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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: 2025/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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ReGen: 逆設計による生成的ロボットシミュレーション
ロボットの行動とテキスト記述から、その行動を引き起こしうるシナリオや環境を大規模言語モデルで推論し、シミュレーションを自動生成するフレームワーク。
原題: ReGen: Generative Robot Simulation via Inverse Design ／ Phat Nguyen, Tsun-Hsuan Wang, Zhang-Wei Hong 他
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HoloOceanを用いた水中ロボットのハードウェアインザループシミュレーションによるテストと評価
HoloOcean 2.0シミュレータとROS 2を組み合わせ、魚雷型AUVのハードウェア/ソフトウェアインザループ試験環境を構築し、実機フィールド試験結果と比較した。
原題: Testing and Evaluation of Underwater Vehicle Using Hardware-In-The-Loop Simulation with HoloOcean ／ Braden Meyers, Joshua G. Mangelson
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データ拡張による視覚運動ポリシーの汎化能力向上に関する研究
少量の人間デモから多様なランダム化データを自動生成し、視覚運動ポリシーの汎化性能を向上させる手法を提案。カメラ姿勢や照明、テーブルテクスチャなど多様な要因をランダム化し、低コストマニピュレータでのゼロショットsim-to-real転移にも有効であることを示した。
原題: A Study on Enhancing the Generalization Ability of Visuomotor Policies via Data Augmentation ／ Hanwen Wang
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ガウススプラッティングによる軟体相互作用のReal-to-Simロボット方策評価
実世界の動画から軟体のデジタルツインを構築し、3Dガウススプラッティングでフォトリアルに描画するReal-to-Sim評価フレームワークを提案。ぬいぐるみ詰め込みやロープ通しなどの変形操作タスクで、シミュレーション結果が実機性能と強く相関することを示した。
原題: Real-to-Sim Robot Policy Evaluation with Gaussian Splatting Simulation of Soft-Body Interactions ／ Kaifeng Zhang, Shuo Sha, Hanxiao Jiang 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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二足歩行の深層強化学習におけるSim-to-Real転移
二足歩行の深層強化学習におけるシミュレーションと実機のギャップを分析し、モデル精度向上とポリシー頑健化の2つのアプローチを整理したサーベイ。
原題: Sim-to-Real Transfer in Deep Reinforcement Learning for Bipedal Locomotion ／ Lingfan Bao, Tianhu Peng, Chengxu Zhou
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シミュレーションと実環境の協調：実世界と物理エンジンによるロボットビンパッキング学習
物理シミュレーションと実環境フィードバックを組み合わせた強化学習で、3Dビンパッキングの崩壊率を35%削減した研究。
原題: Collaborate sim and real: Robot Bin Packing Learning in Real-world and Physical Engine ／ Lidi Zhang, Han Wu, Liyu Zhang 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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OpenTwinMap: 都市自動運転向けオープンソースデジタルツイン生成ツール
LiDARとOpenStreetMapデータから都市環境の3Dデジタルツインを生成し、Unreal EngineやCARLAで自動運転シミュレーションに利用できるPythonベースのオープンソースフレームワークを提案。
原題: OpenTwinMap: An Open-Source Digital Twin Generator for Urban Autonomous Driving ／ Alex Richardson, Jonathan Sprinkle
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RealD²iff: 深度拡散によるロボットマニピュレーションの実世界ギャップの橋渡し
拡散モデルでシミュレーションのクリーンな深度から実機のようなノイズ深度を合成し、実機データ収集なしでゼロショットsim2realマニピュレーションを実現した研究。
原題: RealD$^2$iff: Bridging Real-World Gap in Robot Manipulation via Depth Diffusion ／ Xiujian Liang, Jiacheng Liu, Mingyang Sun 他
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CropCraft: 農業ロボティクスシミュレーションのための手続き型仮想世界生成器
BlenderとPythonで構築されたオープンソースの手続き型世界生成ツールで、YAML設定から多様な農地環境を生成し、Gazeboに取り込んで作物・雑草のセグメンテーション学習などに活用できる。
原題: CropCraft: A Procedural World Generator for Robotic Simulation of Agricultural Tasks ／ Riccardo Bertoglio, Cyrille Pierre, Johann Laconte 他
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LiDAR評価指標の包括的比較：シミュレーションと実データを用いた検討
実世界とシミュレーションのLiDARスキャンを比較するための評価指標を網羅的に検証し、Density Aware Chamfer Distance (DCD)が最適であることを示すとともに、実データに基づく仮想テスト環境を構築して幾何学的・意味的類似性を評価した。
原題: Comprehensive Assessment of LiDAR Evaluation Metrics: A Comparative Study Using Simulated and Real Data ／ Syed Mostaquim Ali, Taufiq Rahman, Ghazal Farhani 他
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CENIC: 接触のための凸誤差制御数値積分
接触を含む剛体シミュレーションを連続時間で誤差制御しながら高速に積分する手法CENICを提案し、MuJoCo等と同等のリアルタイム性能と精度保証を両立した。
原題: CENIC: Convex Error-controlled Numerical Integration for Contact ／ Vince Kurtz, Alejandro Castro
