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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: 2025/5/1 ／ 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画像認識
WeatherEdit: 4Dガウス場による制御可能な天候編集
3Dシーンに雨・雪・霧などの天候効果を種類と強度を制御しながらリアルに付加する手法を提案し、悪天候下の自動運転シミュレーションへの応用を示した。
原題: WeatherEdit: Controllable Weather Editing with 4D Gaussian Field ／ Chenghao Qian, Wenjing Li, Yuhu Guo 他
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WebotsとSimulinkを統合したシミュレーションベース制御アーキテクチャ
Webotsの3D物理シミュレーションとSimulinkの制御設計を組み合わせ、実機に依存せずにロボット制御系の開発・検証を効率的に行うフレームワークを提案した。
原題: Simulation Based Control Architecture Using Webots and Simulink ／ Harun Kurt, Ahmet Cayir, Kadir Erkan
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空撮画像と仮想ティーチングによるゼロショット地上車両の経路再現
空撮画像からNeRFで環境を再構築し、シミュレーション上で経路を教示することで、実環境での人手による教示なしにUGVを自律走行させる手法を提案した。
原題: UAV See, UGV Do: Aerial Imagery and Virtual Teach Enabling Zero-Shot Ground Vehicle Repeat ／ Desiree Fisker, Alexander Krawciw, Sven Lilge 他
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AUV深海マッピングのためのリアルタイム補間に向けて
AUVに搭載可能な低消費電力GPU上で動作する効率的な海底地形補間アルゴリズムを検討し、CPUからGPUへの移行の実現可能性を評価した。
原題: Towards Real-Time Interpolation for Enhanced AUV Deep Sea Mapping ／ Devanshu Saxena
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深度転移：実世界ドローン航法のためのシミュレータのように見る学習
シミュレータの深度画像をVAEで潜在空間に符号化し、実世界のステレオ深度をその空間に適応させることで、ドローンの障害物回避ポリシーを実環境へ転移する手法を提案。
原題: Depth Transfer: Learning to See Like a Simulator for Real-World Drone Navigation ／ Hang Yu, Christophe De Wagter, Guido C. H. E de Croon
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果実収穫のためのゼロショットSim-to-Real強化学習
Mujocoシミュレーションとドメインランダム化を用いて、イチゴの密集クラスタからの収穫をFranka Pandaロボットで実現するゼロショットSim-to-Real強化学習パイプラインを提案した。
原題: Zero-Shot Sim-to-Real Reinforcement Learning for Fruit Harvesting ／ Emlyn Williams, Athanasios Polydoros
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MetaScenes: 実世界3Dスキャンからの自動レプリカ生成に向けて
実世界スキャンから構築した大規模シミュラブル3DシーンデータセットMetaScenesと、アセットを自動置換するマルチモーダル整合モデルScan2Simを提案し、ロボット操作とVLNのベンチマークで有効性を示した。
原題: MetaScenes: Towards Automated Replica Creation for Real-world 3D Scans ／ Huangyue Yu, Baoxiong Jia, Yixin Chen 他
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土砂掘削の基礎方程式の導出と土壌特性推定実験のためのVortex Studioシミュレーション設定
傾斜地の土壌を押すブレードの土砂掘削基礎方程式を導出し、Vortex Studioの土壌-工具相互作用シミュレーションの高度な設定法を示した補足資料。
原題: Deriving The Fundamental Equation of Earthmoving and Configuring Vortex Studio Earthmoving Simulation for Soil Property Estimation Experimentation ／ W. Jacob Wagner
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能動探索を用いたサンプリングベースシステム同定による脚ロボットのSim2Real学習
脚ロボットの物理パラメータを並列サンプリングで同定し、フィッシャー情報量を最大化する能動探索で実世界データを収集することで、シミュレーションと実機のギャップを縮め、移動タスクの性能を42〜63%向上させた。
原題: Sampling-Based System Identification with Active Exploration for Legged Robot Sim2Real Learning ／ Nikhil Sobanbabu, Guanqi He, Tairan He 他
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単視点メッシュ再構成はロボティクスに使えるか？
単視点の3Dメッシュ再構成手法をロボットマニピュレーション向けの物理シミュレーションに使えるか評価し、既存手法がロボット特有の要件を満たせないことを示した。
原題: Is Single-View Mesh Reconstruction Ready for Robotics? ／ Frederik Nolte, Andreas Geiger, Bernhard Schölkopf 他
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デジタルツイン支援の故障診断に向けたドメイン適応ニューラルネットワーク
