論文

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: 2025/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  GeT-USE: シミュレーション上の身体拡張を介した双腕移動マニピュレーションのための汎用ツール使用学習

  シミュレーション上でロボットの身体拡張（新しいエンドエフェクタの構築）を探索し、タスクに有効なツール形状の知識を獲得した後、実機の視覚運動ポリシーへ転移することで、利用可能な物体から最適なツールを選んで使う汎用ツール使用を実現した研究。

  原題: GET-USE: Learning Generalized Tool Usage for Bimanual Mobile Manipulation via Simulated Embodiment Extensions ／ Bohan Wu, Paul de La Sayette, Li Fei-Fei 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文ドローンレーシング/モデルベースRL/sim2realロボティクス2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文sim2real画像認識2025/10/1

  SimULi: アンセンテッド変換を用いたLiDARとカメラのリアルタイムシミュレーション

  3Dガウシアンスプラッティングを拡張し、任意のカメラモデルとLiDARデータをリアルタイムで高忠実度にレンダリングする手法を提案。

  原題: SimULi: Real-Time LiDAR and Camera Simulation with Unscented Transforms ／ Haithem Turki, Qi Wu, Xin Kang 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  運転シミュレータの不快感低減：乗り物酔いを抑えるモーションキューイング

  モデル予測制御を用いて、体感の忠実度と乗り物酔いの低減を両立するモーションキューイングアルゴリズムを提案し、実機実験で酔いを半減させた。

  原題: Reducing Discomfort in Driving Simulators: Motion Cueing for Motion Sickness Mitigation ／ Varun Kotian, Riender Happee, Barys Shyrokau

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  DexNDM：関節単位のニューラルダイナミクスモデルによる器用な手内回転のリアルギャップ解消

  シミュレーションで訓練した単一の方策を実世界の多様な物体に適応させるため、関節ごとのダイナミクスモデルと自律データ収集を組み合わせ、手内回転のsim-to-realギャップを大幅に縮小した研究。

  原題: DexNDM: Closing the Reality Gap for Dexterous In-Hand Rotation via Joint-Wise Neural Dynamics Model ／ Xueyi Liu, He Wang, Li Yi

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  RubbleSim: 閉鎖空間マッピングのためのフォトリアリスティックな構造崩壊シミュレータ

  災害現場の瓦礫内部の空隙を探索するロボット研究用に、Unityで実装されたオープンソースのフォトリアリスティックな崩壊構造シミュレータを開発し、SfMアルゴリズムの性能評価に適用した。

  原題: RubbleSim: A Photorealistic Structural Collapse Simulator for Confined Space Mapping ／ Constantine Frost, Chad Council, Margaret McGuinness 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  ASBI: 能動的ブラックボックスシミュレータ調整のための情報豊富な実世界データ活用

  ロボットが実世界で能動的にデータを収集し、情報利得を最大化することでブラックボックスシミュレータのパラメータを高精度に推定するフレームワークを提案。

  原題: ASBI: Leveraging Informative Real-World Data for Active Black-Box Simulator Tuning ／ Gahee Kim, Takamitsu Matsubara

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  オンライン模倣事前学習付きワールドモデルによるマニピュレーションの効率的なSim-to-Real転移レシピ

  ロボットシミュレータでのオンライン模倣学習と実機データでのオフライン微調整を組み合わせたワールドモデルベースの枠組みを提案し、限られた実機専門家データでもsim-to-real転移の成功率を大幅に改善した。

  原題: A Recipe for Efficient Sim-to-Real Transfer in Manipulation with Online Imitation-Pretrained World Models ／ Yilin Wang, Shangzhe Li, Haoyi Niu 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  Phys2Real: VLMの事前知識と対話型オンライン適応を融合した不確実性を考慮したSim-to-Realマニピュレーション

  VLMが推定した物理パラメータの事前分布と、実機での対話データから得られるオンライン推定を不確実性を考慮して統合し、シミュレーションで学習したマニピュレーションポリシーを実世界に転移させる手法を提案。

  原題: Phys2Real: Fusing VLM Priors with Interactive Online Adaptation for Uncertainty-Aware Sim-to-Real Manipulation ／ Maggie Wang, Stephen Tian, Aiden Swann 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  SCOOP'D: Sim2Real生成ポリシーによる混合液固形物のすくい取り学習

  OmniGibsonシミュレータで特権情報を用いたすくい取りデモを収集し、拡散モデルによる生成ポリシーで観測入力から模倣学習することで、実世界でのゼロショットすくい取りを実現した。

  原題: SCOOP'D: Learning Mixed-Liquid-Solid Scooping via Sim2Real Generative Policy ／ Kuanning Wang, Yongchong Gu, Yuqian Fu 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  SIMSplat: 言語整合4Dガウシアンスプラッティングによる運転シナリオ生成

  外観・運動・位置の意味をガウシアンシーングラフに埋め込み、自然言語で運転シーンを検索・編集・マルチエージェントシミュレーションできるフレームワークを提案。

  原題: SIMSplat: Language-Aligned 4D Gaussian Splatting for Driving Scenario Generation ／ Sung-Yeon Park, Adam Lee, Juanwu Lu 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  性能駆動型タスク特化最適化によるマルチロータ設計

  強化学習とベイズ最適化、CMA-ESを組み合わせ、タスクの閉ループ性能を指標にマルチロータのモータ配置を最適化し、実機でsim2real転移を検証した。

  原題: Performance-guided Task-specific Optimization for Multirotor Design ／ Etor Arza, Welf Rehberg, Philipp Weiss 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文sim2real機械学習2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  ガウススプラッティングによる実世界ゼロショットロボットマニピュレーション学習のための高忠実度シミュレーションデータ生成

