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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: 2025/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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DualTHOR: 偶発的失敗を考慮した計画のための双腕ヒューマノイドシミュレーションプラットフォーム
家庭環境で双腕ヒューマノイドロボットが協調作業するための物理シミュレータを構築し、低レベル実行時の偶発的失敗も再現することで、視覚言語モデルのロバスト性を評価できるようにした。
原題: DualTHOR: A Dual-Arm Humanoid Simulation Platform for Contingency-Aware Planning ／ Boyu Li, Siyuan He, Hang Xu 他
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R3D2: 拡散モデルによる自動運転シミュレーションへのリアルな3Dアセット挿入
拡散モデルを用いて、自動運転のニューラルレンダリングシーンに影や照明を考慮したリアルな3Dアセットをリアルタイムで挿入する手法を提案。
原題: R3D2: Realistic 3D Asset Insertion via Diffusion for Autonomous Driving Simulation ／ William Ljungbergh, Bernardo Taveira, Wenzhao Zheng 他
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RoboTwin 2.0：強力なドメインランダム化を備えた両腕ロボット操作のためのスケーラブルなデータ生成器とベンチマーク
両腕ロボット操作のための大規模データ生成フレームワークを提案し、マルチモーダル言語モデルによるタスク生成と5軸のドメインランダム化で実世界への転移性能を大幅に向上させた。
原題: RoboTwin 2.0: A Scalable Data Generator and Benchmark with Strong Domain Randomization for Robust Bimanual Robotic Manipulation ／ Tianxing Chen, Zanxin Chen, Baijun Chen 他
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不整地環境における計画のための地形認識ダイナミクスのオンライン適応
関数エンコーダを用いて、多様な地形上のロボットダイナミクスを表現するニューラルネットワーク基底関数を学習し、新しい地形にオンラインで迅速に適応する手法を提案。シミュレータ実験で、ベースラインより衝突が少なくナビゲーション性能が向上することを示した。
原題: Online Adaptation of Terrain-Aware Dynamics for Planning in Unstructured Environments ／ William Ward, Sarah Etter, Tyler Ingebrand 他
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Sim2Val: テストプラットフォーム間の相関を活用した分散低減メトリクス推定
シミュレーションと実世界のペアデータを制御変数として用い、実世界評価の分散を抑えて少ないサンプルで高信頼な性能推定を可能にする枠組みを提案。
原題: Sim2Val: Leveraging Correlation Across Test Platforms for Variance-Reduced Metric Estimation ／ Rachel Luo, Heng Yang, Michael Watson 他
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EmbodiedGen: 身体性知能のための生成的3D世界エンジン
物理的リアリティと正確なスケールを持つ3Dアセットを低コストで生成し、物理シミュレーションに直接インポート可能な基盤プラットフォームを提案。
原題: EmbodiedGen: Towards a Generative 3D World Engine for Embodied Intelligence ／ Xinjie Wang, Liu Liu, Yu Cao 他
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ロボット付属肢と粒状材料の動的相互作用のデータ駆動予測
次元削減・代理モデル・データ同化を組み合わせ、ロボットと粒状地形の相互作用を高速かつ高精度に予測するデータ駆動手法を提案した。
原題: Data-Driven Prediction of Dynamic Interactions Between Robot Appendage and Granular Material ／ Guanjin Wang, Xiangxue Zhao, Shapour Azarm 他
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物理シーンのスプラッティング：不完全なロボットデータからのエンドツーエンド実世界→シミュレーション
3Dガウススプラッティングと物理シミュレーション用メッシュを統合し、生のロボット軌道から物体形状・見た目・ロボット姿勢・物理パラメータを微分可能レンダリングと微分可能物理で同時最適化する実世界→シミュレーション手法を提案。
原題: Splatting Physical Scenes: End-to-End Real-to-Sim from Imperfect Robot Data ／ Ben Moran, Mauro Comi, Arunkumar Byravan 他
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3Dガウシアンスプラッティングを用いた自律移動ロボット向け合成データセット生成
Unreal Engineと3Dガウシアンスプラッティングで注釈付き合成画像を自動生成し、ロボットサッカーの物体検出訓練で実画像と同等の性能を達成した研究。
原題: Synthetic Dataset Generation for Autonomous Mobile Robots Using 3D Gaussian Splatting for Vision Training ／ Aneesh Deogan, Wout Beks, Peter Teurlings 他
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MEbots: エネルギーを考慮した設計のためのRISC-V仮想プラットフォームとロボットシミュレータの統合
ロボットシミュレータWebotsとRISC-V仮想プラットフォームMESSYを統合し、電子機器の環境を含めたミッションレベルのエネルギー消費を考慮した協調シミュレーションを可能にするオープンソースフレームワークを提案。
