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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: 2025/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  あらゆる外乱下であらゆる動作を追従するヒューマノイド動作トラッカー

  二段階強化学習フレームワークAny2Trackを提案し、単一ポリシーで多様な動作を追従しつつ、地形・外力・物性変化などの外乱にオンライン適応して実機でゼロショットsim2realを実現した。

  原題: Track Any Motions under Any Disturbances ／ Zhikai Zhang, Jun Guo, Chao Chen 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  事前デモンストレーションを活用した探索効率の高い深層強化学習によるロボティクスタスクの解法

  デモンストレーションを組み込んだ探索効率の高い強化学習フレームワークDRLRを提案し、バケット積み込みや引き出し開けタスクで有効性を検証、実機ホイールローダーへのsim2real展開も成功させた。

  原題: Solving Robotics Tasks with Prior Demonstration via Exploration-Efficient Deep Reinforcement Learning ／ Chengyandan Shen, Christoffer Sloth

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  対応不要・関数ベースのSim-to-Real学習による変形可能表面の制御

  マーカー点の完全な対応を必要とせず、変形関数空間と信頼度マップをニューラルネットで同時学習し、点群や欠損マーカーから実世界形状を推定してソフトロボットの形状制御を実現する。

  原題: Correspondence-Free, Function-Based Sim-to-Real Learning for Deformable Surface Control ／ Yingjun Tian, Guoxin Fang, Renbo Su 他

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• 論文sim2real画像認識2025/9/1

  InternScenes: 現実的なレイアウトを持つ大規模シミュレーション可能屋内シーンデータセット

  実世界スキャン・手続き生成・デザイナー作成の3ソースを統合し、約4万シーン・196万物体を含む大規模でシミュレーション可能な屋内3Dシーンデータセットを構築した。

  原題: InternScenes: A Large-scale Simulatable Indoor Scene Dataset with Realistic Layouts ／ Weipeng Zhong, Peizhou Cao, Yichen Jin 他

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• 論文メタ学習/歩行/sim2realロボティクス2025/9/1

  分離型マルチコンテキストメタ学習：堅牢で汎用的なタスク学習の実現

  タスク要因を個別のコンテキストベクトルに分離するメタ学習フレームワークを提案し、四足歩行ロボットのsim-to-real転移を含むタスクで汎化性能と堅牢性を向上させた。

  原題: Disentangled Multi-Context Meta-Learning: Unlocking robust and Generalized Task Learning ／ Seonsoo Kim, Jun-Gill Kang, Taehong Kim 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  単一画像から陰的表面モデルを効率的に構築するFINS

  単一または少数のRGB画像から高精度な陰的表面とSDF場を数秒で再構築する軽量フレームワークFINSを提案し、ロボットの表面追従タスクへの応用を示した。

  原題: Efficient Construction of Implicit Surface Models From a Single Image for Motion Generation ／ Wei-Teng Chu, Tianyi Zhang, Matthew Johnson-Roberson 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  AIとシミュレーションを統合した月面ロボティクスの設計・制御プロセス

  月面建設機械の設計と制御を並行して進めるための統合フレームワークを提案し、CADモデルと自律システムを高忠実度シミュレーションに接続する宣言型言語OpenPLXを活用した。自律月面ローバーの事例で、視覚言語モデルによるナビゲーションと強化学習による移動制御を組み合わせて有効性を示した。

  原題: An integrated process for design and control of lunar robotics using AI and simulation ／ Daniel Lindmark, Jonas Andersson, Kenneth Bodin 他

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• 論文sim2real画像認識2025/9/1

  EmbodiedSplat: モバイル端末からのガウススプラッティングによる個人化されたReal-to-Sim-to-Realナビゲーション

  iPhoneで撮影した実環境を3Dガウススプラッティングで再構築し、Habitat-Sim上で方策を微調整することで、実世界の画像ナビゲーション性能を大幅に向上させる手法を提案。

  原題: EmbodiedSplat: Personalized Real-to-Sim-to-Real Navigation with Gaussian Splats from a Mobile Device ／ Gunjan Chhablani, Xiaomeng Ye, Muhammad Zubair Irshad 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  凸包による没水体積計算を用いたAUVシミュレーションのリアルタイム浮力推定

  NVIDIA Isaac Simに浮力機能がない問題に対し、メッシュの凸包と水面との交差から没水体積をリアルタイム計算し、AUVの浮力を高精度に推定する手法を提案した。

  原題: Real-Time Buoyancy Estimation for AUV Simulations Using Convex Hull-Based Submerged Volume Calculation ／ Ad-Deen Mahbub, Md Ragib Shaharear

