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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: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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分割型ポート・ハミルトニアン系の並列シミュレーションのための早期終了可能なエネルギー安全反復結合
分割された受動サブシステム間の結合で生じる擬似エネルギー注入を防ぐため、波動座標でのDouglas-Rachford分裂に基づく早期終了可能なエネルギー安全結合手法を提案し、有限反復でも離散受動性を保証する。
原題: Early-Terminable Energy-Safe Iterative Coupling for Parallel Simulation of Partitioned Port-Hamiltonian Systems ／ Qi Wei, Jianfeng Tao, Hongyu Nie 他
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シミュレーション蒸留：実世界への迅速な適応のためのシミュレーションでのワールドモデル事前学習
物理シミュレータから得た行動条件付き経験をワールドモデルに蒸留し、実世界ではエンコーダ等を固定して潜在ダイナミクスのみを更新することで、接触を伴う操作や歩行タスクで迅速な適応を実現する手法を提案した。
原題: Simulation Distillation: Pretraining World Models in Simulation for Rapid Real-World Adaptation ／ Jacob Levy, Tyler Westenbroek, Kevin Huang 他
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DRUM: 拡散モデルを用いたレイドロップ対応のSim2Real LiDARセグメンテーションのための非ペア写像
シミュレーションで生成したLiDARデータを実データの特性（反射強度とレイドロップノイズ）に合わせて変換する、拡散モデルベースのSim2Real翻訳フレームワークを提案した。
原題: DRUM: Diffusion-based Raydrop-aware Unpaired Mapping for Sim2Real LiDAR Segmentation ／ Tomoya Miyawaki, Kazuto Nakashima, Yumi Iwashita 他
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適応的力差量子化による低解像度観測を用いた堅牢な布地解しのシミュレーションから実世界への転移
布地解しタスクにおいて、力の正確な値ではなく粗い変化パターンに着目し、力入力を離散化した時間差分と状態依存の量子化閾値で表現する手法を提案。シミュレーションと実世界の両方で成功率と堅牢性が向上することを示した。
原題: Robust Sim-to-Real Cloth Untangling through Reduced-Resolution Observations via Adaptive Force-Difference Quantization ／ Yoshihisa Tsurumine, Yuki Kadokawa, Kohei Hayashi 他
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Sim2Sea: 混雑水域における船舶航行のためのシミュレーションから実世界へのポリシー転移
混雑した海域での自律航行を実現するため、GPU並列シミュレータと速度障害物ガイド付き行動マスキングを備えたポリシーを開発し、シミュレーションのみで訓練したポリシーを実船にゼロショット転移させた。
原題: Sim2Sea: Sim-to-Real Policy Transfer for Maritime Vessel Navigation in Congested Waters ／ Xinyu Cui, Xuanfa Jin, Xue Yan 他
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SOFTMAP: トポロジカルメッシュ整列と物理事前知識によるソフトロボットのSim2Real順モデリング
腱駆動ソフトフィンガーの3次元順モデルを、シミュレーションと実データを組み合わせて高精度に学習するフレームワークを提案。
原題: SOFTMAP: Sim2Real Soft Robot Forward Modeling via Topological Mesh Alignment and Physics Prior ／ Ziyong Ma, Uksang Yoo, Jonathan Francis 他
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腱駆動ロボットの強化学習ポリシーのSim2Real転送のための腱力モデリング
腱駆動ロボットの強化学習ポリシーを実機に転送する際のシミュレーションと実機のギャップを減らすため、サーボモータが生成する腱力をモデル化する手法を提案した。
原題: Tendon Force Modeling for Sim2Real Transfer of Reinforcement Learning Policies for Tendon-Driven Robots ／ Valentin Yuryev, Josie Hughes
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PTLD: 触覚潜在一貫性蒸留によるシミュレーションから実世界への巧みな操作
触覚センサのシミュレーションを必要とせず、実世界の特権センサから収集したデータを用いて触覚入力に基づく状態推定器を蒸留し、シミュレーションで訓練した操作ポリシーを向上させる手法を提案した。
原題: PTLD: Sim-to-real Privileged Tactile Latent Distillation for Dexterous Manipulation ／ Rosy Chen, Mustafa Mukadam, Michael Kaess 他
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CycleRL: シミュレーションから実機への深層強化学習による堅牢な自律自転車制御
高忠実度シミュレータとドメインランダム化を用いたPPOにより、バランス・速度・操舵を同時に制御する自律自転車のsim-to-realフレームワークを構築し、実機展開に成功した。
原題: CycleRL: Sim-to-Real Deep Reinforcement Learning for Robust Autonomous Bicycle Control ／ Gelu Liu, Teng Wang, Zhijie Wu 他
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CAR: モビリティ表現による車両間キノダイナミクス適応
Transformerエンコーダで車両の軌道遷移と物理構成を共通のモビリティ潜在空間に埋め込み、近傍から共通性を抽出することで、新たな車両へのキノダイナミクス適応を短時間・低計算コストで実現するフレームワークを提案。