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Wanderland：オープンワールド身体性AIのための幾何学的に接地したシミュレーション
実世界のマルチセンサーキャプチャから高精度な幾何学とフォトリアルな描画を両立する実→シミュレーション基盤を構築し、屋内・屋外都市シーンのデータセットを整備して、身体性ナビゲーションの再現可能な評価基盤を提供する。
原題: Wanderland: Geometrically Grounded Simulation for Open-World Embodied AI ／ Xinhao Liu, Jiaqi Li, Youming Deng 他
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コンテキストは現実ギャップを埋められるか？コンテキスト認識ポリシーのSim-to-Real転送
シミュレーションから実機への転送において、動力学パラメータの推定値（コンテキスト）をポリシーに条件付けることで性能が向上するかを検証し、実機の押し操作タスクで有効性を示した。
原題: Can Context Bridge the Reality Gap? Sim-to-Real Transfer of Context-Aware Policies ／ Marco Iannotta, Yuxuan Yang, Johannes A. Stork 他
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軌道レベルメタ学習による文脈認識型メッシュベースシミュレーション
メッシュベースの変形シミュレーションを軌道レベルのメタ学習問題として捉え、Conditional Neural ProcessesとMovement Primitivesを組み合わせることで、限られた初期データから新しいシナリオに迅速に適応し、高速かつ高精度なシミュレーションを実現する手法M3GNを提案した。
原題: Context-aware Learned Mesh-based Simulation via Trajectory-Level Meta-Learning ／ Philipp Dahlinger, Niklas Freymuth, Tai Hoang 他
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URDF-Anything: 3Dマルチモーダル言語モデルによる関節物体の構築
点群とテキストを入力とする3Dマルチモーダル大規模言語モデルで、関節物体の幾何分割と運動学パラメータをエンドツーエンドに予測し、ロボットシミュレーション用デジタルツインを自動生成する手法を提案。
原題: URDF-Anything: Constructing Articulated Objects with 3D Multimodal Language Model ／ Zhe Li, Xiang Bai, Jieyu Zhang 他
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SimScale: 実世界シミュレーションを大規模に活用した自動運転の学習
既存の走行ログから大規模に未知の状態を合成するシミュレーション基盤を構築し、疑似専門家による行動監督と実データとの共同学習で計画性能の堅牢性と汎化を大幅に向上させた。
原題: SimScale: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale ／ Haochen Tian, Tianyu Li, Haochen Liu 他
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DiffuDepGrasp: 拡散モデルによる深度ノイズモデリングで実現するSim2Realロボット把持
拡散モデルで実機深度センサのノイズを学習・合成し、シミュレーションのみで訓練した把持方策をゼロショットで実機に転移するフレームワークを提案。
原題: DiffuDepGrasp: Diffusion-based Depth Noise Modeling Empowers Sim2Real Robotic Grasping ／ Yingting Zhou, Wenbo Cui, Weiheng Liu 他
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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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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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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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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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UrbanVerse: 街歩き動画から都市シミュレーションを大規模構築
クラウドソースの街歩き動画から物理的に整合した都市3Dシミュレーションを自動生成するシステムを提案し、ナビゲーション方策の学習と実機転移性能を大幅に向上させた。
原題: UrbanVerse: Scaling Urban Simulation by Watching City-Tour Videos ／ Mingxuan Liu, Honglin He, Elisa Ricci 他
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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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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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SkyDreamer: モデルベース強化学習による解釈可能なエンドツーエンド視覚ベースドローンレーシング
世界モデルが訓練時のみ利用可能な特権情報をデコードすることで暗黙の状態・パラメータ推定器として機能する、ピクセルからモータ指令へ直接マッピングするエンドツーエンド視覚ベースドローンレーシング方策を提案し、実機で最大21m/s・6gの高速飛行とsim-to-real転移を実現した。
原題: SkyDreamer: Interpretable End-to-End Vision-Based Drone Racing with Model-Based Reinforcement Learning ／ Aderik Verraest, Stavrow Bahnam, Robin Ferede 他
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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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HoloOcean 2.0のプレビュー
海洋ロボティクス向けシミュレータHoloOceanの次期大型アップデート2.0を紹介し、UE5.3移行や高度な機体ダイナミクス、ROS2対応などの新機能を述べた論文。
原題: A Preview of HoloOcean 2.0 ／ Blake Romrell, Abigail Austin, Braden Meyers 他
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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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