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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: 2025/4/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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オフロード自動運転におけるオンライン動力学モデル適応のメタ学習
カルマンフィルタによるオンライン適応とメタ学習を組み合わせ、未知の地形でも車両の動力学モデルをリアルタイムに調整してモデルベース制御の精度と安全性を高める手法を提案し、実車実験で有効性を示した。
原題: Meta-Learning Online Dynamics Model Adaptation in Off-Road Autonomous Driving ／ Jacob Levy, Jason Gibson, Bogdan Vlahov 他
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タスク指向飛行への道：フレームワーク・基盤・原則
クアッドロータのエンドツーエンド深層強化学習のためのタスク指向フレームワークを提案し、シミュレーションから実機への転移を可能にするソフト・ハード・ファームウェアの統合基盤と設計原則を示した。
原題: Towards Task-Oriented Flying: Framework, Infrastructure, and Principles ／ Kangyao Huang, Hao Wang, Jingyu Chen 他
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Unreal Robotics Lab：高度な物理演算とレンダリングを備えた高忠実度ロボティクスシミュレータ
Unreal Engineの写実的な描画とMuJoCoの高精度物理演算を統合し、煙・火・水などの環境効果も扱えるロボティクス向けシミュレータを開発した。視覚ナビゲーションやSLAMのベンチマークを通じてsim-to-real転移への有用性を示した。
原題: Unreal Robotics Lab: A High-Fidelity Robotics Simulator with Advanced Physics and Rendering ／ Jonathan Embley-Riches, Jianwei Liu, Simon Julier 他
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物理情報ニューラルネットワークによる転移可能な摩擦モデルとLuGre同定
物理情報ニューラルネットワークを用いて、少ないノイズデータから摩擦モデルを学習し、未学習のシステムにも転移できる高精度な摩擦推定手法を提案した。
原題: Learning Transferable Friction Models and LuGre Identification Via Physics-Informed Neural Networks ／ Asutay Ozmen, João P. Hespanha, Katie Byl
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
DRAWER: 実環境のリアリズムを備えたデジタル再構築と関節構造の再現
室内シーンの動画から、細部まで再現されたフォトリアルで操作可能なデジタル環境を自動生成するフレームワークを提案し、ゲーム制作やロボティクスのsim-to-real転移に応用した。
原題: DRAWER: Digital Reconstruction and Articulation With Environment Realism ／ Hongchi Xia, Entong Su, Marius Memmel 他
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SimPRIVE: 仮想環境と物理ロボットのインタラクションのためのシミュレーションフレームワーク
物理ロボットを仮想世界で動かすVehicle-in-the-Loop型シミュレーションフレームワークSimPRIVEを提案し、ROS 2ロボットとUnreal Engine 5の仮想環境を連携させて強化学習エージェントの障害物回避を検証した。
原題: SimPRIVE: a Simulation framework for Physical Robot Interaction with Virtual Environments ／ Federico Nesti, Gianluca D'Amico, Mauro Marinoni 他
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水中ロボットシミュレータのレビュー：自律システム開発に向けて
ROS対応のオープンソース水中ロボットシミュレータ5種（Stonefish, DAVE, HoloOcean, MARUS, UNav-Sim）を、センサ忠実度やsim-to-real性能などの観点で比較評価したレビュー論文。
原題: Underwater Robotic Simulators Review for Autonomous System Development ／ Sara Aldhaheri, Yang Hu, Yongchang Xie 他
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Real-is-Sim: 動的デジタルツインによるSim-to-Realギャップの橋渡し
動的デジタルツインを介して実機とシミュレーションを60Hzで同期させ、ポリシーを常にシミュレータ上で実行することでSim-to-Realギャップを解消する行動クローニング手法を提案。
原題: Real-is-Sim: Bridging the Sim-to-Real Gap with a Dynamic Digital Twin ／ Jad Abou-Chakra, Lingfeng Sun, Krishan Rana 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
限られたリソース下でのAUV動力学モデリング：不確実性を活用した効率的なオンライン学習
水中ロボットの動力学モデルをオンライン学習する際、保存容量が限られる状況で不確実性に基づいてリハーサルするデータを選ぶ3手法を提案し、実機データで検証した。
原題: Modeling of AUV Dynamics with Limited Resources: Efficient Online Learning Using Uncertainty ／ Michal Tešnar, Bilal Wehbe, Matias Valdenegro-Toro
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Sim4EndoR：血管内ロボティクスのタスク自動化に向けた強化学習ベースのシミュレーションプラットフォーム
