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: 2025/7/1 ／ 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ロボティクス
AIデジタルツインを活用した自動運転制御器テスト用スケールカービークルインザループシミュレータ
スケールカーのビークルインザループ試験とAIベースのデジタルツインモデルを組み合わせ、自動運転制御器を低コストかつ高忠実度で検証できるシミュレータを開発した。
原題: A Vehicle-in-the-Loop Simulator with AI-Powered Digital Twins for Testing Automated Driving Controllers ／ Zengjie Zhang, Giannis Badakis, Michalis Galanis 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
近接・触覚センシングを用いた人間の実演による道具使用スキルの少数ショット転移
シミュレーションで接触状態を事前学習し、実世界での人間の実演で微調整することで、ロボットが多様な道具を使った表面追従タスクを少数の実演で習得できるフレームワークを提案した。
原題: Few-shot transfer of tool-use skills using human demonstrations with proximity and tactile sensing ／ Marina Y. Aoyama, Sethu Vijayakumar, Tetsuya Narita
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
シミュレーションの音：生成的音声でマルチモーダルなsim-to-realロボット方策を学習
物理シミュレータに大規模生成モデルを統合し、映像に条件づけたリアルな音声を合成することで、実機データなしに注ぐタスクのマルチモーダル方策を学習し、未知の容器や液体へのゼロショット転移を実現した。
原題: The Sound of Simulation: Learning Multimodal Sim-to-Real Robot Policies with Generative Audio ／ Renhao Wang, Haoran Geng, Tingle Li 他
日本語で読む → - 論文sim2real制御
意思決定を加速する軽量産業シミュレータのための迅速モデリングアーキテクチャ
産業システム設計の初期段階での迅速な意思決定を支援するため、モデリング負担を軽減しつつ本質的な詳細を保つ軽量シミュレータ用の迅速モデリングアーキテクチャを提案し、実工場レイアウト設計に適用して従来比78.3%のモデリング時間削減を達成した。
原題: Rapid Modeling Architecture for Lightweight Simulator to Accelerate and Improve Decision Making for Industrial Systems ／ Takumi Kato, Zhi Li Hu
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
3Dシーン再構成による人からロボットへのハンドオーバー学習
RGB画像のみからスパースビューGaussian Splattingでシーンを再構成し、実機訓練なしで人からロボットへの物体受け渡し方策を学習・実環境に展開する手法を提案。
原題: Learning human-to-robot handovers through 3D scene reconstruction ／ Yuekun Wu, Yik Lung Pang, Andrea Cavallaro 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
多用途・大規模・高速なテラメカニクスシミュレーションのための物理ベース連続体モデル
SPHを基盤とした物理ベースのテラメカニクスモデルChrono::CRMを提案し、掘削や走行を実験とDEMと比較検証した。GPU加速とアクティブ領域により最大10km・1億粒子の大規模地形を対話的速度で扱える。
原題: A Physics-Based Continuum Model for Versatile, Scalable, and Fast Terramechanics Simulation ／ Huzaifa Unjhawala, Luning Bakke, Harry Zhang 他
日本語で読む → - 論文強化学習/sim2realロボティクス
ロボットによるサンゴ礁サンプル採取のためのマルチエージェント強化学習
水中ロボットがサンゴを採取するための強化学習環境を構築し、デジタルツインと水中モーションキャプチャを組み合わせてシミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した。
原題: Multi-agent Reinforcement Learning for Robotized Coral Reef Sample Collection ／ Daniel Correa, Tero Kaarlela, Jose Fuentes 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
DISCOVERSE: 複雑で高忠実度な環境における効率的なロボットシミュレーション
3DガウススプラッティングとMuJoCoを組み合わせ、実世界の複雑な環境を高精細に再現してロボット学習を行うオープンソースのReal2Sim2Realシミュレーションフレームワークを提案し、模倣学習におけるゼロショットSim2Real転移で最先端性能を示した。
原題: DISCOVERSE: Efficient Robot Simulation in Complex High-Fidelity Environments ／ Yufei Jia, Guangyu Wang, Yuhang Dong 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
SaLF: 実時間マルチセンサレンダリングのためのスパースローカルフィールド
カメラとLiDARの両方に対応した新しいボリュメトリック表現SaLFを提案し、高速な学習とレンダリングを実現して自動運転のセンサシミュレーションを効率化した。
原題: SaLF: Sparse Local Fields for Multi-Sensor Rendering in Real-Time ／ Yun Chen, Matthew Haines, Jingkang Wang 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
触覚フィードバックに基づくロボットキャリブレーションでSim-to-Real転移を改善
タッチスクリーンを用いた触覚フィードバックで実環境のエンドエフェクタ位置を取得し、線形変換とニューラルネットワークでシミュレーションと実機の位置ずれを補正する手法を開発した。
原題: Robotic Calibration Based on Haptic Feedback Improves Sim-to-Real Transfer ／ Juraj Gavura, Michal Vavrecka, Igor Farkas 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
SimLauncher: シミュレーション事前学習によるサンプル効率の高い実世界ロボット強化学習の起動
デジタルツインシミュレーションで視覚運動ポリシーを事前学習し、その知識を実世界強化学習の価値ブートストラップと行動提案に活用することで、サンプル効率と成功率を大幅に向上させるフレームワークを提案。
原題: SimLauncher: Launching Sample-Efficient Real-world Robotic Reinforcement Learning via Simulation Pre-training ／ Mingdong Wu, Lehong Wu, Yizhuo Wu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