デジタルツインで生成したシミュレーションデータから実機データへ知識転移するDANNベースの故障診断フレームワークを提案し、sim-to-realギャップを軽減できることを示した。
原題: A domain adaptation neural network for digital twin-supported fault diagnosis ／ Zhenling Chen, Haiwei Fu, Zhiguo Zeng
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DexCtrl: 適応的コントローラ学習によるsim-to-real器用さの実現
軌道とコントローラの履歴から行動と制御パラメータを同時に学習し、実行中に制御パラメータを自動調整することで、手動調整なしにシミュレーションから実機への転移ギャップを軽減する枠組みを提案した。
原題: DexCtrl: Towards Sim-to-Real Dexterity with Adaptive Controller Learning ／ Shuqi Zhao, Ke Yang, Yuxin Chen 他
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実世界対応スキル空間によるヒューマノイドのリーチング能力の解放
実世界で使える基本スキルをライブラリ化し、それらを統合した潜在空間と高レベルプランナーでヒューマノイドの全身リーチングを実現、ゼロショットで実機転移した研究。
原題: Unleashing Humanoid Reaching Potential via Real-world-Ready Skill Space ／ Zhikai Zhang, Chao Chen, Han Xue 他
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S2R-Bench: 自動運転のためのSim-to-Real評価ベンチマーク
実世界の多様な道路・天候・照明条件で収集したセンサ異常データを用い、自動運転の知覚アルゴリズムのロバスト性を評価する初の実環境ベースの腐敗ロバスト性ベンチマークを提案した。
原題: S2R-Bench: A Sim-to-Real Evaluation Benchmark for Autonomous Driving ／ Li Wang, Guangqi Yang, Lei Yang 他
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Real2Render2Real：力学シミュレーションもロボット実機も不要なロボットデータ拡張
スマホで撮影した物体スキャンと人間の実演動画1本から、3Dガウススプラッティングで高精細なロボット実演データを大量生成する手法。実機テレオペ150回分に匹敵する性能を実現。
原題: Real2Render2Real: Scaling Robot Data Without Dynamics Simulation or Robot Hardware ／ Justin Yu, Letian Fu, Huang Huang 他
日本語で読む → - 論文自動運転検証/sim2realロボティクス
MultiDrive：2Dと3Dの運転シミュレーションを連携する自動運転ソフトウェア検証用の協調シミュレーションフレームワーク
低忠実度2Dと高忠実度3Dの運転シミュレータを協調動作させ、シナリオ生成から実験実行・軌跡解析までを自動化するフレームワークを提案し、運動計画アルゴリズムの検証に有効であることを示した。
原題: MultiDrive: A Co-Simulation Framework Bridging 2D and 3D Driving Simulation for AV Software Validation ／ Marc Kaufeld, Korbinian Moller, Alessio Gambi 他
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関節付きシミュレーション用アセットの手続き的生成
ロボティクスシミュレーション向けに、18種類の関節付き物体を手続き的に生成し、物理特性付きでシミュレータにエクスポートするツールキットを提案。
原題: Procedural Generation of Articulated Simulation-Ready Assets ／ Abhishek Joshi, Beining Han, Jack Nugent 他
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ロボットシミュレーションにおける質点-バネ-ダンパ変形線形物体モデルの性能解析
ケーブルやワイヤなどの変形線形物体を質点-バネ-ダンパ系でモデル化し、Isaac SimとGazeboでパラメータ変動が動特性に与える影響を評価して、ドメインランダム化による力データ収集の有効性を検証した。
原題: Performance Analysis of a Mass-Spring-Damper Deformable Linear Object Model in Robotic Simulation Frameworks ／ Andrea Govoni, Nadia Zubair, Simone Soprani 他
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すべてのドローンを制する一つのネットワーク：異なる機体間でのドメインランダム化によるドローン競技制御
ドメインランダム化を用いて訓練した単一のニューラルネットワークが、3インチと5インチの異なる競技用クアッドコプターを実機で制御できることを示し、汎化性能と速度のトレードオフを明らかにした。
原題: One Net to Rule Them All: Domain Randomization in Quadcopter Racing Across Different Platforms ／ Robin Ferede, Till Blaha, Erin Lucassen 他
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人間の実演1本からロボットの巧みな操作を学習するSim-to-Real強化学習
人間のRGB-D動画1本だけから物体の軌道と手の初期姿勢を抽出し、シミュレーション上の強化学習で身体差を埋めてロボットの巧みな操作方策を学習する手法を提案。
原題: Crossing the Human-Robot Embodiment Gap with Sim-to-Real RL using One Human Demonstration ／ Tyler Ga Wei Lum, Olivia Y. Lee, C. Karen Liu 他
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関節トルク空間への摂動注入によるヒューマノイド歩行ポリシーのsim-to-real
シミュレーション訓練時に、順動力学計算に用いる関節トルクへ状態依存の摂動を加えることで、従来のドメインランダム化より広い現実ギャップに頑健なヒューマノイド歩行ポリシーを獲得する手法を提案した。