  実世界の多視点画像から3DGSとメッシュを組み合わせて物理的に操作可能な高忠実度シミュレーション環境を構築し、MLLMで物体の物理特性や関節構造を自動推定することで、シミュレーションのみで訓練した方策が実世界の多様なマニピュレーションタスクへゼロショット転移できることを示した。

  原題: High-Fidelity Simulated Data Generation for Real-World Zero-Shot Robotic Manipulation Learning with Gaussian Splatting ／ Haoyu Zhao, Cheng Zeng, Linghao Zhuang 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  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

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  NVSim: 大規模屋内ナビゲーションのための新規視点合成シミュレータ

  一般的な画像列から大規模な屋内ナビゲーションシミュレータを自動構築するフレームワークを提案し、床に着目した3Dガウシアンスプラッティングとメッシュ不要の走行可能性判定により実世界データからナビゲーショングラフを生成できることを示した。

  原題: NVSim: Novel View Synthesis Simulator for Large Scale Indoor Navigation ／ Mingyu Jeong, Eunsung Kim, Sehun Park 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  不完全なシミュレータを用いた信頼性と拡張性のあるロボット方策評価

  少数の実機評価と大規模シミュレーションを組み合わせ、予測駆動型推論でバイアスを補正して方策性能の信頼区間を推定する枠組みを提案。

  原題: Reliable and Scalable Robot Policy Evaluation with Imperfect Simulators ／ Apurva Badithela, David Snyder, Lihan Zha 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/10/1

  GreenhouseSplat: 移動ロボティクス向けフォトリアルな温室シミュレーションデータセット

  安価なRGB画像からガウススプラッティングでフォトリアルな温室アセットを生成し、カメラ・LiDARレンダリング対応のROSシミュレーションに統合したデータセットを構築した。

  原題: GreenhouseSplat: A Dataset of Photorealistic Greenhouse Simulations for Mobile Robotics ／ Diram Tabaa, Gianni Di Caro

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  長距離影響を考慮した効率的な微分可能接触モデル

  微分可能物理シミュレータにおける接触モデルの設計が勾配の安定性に与える影響を分析し、良好な勾配特性を満たす効率的な接触モデルを提案した。

  原題: Efficient Differentiable Contact Model with Long-range Influence ／ Xiaohan Ye, Kui Wu, Zherong Pan 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  JuggleRL: 深層強化学習によるクアッドロータのボールジャグリング習得

  クアッドロータにラケットを搭載し、深層強化学習でボールジャグリングを実現した研究。シミュレーションで学習した方策を実機にゼロショット転移し、平均311回・最大462回の連続ヒットを達成した。

  原題: JuggleRL: Mastering Ball Juggling with a Quadrotor via Deep Reinforcement Learning ／ Shilong Ji, Yinuo Chen, Chuqi Wang 他

  日本語で読む →
• 論文飛行制御/基盤モデル/sim2realロボティクス2025/9/1

  RAPTOR: クアッドロータ制御のための基盤ポリシー

  1000種類のクアッドロータを強化学習で訓練した教師ポリシーを、再帰層を持つ小型ニューラルネットに蒸留し、多様な実機にゼロショット適応できる基盤ポリシーを実現した。

  原題: RAPTOR: A Foundation Policy for Quadrotor Control ／ Jonas Eschmann, Dario Albani, Giuseppe Loianno

  日本語で読む →
• 論文メタ学習/歩行/sim2realロボティクス2025/9/1

  分離型マルチコンテキストメタ学習：堅牢で汎用的なタスク学習の実現

  タスク要因を個別のコンテキストベクトルに分離するメタ学習フレームワークを提案し、四足歩行ロボットのsim-to-real転移を含むタスクで汎化性能と堅牢性を向上させた。

  原題: Disentangled Multi-Context Meta-Learning: Unlocking robust and Generalized Task Learning ／ Seonsoo Kim, Jun-Gill Kang, Taehong Kim 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  Fail2Progress: 実世界のロボット失敗からシュタイン変分推論で学ぶ

  ロボットの失敗に似たシミュレーション環境をシュタイン変分推論で並列生成し、スキル効果モデルを微調整することで失敗からの回復と再発防止を実現する手法を提案。

  原題: Fail2Progress: Learning from Real-World Robot Failures with Stein Variational Inference ／ Yixuan Huang, Novella Alvina, Mohanraj Devendran Shanthi 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  DynaFlow: 状態のみのデモから物理的に整合する動作を生成するダイナミクス埋め込みフローマッチング

  微分可能シミュレータをフローマッチングに組み込み、状態のみのデモから物理的に整合する軌道とそれを実現する行動列を同時に生成する手法を提案し、四足ロボットGo1で実機検証した。

  原題: DynaFlow: Dynamics-embedded Flow Matching for Physically Consistent Motion Generation from State-only Demonstrations ／ Sowoo Lee, Dongyun Kang, Jaehyun Park 他

  日本語で読む →
• 論文sim2realロボティクス2025/9/1

  シミュレーションと同じ操作を実現：ロボットにおける正確な幾何認識の実現

  深度カメラのノイズを除去して正確なメートル深度を推定するCamera Depth Models（CDMs）を提案し、シミュレーションで訓練した方策を実世界ロボットにそのまま適用可能にした。

  原題: Manipulation as in Simulation: Enabling Accurate Geometry Perception in Robots ／ Minghuan Liu, Zhengbang Zhu, Xiaoshen Han 他

  日本語で読む →