RoboPearls: ロボットマニピュレーションのための編集可能なビデオシミュレーション
3Dガウススプラッティングを用いて実演ビデオからフォトリアルなシミュレーションを構築し、LLMで自動化された編集操作を可能にするロボットマニピュレーション向けフレームワークを提案。
原題: RoboPearls: Editable Video Simulation for Robot Manipulation ／ Tao Tang, Likui Zhang, Youpeng Wen 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
オフラインドメインランダム化の統計的保証
シミュレータパラメータの分布をオフラインデータに当てはめるオフラインドメインランダム化について、最尤推定として定式化し、弱一致性と強一致性の統計的保証を与えた理論研究。
原題: Statistical Guarantees for Offline Domain Randomization ／ Arnaud Fickinger, Abderrahim Bendahi, Stuart Russell
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
日本語で読む → - 論文sim2real制御
ニューラルシミュレーションギャップ関数によるSim2Realギャップの定量化
数学モデルと高忠実度シミュレータのギャップをニューラルネットで定量化し、未見状態も含めた形式的保証を与える手法を提案。メカナムロボットと振り子で実証。
原題: Quantification of Sim2Real Gap via Neural Simulation Gap Function ／ P Sangeerth, Pushpak Jagtap
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
自律型水中ロボットのドッキングにおけるSim2Realギャップを埋めるシミュレーション研究
水中ロボットの自律ドッキング制御を強化学習で訓練し、ランダム化や履歴条件付き制御を用いて実環境とのギャップを評価したシミュレーション研究。
原題: Learning to Dock: A Simulation-based Study on Closing the Sim2Real Gap in Autonomous Underwater Docking ／ Kevin Chang, Rakesh Vivekanandan, Noah Pragin 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
SMaRCSim: 海洋ロボティクスシミュレーションモジュール
水中ロボットの学習ベース手法開発や異種ロボットチーム、ミッション計画統合を支援するシミュレーションパッケージ群SMaRCSimを提案。
原題: SMaRCSim: Maritime Robotics Simulation Modules ／ Mart Kartašev, David Dörner, Özer Özkahraman 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
SLAC: 教師なしシミュレーション事前学習による安全で効率的な実機ロボット強化学習
低忠実度シミュレータでタスク非依存の潜在行動空間を事前学習し、実機でのオフポリシー強化学習を安全かつ高効率化する手法を提案。双腕移動マニピュレーションで1時間以内に全身接触タスクを学習。
原題: SLAC: Safe and Efficient Real-Robot Reinforcement Learning via Unsupervised Simulation Pre-Training ／ Jiaheng Hu, Peter Stone, Roberto Martín-Martín
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
日本語で読む → - 論文sim2realcs.GR
リアルタイム軟組織変形モデリングのためのニューラル拡張Kelvinlet
Kelvinletの解析的事前分布と大規模FEMデータを組み合わせた物理情報ニューラルシミュレーションにより、手術ロボットの把持操作下での軟組織変形をリアルタイムかつ物理的に妥当に予測する手法を提案した。
原題: Neural-Augmented Kelvinlet for Real-Time Soft Tissue Deformation Modeling ／ Ashkan Shahbazi, Kyvia Pereira, Jon S. Heiselman 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ArtVIP：ロボット学習のための視覚的リアリズム、モジュラー相互作用、物理的忠実性を備えた関節デジタルアセット
ロボット学習向けに、視覚的リアリズムと物理的忠実性を高めた関節物体のデジタルツインを多数収録したオープンソースデータセットArtVIPを構築し、模倣学習と強化学習で有効性を検証した。
原題: ArtVIP: Articulated Digital Assets of Visual Realism, Modular Interaction, and Physical Fidelity for Robot Learning ／ Zhao Jin, Zhengping Che, Tao Li 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
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
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
学習と制御のためのソフト勾配による硬接触の微分可能シミュレーション
ペナルティベースのシミュレータにおける硬接触時の勾配劣化を分析し、適応的時間積分と接触距離推定を組み合わせて勾配精度を改善するDiffMJXを提案した。
原題: Differentiable Simulation of Hard Contacts with Soft Gradients for Learning and Control ／ Anselm Paulus, A. René Geist, Pierre Schumacher 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
R-CARLA: 自動運転レース向けの交換可能なダイナミクスを備えた高忠実度センサシミュレーション
自動運転レース向けに、正確な車両ダイナミクスと高忠実度センサシミュレーションを両立させたCARLA拡張を提案し、実世界データからのデジタルツイン構築によりSim-to-Realギャップを車両動力学で42%、センサで82%削減した。
原題: R-CARLA: High-Fidelity Sensor Simulations with Interchangeable Dynamics for Autonomous Racing ／ Maurice Brunner, Edoardo Ghignone, Nicolas Baumann 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ASVSim: 自律型水上船舶研究のための高忠実度シミュレーションフレームワーク
内陸水路や港湾での自律航行研究向けに、船舶動力学とレーダー・カメラなどの海洋センサを統合したオープンソースシミュレータASVSimを開発し、水路セグメンテーションと自律航行の実験で有効性を示した。
原題: ASVSim (AirSim for Surface Vehicles): A High-Fidelity Simulation Framework for Autonomous Surface Vehicle Research ／ Bavo Lesy, Siemen Herremans, Robin Kerstens 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
日本語で読む →