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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: 2026/10/27 ／ 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 →- 論文ベンチマーク/sim2real画像認識
SO-101 Bench：低コストアーム向け空間マニピュレーションのシミュレーションベンチマーク
実機SO-101のデジタルツイン上に構築した、言語条件付き空間マニピュレーションのシミュレーションベンチマークを提案し、実機とのポリシーランキング一致やVLA・LLMエージェントの性能評価を示した。
原題: SO-101 Bench: Accessible Spatial Manipulation ／ Truman Hickok
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野生動画から人-ヒューマノイド相互作用を転写する模倣身体性転送
ネット上の人間同士の相互作用動画を3D復元し、関節関係と接触を保ちながら異なるヒューマノイドへ動作を転送するHumiTransferを提案し、大規模データセットHumiMimicを構築した。
原題: Mimetic Embodiment Transfer of Human-Humanoid Interaction from In-the-Wild Videos ／ Nghia Le, Khang Nguyen, Ba Long Tran 他
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月面跳躍ロボットの脚形状と制御を同時最適化する二段階共設計フレームワーク
月面低重力下の単脚ロボットについて、脚リンク長と制御器を二段階の共設計で同時最適化し、2D跳躍・着地制御まで実現した。
原題: A Bi-level Co-design Framework for Lunar Monoped with 2D Jump and Landing Control ／ Sanjay Ramkumar, Suraj Kumar
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LabWorld: 単眼動画から実験室の対話可能な4D世界を再構築するフレームワーク
単眼RGB動画から実験器具の3Dアセット・シーン・物体の時系列状態・操作イベントを復元し、ピペッティングやボルテックス操作を再現可能な4D実験室世界を構築するReal2Sim手法を提案。
原題: LabWorld: Learning Interactive 4D Worlds for Scientific Experimentation ／ Suozhi Huang, Kelsey Fu, Binxu Li 他
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能動的知覚で実世界とシミュレーションのずれを埋めるマニピュレーション手法
手を振る動作と触覚フィードバックという能動的知覚を活用し、実世界とシミュレーションの位置合わせを高精度に行うフレームワークを提案。ミリ単位の物体操作を実機ヒューマノイドで実証した。
原題: ActiveAlign: Aligning Egocentric Manipulation via Active Perception ／ Ri-Zhao Qiu, Bowen Wen, Yifeng Jiang 他
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SceneAgent: 3D/4Dキャプチャからシミュレーション環境を構築するエージェントパイプライン
3DGSやLiDAR、4D動画などの視覚キャプチャから、物体再構成・物理モデリング・誤り修正をエージェントが自動調整し、インタラクティブなシミュレーション環境を生成するパイプラインを提案。
原題: SceneAgent: An Agentic Pipeline from 3D and 4D Captures to Simulation Environments ／ Luke Hollis, Tianxing Fan, Heng Yang
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実機データ不要で汎化可能なヒューマノイド全身移動操作を実現するZero-HLM
スマホ撮影とシミュレーション由来のデモから実機データなしで学習データを生成し、ヒューマノイドの移動操作をゼロショット転移させるreal-to-sim-to-realフレームワーク。
原題: Zero-HLM: Generalizable Humanoid Loco-Manipulation without Real Robot Data ／ Dianyi Yang, Mengya Liu, Zhumei Wang 他
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HumanoidNDM：ヒューマノイド神経力学モデルによる動作追従の訓練-実環境ギャップの解消
実環境で学習した神経力学モデルを用い、モーションキャプチャ不要でヒューマノイドの動作追従ポリシーをオンライン微調整する枠組みを提案し、Unitree G1で外乱への適応を実証した。
原題: HumanoidNDM: Closing the Training-Deployment Gap of Motion Tracking via Humanoid Neural Dynamics Model ／ Chao Chen, Zhenrong Wang, Jilong Wang 他
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接触の多いマニピュレーションでGPT-6 Astraはどこまで登れるか？PhysLadder：物理的相互作用のための階層的で対応の取れたSim-Realベンチマーク
