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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: 2025/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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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• 論文sim2real画像認識2025/10/1

  PhysWorld: 実動画から物理を考慮したデモ合成による変形物体のワールドモデル

  実世界の限られた動画から変形物体の物理特性を推定し、シミュレータで多様なデモを合成して軽量なGNNワールドモデルを学習する手法を提案。

  原題: PhysWorld: From Real Videos to World Models of Deformable Objects via Physics-Aware Demonstration Synthesis ／ Yu Yang, Zhilu Zhang, Xiang Zhang 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  運転シミュレータの不快感低減：乗り物酔いを抑えるモーションキューイング

  モデル予測制御を用いて、体感の忠実度と乗り物酔いの低減を両立するモーションキューイングアルゴリズムを提案し、実機実験で酔いを半減させた。

  原題: Reducing Discomfort in Driving Simulators: Motion Cueing for Motion Sickness Mitigation ／ Varun Kotian, Riender Happee, Barys Shyrokau

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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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• 論文sim2real機械学習2025/10/1

  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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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  ロボティクスにおけるリアルギャップ：課題・解決策・ベストプラクティス

  シミュレーションと実環境の差異（リアルギャップ）の原因・解決手法・評価指標を体系的に整理したサーベイ。sim-to-real転移の現状と課題を概観する。

  原題: The Reality Gap in Robotics: Challenges, Solutions, and Best Practices ／ Elie Aljalbout, Jiaxu Xing, Angel Romero 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  GaussGym：ピクセルから歩行を学習するためのオープンソース実世界→シミュレーション変換フレームワーク

  3Dガウススプラッティングを物理シミュレータに組み込み、毎秒10万ステップ超の高速フォトリアルシミュレーションを実現し、実機への転移やナビゲーション性能の向上を示した。

  原題: GaussGym: An open-source real-to-sim framework for learning locomotion from pixels ／ Alejandro Escontrela, Justin Kerr, Arthur Allshire 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  EasyUUV：LLMを活用したUUV姿勢制御のための汎用・軽量sim-to-real強化学習フレームワーク

  並列強化学習と適応S-Surface制御を組み合わせ、マルチモーダルLLMで実行時にパラメータを調整するUUV姿勢制御フレームワークを提案し、実機実験で有効性を検証した。

  原題: EasyUUV: An LLM-Enhanced Universal and Lightweight Sim-to-Real Reinforcement Learning Framework for UUV Attitude Control ／ Guanwen Xie, Jingzehua Xu, Jiwei Tang 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  SIMSplat: 言語整合4Dガウシアンスプラッティングによる運転シナリオ生成

  外観・運動・位置の意味をガウシアンシーングラフに埋め込み、自然言語で運転シーンを検索・編集・マルチエージェントシミュレーションできるフレームワークを提案。

  原題: SIMSplat: Language-Aligned 4D Gaussian Splatting for Driving Scenario Generation ／ Sung-Yeon Park, Adam Lee, Juanwu Lu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  GSWorld：ロボットマニピュレーションのための閉ループ写実的シミュレーションスイート

  3Dガウシアンスプラッティングと物理エンジンを組み合わせ、実機データからの方策評価やsim2real学習を閉ループで行える写実的マニピュレーションシミュレータを提案。

  原題: GSWorld: Closed-Loop Photo-Realistic Simulation Suite for Robotic Manipulation ／ Guangqi Jiang, Haoran Chang, Ri-Zhao Qiu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  PolySim: マルチシミュレータのダイナミクスランダム化によるヒューマノイド制御のsim-to-realギャップの橋渡し

  複数の異なるシミュレータを同時に用いて全身制御ポリシーを訓練し、シミュレータ固有のバイアスを低減して実機へのゼロショット転移を実現した。

  原題: PolySim: Bridging the Sim-to-Real Gap for Humanoid Control via Multi-Simulator Dynamics Randomization ／ Zixing Lei, Zibo Zhou, Sheng Yin 他

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• 論文sim2real画像認識2025/10/1

  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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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  FalconGym 2.0：編集可能なガウシアンスプラッティングを用いた視覚空中ナビゲーションの性能誘導リファインメント

  ガウシアンスプラッティングによるフォトリアルなシミュレーション環境FalconGym 2.0を構築し、難易度の高いトラックに訓練を集中させる性能誘導リファインメント（PGR）を提案。単一の視覚ポリシーが未見トラックへの汎化と実機へのゼロショット転移を達成した。

  原題: Performance-Guided Refinement for Visual Aerial Navigation using Editable Gaussian Splatting in FalconGym 2.0 ／ Yan Miao, Ege Yuceel, Georgios Fainekos 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  異常発生時における信頼性の高いロボットタスク実行

  学習済みロボット方策に視覚的異常検知と3段階の回復行動を組み合わせ、実行失敗を防ぐフレームワークを提案。ドアハンドル到達と物体配置タスクで成功率向上を実証。

  原題: Reliable Robotic Task Execution in the Face of Anomalies ／ Bharath Santhanam, Alex Mitrevski, Santosh Thoduka 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  DexNDM：関節単位のニューラルダイナミクスモデルによる器用な手内回転のリアルギャップ解消

  シミュレーションで訓練した単一の方策を実世界の多様な物体に適応させるため、関節ごとのダイナミクスモデルと自律データ収集を組み合わせ、手内回転のsim-to-realギャップを大幅に縮小した研究。