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• 論文sim2real画像認識2025/9/1

  製造業中小企業の組立目視検査を支援する合成データパイプライン

  CADデータからシミュレーション画像を生成し物体検出を訓練することで、中小企業でも導入しやすい組立品質検査の合成データ活用パイプラインを提案した。

  原題: A Synthetic Data Pipeline for Supporting Manufacturing SMEs in Visual Assembly Control ／ Jonas Werheid, Shengjie He, Aymen Gannouni 他

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• 論文sim2real画像認識2025/9/1

  SCOPE: ロボティクスにおけるSim2Realカテゴリレベル物体姿勢推定のための意味的条件付け

  DINOv2の連続的な意味特徴を拡散モデルに組み込み、カテゴリラベルなしで未知物体の姿勢を推定できるカテゴリレベル姿勢推定手法を提案し、Sim2Realギャップを縮小した。

  原題: SCOPE: Semantic Conditioning for Sim2Real Category-Level Object Pose Estimation in Robotics ／ Peter Hönig, Stefan Thalhammer, Jean-Baptiste Weibel 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  想像の世界で学ぶ：3D生成モデルによる全方位ポリシー（OP-Gen）

  3D生成モデルで単一の実演データを拡張し、実演とは反対側からでもタスクを遂行できる全方位ポリシーを学習する手法を提案。

  原題: Learning in ImaginationLand: Omnidirectional Policies through 3D Generative Models (OP-Gen) ／ Yifei Ren, Edward Johns

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  あらゆる画像からのロボット学習

  1枚の画像から物理シミュレーション可能なロボット環境を生成し、大規模な視覚運動デモンストレーションデータを自動収集するフレームワークRoLAを提案。

  原題: Robot Learning from Any Images ／ Siheng Zhao, Jiageng Mao, Wei Chow 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  VisualMimic: 視覚によるヒューマノイドの移動操作を運動追跡と生成で実現

  一人称視覚と階層的な全身制御を組み合わせ、シミュレーションで訓練した視覚運動方策を実機ヒューマノイドにゼロショット転移し、箱の持ち上げやサッカーのドリブルなど多様な移動操作を屋外でも実現した。

  原題: VisualMimic: Visual Humanoid Loco-Manipulation via Motion Tracking and Generation ／ Shaofeng Yin, Yanjie Ze, Hong-Xing Yu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  OmniRetarget: 相互作用を保持するヒューマノイド全身移動操作・シーンインタラクション向けデータ生成

  人間・地形・物体間の空間的・接触的関係をインタラクションメッシュで明示的に保持しながら運動をリターゲティングし、物理的に妥当で多様な全身移動操作データを生成する手法を提案。

  原題: OmniRetarget: Interaction-Preserving Data Generation for Humanoid Whole-Body Loco-Manipulation and Scene Interaction ／ Lujie Yang, Xiaoyu Huang, Zhen Wu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  実時間でのゼロからの自律化：非構造環境における動力学のオンライン適応

  関数エンコーダと再帰的最小二乗法を組み合わせ、ストリーミングオドメトリから動力学モデルをオンラインで適応させる手法を提案し、氷上を含む非構造地形でのナビゲーション性能を向上させた。

  原題: Zero to Autonomy in Real-Time: Online Adaptation of Dynamics in Unstructured Environments ／ William Ward, Sarah Etter, Jesse Quattrociocchi 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  SPiDR: 悲観的ドメインランダム化によるsim-to-real転移のゼロショット安全性

  ドメインランダム化に悲観性を導入し、sim-to-realギャップ下でも安全制約を保証するスケーラブルな安全強化学習手法を提案し、実機ロボットで有効性を示した。

  原題: SPiDR: A Simple Approach for Zero-Shot Safety in Sim-to-Real Transfer ／ Yarden As, Chengrui Qu, Benjamin Unger 他

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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機のポリシー共同学習のための汎化可能なドメイン適応

  シミュレーションと少数の実機デモを組み合わせ、最適輸送に基づく損失でドメイン不変な特徴空間を学習し、実機でのマニピュレーション成功率を最大30%向上させる手法を提案。

  原題: Generalizable Domain Adaptation for Sim-and-Real Policy Co-Training ／ Shuo Cheng, Liqian Ma, Zhenyang Chen 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  Sym2Real: 記号動力学と残差学習によるデータ効率の良い適応制御

  低忠実度シミュレーションで記号回帰により動力学を学習し、少数の実世界データで残差適応を行うことで、クアッドロータとレースカーのsim2real制御を実現した。

  原題: Sym2Real: Symbolic Dynamics with Residual Learning for Data-Efficient Adaptive Control ／ Easop Lee, Samuel A. Moore, Boyuan Chen

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  ExT: 大規模マルチタスク事前学習とファインチューニングによるスケーラブルな自律掘削

  大規模な実演データでマルチタスク掘削ポリシーを事前学習し、SFTやRLFTで微調整することで、シミュレーションから実機まで高精度な自律掘削を実現するフレームワークを提案。

