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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: 2025/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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SORS: ソフトロボット向けのモジュール式高忠実度シミュレータ
有限要素法と逐次二次計画法を組み合わせ、ソフトロボットの大変形・接触・圧力駆動を高精度に再現するモジュール式シミュレータSORSを提案し、実機実験で検証した。
原題: SORS: A Modular, High-Fidelity Simulator for Soft Robots ／ Manuel Mekkattu, Mike Y. Michelis, Robert K. Katzschmann
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Real2Edit2Real: 3D制御インターフェースによるロボット実演の生成
多視点RGBから3D再構成した点群を編集し、深度を主制御信号とする動画生成モデルで新しい操作実演を合成することで、1〜5件の実演から50件相当のデータを生成しデータ効率を10〜50倍向上させるフレームワーク。
原題: Real2Edit2Real: Generating Robotic Demonstrations via a 3D Control Interface ／ Yujie Zhao, Hongwei Fan, Di Chen 他
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水中ビークルの6自由度位置制御のための高速方策学習
JAXとMJXでGPU加速した強化学習パイプラインを構築し、2分未満で学習を完了させ、実機の水中実験でゼロショット転移による6自由度軌道追従と外乱抑制を実現した。
原題: Fast Policy Learning for 6-DOF Position Control of Underwater Vehicles ／ Sümer Tunçay, Alain Andres, Ignacio Carlucho
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ヒューマノイドのピクセル入力から行動へのポリシー転移におけるSim-to-Realの扉を開く
GPU加速のフォトリアルシミュレーションと教示者-生徒-ブートストラップ学習を用い、RGB画像のみからヒューマノイドが多様な扉を開けるロコマニピュレーションポリシーをシミュレーションだけで学習し、実機でゼロショット転移を実現した。
原題: Opening the Sim-to-Real Door for Humanoid Pixel-to-Action Policy Transfer ／ Haoru Xue, Tairan He, Zi Wang 他
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車両ダイナミクスのデータ駆動型モデリングと補正
時間依存入力を局所パラメータ化し、DRIPSとFMLの2手法で車両ダイナミクスを学習・補正するデータ駆動フレームワークを提案。
原題: Data-Driven Modeling and Correction of Vehicle Dynamics ／ Nguyen Ly, Caroline Tatsuoka, Jai Nagaraj 他
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TwinAligner: 視覚・動的アライメントによる物理認識Real2Sim2Realでロボットマニピュレーションを実現
シミュレーションと実世界の視覚・動的ギャップをSDF再構成と3DGSレンダリング、剛体物理同定で埋め、シミュレーションで訓練した方策を実世界へゼロショット転移させるReal2Sim2Realシステムを提案。
原題: TwinAligner: Visual-Dynamic Alignment Empowers Physics-aware Real2Sim2Real for Robotic Manipulation ／ Hongwei Fan, Hang Dai, Jiyao Zhang 他
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学習ベース四脚ロコマニピュレーションの実機展開フレームワーク
四脚ロボットとアームの全身制御を強化学習で訓練し、Isaac GymからMuJoCoを経て実機へ転送するオープンなパイプラインを構築し、物体把持実験で有効性を示した。
原題: A Framework for Deploying Learning-based Quadruped Loco-Manipulation ／ Yadong Liu, Jianwei Liu, He Liang 他
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シミュレーションと現実を繋ぐ：セマンティック2Dガウシアンスプラッティングによるドメイン間転移
物体中心のドメイン不変な空間特徴を抽出するセマンティック2Dガウシアンスプラッティングを提案し、シミュレーションから実世界への操作タスクの転移性能を向上させた。
原題: Bridging Simulation and Reality: Cross-Domain Transfer with Semantic 2D Gaussian Splatting ／ Jian Tang, Pu Pang, Haowen Sun 他
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LeLaR: AIベース衛星姿勢制御器の初の軌道上実証
シミュレーションで深層強化学習により訓練した姿勢制御器を3Uナノ衛星InnoCubeに搭載し、軌道上で慣性指向マヌーバを実証、従来のPD制御器と比較した。
原題: LeLaR: The First In-Orbit Demonstration of an AI-Based Satellite Attitude Controller ／ Kirill Djebko, Tom Baumann, Erik Dilger 他