  原題: DexNDM: Closing the Reality Gap for Dexterous In-Hand Rotation via Joint-Wise Neural Dynamics Model ／ Xueyi Liu, He Wang, Li Yi

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  Phys2Real: VLMの事前知識と対話型オンライン適応を融合した不確実性を考慮したSim-to-Realマニピュレーション

  VLMが推定した物理パラメータの事前分布と、実機での対話データから得られるオンライン推定を不確実性を考慮して統合し、シミュレーションで学習したマニピュレーションポリシーを実世界に転移させる手法を提案。

  原題: Phys2Real: Fusing VLM Priors with Interactive Online Adaptation for Uncertainty-Aware Sim-to-Real Manipulation ／ Maggie Wang, Stephen Tian, Aiden Swann 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  力場と流れろ：力と実演ガイド付きシミュレーションデータから3Dコンプライアントフローマッチング方策を学習

  1回の人間実演からシミュレーションで力情報付きデータを生成し、コンプライアントなフローマッチング方策と組み合わせることで、接触の多い実機タスクを安定して遂行する手法を提案。

  原題: Flow with the Force Field: Learning 3D Compliant Flow Matching Policies from Force and Demonstration-Guided Simulation Data ／ Tianyu Li, Yihan Li, Zizhe Zhang 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  CARLAシミュレータにおけるバウンディングボックスの改善

  自動運転シミュレータCARLAで物体検出用のバウンディングボックスを生成する際に生じるゴーストボックスを除去する手法を提案し、高精度を達成した。

  原題: Improve bounding box in Carla Simulator ／ Mohamad Mofeed Chaar, Jamal Raiyn, Galia Weidl

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  シミュレーションと実世界の最良を活かす：シミュレーションでの制御学習と実世界での知覚による分離型視覚運動マニピュレーション

  制御方策をシミュレーションで学習し、知覚のみを実環境で適応させる分離フレームワークを提案。10〜20回の実演で高いデータ効率と分布外汎化を実現した。

  原題: Best of Sim and Real: Decoupled Visuomotor Manipulation via Learning Control in Simulation and Perception in Real ／ Jialei Huang, Zhaoheng Yin, Yingdong Hu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  ROOM: フォトリアリスティックな医療データセット生成のための物理ベース連続体ロボットシミュレータ

  患者CTスキャンを用いて気管支鏡検査のフォトリアルなマルチモーダルセンサデータを生成する物理ベース連続体ロボットシミュレータROOMを提案し、姿勢推定や深度推定タスクでその有効性を検証した。

  原題: ROOM: A Physics-Based Continuum Robot Simulator for Photorealistic Medical Datasets Generation ／ Salvatore Esposito, Matías Mattamala, Daniel Rebain 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  長距離影響を考慮した効率的な微分可能接触モデル

  微分可能物理シミュレータにおける接触モデルの設計が勾配の安定性に与える影響を分析し、良好な勾配特性を満たす効率的な接触モデルを提案した。

  原題: Efficient Differentiable Contact Model with Long-range Influence ／ Xiaohan Ye, Kui Wu, Zherong Pan 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  JuggleRL: 深層強化学習によるクアッドロータのボールジャグリング習得

  クアッドロータにラケットを搭載し、深層強化学習でボールジャグリングを実現した研究。シミュレーションで学習した方策を実機にゼロショット転移し、平均311回・最大462回の連続ヒットを達成した。

  原題: JuggleRL: Mastering Ball Juggling with a Quadrotor via Deep Reinforcement Learning ／ Shilong Ji, Yinuo Chen, Chuqi Wang 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  DiffAero: クアッドロータの効率的な方策学習のためのGPU加速微分可能シミュレーションフレームワーク

  GPU上で物理とレンダリングを完全並列化した軽量・微分可能なクアッドロータ用シミュレータを提案し、微分可能・ハイブリッド学習アルゴリズムの研究基盤を提供するとともに、民生ハードで数時間以内に堅牢な飛行方策を学習できることを実機実験で示した。

  原題: DiffAero: A GPU-Accelerated Differentiable Simulation Framework for Efficient Quadrotor Policy Learning ／ Xinhong Zhang, Runqing Wang, Yunfan Ren 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  FGGS-LiDAR: 3DGSモデルからLiDARへ超高速GPUシミュレーション

  事前学習済み3DGSアセットをメッシュ化し、GPU加速レイキャスティングで500FPS超のLiDARシミュレーションを実現するフレームワークを提案。

  原題: FGGS-LiDAR: Ultra-Fast, GPU-Accelerated Simulation from General 3DGS Models to LiDAR ／ Junzhe Wu, Yufei Jia, Yiyi Yan 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  多様な脚ロボットのための体系的なsim-to-real転移：ギャップを埋める

  永久磁石同期モータの物理的エネルギー損失モデルを組み込んだsim-to-real強化学習フレームワークを提案し、動的パラメータのランダム化なしに多様な脚ロボットへ方策を転移させ、ANYmalの輸送コストを32%削減した。

  原題: Towards bridging the gap: Systematic sim-to-real transfer for diverse legged robots ／ Filip Bjelonic, Fabian Tischhauser, Marco Hutter

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