経皮的冠動脈インターベンション（PCI）のタスク自律化に向け、血管の解剖学的制約を報酬関数に組み込んだ強化学習ベースのシミュレーション環境を提案し、sim-to-real転移を促進する。
原題: Sim4EndoR: A Reinforcement Learning Centered Simulation Platform for Task Automation of Endovascular Robotics ／ Tianliang Yao, Madaoji Ban, Bo Lu 他
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情報に基づくSim-to-Real適応のためのニューラル忠実度キャリブレーション
条件付きスコアベース拡散モデルを用いてシミュレータの物理係数と残差忠実度領域をオンラインでキャリブレーションし、異常時のみポリシーを微調整するSim-to-Real適応フレームワークを提案。
原題: Neural Fidelity Calibration for Informative Sim-to-Real Adaptation ／ Youwei Yu, Lantao Liu
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可変ピッチMAVの機動制御における強化学習のSim-to-Real転移
可変ピッチプロペラ搭載MAVの複雑なダイナミクスに対応するため、システム同定・ドメインランダム化・カリキュラム学習とカスケード制御を組み合わせ、シミュレーションで学習した強化学習方策を実機へゼロショット転移させ、フリップや壁面後退などの高度機動を実現した。
原題: Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning for Maneuver Control of a Variable-Pitch MAV ／ Zhikun Wang, Shiyu Zhao
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仮想道路で賢く安全に：混在交通の安全解析のためのデジタルツインフレームワーク
ドローンLiDARや地図・車両センサデータから高精細3D道路を生成し、CARLA・SUMO・PhysXを統合したデジタルツインで自動運転車と一般車が混在する交通の安全性を物理的に評価する。
原題: Virtual Roads, Smarter Safety: A Digital Twin Framework for Mixed Autonomous Traffic Safety Analysis ／ Hao Zhang, Ximin Yue, Kexin Tian 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
潜在状態ダイナミクスの残差で世界モデルを適応させる
シミュレーションで事前学習した潜在状態の世界モデルを、実環境のダイナミクスとの差分（残差）で補正し、視覚ベースのタスクで実機に転移できるようにした研究。
原題: Adapting World Models with Latent-State Dynamics Residuals ／ JB Lanier, Kyungmin Kim, Armin Karamzade 他
日本語で読む → - 論文位置認識/sim2realロボティクス
悪天候下でのLiDAR位置認識を実現する反復型タスク駆動フレームワーク
雨・雪・霧で劣化したLiDAR点群を復元モジュールと位置認識モジュールの反復学習で相互に改善し、悪天候でも頑健な位置認識を可能にするITDNetを提案した。
原題: An Iterative Task-Driven Framework for Resilient LiDAR Place Recognition in Adverse Weather ／ Xiongwei Zhao, Xieyuanli Chen, Xu Zhu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
RoboVerse：スケーラブルで汎化可能なロボット学習のための統合プラットフォーム・データセット・ベンチマーク
複数のシミュレータとロボット形態に対応する統合シミュレーション基盤MetaSimと、高品質な合成データセット、模倣学習・強化学習の統一ベンチマークを提供するフレームワークを提案。
原題: RoboVerse: Towards a Unified Platform, Dataset and Benchmark for Scalable and Generalizable Robot Learning ／ Haoran Geng, Feishi Wang, Songlin Wei 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
データ駆動型INS/DVLアライメント手法
慣性センサとDVLの融合に必要なアライメントを、深層学習でエンドツーエンドに推定し、精度と収束時間を改善する手法を提案した。
原題: A Data-Driven Method for INS/DVL Alignment ／ Guy Damari, Itzik Klein
日本語で読む → - 論文連続体ロボット/sim2realロボティクス
多数接触と大変形に対応した連続体ロボットのリアルタイム準静的FEM高速化
連続体ロボットの大変形・多点接触をリアルタイムにモデル化するため、GPU並列計算と高速化ソルバを組み合わせた準静的有限要素法Acc-FEMを提案し、計算効率と精度の両立を実現した。
原題: Accelerated Quasi-Static FEM for Real-Time Modeling of Continuum Robots with Multiple Contacts and Large Deformation ／ Hao Chen, Jian Chen, Xinran Liu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Shadow: セグメンテーションマスクを活用した異なるロボット間のポリシー転移
訓練時と評価時にロボットをソースとターゲットの合成セグメンテーションマスクに置き換えることで、単一のロボットアームの専門家軌道から別のロボットアームへポリシーを効率的に転移させる手法を提案。
原題: Shadow: Leveraging Segmentation Masks for Cross-Embodiment Policy Transfer ／ Marion Lepert, Ria Doshi, Jeannette Bohg
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点群で飛ぶ：強化学習による自律ドローン飛行
機載3D LiDARとsim-to-real強化学習を組み合わせ、生の点群を軽量に扱う代理表現を用いて、狭い空間や薄い障害物を避けながら50Hzの低レベル制御でドローンを自律飛行させる手法を提案した。
原題: Flying on Point Clouds with Reinforcement Learning ／ Guangtong Xu, Tianyue Wu, Zihan Wang 他
日本語で読む → - 論文sim2realcs.CE
グラフニューラルネットワークによるロボット左官印刷の予測モデリング