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剛体システム向け各種シミュレーション環境の比較評価
林業機械のクレーンブームを題材に、Adams・Simscape・OpenModelica・VEROSIMの4つの剛体シミュレータを、モデリング手法・数値解法・閉ループ運動学の数値問題の観点から比較した。
原題: Comparison and Evaluation of Different Simulation Environments for Rigid Body Systems ／ Longxiang Shao, Ulrich Dahmen, Juergen Rossmann
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PolaRiS: 汎用ロボットポリシーのためのスケーラブルな実世界→シミュレーション評価
実世界の短い動画スキャンからニューラル再構成で高忠実度なシミュレーション環境を構築し、汎用ロボットポリシーを実世界と強く相関する形で評価できるようにしたフレームワーク。
原題: PolaRiS: Scalable Real-to-Sim Evaluations for Generalist Robot Policies ／ Arhan Jain, Mingtong Zhang, Kanav Arora 他
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AOMGen: 関節物体操作のためのフォトリアルで物理的に整合するデモンストレーション生成
1回の実スキャンとデモから、関節物体操作のフォトリアルで物理的に整合する訓練データを大量生成するフレームワークを提案し、VLAポリシーの成功率を0%から88.7%に向上させた。
原題: AOMGen: Photoreal, Physics-Consistent Demonstration Generation for Articulated Object Manipulation ／ Yulu Wu, Jiujun Cheng, Haowen Wang 他
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15分でヒューマノイドのsim-to-real歩行を学習
オフポリシーRL（FastSAC/FastTD3）と大規模並列環境を組み合わせ、Unitree G1やBooster T1の歩行制御を単一GPUで15分で学習し実機転移を実現した。
原題: Learning Sim-to-Real Humanoid Locomotion in 15 Minutes ／ Younggyo Seo, Carmelo Sferrazza, Juyue Chen 他
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シミュレーションから宇宙実機へ：自律フリーフライヤー制御のSim2Realギャップを越えて
NVIDIA Omniverseとカリキュラム学習で強化学習したニューラルネットを、ISS上のAstrobeeの姿勢・並進制御に適用し、世界初の軌道上RL自律制御を実証した。
原題: Crossing the Sim2Real Gap Between Simulation and Ground Testing to Space Deployment of Autonomous Free-flyer Control ／ Kenneth Stewart, Samantha Chapin, Roxana Leontie 他
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Sim2Swim: 3分で学習する俊敏なAUV機動のためのゼロショット速度制御
ドメインランダム化と大規模並列学習を用いて、3分間の訓練でAUVの6自由度俊敏機動を可能にするゼロショットsim2real深層強化学習速度制御器を提案し、プール実験で検証した。
原題: Sim2Swim: Zero-Shot Velocity Control for Agile AUV Maneuvering in 3 Minutes ／ Lauritz Rismark Fosso, Herman Biørn Amundsen, Marios Xanthidis 他
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sim2art: 合成データのみで単眼動画から関節物体を高精度にモデリング
単眼動画から関節物体の3D部位分割と関節パラメータを復元するフレームワークを提案。合成データのみで学習しながら実世界に汎化し、多様な物体カテゴリを含む新ベンチマークも導入した。
原題: sim2art: Accurate Articulated Object Modeling from a Single Video using Synthetic Training Data Only ／ Arslan Artykov, Tom Ravaud, Corentin Sautier 他
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3D放射輝度場での学習とドメイン適応による単眼RGB画像での混雑環境飛行
3D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と敵対的ドメイン適応を組み合わせ、単眼RGB画像のみで混雑環境を飛行する方策を学習し、実世界へのゼロショット転移を実現した。
原題: Flying in Clutter on Monocular RGB by Learning in 3D Radiance Fields with Domain Adaptation ／ Xijie Huang, Jinhan Li, Tianyue Wu 他
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長距離QuadPlaneの知覚ベース自律着陸の開発と実証
GPSが使えない環境でも長距離飛行できる大型QuadPlaneに、軽量な視覚・慣性オドメトリと深層学習による着陸地点検出を搭載し、実機で自律着陸を実現した研究。
原題: Development and Testing for Perception Based Autonomous Landing of a Long-Range QuadPlane ／ Ashik E Rasul, Humaira Tasnim, Ji Yu Kim 他
