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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: 2025/7/1 ／ 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
触覚フィードバックに基づくロボットキャリブレーションでSim-to-Real転移を改善
タッチスクリーンを用いた触覚フィードバックで実環境のエンドエフェクタ位置を取得し、線形変換とニューラルネットワークでシミュレーションと実機の位置ずれを補正する手法を開発した。
原題: Robotic Calibration Based on Haptic Feedback Improves Sim-to-Real Transfer ／ Juraj Gavura, Michal Vavrecka, Igor Farkas 他
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不確実性を考慮した分布外検出と方策適応による安全なドメインランダム化
実環境での直接試行なしに、criticアンサンブルで不確実性を推定し分布外状態を検出しながら段階的に環境をランダム化することで、安全にRL方策を適応させるフレームワークUARLを提案した。
原題: Safe Domain Randomization via Uncertainty-Aware Out-of-Distribution Detection and Policy Adaptation ／ Mohamad H. Danesh, Maxime Wabartha, Stanley Wu 他
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個別輪駆動によるドリフト学習：限界領域での自動運転車両の操縦
GPU加速並列シミュレーションとドメインランダム化を用いた強化学習で、シミュレーションと実機のギャップを埋め、1/10スケールの個別輪駆動RCカーでドリフト制御を実現した。
原題: Learning to Drift with Individual Wheel Drive: Maneuvering Autonomous Vehicle at the Handling Limits ／ Yihan Zhou, Yiwen Lu, Bo Yang 他
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近接・触覚センシングを用いた人間の実演による道具使用スキルの少数ショット転移
シミュレーションで接触状態を事前学習し、実世界での人間の実演で微調整することで、ロボットが多様な道具を使った表面追従タスクを少数の実演で習得できるフレームワークを提案した。
原題: Few-shot transfer of tool-use skills using human demonstrations with proximity and tactile sensing ／ Marina Y. Aoyama, Sethu Vijayakumar, Tetsuya Narita
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Sim-to-Realギャップの定量化と可視化：再現性のための物理誘導正則化
PIDゲインを実機実験で測定し、ニューラルコントローラの入出力感度をそれに近づける物理誘導正則化を提案。安価な二輪バランスロボットでシミュレーションと実機の挙動を一致させた。
原題: Quantifying and Visualizing Sim-to-Real Gaps: Physics-Guided Regularization for Reproducibility ／ Yuta Kawachi
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失敗予測でSim2Realリズミック挿入方策のロバスト性を向上
ナット回転や摩擦がある高精度な繰り返し挿入タスクに対し、シミュレーションで訓練した挿入方策と失敗予測モジュールを組み合わせ、失敗時に引き上げて再試行する回復機構を備えたSim2Realフレームワークを提案した。
原題: Failure Forecasting Boosts Robustness of Sim2Real Rhythmic Insertion Policies ／ Yuhan Liu, Xinyu Zhang, Haonan Chang 他
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意思決定を加速する軽量産業シミュレータのための迅速モデリングアーキテクチャ
産業システム設計の初期段階での迅速な意思決定を支援するため、モデリング負担を軽減しつつ本質的な詳細を保つ軽量シミュレータ用の迅速モデリングアーキテクチャを提案し、実工場レイアウト設計に適用して従来比78.3%のモデリング時間削減を達成した。
原題: Rapid Modeling Architecture for Lightweight Simulator to Accelerate and Improve Decision Making for Industrial Systems ／ Takumi Kato, Zhi Li Hu
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Sim2Real拡散：基盤視覚言語モデルを活用した適応的自動運転
条件付き潜在拡散と基盤モデルを組み合わせ、シミュレーションから実世界への自動運転の適応を実現するフレームワークを提案。
原題: Sim2Real Diffusion: Leveraging Foundation Vision Language Models for Adaptive Automated Driving ／ Chinmay Vilas Samak, Tanmay Vilas Samak, Bing Li 他
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3Dシーン再構成による人からロボットへのハンドオーバー学習
RGB画像のみからスパースビューGaussian Splattingでシーンを再構成し、実機訓練なしで人からロボットへの物体受け渡し方策を学習・実環境に展開する手法を提案。
原題: Learning human-to-robot handovers through 3D scene reconstruction ／ Yuekun Wu, Yik Lung Pang, Andrea Cavallaro 他
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AIデジタルツインを活用した自動運転制御器テスト用スケールカービークルインザループシミュレータ
スケールカーのビークルインザループ試験とAIベースのデジタルツインモデルを組み合わせ、自動運転制御器を低コストかつ高忠実度で検証できるシミュレータを開発した。
