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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: 2025/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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Aerial Gym Simulator：空中ロボットの高並列シミュレーションフレームワーク
NVIDIA Isaac Gymを基盤に、多様なマルチロータの高並列シミュレーションとGPUレンダリングを可能にするフレームワークを開発し、強化学習によるナビゲーションなどのsim2real転移を実証した。
原題: Aerial Gym Simulator: A Framework for Highly Parallelized Simulation of Aerial Robots ／ Mihir Kulkarni, Welf Rehberg, Kostas Alexis
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力覚フィードバック遠隔操作と高忠実度レンダリングによる少数ショットSim2Real
力覚フィードバック付き遠隔操作でシミュレーション上の操作データを収集し、少数の実機データで視覚運動ポリシーを学習するSim2Real手法を提案。高忠実度レンダリングが実データ依存を減らしつつタスク性能を向上させることを示した。
原題: Few-shot Sim2Real Based on High Fidelity Rendering with Force Feedback Teleoperation ／ Yanwen Zou, Junda Huang, Boyuan Liang 他
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深層強化学習に基づく非線形リアルタイム対応モーションキューイングアルゴリズム
6自由度モーションシミュレータの運動キューイングに深層強化学習を適用し、非線形な運動学的制約を考慮したリアルタイム制御を実現した。
原題: A nonlinear real time capable motion cueing algorithm based on deep reinforcement learning ／ Hendrik Scheidel, Camilo Gonzalez, Houshyar Asadi 他
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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
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Cosmos-Transfer1：適応的マルチモーダル制御による条件付きワールド生成
セグメンテーション・深度・エッジなど複数モダリティの空間制御入力を場所ごとに重み付けして世界シミュレーションを生成するモデルを提案し、ロボティクスのSim2Realや自動運転データ拡張への応用とリアルタイム推論を実証した。
原題: Cosmos-Transfer1: Conditional World Generation with Adaptive Multimodal Control ／ NVIDIA, :, Hassan Abu Alhaija 他
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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
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VizFlyt: 知覚中心の自律飛行ロボット教育フレームワーク
3Dガウススプラッティングで実時間の写実的な視覚センサを仮想生成し、衝突リスクなしに飛行ロボットの自律アルゴリズムを試験できる教育用HITLフレームワークを提案。
原題: VizFlyt: Perception-centric Pedagogical Framework For Autonomous Aerial Robots ／ Kushagra Srivastava, Rutwik Kulkarni, Manoj Velmurugan 他
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スケーラブルなReal2Sim：ロボットのピック&プレースによる物理を考慮したアセット生成
ロボットの関節トルクセンサと外部カメラのみを用いて、実物体の形状・衝突形状・慣性パラメータを自動推定し、シミュレーション可能なアセットを生成するReal2Simパイプラインを提案。
原題: Scalable Real2Sim: Physics-Aware Asset Generation Via Robotic Pick-and-Place Setups ／ Nicholas Pfaff, Evelyn Fu, Jeremy Binagia 他
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Uni-Gaussians: ガウス表現による動的運転シーン向けカメラ・LiDAR統合シミュレーション
ガウスプリミティブを用いて、画像はラスタライズ、LiDARはガウスレイトレーシングで描画することで、動的運転シーンのカメラとLiDARデータを統一的かつ高速にシミュレーションする手法を提案した論文。
原題: Uni-Gaussians: Unifying Camera and Lidar Simulation with Gaussians for Dynamic Driving Scenarios ／ Zikang Yuan, Yuechuan Pu, Hongcheng Luo 他
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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
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PhysTwin: 動画からの物理情報に基づく変形可能物体の再構成とシミュレーション
動的物体の少数視点動画から、ばね-質量モデルとガウシアンスプラッティングを組み合わせて物理的にリアルなデジタルツインを再構成し、リアルタイム対話型シミュレーションやロボット動作計画を可能にするフレームワーク。
原題: PhysTwin: Physics-Informed Reconstruction and Simulation of Deformable Objects from Videos ／ Hanxiao Jiang, Hao-Yu Hsu, Kaifeng Zhang 他
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OceanSim: GPU高速化水中ロボット知覚シミュレーションフレームワーク
物理ベースの水中センサモデリングとGPUによる高速レンダリングを実現し、リアルタイムのソナー画像生成と大量の合成データ生成を可能にする水中ロボット知覚シミュレータを提案。
原題: OceanSim: A GPU-Accelerated Underwater Robot Perception Simulation Framework ／ Jingyu Song, Haoyu Ma, Onur Bagoren 他
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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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FalconGym: ゼロショットSim-to-Real視覚ベースドローン航法のためのフォトリアリスティックシミュレーションフレームワーク
NeRF環境で学習した視覚制御ポリシーを実機ドローンにゼロショット転移する枠組みを提案し、レースゲート通過タスクで95.8%の成功率を達成した。
原題: FalconGym: A Photorealistic Simulation Framework for Zero-Shot Sim-to-Real Vision-Based Quadrotor Navigation ／ Yan Miao, Will Shen, Sayan Mitra
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ロボティクスにおけるSim2Real転移後の安全な継続的ドメイン適応
ドメインランダム化で事前学習したRL方策を、安全RLと継続学習により実機展開後も安全に適応させ、破滅的忘却を防ぐ手法を提案した論文。
原題: Safe Continual Domain Adaptation after Sim2Real Transfer of Reinforcement Learning Policies in Robotics ／ Josip Josifovski, Shangding Gu, Mohammadhossein Malmir 他