原題: MEbots: Integrating a RISC-V Virtual Platform with a Robotic Simulator for Energy-aware Design ／ Giovanni Pollo, Mohamed Amine Hamdi, Matteo Risso 他
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モデルベース制御と強化学習の統合による狭公差挿入のSim2Real転移
ポテンシャル場制御によるモデルベース方策と残差強化学習を組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した狭公差挿入方策を実機にゼロショット転移する手法を提案。
原題: Integrating Model-based Control and RL for Sim2Real Transfer of Tight Insertion Policies ／ Isidoros Marougkas, Dhruv Metha Ramesh, Joe H. Doerr 他
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自律型マイクロモビリティに向けたスケーラブル都市シミュレーション
都市環境での自律マイクロモビリティのための高性能シミュレーションプラットフォームURBAN-SIMと、8つのタスクからなるベンチマークURBAN-BENCHを提案し、多様なロボットで評価した。
原題: Towards Autonomous Micromobility through Scalable Urban Simulation ／ Wayne Wu, Honglin He, Chaoyuan Zhang 他
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身体性AI時代における物理シミュレータを用いたロボットナビゲーションとマニピュレーションの調査
物理シミュレータがsim-to-realギャップをどう埋めるかに着目し、ナビゲーションとマニピュレーションのタスク、ハードウェア要件、ベンチマークデータセットや評価指標を調査したサーベイ。
原題: A Survey of Robotic Navigation and Manipulation with Physics Simulators in the Era of Embodied AI ／ Lik Hang Kenny Wong, Xueyang Kang, Kaixin Bai 他
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果実を見つけ出せ：遮蔽物を考慮した植物操作のためのゼロショットSim2Real強化学習
シミュレーションで学習した強化学習方策により、茎や葉を動かして隠れた果実を露出させる植物操作を実世界で実現し、最大86.7%の成功率を達成した。
原題: Find the Fruit: Zero-Shot Sim2Real RL for Occlusion-Aware Plant Manipulation ／ Nitesh Subedi, Hsin-Jung Yang, Devesh K. Jha 他
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LabUtopia：科学実験エージェントのための高忠実度シミュレーションと階層的ベンチマーク
実験室での科学作業を自動化する身体性エージェントの研究を進めるため、物理・化学反応を扱える高忠実度シミュレータ、多様な実験シーンの自動生成器、5段階の難易度を持つ階層的ベンチマークを統合したスイートを提案。
原題: LabUtopia: High-Fidelity Simulation and Hierarchical Benchmark for Scientific Embodied Agents ／ Rui Li, Zixuan Hu, Wenxi Qu 他
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合成閉鎖空間エコー：シミュレーションと実世界のソナーデータのギャップを埋める新データセット
水中ロボット知覚と3D再構成のための高忠実度合成ソナーデータセットSEEを提案し、実世界データと組み合わせてシミュレーションと現実のギャップを橋渡しする。
原題: Synthetic Enclosed Echoes: A New Dataset to Mitigate the Gap Between Simulated and Real-World Sonar Data ／ Guilherme de Oliveira, Matheus M. dos Santos, Paulo L. J. Drews-Jr
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AutoBio：デジタル生物学実験室におけるロボット自動化のためのシミュレーションとベンチマーク
生物学実験室でのロボット自動化を評価するためのシミュレーションフレームワークとベンチマークAutoBioを提案し、言語誘導型マニピュレーションの課題を明らかにした。
原題: AutoBio: A Simulation and Benchmark for Robotic Automation in Digital Biology Laboratory ／ Zhiqian Lan, Yuxuan Jiang, Ruiqi Wang 他
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世界モデルを参照軌道として用いる高速運動適応
世界モデルの予測を暗黙の参照軌道として使う二重制御フレームワークを提案し、強化学習による長期報酬最大化と高速な潜在制御による運動実行を分離することで、動特性変化に素早く適応する手法を実現した。
原題: World Models as Reference Trajectories for Rapid Motor Adaptation ／ Carlos Stein Brito, Daniel McNamee
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YOPO-Rally：オフロード地形のためのSim-to-Real単段階プランナ
森林などのオフロード環境で、シミュレータで訓練した単一のニューラルネットワークプランナを実機にゼロショット転移し、経路計画と地形走破性解析を統合してナビゲーションを実現した。
原題: YOPO-Rally: A Sim-to-Real Single-Stage Planner for Off-Road Terrain ／ Hongyu Cao, Junjie Lu, Xuewei Zhang 他
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スキャン・実体化・シミュレーション：物理に基づくロボット計画のための汎用フレームワーク
3Dガウススプラッティングによるシーン再構成、視覚基盤モデルによるセグメンテーション、視覚言語モデルによる材質推定、物理シミュレーションを統合し、ビリヤード風操作とクアッドロータ着陸で実世界汎化を実証した。