  原題: ExT: Towards Scalable Autonomous Excavation via Large-Scale Multi-Task Pretraining and Fine-Tuning ／ Yifan Zhai, Lorenzo Terenzi, Patrick Frey 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  宇宙ロボティクスベンチ：地球を超えたロボット学習

  宇宙環境でのロボット学習のためのオープンソースシミュレーションフレームワークを提案し、多様なベンチマークタスクと強化学習のベースラインを提供する。

  原題: Space Robotics Bench: Robot Learning Beyond Earth ／ Andrej Orsula, Matthieu Geist, Miguel Olivares-Mendez 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  視覚ナビゲーションにおける合成データと実データの学習比較

  シミュレーションで学習した視覚ナビゲーション方策が、実世界データで学習した方策と同等以上の性能を達成できることを示し、その鍵が事前学習済み視覚表現とオンライン学習にあることを明らかにした。

  原題: Synthetic vs. Real Training Data for Visual Navigation ／ Lauri Suomela, Sasanka Kuruppu Arachchige, German F. Torres 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  ロバストなロボット汎化のための忠実度を考慮したデータ構成

  生成データ拡張におけるデータ構成を最適化問題として扱うCIFTを提案し、実データと合成データの混合比を情報忠実度に基づいて調整することで、ロボット政策の分布外汎化性能を大幅に向上させた。

  原題: Fidelity-Aware Data Composition for Robust Robot Generalization ／ Zizhao Tong, Di Chen, Sicheng Hu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  Fail2Progress: 実世界のロボット失敗からシュタイン変分推論で学ぶ

  ロボットの失敗に似たシミュレーション環境をシュタイン変分推論で並列生成し、スキル効果モデルを微調整することで失敗からの回復と再発防止を実現する手法を提案。

  原題: Fail2Progress: Learning from Real-World Robot Failures with Stein Variational Inference ／ Yixuan Huang, Novella Alvina, Mohanraj Devendran Shanthi 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  Empart: メッシュを部品に変換する対話型凸分解ツール

  メッシュの領域ごとに異なる簡略化許容誤差をユーザーが指定できる対話型ツールを提案し、接触面など重要な領域の精度を保ちつつ凸部品数を削減してシミュレーションを高速化した。

  原題: Empart: Interactive Convex Decomposition for Converting Meshes to Parts ／ Brandon Vu, Shameek Ganguly, Pushkar Joshi

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  産業環境におけるフレキシブルケーブル挿入のための強化学習

  基盤モデルによるreal-to-simとセグメンテーションを用いて、フレキシブルフラットケーブルのロボット挿入をシミュレーションのみで学習し、実機へゼロショット転移する手法を提案。

  原題: Reinforcement Learning for Robotic Insertion of Flexible Cables in Industrial Settings ／ Jeongwoo Park, Seabin Lee, Changmin Park 他

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• 論文飛行制御/基盤モデル/sim2realロボティクス2025/9/1

  RAPTOR: クアッドロータ制御のための基盤ポリシー

  1000種類のクアッドロータを強化学習で訓練した教師ポリシーを、再帰層を持つ小型ニューラルネットに蒸留し、多様な実機にゼロショット適応できる基盤ポリシーを実現した。

  原題: RAPTOR: A Foundation Policy for Quadrotor Control ／ Jonas Eschmann, Dario Albani, Giuseppe Loianno

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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同じ操作を実現：ロボットにおける正確な幾何認識の実現

  深度カメラのノイズを除去して正確なメートル深度を推定するCamera Depth Models（CDMs）を提案し、シミュレーションで訓練した方策を実世界ロボットにそのまま適用可能にした。

  原題: Manipulation as in Simulation: Enabling Accurate Geometry Perception in Robots ／ Minghuan Liu, Zhengbang Zhu, Xiaoshen Han 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  DynaFlow: 状態のみのデモから物理的に整合する動作を生成するダイナミクス埋め込みフローマッチング

  微分可能シミュレータをフローマッチングに組み込み、状態のみのデモから物理的に整合する軌道とそれを実現する行動列を同時に生成する手法を提案し、四足ロボットGo1で実機検証した。

  原題: DynaFlow: Dynamics-embedded Flow Matching for Physically Consistent Motion Generation from State-only Demonstrations ／ Sowoo Lee, Dongyun Kang, Jaehyun Park 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/8/1

  PLUME: 手続き型地下環境モデリングエンジン

  太陽系の地下環境を3Dで手続き的に生成するオープンソースフレームワークPLUMEを提案し、ロボティクスシミュレータと連携してAI訓練やアルゴリズム評価に活用できることを示した。

  原題: PLUME: Procedural Layer Underground Modeling Engine ／ Gabriel Manuel Garcia, Antoine Richard, Miguel Olivares-Mendez

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