原題: Sim-to-Real of Humanoid Locomotion Policies via Joint Torque Space Perturbation Injection ／ Junhyeok Rui Cha, Woohyun Cha, Jaeyong Shin 他
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BIM制約付き最適化による建設モニタリングの高精度位置推定とずれ補正
建設現場のARモニタリングにおいて、BIMの設計平面と実測平面をマッチングし最適化でSLAMとBIMの座標変換を求めることで、ドリフトを低減し位置合わせ精度を向上させる手法を提案した。
原題: BIM-Constrained Optimization for Accurate Localization and Deviation Correction in Construction Monitoring ／ Asier Bikandi-Noya, Muhammad Shaheer, Hriday Bavle 他
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収束後のSim-to-Real方策転移：チェリーピッキングに代わる原理的アプローチ
強化学習の収束後に生じる報酬の揺らぎに対し、最悪ケース性能の転移を凸二次制約付き線形計画として定式化し、実機展開する方策選択を原理的に行う手法を提案した論文。
原題: Post-Convergence Sim-to-Real Policy Transfer: A Principled Alternative to Cherry-Picking ／ Dylan Khor, Bowen Weng
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ソフト連続アームの強化学習ビジュアルサーボにおけるゼロショットSim-to-Real転移
ソフト連続アームのビジュアルサーボに向けて、シミュレーションのみで訓練した強化学習制御器を実機にゼロショット転移し、67%の成功率を達成した。
原題: Zero-shot Sim-to-Real Transfer for Reinforcement Learning-based Visual Servoing of Soft Continuum Arms ／ Hsin-Jung Yang, Mahsa Khosravi, Benjamin Walt 他
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Spot上での高性能強化学習：分布尺度を用いたシミュレーションパラメータ最適化
Spotの低レベルAPI向けに強化学習ポリシーを訓練・実機展開し、Wasserstein距離とMMDでsim2realギャップを定量化してCMA-ESでシミュレーションパラメータを最適化。5.2m/s超の走行や滑り面耐性を実現。
原題: High-Performance Reinforcement Learning on Spot: Optimizing Simulation Parameters with Distributional Measures ／ AJ Miller, Fangzhou Yu, Michael Brauckmann 他
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agriFrame: 温室環境でローバーを遠隔制御する農業フレームワーク
温室でのロボット制御を効率化するため、シミュレータと実環境の両方で動作する農業フレームワークを提案し、遠隔操作やネットワーク設定の重要性を示した。
原題: agriFrame: Agricultural framework to remotely control a rover inside a greenhouse environment ／ Saail Narvekar, Soofiyan Atar, Vishal Gupta 他
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ARMOR: 強化学習最適化による適応的メッシュ生成で未探査環境をリアルタイム3Dモニタリング
溶岩トンネルや鉱山などの未探査環境で、強化学習を用いてシーンに適応しながらリアルタイムに3Dメッシュを生成するフレームワークを提案し、幾何誤差を3.96%削減した。
原題: ARMOR: Adaptive Meshing with Reinforcement Optimization for Real-time 3D Monitoring in Unexposed Scenes ／ Yizhe Zhang, Jianping Li, Xin Zhao 他
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DVS: 移動ロボットタスクのための動的仮想現実シミュレーションプラットフォーム
歩行者行動モデリングや大規模編集可能シーン、モーションキャプチャによる仮想現実同期を統合し、歩行者軌道予測や経路計画、把持などの移動ロボットタスクを支援するシミュレーションプラットフォームを提案した。
原題: Demonstrating DVS: Dynamic Virtual-Real Simulation Platform for Mobile Robotic Tasks ／ Zijie Zheng, Zeshun Li, Yunpeng Wang 他
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PIN-WM: 非把持マニピュレーションのための物理情報に基づく世界モデル学習
微分可能物理シミュレーションとGaussian Splattingを組み合わせ、視覚観測から3D剛体ダイナミクスの世界モデルを少数の軌道で学習し、物理を考慮したランダム化でSim2Real転移を実現した。
原題: PIN-WM: Learning Physics-INformed World Models for Non-Prehensile Manipulation ／ Wenxuan Li, Hang Zhao, Zhiyuan Yu 他
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PRISM: 投影ベース報酬統合によるシーン認識型Real-to-Sim-to-Real転移
少数の実演から画像で物体を認識し3Dモデルを取得してシミュレーション環境を自動構築し、VLM監督の投影ベース報酬でRL方策を訓練して実世界に転移する手法を提案。
原題: PRISM: Projection-based Reward Integration for Scene-Aware Real-to-Sim-to-Real Transfer with Few Demonstrations ／ Haowen Sun, Han Wang, Chengzhong Ma 他
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