原題: A Vehicle-in-the-Loop Simulator with AI-Powered Digital Twins for Testing Automated Driving Controllers ／ Zengjie Zhang, Giannis Badakis, Michalis Galanis 他
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RoboPearls: ロボットマニピュレーションのための編集可能なビデオシミュレーション
3Dガウススプラッティングを用いて実演ビデオからフォトリアルなシミュレーションを構築し、LLMで自動化された編集操作を可能にするロボットマニピュレーション向けフレームワークを提案。
原題: RoboPearls: Editable Video Simulation for Robot Manipulation ／ Tao Tang, Likui Zhang, Youpeng Wen 他
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ASVSim: 自律型水上船舶研究のための高忠実度シミュレーションフレームワーク
内陸水路や港湾での自律航行研究向けに、船舶動力学とレーダー・カメラなどの海洋センサを統合したオープンソースシミュレータASVSimを開発し、水路セグメンテーションと自律航行の実験で有効性を示した。
原題: ASVSim (AirSim for Surface Vehicles): A High-Fidelity Simulation Framework for Autonomous Surface Vehicle Research ／ Bavo Lesy, Siemen Herremans, Robin Kerstens 他
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EqCollide: 同変で衝突を考慮した変形可能物体のニューラルシミュレータ
変形可能物体の衝突を、物理対称性を保つ同変ニューラル場とグラフニューラルODEで高精度かつスケーラブルにシミュレーションする手法を提案。
原題: EqCollide: Equivariant and Collision-Aware Deformable Objects Neural Simulator ／ Qianyi Chen, Tianrun Gao, Chenbo Jiang 他
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オフラインドメインランダム化の統計的保証
シミュレータパラメータの分布をオフラインデータに当てはめるオフラインドメインランダム化について、最尤推定として定式化し、弱一致性と強一致性の統計的保証を与えた理論研究。
原題: Statistical Guarantees for Offline Domain Randomization ／ Arnaud Fickinger, Abderrahim Bendahi, Stuart Russell
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R-CARLA: 自動運転レース向けの交換可能なダイナミクスを備えた高忠実度センサシミュレーション
自動運転レース向けに、正確な車両ダイナミクスと高忠実度センサシミュレーションを両立させたCARLA拡張を提案し、実世界データからのデジタルツイン構築によりSim-to-Realギャップを車両動力学で42%、センサで82%削減した。
原題: R-CARLA: High-Fidelity Sensor Simulations with Interchangeable Dynamics for Autonomous Racing ／ Maurice Brunner, Edoardo Ghignone, Nicolas Baumann 他
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統一流体・ロボットマルチフィジックスによるロボット遊泳の実現
流体とロボットの連成を統一的な最適化問題として扱う微分可能シミュレータを開発し、ウナギ型ロボットの遊泳とC-start逃避行動を最適化して実機に転移した。
原題: Realizing Robotic Swimming with Unified Fluid-Robot Multiphysics ／ Jeong Hun Lee, Junzhe Hu, Sofia Kwok 他
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予測不能性を乗り越えるDRIVE：スリップ調査プロトコルから指令不確実性推定指標へ
オフロード自律走行のためのDRIVEプロトコルを提案し、複数車両・地形でのデータ収集によりスリップ状態空間を同定。指令速度と定常スリップの伝達関数を解析し、指令不確実性を推定する指標を導入した。
原題: DRIVE Through the Unpredictability:From a Protocol Investigating Slip to a Metric Estimating Command Uncertainty ／ Nicolas Samson, William Larrivée-Hardy, William Dubois 他
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学習と制御のためのソフト勾配による硬接触の微分可能シミュレーション
ペナルティベースのシミュレータにおける硬接触時の勾配劣化を分析し、適応的時間積分と接触距離推定を組み合わせて勾配精度を改善するDiffMJXを提案した。
原題: Differentiable Simulation of Hard Contacts with Soft Gradients for Learning and Control ／ Anselm Paulus, A. René Geist, Pierre Schumacher 他
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ReSim: 自動運転のための信頼性の高い世界シミュレーション
実世界の運転データにシミュレータ由来の非専門家データを加え、危険な行動も含む多様な運転シナリオを制御可能に生成する世界モデルを構築し、報酬推定モジュールと組み合わせて政策評価性能を向上させた。
原題: ReSim: Reliable World Simulation for Autonomous Driving ／ Jiazhi Yang, Kashyap Chitta, Shenyuan Gao 他
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SLAC: 教師なしシミュレーション事前学習による安全で効率的な実機ロボット強化学習
低忠実度シミュレータでタスク非依存の潜在行動空間を事前学習し、実機でのオフポリシー強化学習を安全かつ高効率化する手法を提案。双腕移動マニピュレーションで1時間以内に全身接触タスクを学習。
原題: SLAC: Safe and Efficient Real-Robot Reinforcement Learning via Unsupervised Simulation Pre-Training ／ Jiaheng Hu, Peter Stone, Roberto Martín-Martín