ロボットアームで壁にモルタルを吹き付ける左官印刷プロセスを、粒子表現とグラフニューラルネットワークでモデル化し、表面形状を高精度に予測するシミュレータを提案した。
原題: Graph Neural Network-Based Predictive Modeling for Robotic Plaster Printing ／ Diego Machain Rivera, Selen Ercan Jenny, Ping Hsun Tsai 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
低忠実度シミュレータを用いたUAVテストの擬似ランダム生成
低忠実度シミュレータでUAVの飛行経路を高速に推定し、安全違反が予測されるテストケースを生成して高忠実度シミュレータで検証する手法を提案した。
原題: Pseudo-Random UAV Test Generation Using Low-Fidelity Path Simulator ／ Anas Shrinah, Kerstin Eder
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Scenario Dreamer: ベクトル化潜在拡散による走行シミュレーション環境の生成
車線グラフとエージェントの初期配置、および閉ループのエージェント挙動をデータ駆動で生成する自動運転向けシミュレータ。ベクトル化潜在拡散と自己回帰Transformerを組み合わせ、既存手法より高品質・高効率で無限に拡張可能な環境を生成する。
原題: Scenario Dreamer: Vectorized Latent Diffusion for Generating Driving Simulation Environments ／ Luke Rowe, Roger Girgis, Anthony Gosselin 他
日本語で読む → - 論文VPR/NeRF/sim2real画像認識
UGNA-VPR：不確かさ誘導型NeRF拡張による視覚的位置認識の新学習パラダイム
既存のVPRデータセットにNeRFと自己教師あり不確かさ推定を組み合わせ、不確かな視点の合成画像を生成して学習データを拡張し、VPR性能を向上させる手法を提案した。
原題: UGNA-VPR: A Novel Training Paradigm for Visual Place Recognition Based on Uncertainty-Guided NeRF Augmentation ／ Yehui Shen, Lei Zhang, Qingqiu Li 他
日本語で読む → - 論文sim2realmath.OC
パスティレーション工程のデジタルツインシミュレータとコンピュータビジョンを用いた自動制御への応用
パスティレーション工程のデジタルツインシミュレータを構築し、CNNベースのソフトセンサーを訓練して温度と流量を推定、ベイズ最適化で調整したフィードバック制御によりコンベア速度を自動調整する手法を提案した。
原題: A Digital Twin Simulator of a Pastillation Process with Applications to Automatic Control based on Computer Vision ／ Leonardo D. González, Joshua L. Pulsipher, Shengli Jiang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
微分可能シミュレーションによる汎化可能なロボット方策転移のためのReal-Sim-Realループフレームワーク
微分可能シミュレーションを活用し、実世界データでシミュレータを反復的に調整するReal-Sim-Realループを提案。マニピュレーションタスクでsim-to-realギャップを大幅に削減し、高い汎化性能を実現した。
原題: An Real-Sim-Real (RSR) Loop Framework for Generalizable Robotic Policy Transfer with Differentiable Simulation ／ Lu Shi, Yuxuan Xu, Shiyu Wang 他
日本語で読む → - 論文ロボット探索/強化学習/sim2realロボティクス
CTSAC: カリキュラム学習ベースのTransformer Soft Actor-Criticによる目標指向ロボット探索
TransformerをSACの知覚ネットワークに組み込み、周期的レビュー型カリキュラム学習とLiDARクラスタリング最適化により、ロボット探索の効率とSim-to-Real転移性能を向上させた手法を提案。
原題: CTSAC: Curriculum-Based Transformer Soft Actor-Critic for Goal-Oriented Robot Exploration ／ Chunyu Yang, Shengben Bi, Yihui Xu 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
深層強化学習実験のための低コストな振り上げ振り子の実機実装
深層強化学習のsim-to-realギャップ研究用に、市販部品と3Dプリントで作れる低コストな倒立振り子装置と、高忠実度物理エンジンによるシミュレーション環境を開発した。
原題: Low-cost Real-world Implementation of the Swing-up Pendulum for Deep Reinforcement Learning Experiments ／ Peter Böhm, Pauline Pounds, Archie C. Chapman
日本語で読む → - 論文3D再構成/sim2realcs.GR
HessianForge: 物理情報ニューラル表現と平滑化エネルギー制約によるスケーラブルなLiDAR再構成
LiDAR点群から表面の滑らかさを物理情報損失で制約し、大規模屋外環境のSDFを学習して高品質なメッシュを再構成する手法を提案。
原題: HessianForge: Scalable LiDAR reconstruction with Physics-Informed Neural Representation and Smoothness Energy Constraints ／ Hrishikesh Viswanath, Md Ashiqur Rahman, Chi Lin 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
LiPS: 直並列構造を持つヒューマノイドロボットの大規模強化学習
閉ループの直並列機構をシミュレーションで直接モデル化することで、ヒューマノイドロボットの強化学習を大規模並列環境で訓練可能にする手法LiPSを提案する。
原題: LiPS: Large-Scale Humanoid Robot Reinforcement Learning with Parallel-Series Structures ／ Qiang Zhang, Gang Han, Jingkai Sun 他
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