原題: CAR: Cross-Vehicle Kinodynamics Adaptation via Mobility Representation ／ Tong Xu, Chenhui Pan, Xuesu Xiao
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RAFL: 残差加速度場学習によるソフトロボットの汎用的シミュレーションから実機への転移
ソフトロボットのシミュレーションと実機の差を埋めるため、ベースシミュレータに要素レベルの補正力学場を追加学習するフレームワークを提案。形状に依存しない局所特徴を用いることで、未見の形状にもゼロショットで転移可能。
原題: RAFL: Generalizable Sim-to-Real of Soft Robots with Residual Acceleration Field Learning ／ Dong Heon Cho, Boyuan Chen
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ROBOGATE：二段階境界サンプリングによるロボット方策の安全展開のための適応的失敗発見
物理シミュレーションと二段階の適応的サンプリングで操作方策の失敗境界を効率的に探索し、VLA方策のシミュレータ間ギャップなど展開リスクを検証する枠組みを提案。
原題: ROBOGATE: Adaptive Failure Discovery for Safe Robot Policy Deployment via Two-Stage Boundary-Focused Sampling ／ Azuki Kim
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どこに展開するかを見る：空中から地上への隠れた空間検査のためのメトリックRGBベースの走行可能性解析
UAVがUGVを隠れた空間に投入するため、RGB画像からメトリックな幾何・意味再構成を行い、展開可能領域を評価する枠組みを提案した。
原題: Seeing Where to Deploy: Metric RGB-Based Traversability Analysis for Aerial-to-Ground Hidden Space Inspection ／ Seoyoung Lee, Shaekh Mohammad Shithil, Durgakant Pushp 他
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不完全な人間のモーションデータから学ぶアスリート級ヒューマノイドテニススキル
不完全な人間のテニス動作断片からヒューマノイドがテニススキルを学習し、実機で人間とラリーを続けられるようにするシステムを提案した。
原題: Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data ／ Zhikai Zhang, Haofei Lu, Yunrui Lian 他
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関節トルク空間摂動注入によるヒューマノイド歩行ポリシーのSim-to-Real
シミュレーション中の関節トルクに状態依存の摂動を注入することで、パラメータランダム化では表現できない複雑な現実ギャップを模擬し、ヒューマノイド歩行ポリシーの実世界での堅牢性を向上させる手法を提案した。
原題: Sim-to-Real of Humanoid Locomotion Policies via Joint Torque Space Perturbation Injection ／ Junhyeok Rui Cha, Woohyun Cha, Jaeyong Shin 他
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水中ドッキング応用における深層強化学習のシミュレーションから実環境への適応
水中ドッキングタスクに深層強化学習を適用し、高忠実度デジタルツイン環境で訓練した制御ポリシーを実環境のテストタンクで検証して、シミュレーションから実世界への適応の有効性を示した論文。
原題: Sim-to-reality adaptation for Deep Reinforcement Learning applied to an underwater docking application ／ Alaaeddine Chaarani, Narcis Palomeras, Pere Ridao
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ExpertGen: 不完全な行動事前分布からのスケーラブルなSim-to-Realエキスパート方策学習
不完全なデモから拡散方策を事前分布として学習し、その初期ノイズを強化学習で最適化することで、報酬設計なしに高品質なエキスパート方策をシミュレーションで自動生成し、実機転移を可能にするフレームワーク。
原題: ExpertGen: Scalable Sim-to-Real Expert Policy Learning from Imperfect Behavior Priors ／ Zifan Xu, Ran Gong, Maria Vittoria Minniti 他
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Fire as a Service：熱的・視覚的に正確な火災ダイナミクスでロボットシミュレータを拡張
既存のロボットシミュレータに高忠実度かつ計算効率の良い火災シミュレーションを非同期で追加するフレームワークを提案し、熱伝達や煙の再現、マルチモーダル知覚データ収集、行動クローニングによる方策学習を可能にした。
原題: Fire as a Service: Augmenting Robot Simulators with Thermally and Visually Accurate Fire Dynamics ／ Anton R. Wagner, Madhan Balaji Rao, Helge Wrede 他
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合成データを用いたシミュレーションから実世界への果物検出：Isaac Simによる定量的評価と組み込み展開
NVIDIA Isaac Simで生成した合成データと実画像を組み合わせてYOLOモデルを訓練し、果物検出のsim-to-real性能を評価。ハイブリッド訓練が実データのみに近い精度を達成し、Jetson Orin NX上でリアルタイム推論を実現した。
原題: Sim-to-Real Fruit Detection Using Synthetic Data: Quantitative Evaluation and Embedded Deployment with Isaac Sim ／ Martina Hutter-Mironovova
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ロボットマニピュレーションにおけるSim-to-Real汎化の実証研究：Vision-Language-Actionモデルを用いた検証
VLAモデルを用いたロボット操作において、ドメインランダム化や写実的レンダリングなど4つの要因がSim-to-Real転移に与える影響を1万回以上の実機実験で検証し、評価プロトコルとロボット基盤を公開した。