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リアルタイム軟組織変形モデリングのためのニューラル拡張Kelvinlet
Kelvinletの解析的事前分布と大規模FEMデータを組み合わせた物理情報ニューラルシミュレーションにより、手術ロボットの把持操作下での軟組織変形をリアルタイムかつ物理的に妥当に予測する手法を提案した。
原題: Neural-Augmented Kelvinlet for Real-Time Soft Tissue Deformation Modeling ／ Ashkan Shahbazi, Kyvia Pereira, Jon S. Heiselman 他
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物理系の学習：ディラック構造におけるゲージ固定によるシンプレクティフィケーション
散逸や拘束を持つ力学系を高次元多様体に埋め込み、ディラック構造を用いて非退化なシンプレクティック幾何を学習する枠組みを提案し、ANYmal四足ロボットの動力学で有効性を示した。
原題: Learning Physical Systems: Symplectification via Gauge Fixing in Dirac Structures ／ Aristotelis Papatheodorou, Pranav Vaidhyanathan, Natalia Ares 他
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ArtVIP：ロボット学習のための視覚的リアリズム、モジュラー相互作用、物理的忠実性を備えた関節デジタルアセット
ロボット学習向けに、視覚的リアリズムと物理的忠実性を高めた関節物体のデジタルツインを多数収録したオープンソースデータセットArtVIPを構築し、模倣学習と強化学習で有効性を検証した。
原題: ArtVIP: Articulated Digital Assets of Visual Realism, Modular Interaction, and Physical Fidelity for Robot Learning ／ Zhao Jin, Zhengping Che, Tao Li 他
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ADEPT: 適応的拡散環境生成によるSim-to-Realポリシー転移
拡散モデルを用いて既存の訓練環境を適応的に拡張し、ゼロショットのSim-to-Real転移を可能にする新しい環境生成手法を提案した。
原題: ADEPT: Adaptive Diffusion Environment for Policy Transfer Sim-to-Real ／ Youwei Yu, Junhong Xu, Lantao Liu
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SMaRCSim: 海洋ロボティクスシミュレーションモジュール
水中ロボットの学習ベース手法開発や異種ロボットチーム、ミッション計画統合を支援するシミュレーションパッケージ群SMaRCSimを提案。
原題: SMaRCSim: Maritime Robotics Simulation Modules ／ Mart Kartašev, David Dörner, Özer Özkahraman 他
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産業環境における点群セグメンテーションのためのSim2Realドメイン適応アルゴリズムによる人とロボットの協調強化
産業環境での人とロボットの協調に向け、シミュレーションから実環境へのドメイン適応を可能にする二重ストリームネットワーク(FUSION)を提案し、3D点群のセマンティックセグメンテーション精度97.76%を達成した。
原題: Enhancing Human-Robot Collaboration: A Sim2Real Domain Adaptation Algorithm for Point Cloud Segmentation in Industrial Environments ／ Fatemeh Mohammadi Amin, Darwin G. Caldwell, Hans Wernher van de Venn
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ROS2向けFanuc CRXハードウェアインタフェースの設計と評価
Fanuc CRXロボットをROS2とMoveIt2に統合するハードウェアインタフェースを開発し、軌道追従や衝突回避などの性能を実験評価した。
原題: ros2 fanuc interface: Design and Evaluation of a Fanuc CRX Hardware Interface in ROS2 ／ Paolo Franceschi, Marco Faroni, Stefano Baraldo 他
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ニューラルシミュレーションギャップ関数によるSim2Realギャップの定量化
数学モデルと高忠実度シミュレータのギャップをニューラルネットで定量化し、未見状態も含めた形式的保証を与える手法を提案。メカナムロボットと振り子で実証。
原題: Quantification of Sim2Real Gap via Neural Simulation Gap Function ／ P Sangeerth, Pushpak Jagtap
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オフロード自律走行車両のためのリアルタイム路面性状解析
車軸加速度からベイズ推定で路面粗さをリアルタイムに予測し、Simplex制御と統合して速度制限を動的に調整する手法を提案した。
原題: Real-time Terrain Analysis for Off-road Autonomous Vehicles ／ Edwina Lewis, Aditya Parameshwaran, Laura Redmond 他
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自律型水中ロボットのドッキングにおけるSim2Realギャップを埋めるシミュレーション研究
水中ロボットの自律ドッキング制御を強化学習で訓練し、ランダム化や履歴条件付き制御を用いて実環境とのギャップを評価したシミュレーション研究。
原題: Learning to Dock: A Simulation-based Study on Closing the Sim2Real Gap in Autonomous Underwater Docking ／ Kevin Chang, Rakesh Vivekanandan, Noah Pragin 他
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