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ガウシアンスプラッティングによる産業グレードのセンサシミュレーション：スケーラブルな編集とフルスタック検証のためのモジュラーフレームワーク
自動運転のセンサシミュレーションをNeRFからガウシアンスプラッティングに置き換え、シーン編集や拡張を可能にするモジュラーフレームワークを提案し、カメラとLiDARで実証した。
原題: Industrial-Grade Sensor Simulation via Gaussian Splatting: A Modular Framework for Scalable Editing and Full-Stack Validation ／ Xianming Zeng, Sicong Du, Qifeng Chen 他
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衝突を考慮した微分可能ロボットレンダリング
微分可能レンダリングにニューラル衝突分類器を組み込み、静的環境や自己との衝突を避ける行動最適化を可能にした。Eikonal正則化で勾配を安定化し、既存フレームワークに統合可能。
原題: Prof. Robot: Differentiable Robot Rendering Without Static and Self-Collisions ／ Quanyuan Ruan, Jiabao Lei, Wenhao Yuan 他
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MatchMaker: ロボット組立のための組立アセット自動生成
干渉するアセットペアをシミュレーション可能なペアに変換し、単一アセットから嵌合する相手を生成し、接触面を侵食して現実的な部品を作るパイプラインを提案。生成データは多様性と組立スキル学習の有効性で従来手法を上回る。
原題: MatchMaker: Automated Asset Generation for Robotic Assembly ／ Yian Wang, Bingjie Tang, Chuang Gan 他
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ロボットSim2Realチャレンジにおける長期的ピックアンドプレースのためのSim-to-Real転移
軽量なノイズ耐性視覚認識と非線形性に頑健なサーボ系を組み合わせ、アルゴリズム変更なしでシミュレーションから実機への転移を実現し、ICRA 2024のRobotic Sim2Real Challengeで優勝した。
原題: Robotic Sim-to-Real Transfer for Long-Horizon Pick-and-Place Tasks in the Robotic Sim2Real Competition ／ Ming Yang, Hongyu Cao, Lixuan Zhao 他
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人間の介入から効率的に学ぶ移動ロボットのオンライン学習手法
模倣学習と強化学習を組み合わせ、報酬設計や事前学習なしに人間のオンライン介入と実演からリアルタイムで方策を学習する手法を提案し、脚式四足歩行ロボットと車輪型配送ロボットで15分以内に訓練を完了できることを示した。
原題: Data-Efficient Learning from Human Interventions for Mobile Robots ／ Zhenghao Peng, Zhizheng Liu, Bolei Zhou
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Schwarz-Christoffel写像に基づく自律ロボットのsim-to-real転移フレームワーク
Schwarz-Christoffel写像を用いて、熟練教師の制御入力を性能劣化した学習者ロボットの指令空間へ幾何学的に変換し、sim-to-realギャップを軽減する軽量フレームワークを提案。経路追従タスクで離散動作プリミティブと連続MPCの両方に適用し、実機実験で有効性を検証した。
原題: A Schwarz-Christoffel Mapping-based Framework for Sim-to-Real Transfer in Autonomous Robot Operations ／ Shijie Gao, Nicola Bezzo
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抽象から現実へ：DARPAが描く堅牢なSim-to-Real自律性のビジョン
DARPAのTIAMATプログラムは、低忠実度の複数シミュレーションから抽象的な共通意味を学習し、実世界環境への迅速かつ堅牢な自律技術の転移を目指す新たなsim-to-realアプローチを提案する。
原題: From Abstraction to Reality: DARPA's Vision for Robust Sim-to-Real Autonomy ／ Erfaun Noorani, Zachary Serlin, Ben Price 他
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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
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実世界からシミュレーションへのアプローチはロボットによる布操作の動的挙動を捉えられるか？
布操作ロボット向けに、実世界からシミュレーションへのパラメータ推定手法を3つ比較し、さらに物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を新たに提案して、複数の布・シナリオで評価した。
原題: Can Real-to-Sim Approaches Capture Dynamic Fabric Behavior for Robotic Fabric Manipulation? ／ Yingdong Ru, Lipeng Zhuang, Zhuo He 他
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未知の動力学下におけるオフロード自律走行のためのアクター・クリティック協調補償型モデル予測制御
モデル予測制御と深層強化学習を協調させ、未知の変形地形でのオフロード自律走行の追従性能を向上させる手法を提案した。
原題: Actor-Critic Cooperative Compensation to Model Predictive Control for Off-Road Autonomous Vehicles Under Unknown Dynamics ／ Prakhar Gupta, Jonathon M Smereka, Yunyi Jia
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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
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地上テストベッドにおけるマルチエージェント衛星点検のための深層強化学習の安定性解析
階層型深層強化学習で複数衛星の点検タスクを制御し、シミュレーションから実機テストベッドまで性能と安定性を評価してsim-to-realギャップの克服を示した。
原題: Stability Analysis of Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Inspection in a Terrestrial Testbed ／ Henry Lei, Zachary S. Lippay, Anonto Zaman 他
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オフロード自律走行車の検証・妥当性確認のための体系的デジタルエンジニアリング手法
デジタルツインとMBSE/MBDを統合し、オフロード自律走行車の自律アルゴリズムを128のテストケースで体系的に検証・妥当性確認するフレームワークを提案した。
原題: A Systematic Digital Engineering Approach to Verification & Validation of Autonomous Ground Vehicles in Off-Road Environments ／ Tanmay Vilas Samak, Chinmay Vilas Samak, Julia Brault 他
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Unity RL Playground：移動ロボット向けの汎用強化学習フレームワーク
Unity ML-Agents上に構築したオープンソースの強化学習フレームワークで、移動ロボットの歩行・走行・跳躍などの運動学習を自動化し、実機転移や設計最適化も視野に入れる。
原題: Unity RL Playground: A Versatile Reinforcement Learning Framework for Mobile Robots ／ Linqi Ye, Rankun Li, Xiaowen Hu 他
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