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VeoワールドシミュレータによるGeminiロボティクスポリシーの評価
最先端の動画生成モデルVeoを基盤とした生成評価システムを構築し、ロボットポリシーの通常性能から分布外汎化、物理・意味的安全性までをシミュレーションで評価できることを示した。
原題: Evaluating Gemini Robotics Policies in a Veo World Simulator ／ Gemini Robotics Team, Krzysztof Choromanski, Coline Devin 他
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サッカースキルのためのSim2Real強化学習
人型ロボットのサッカー制御タスク（キック、歩行、ジャンプ）を強化学習で訓練し、カリキュラム学習と敵対的モーションプライア（AMP）で動的で適応的なポリシーを実現したが、実機転移は失敗した。
原題: Sim2Real Reinforcement Learning for Soccer skills ／ Jonathan Spraggett
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代理コンプライアンスモデリングによる軟体ロボットの強化学習歩行
軟体ロボットの変形を剛体シミュレータ内の間接変数で表現し、強化学習で歩行を学習させ、実機への高忠実度な転移を実現した。
原題: Surrogate compliance modeling enables reinforcement learned locomotion gaits for soft robots ／ Jue Wang, Mingsong Jiang, Luis A. Ramirez 他
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堅牢なAAV着陸のためのエキスパート切替：シミュレーションにおける二重検出器フレームワーク
ヘリパッド検出を遠距離用と近距離用の2つのYOLOv8エキスパートに分け、機体視点に応じて切替えることで、高度変化に強い着陸を実現した。
原題: Expert Switching for Robust AAV Landing: A Dual-Detector Framework in Simulation ／ Humaira Tasnim, Ashik E Rasul, Bruce Jo 他
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ロボットの視覚汎化のための不変性共訓練
ロボットデモと非物理シミュレーションの画像を共訓練し、状態類似性と観測摂動への不変性を補助タスクとして導入することで、未見の視点・照明・妨害物体への汎化性能を18%向上させた。
原題: Invariance Co-training for Robot Visual Generalization ／ Jonathan Yang, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh
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vEDGAR：CARLAはハードウェアインザループ試験に使えるか？
自動運転ソフトウェアを実車のハードウェア上でリアルタイムにテストするためのシミュレーションフレームワークvEDGARを開発し、CARLAのHiL試験への適用可能性を評価した。
原題: vEDGAR -- Can CARLA Do HiL? ／ Nils Gehrke, David Brecht, Dominik Kulmer 他
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自動運転の強化学習におけるSim-to-Real転移のための動力学分離型軌道アライメント
強化学習エージェントをシミュレーションで訓練し、その振る舞いを軌道予測エージェントに蒸留することで、実車両へのゼロショット転移を可能にするフレームワークを提案した。
原題: Dynamics-Decoupled Trajectory Alignment for Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning for Autonomous Driving ／ Thomas Steinecker, Alexander Bienemann, Denis Trescher 他
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VIRAL: ヒューマノイドの移動操作に向けた大規模視覚Sim-to-Real
シミュレーションのみでヒューマノイドの移動を伴う操作スキルを学習し、実機にゼロショット転移する視覚ベースのフレームワークを提案。大規模ドメインランダム化と実機整合により、Unitree G1上で連続的な移動操作を実現した。
原題: VIRAL: Visual Sim-to-Real at Scale for Humanoid Loco-Manipulation ／ Tairan He, Zi Wang, Haoru Xue 他
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Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワーク
GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。
原題: Isaac Lab: A GPU-Accelerated Simulation Framework for Multi-Modal Robot Learning ／ NVIDIA, :, Mayank Mittal 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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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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