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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: 2026/9/17 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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幾何変動下におけるロボット挿入の視覚的sim-to-real学習：鉄筋設置への応用
鉄筋挿入タスクを対象に、手続き的生成とドメインランダム化を用いた視覚ベースのsim-to-real学習システムを構築し、実機で91.3%の成功率を達成した。
原題: Visual Sim-to-Real Learning for Robotic Insertion under Geometric Variations: Application to Rebar Installation ／ Tao Sun, Beining Han, Patrick Yin 他
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合成データによる海中知覚のスケーリングに向けて
IsaacSimベースの海中知覚シミュレータOceanSimに合成データ生成パイプラインを追加し、ウニ検出タスクでsim-to-real性能を評価した研究。
原題: Towards Scaling Marine Perception with Synthetic Data ／ Haoyu Ma, Onur Bagoren, Anja Sheppard 他
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PAANI: 河川ロボットシミュレーションのためのオンデバイス視覚証拠融合と説明可能ガイダンス
Arduino UNO Q上でYOLO11n検出器とMobileNetV3-Smallセグメンタを融合し、河川監視ロボット向けに証拠と方針理由を提示する説明可能な知覚・誘導パイプラインを構築した。
原題: PAANI : On Device Visual Evidence Fusion and Explainable Guidance for River Robot Simulation ／ Savio Cardoz, Santhiya Rajan
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ReShoot: 記録済みロボット実演の生成的視覚ドメインランダム化による視覚運動ポリシー学習
記録済みのロボット実演を視覚的に再レンダリングして外観を多様化し、追加データ収集なしで視覚運動ポリシーの頑健性を高める手法を提案。
原題: ReShoot: Generative Visual Domain Randomization of Recorded Robot Demonstrations for Visuomotor Policy Learning ／ Chiyoung Kim, Min Sung Choi, Jinho Ju 他
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学習ベースロボットPKにおけるダイナミクス由来のコミットメント
人型ロボットのシュートと四足ロボットのセーブからなるPKシステムを構築し、身体能力に起因する『コミットメント(選択肢の消失)』を解析するDIC-Mapを提案した。推定器の置き換えがセーブ率を0.240から0.472へ大幅に改善することを示した。
原題: Dynamics-Induced Commitment in Learning-Based Robotic Penalty Kicks ／ Ruize Geng, Hao E. Zhang, Yisen Li 他
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AURORA: 自然言語駆動型エージェントフレームワークによる信頼性の高い空陸協調シミュレーションの理解・推論・オーケストレーション
自然言語から空陸協調シミュレーションシナリオを生成し、実行時検証と局所修復により要求された相互作用を忠実に実現するエージェントフレームワークを提案。
原題: AURORA: A Natural Language-Driven Agentic Framework for Understanding, Reasoning, and Orchestrating Reliable Air-Ground Co-Simulation ／ Keshu Wu, Hao Zhang, Rui Gan 他
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MILER: 非構造自律運転のためのsim-to-real強化学習に向けた意味的中間表現
意味的な中間表現シミュレータとBEVFusionによる知覚・制御のゼロショットsim-to-real転移を実現し、非構造環境での実車自律走行を達成した。
原題: MILER: Semantic Mid-Level Representation for Sim-to-Real Reinforcement Learning in Unstructured Autonomous Driving ／ Thomas Steinecker, Denis Trescher, Alexander Bienemann 他
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単一スキャンからのガウシアンスプラッティングによる実演合成と視覚運動ポリシー学習
1回の動画スキャンから3Dガウシアンスプラッティングで環境を再構成し、物理シミュレータなしで把持・軌道を生成して高忠実な実演を量産、拡散ポリシー学習に活用するデータエンジンを提案。
原題: Demonstration Synthesis from a Single Scan via Gaussian Splatting for Visuomotor Policy Learning ／ Beichen Wang, Yuen-Hei Yeung, V. R. Sridhar Devarakonda 他
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空中母機への自律回収を実現するRTK-ビジョンPPO制御
小型UAVが飛行中の母機から発進・帰還し再ドッキングする回収タスクに対し、RTKとマーカー検出を併用したPPO方策をMuJoCoで訓練し実機へ転移、99.55%の終端成功率を達成した。
原題: RTK-Vision PPO for Autonomous Micro UAV Recovery on an Airborne Carrier ／ Aashish Sahu, R Prasanth Kumar
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DEXTERA: 単一画像から実機展開可能な巧みなマニピュレーションへ向けたReal-to-Sim-to-Real
1枚のRGB画像からシーンを分解し、物理パラメータ推定・ロボットキャリブレーション・軌道生成を自動化して、シミュレーションのみで学習した巧みなマニピュレーション方策を実機にゼロショット展開できるようにしたフレームワーク。