原題: Scan, Materialize, Simulate: A Generalizable Framework for Physically Grounded Robot Planning ／ Amine Elhafsi, Daniel Morton, Marco Pavone
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X-Sim: 実世界からシミュレーションを経由したロボット操作方策のクロスエンボディメント学習
人間のRGBD動画からフォトリアルなシミュレーションを再構築し、物体軌道を報酬として強化学習方策を訓練、合成データで拡散方策に蒸留して実世界へ転移する枠組みを提案。ロボット遠隔操作データなしで5タスクで成功率を30%改善。
原題: X-Sim: Cross-Embodiment Learning via Real-to-Sim-to-Real ／ Prithwish Dan, Kushal Kedia, Angela Chao 他
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DiffCoTune: クロスドメインロボット制御のための微分可能な協調チューニング
微分可能シミュレータを活用し、シミュレータと制御器のパラメータを反復的に協調チューニングすることで、実機展開時の性能を自動改善するフレームワークを提案。
原題: DiffCoTune: Differentiable Co-Tuning for Cross-domain Robot Control ／ Lokesh Krishna, Sheng Cheng, Junheng Li 他
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セントロイド速度報酬とsim-to-real技術による衝撃の大きい回転運動の学習：片脚ホッパーの前方宙返り事例研究
セントロイド角速度報酬とアクチュエータ制約を考慮したsim-to-real手法を提案し、片脚ホッパーで前方宙返りを実機で初めて成功させた。
原題: Learning Impact-Rich Rotational Maneuvers via Centroidal Velocity Rewards and Sim-to-Real Techniques: A One-Leg Hopper Flip Case Study ／ Dongyun Kang, Gijeong Kim, JongHun Choe 他
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月面自律建設作業のためのシミュレーションフレームワーク
複数の自律機械による月面建設作業をシミュレーションするフレームワークを提案し、掘削機とダンプトラックを用いた2つのシナリオで実証した。
原題: A simulation framework for autonomous lunar construction work ／ Mattias Linde, Daniel Lindmark, Sandra Ålstig 他
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H2R: 動画からのロボット事前学習のための人間からロボットへのデータ拡張
一人称視点の人間動画をロボット視点の映像に変換するデータ拡張パイプラインH2Rを提案し、人間とロボットの見た目のギャップを埋めることで、シミュレーションと実機の両方で下流タスクの成功率を向上させた。
原題: H2R: A Human-to-Robot Data Augmentation for Robot Pre-training from Videos ／ Guangrun Li, Yaoxu Lyu, Zhuoyang Liu 他
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船舶自律化研究のためのデジタル・フィジカル実験基盤：海洋サイバネティクス研究所の水槽を活用して
小型模型船とシミュレーション、Unity製デジタルツインを組み合わせ、自律航行アルゴリズムを低忠実度から高忠実度へと段階的に検証できる実験基盤を開発した。
原題: Digital-physical testbed for ship autonomy studies in the Marine Cybernetics Laboratory basin ／ Emir Cem Gezer, Mael Korentin Ivan Moreau, Anders Sandneseng Høgden 他
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PX4組み込みフライトコントローラ向けニューラルネットワーク制御モード
PX4スタックにニューラルネット制御器を組み込み、シミュレータで学習した方策をTensorFlow Lite経由で実機フライトコントローラに書き込んで位置追従制御を実現した。
原題: A Neural Network Mode for PX4 on Embedded Flight Controllers ／ Sindre M. Hegre, Welf Rehberg, Mihir Kulkarni 他
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物理誘導型深層学習によるデジタルツインのリアリティギャップ解消
デジタルツインにおけるシミュレーションと実システムの乖離を、文脈を考慮した物理誘導型深層学習で継続的に校正する手法を提案した論文。
原題: Bridging the Reality Gap in Digital Twins with Context-Aware, Physics-Guided Deep Learning ／ Sizhe Ma, Katherine A. Flanigan, Mario Bergés
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RoboRAN: 強化学習ベース自律ナビゲーションのための統合ロボティクスフレームワーク
陸・海・空・宇宙など多様なロボットプラットフォームで強化学習によるナビゲーション方策を訓練・評価・実機展開できる統一フレームワークを提案し、sim-to-real転移と横断的評価基盤を実現した。
原題: RoboRAN: A Unified Robotics Framework for Reinforcement Learning-Based Autonomous Navigation ／ Matteo El-Hariry, Antoine Richard, Ricard M. Castan 他
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視覚ベース把持検証のためのSim2Real転移
把持の成否を視覚で判定する2段階モデルを提案し、合成データセットHSR-GraspSynthで学習して実環境に転移、VQAゼロショットとも比較した。
原題: Sim2Real Transfer for Vision-Based Grasp Verification ／ Pau Amargant, Peter Hönig, Markus Vincze
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