原題: Grounding Sim-to-Real Generalization in Robotic Manipulation: An Empirical Study with Vision-Language-Action Models ／ Ruixing Jin, Zicheng Zhu, Ruixiang Ouyang 他
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視線駆動型支援首装具のための多層シミュレーションから実機へのフレームワーク
VRで視線と頭部運動のデータを収集し、視線のみから頭部運動を予測するモデルを訓練。シミュレーションから実機まで段階的に評価する多層制御器選択フレームワークを提案し、物理的な首装具で高性能な視線駆動モデルを特定した。
原題: A Multi-Layer Sim-to-Real Framework for Gaze-Driven Assistive Neck Exoskeletons ／ Colin Rubow, Eric Brewer, Ian Bales 他
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Swim2Real: VLMによるシステム同定を用いたシミュレーションから実機への転移
水泳動画とVLMフィードバックを用いてロボット魚のシミュレータの16パラメータを自動調整し、シミュレーションから実機への転移を可能にするパイプラインを提案した。
原題: Swim2Real: VLM-Guided System Identification for Sim-to-Real Transfer ／ Kevin Qiu, Kyle Walker, Mike Y. Michelis 他
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少数ショット実世界データから剛体接触を学習する微分可能シミュレータ
少量の実世界データで解析的シミュレータを校正し、メッシュベースGNNで剛体接触の順動力学を微分可能に学習するreal-to-sim手法を提案。
原題: Few-Shot Neural Differentiable Simulator: Real-to-Sim Rigid-Contact Modeling ／ Zhenhao Huang, Siyuan Luo, Bingyang Zhou 他
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HydroShear: 触覚シミュレーションから実機への強化学習のためのハイドロエラスティックせん断シミュレーション
本論文では、接触を伴うタスクにおける触覚のシミュレーションから実機へのポリシー転送の問題を扱い、非ホロノミックなハイドロエラスティック触覚シミュレータHydroShearを提案する。これは、スティックスリップ遷移、経路依存の力とせん断の蓄積、完全なSE(3)物体-センサ相互作用をモデル化し、GelSight Miniを用いた実験で既存手法より忠実に実触覚せん断を再現し、ゼロショットのsim-to-real転送を可能にする。
原題: HydroShear: Hydroelastic Shear Simulation for Tactile Sim-to-Real Reinforcement Learning ／ An Dang, Jayjun Lee, Mustafa Mukadam 他
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VRデータから学校銃撃犯の行動を再現する離散事象シミュレータの開発
VR実験で得た参加者の行動データから銃撃犯の移動と行動を確率的にモデル化する離散事象シミュレータを構築し、ロボットによる介入戦略の評価を可能にした。
原題: Developing a Discrete-Event Simulator of School Shooter Behavior from VR Data ／ Christopher A. McClurg, Alan R. Wagner
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SAGE: 身体性AIのためのスケーラブルなエージェント型3Dシーン生成
ユーザーが指定した身体性タスクを理解し、複数の生成器と評価器を組み合わせて物理的に妥当でシミュレータ対応の3D環境を自動生成するエージェントフレームワークを提案。
原題: SAGE: Scalable Agentic 3D Scene Generation for Embodied AI ／ Hongchi Xia, Xuan Li, Zhaoshuo Li 他
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MOSAIC: 高速残差適応による汎用人型モーション追従と遠隔操作のsim-to-realギャップの橋渡し
多様な入力インターフェースに対応する人型ロボットの全身遠隔操作システムを構築し、インターフェース固有の残差モジュールを高速適応・蒸留することで、実機での長期的な遠隔操作を安定化させた。
原題: MOSAIC: Bridging the Sim-to-Real Gap in Generalist Humanoid Motion Tracking and Teleoperation with Rapid Residual Adaptation ／ Zhenguo Sun, Bo-Sheng Huang, Yibo Peng 他
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Squint: 実機ロボティクス向け高速視覚強化学習
視覚強化学習を高速化するSoft Actor Critic手法Squintを提案し、ManiSkill3の8つのマニピュレーションタスクで訓練時間を短縮、実機SO-101ロボットへのsim-to-real転移を実証した。
原題: Squint: Fast Visual Reinforcement Learning for Sim-to-Real Robotics ／ Abdulaziz Almuzairee, Henrik I. Christensen
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自然言語によるキノダイナミクスモデリングでロボットの構造損傷にゼロショット適応
自然言語で記述された損傷情報を自己教師あり学習でキノダイナミクス挙動に結びつけ、損傷を受けたロボットの順モデルを学習。シミュレータで最大81%の誤差削減を達成し、sim-to-realやスケール間の汎化も示した。
原題: Zero-Shot Adaptation to Robot Structural Damage via Natural Language-Informed Kinodynamics Modeling ／ Anuj Pokhrel, Aniket Datar, Mohammad Nazeri 他
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大規模で現実的な合成家庭内データの生成
人間のペルソナと家庭環境を緩く連携させて生成し、長期の人間-ロボット相互作用を含む大規模合成データセットを自然言語プロンプトで作成するフレームワークを提案。
原題: Realistic Synthetic Household Data Generation at Scale ／ Siddharth Singh, Ifrah Idrees, Abraham Dauhajre
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