原題: DEXTERA: From a Single Image to Deployable Dexterous Manipulation via Real-to-Sim-to-Real ／ Jin Wu, Lianjie Yuan, Zeyan Sun 他
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WorldContact: 接触中心の世界モデルによるスケーラブルなロボット学習
変形物体操作のための接触中心の世界モデルを提案し、限られた軌道データから効率的に追加学習データを生成して、実機ロボットのポリシー適応を成功させた。
原題: WorldContact: A Contact-Centric World Model for Scalable Robot Learning ／ Caoliwen Wang, Mengdi Wang, Heng Zhang 他
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同じ世界、異なる知識：孤立評価が世界モデルの修復を誤判定するとき
世界モデルの修復手法を、入力の欠落や推定誤差が共有される状況で評価する情報インターフェース監査を提案し、ドローンのMPC実験で孤立評価と実運用の優劣が逆転することを示した。
原題: Same World, Different Knowledge: When Isolated Audits Misjudge World-Model Repairs ／ Rui Min, Xianyao Li, Fang Xu 他
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ビールを取ってきて：スムーズなピックアンドプレースのための合成から実への階層型ポリシー
液体入り容器をこぼさずに運ぶため、流体シミュレーションで検証した合成データと、言語・視覚からSE(3)目標を生成する高レベルモジュール＋潜在拡散コントローラの階層型ポリシーを組み合わせた合成→実機フレームワークを提案。
原題: Fetch My Beer: Synthetic-to-real Hierarchical Policy for Smooth Pick-and-place ／ Yingyue Li, Chenyangguang Zhang, Ruida Zhang 他
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配備前に予測せよ：World Action Modelの量子化によるタスク性能劣化のオフライン予測
World Action Modelの量子化設定がタスク性能に与える影響を、閉ループ評価なしにオフラインの行動偏差から予測するフレームワークPreDEを提案し、実機実験で有効性を示した。
原題: Predict Before You Deploy: Offline Prediction of Quantization-Induced Task Degradation for World Action Models ／ Jiuyi Xu, Jinjia Guo, Meida Chen 他
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日常動画から関節物体を再構成し操作を再現する実-to-シミュレーション手法
単眼RGB動画から、ドアや引き出しなどの関節物体のリンク分割・関節推定・3D再構成を行い、手の動きと合わせてシミュレーション上で操作を再現するフレームワークを提案。
原題: Track, Articulate, Act: Generating Articulation from Casual Human Videos ／ Jiaming Zhang, Homanga Bharadhwaj
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ピクセル類似度を超えて：ロボット知覚のためのGANベース合成ソナー画像のタスク指向評価
GANで生成した合成ソナー画像を、画質指標ではなく物体検出性能で評価し、画質が良くても検出性能が高いとは限らないことを示した研究。
原題: Beyond Pixel Similarity: Task-Aware Evaluation of GAN-Based Synthetic Sonar Data for Robotic Perception ／ Hannan Ejaz Keen, Muhammad Moazam Fraz, Karsten Berns
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機能を保つデータ生成によるゼロショット実機-シミュレーション-実機マニピュレーション
接触を伴うタスクで形状を多様化しても機能的な接触面を保つメッシュ変形により、実機データなしでゼロショットの実機-シミュレーション-実機マニピュレーションを実現する手法を提案。
原題: Function-Preserving Data Generation for Zero-Shot Real-to-Sim-to-Real Manipulation ／ Tianyi Xiang, Xupeng Xie, Jiahang Cao 他
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MPPI制御のための残差ダイナミクスのタスク指向能動学習
モデル予測パス積分制御(MPPI)において、オンラインのガウス過程残差学習をタスク達成に寄与する情報に基づいて能動的に行う基準ToIAを提案し、オフロードナビゲーションの成功率を向上させた。
原題: Task-Oriented Active Learning of Residual Dynamics for Model Predictive Path Integral Control ／ Nobuaki Aoki, Hojin Lee, Stefan Sosnowski 他
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LOTUSim-Energy：洋上保守作業における人とドローンの協調のための海洋シミュレータ
洋上風力保守を想定し、UAV・USV・AUV・ROVを風・波・潮流と統合してシミュレートし、VR/デスクトップで人間が監督できるリアルタイム海洋シミュレータを提案。
原題: LOTUSim-Energy: A Maritime Simulator for Human-Drone Interaction in Autonomous Offshore Operation \& Maintenance ／ Juliette Grosset, Marie Dubromel, Hélène Lechêne 他
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機械系のためのポート・ハミルトン型Koopman作用素合成
一般化運動量座標上で構造保存型のKoopmanモデルを構築し、受動性を保証するニューラルネットと離散化で非線形機械系の予測・制御精度を向上させた研究。
原題: Port-Hamiltonian Koopman Operator Synthesis for Mechanical Systems ／ Rajpal Singh, Aditya Singh, Jishnu Keshavan
