Mukul 他
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コンテキストは現実ギャップを埋められるか？コンテキスト認識ポリシーのSim-to-Real転送
シミュレーションから実機への転送において、動力学パラメータの推定値（コンテキスト）をポリシーに条件付けることで性能が向上するかを検証し、実機の押し操作タスクで有効性を示した。
原題: Can Context Bridge the Reality Gap? Sim-to-Real Transfer of Context-Aware Policies ／ Marco Iannotta, Yuxuan Yang, Johannes A. Stork 他
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軌道レベルメタ学習による文脈認識型メッシュベースシミュレーション
メッシュベースの変形シミュレーションを軌道レベルのメタ学習問題として捉え、Conditional Neural ProcessesとMovement Primitivesを組み合わせることで、限られた初期データから新しいシナリオに迅速に適応し、高速かつ高精度なシミュレーションを実現する手法M3GNを提案した。
原題: Context-aware Learned Mesh-based Simulation via Trajectory-Level Meta-Learning ／ Philipp Dahlinger, Niklas Freymuth, Tai Hoang 他
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ReGen: 逆設計による生成的ロボットシミュレーション
ロボットの行動とテキスト記述から、その行動を引き起こしうるシナリオや環境を大規模言語モデルで推論し、シミュレーションを自動生成するフレームワーク。
原題: ReGen: Generative Robot Simulation via Inverse Design ／ Phat Nguyen, Tsun-Hsuan Wang, Zhang-Wei Hong 他
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実環境で教え学ぶ強化学習フレームワークReal-DRL
物理モデルベースの教師役とDRLエージェントを組み合わせ、実機での安全な強化学習を実現するフレームワークを提案し、四足歩行ロボットなどで検証した。
原題: Real-DRL: Teach and Learn in Reality ／ Yanbing Mao, Yihao Cai, Lui Sha
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二足歩行の深層強化学習におけるSim-to-Real転移
二足歩行の深層強化学習におけるシミュレーションと実機のギャップを分析し、モデル精度向上とポリシー頑健化の2つのアプローチを整理したサーベイ。
原題: Sim-to-Real Transfer in Deep Reinforcement Learning for Bipedal Locomotion ／ Lingfan Bao, Tianhu Peng, Chengxu Zhou
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Wanderland：オープンワールド身体性AIのための幾何学的に接地したシミュレーション
実世界のマルチセンサーキャプチャから高精度な幾何学とフォトリアルな描画を両立する実→シミュレーション基盤を構築し、屋内・屋外都市シーンのデータセットを整備して、身体性ナビゲーションの再現可能な評価基盤を提供する。
原題: Wanderland: Geometrically Grounded Simulation for Open-World Embodied AI ／ Xinhao Liu, Jiaqi Li, Youming Deng 他
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RealD²iff: 深度拡散によるロボットマニピュレーションの実世界ギャップの橋渡し
拡散モデルでシミュレーションのクリーンな深度から実機のようなノイズ深度を合成し、実機データ収集なしでゼロショットsim2realマニピュレーションを実現した研究。
原題: RealD$^2$iff: Bridging Real-World Gap in Robot Manipulation via Depth Diffusion ／ Xiujian Liang, Jiacheng Liu, Mingyang Sun 他
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不完全なシミュレータを用いた信頼性と拡張性のあるロボット方策評価
少数の実機評価と大規模シミュレーションを組み合わせ、予測駆動型推論でバイアスを補正して方策性能の信頼区間を推定する枠組みを提案。
原題: Reliable and Scalable Robot Policy Evaluation with Imperfect Simulators ／ Apurva Badithela, David Snyder, Lihan Zha 他
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SimULi: アンセンテッド変換を用いたLiDARとカメラのリアルタイムシミュレーション
3Dガウシアンスプラッティングを拡張し、任意のカメラモデルとLiDARデータをリアルタイムで高忠実度にレンダリングする手法を提案。
原題: SimULi: Real-Time LiDAR and Camera Simulation with Unscented Transforms ／ Haithem Turki, Qi Wu, Xin Kang 他
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確率的動的システムにおける尤度不要推論のための潜在的に誤指定されたドメインサポートのヒューリスティック適応
ロボット工学における尤度不要推論（LFI）において、サポートの誤指定問題を解決するため、EDGE、MODE、CENTREという3つのヒューリスティックLFI変種を提案し、動的変形可能線形物体（DLO）操作タスクで有効性を示した。
原題: Heuristic Adaptation of Potentially Misspecified Domain Support for Likelihood-Free Inference in Stochastic Dynamical Systems ／ Georgios Kamaras, Craig Innes, Subramanian Ramamoorthy