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Neverwhere ビジュアルパルクールベンチマークスイート
3Dガウススプラッティングで再構成した60以上の都市シーンからなる、視覚移動制御の閉ループ評価環境を構築し、多様なデータの必要性を示した。
原題: The Neverwhere Visual Parkour Benchmark Suite ／ Ziyu Chen, Henghui Bao, Haoran Chang 他
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幾何か構造か：LiDAR点群シミュレーション忠実度のためのグラフベース診断
実スキャンとシミュレーションのLiDAR点群からグラフを構築し、Louvain法で空間的にまとまった部分グラフを抽出して対応付けることで、従来の幾何指標では捉えにくい構造的な忠実度を評価する枠組みを提案した。
原題: Geometry vs Structure: Graph-Based Diagnostics for LiDAR Point-Cloud Simulation Fidelity ／ Ghazal Farhani, Taufiq Rahman
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
部分的なセンサ重複下でのCNC機械間転移に向けたスキーマ適応型行動条件付きJEPA
CNCの動力学モデルを、センサ構成が異なる別の機械へ転移させるため、スキーマ適応型の行動条件付きJEPAを提案し、ゼロショット予測性能とキャリブレーションを評価した。
原題: Schema-Adaptive Action-Conditioned JEPA for Cross-Machine CNC Transfer under Partial Sensor Overlap ／ Ayoub Louaye Bouaziz, Matthieu Ostertag, Anton Demasles
日本語で読む → - 論文マルチエージェント強化学習/sim2realロボティクス
工場におけるマルチエージェントのタスク割り当てとナビゲーションの学習：シミュレーションから実機ロボットへ
LiDARとタスク情報を融合する分散型マルチエージェント強化学習FMAPPOを提案し、シミュレーションからROS2経由で実機の移動マニピュレータに展開して、工場での部品配送・回収と機械稼働率を改善した。
原題: Learning Multi-Agent Task Assignment and Navigation in the Factory: from Simulation to Real Robots ／ Abdalwhab Bakheet Mohamed Abdalwhab, Giovanni Beltrame, David St-Onge
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
擬似剛体モデルは実植物をどこまで再現できるか？ブルーベリー茎の圃場検証
ブルーベリーの茎を擬似剛体モデルでシミュレーションし、実際の圃場で計測した変形データと比較してモデルの精度と感度を検証した。
原題: How Well Do Pseudo-Rigid Body Models Capture Real Plants? In-Field Validation of Simulated Blueberry Canes ／ Hannah Kolano, Chelse VanAtter, Wei Yang 他
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DreamSat-Bench：3D再構成からのAI姿勢推定のためのテストベッドの開発と初期テスト
単一視点3D再構成AIとゼロショット6自由度追跡を組み合わせた視覚ナビゲーションを評価する、シミュレーションと実機を統合したモジュール式テストベッドを開発し、軌道環境や照明条件が姿勢推定精度に与える影響を定量化した。
原題: DreamSat-Bench: Development and Initial Testing of a Testbed for AI-Based Pose Estimation from 3D Reconstruction ／ Alex Posadas-Nava, August Berne, Giovanni Lavezzi 他
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合成シフト代数：混合ファインチューニングなしで混合ロボットシフトを外挿
モジュール型ロボットスタック上で単一因子のシフト演算子を学習し、それらを合成することで、混合シフトに対するファインチューニングなしに未知の混合シフトへ外挿する手法を提案。
原題: Compositional Shift Algebra: Extrapolating Mixed Robot Shifts Without Mixed Finetuning ／ Jinting Hang, Zhenhui Cai
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大きさは関係ない：掘削機の土砂操作を転移可能にする材料状態強化学習
GPU並列化した物質点法シミュレーション上で強化学習を行い、土の形状や締固め度といった材料状態に条件付けられた制御器を学習。正規化されたエンドエフェクタ空間で動作させることで、11.5t油圧ショベルから500g卓上ロボットまで同一の学習済み重みを転移し、盛土施工を自律実行できることを示した。
原題: Size Doesn't Matter: Material-State Reinforcement Learning for Excavator Transferable Soil Manipulation ／ Lennart Werner, Pol Eyschen, Sean Costello 他
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自動運転レース向け高忠実度マルチボディシミュレータ
Dymolaで車両のマルチボディモデルを構築し、CRG規格の3D路面と組み合わせてリアルタイムで動作する自動運転レース用シミュレータを開発した。
原題: High-Fidelity Multi-Body Simulator for Autonomous Racing ／ Nicola Musiu, Francesco Iacovacci, Fausto Lupo 他
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車輪型ヒューマノイドの移動操作のための形態認識型人間動作リターゲティング
人間の動作データを車輪型ヒューマノイドR1 Proで実行可能な移動・操作動作に変換するパイプラインを構築し、物理シミュレーションで追従可能な方策を学習した。
原題: Morphology-Aware Human Motion Retargeting for Wheeled-Humanoid Loco-Manipulation ／ Chenbo Xia, Chao Ye
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