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RubbleSim: 閉鎖空間マッピングのためのフォトリアリスティックな構造崩壊シミュレータ
災害現場の瓦礫内部の空隙を探索するロボット研究用に、Unityで実装されたオープンソースのフォトリアリスティックな崩壊構造シミュレータを開発し、SfMアルゴリズムの性能評価に適用した。
原題: RubbleSim: A Photorealistic Structural Collapse Simulator for Confined Space Mapping ／ Constantine Frost, Chad Council, Margaret McGuinness 他
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NVSim: 大規模屋内ナビゲーションのための新規視点合成シミュレータ
一般的な画像列から大規模な屋内ナビゲーションシミュレータを自動構築するフレームワークを提案し、床に着目した3Dガウシアンスプラッティングとメッシュ不要の走行可能性判定により実世界データからナビゲーショングラフを生成できることを示した。
原題: NVSim: Novel View Synthesis Simulator for Large Scale Indoor Navigation ／ Mingyu Jeong, Eunsung Kim, Sehun Park 他
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オンライン模倣事前学習付きワールドモデルによるマニピュレーションの効率的なSim-to-Real転移レシピ
ロボットシミュレータでのオンライン模倣学習と実機データでのオフライン微調整を組み合わせたワールドモデルベースの枠組みを提案し、限られた実機専門家データでもsim-to-real転移の成功率を大幅に改善した。
原題: A Recipe for Efficient Sim-to-Real Transfer in Manipulation with Online Imitation-Pretrained World Models ／ Yilin Wang, Shangzhe Li, Haoyi Niu 他
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バッキンガムのΠ定理を用いた強化学習におけるゼロショット方策転移
バッキンガムのΠ定理に基づき、事前学習済み方策の入出力を無次元空間でスケーリングすることで、再学習なしに新しい物理パラメータのロボットや環境へゼロショット転移する手法を提案した。
原題: Zero-Shot Policy Transfer in Reinforcement Learning using Buckingham's Pi Theorem ／ Francisco Pascoa, Ian Lalonde, Alexandre Girard
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ARMADA: 自律的オンライン失敗検出と人間共有制御によるスケーラブルな実世界展開と適応
模倣学習ポリシーの実世界展開において、オンライン失敗検出(FLOAT)と人間共有制御を組み合わせ、必要な時だけ人間が介入するマルチロボット適応システムを提案。成功率4倍以上、人間介入率2分の1以下を実現。
原題: ARMADA: Autonomous Online Failure Detection and Human Shared Control Empower Scalable Real-world Deployment and Adaptation ／ Wenye Yu, Jun Lv, Zixi Ying 他
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産業用ロボットナビゲーションのシミュレーションベーステストにおける研究と実践の橋渡し
UAV向けのシミュレーションテスト生成フレームワークSurrealistをANYmal四足歩行ロボットに適用し、産業検査での6ヶ月間の実運用評価を通じて有効性を検証した。
原題: Bridging Research and Practice in Simulation-based Testing of Industrial Robot Navigation Systems ／ Sajad Khatiri, Francisco Eli Vina Barrientos, Maximilian Wulf 他
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性能駆動型タスク特化最適化によるマルチロータ設計
強化学習とベイズ最適化、CMA-ESを組み合わせ、タスクの閉ループ性能を指標にマルチロータのモータ配置を最適化し、実機でsim2real転移を検証した。
原題: Performance-guided Task-specific Optimization for Multirotor Design ／ Etor Arza, Welf Rehberg, Philipp Weiss 他
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SkyDreamer: モデルベース強化学習による解釈可能なエンドツーエンド視覚ベースドローンレーシング
世界モデルが訓練時のみ利用可能な特権情報をデコードすることで暗黙の状態・パラメータ推定器として機能する、ピクセルからモータ指令へ直接マッピングするエンドツーエンド視覚ベースドローンレーシング方策を提案し、実機で最大21m/s・6gの高速飛行とsim-to-real転移を実現した。
原題: SkyDreamer: Interpretable End-to-End Vision-Based Drone Racing with Model-Based Reinforcement Learning ／ Aderik Verraest, Stavrow Bahnam, Robin Ferede 他
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GeT-USE: シミュレーション上の身体拡張を介した双腕移動マニピュレーションのための汎用ツール使用学習
シミュレーション上でロボットの身体拡張（新しいエンドエフェクタの構築）を探索し、タスクに有効なツール形状の知識を獲得した後、実機の視覚運動ポリシーへ転移することで、利用可能な物体から最適なツールを選んで使う汎用ツール使用を実現した研究。
原題: GET-USE: Learning Generalized Tool Usage for Bimanual Mobile Manipulation via Simulated Embodiment Extensions ／ Bohan Wu, Paul de La Sayette, Li Fei-Fei 他
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