接触の多い家事タスク16件を3段階の難易度で実機とシミュレーションの両方で評価するベンチマークPhysLadderを提案し、GPT-6 Astraのゼロショット性能が難易度上昇とともに低下する様子を明らかにした。
原題: How High Can GPT-6 Astra Climb in Contact-Rich Manipulation? PhysLadder: A Hierarchical, Matched Sim-Real Benchmark for Physical Interaction ／ Haibao Yu, Jiaqi Meng, Zijian Zhang 他
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原子からビットへ：自律ロボットインタラクションによるデジタルツイン構築
ロボットが物体を自律的に操作してデータを収集し、物理に基づくデジタルツインを再構築するシステムAuRAを提案。人間の作業と収集時間を大幅に削減しつつ、従来と同等の再構築品質を実現した。
原題: AuRA: From Atoms to Bits through Autonomous Robot Interaction ／ Xinchen Yu, Yoonkyo Jung, Haoran Chen 他
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未ラベル軌跡から対人配慮の経路補正を学習するLiDARベースsim2real GNNフレームワーク
建設現場ロボット向けに、未ラベルの実演軌跡から歩行者との相互作用を考慮した経路補正を学習し、LiDARのみでリアルタイムにプランナ経路を補正するGNNフレームワークを提案した。
原題: Learning Interaction-Aware Path Corrections from Unlabeled Trajectories: A LiDAR-Based Sim-to-Real GNN Framework for Construction Robots ／ Yilong Chen, Yong K. Cho
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差分パッチで実現するドメインランダム化シミュレーションのリソース共有
ドメインランダム化されたロボットシミュレーション環境を「共通テンプレート＋差分パッチ」で表現し、多数インスタンス間でリソースを共有してCPU/GPUメモリを大幅に削減するシステムPatchworkを提案。
原題: Replicate What Varies: Resource Sharing for Domain-Randomized Embodied Simulation ／ Zixu Hao, Weijun Wang, Xiangyu Li 他
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正則化強化学習によるsim-to-real転送の改善
ソフトマックス価値関数に基づく新しい正則化RLアルゴリズムSMM-ACを提案し、実機ロボットでPPOやSACより高いリターンと外乱への頑健性を示した。
原題: Regularised RL improves sim-to-real transfer ／ Danilo Vucetic, Mohamad H. Danesh, Florence Clerc 他
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遅延ランダム化が学習済みヒューマノイド動作追従の遅延マージンを広げる
動作追従ポリシーの訓練に遅延ランダム化(0-50ms)を導入すると、40msの指令遅延下での生存率が平均15%から95%に向上し、遅延マージンも20-30msから50-70msへ拡大することを示した。
原題: Delay Randomization Widens the Delay Margin of Learned Humanoid Motion Trackers ／ Shaoqin Li, Yi Sun
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WorldMirror: 実世界ロボット実演から対話可能なデジタルツインを生成するエージェント型real-to-simフレームワーク
野生のロボット実演から、コーディングエージェントが生成ツールを統括して実行可能なワールドプログラムを反復改良し、物理整合性のある対話型シミュレーション環境を自動構築する手法を提案。
原題: WorldMirror: Agentic Real-to-Sim Generation of Interactive Worlds from In-the-Wild Robot Demonstrations ／ Tianling Xu, Weijie Wan, Honghao Su 他
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物理に基づくノイズ分離と意味・幾何協調による現実的な深度学習
深度ノイズを「センシング無効化」と「測定不正確さ」に物理的に分離し、3D基盤モデルの特徴を活用して現実的なノイズ付き深度を合成するPRISMを提案。実機ロボットで92.1%の成功率を達成。
原題: PRISM: Learning Realistic Depth via Physics-Grounded Noise Disentanglement with Semantic-Geometric Collaboration ／ Xiujian Liang, Jiacheng Liu, Mingyang Sun 他
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PCLA-Bridge: CARLAエージェントのクロスドメイン展開フレームワーク
CARLA Leaderboard向けエージェントを改変なしで他シミュレータや実データに展開できるツールを提案し、nuScenesや3種のシミュレータで動作を検証した。
原題: PCLA-Bridge: A Framework for Cross-Domain Deployment of CARLA Agents ／ Masoud Jamshidiyan Tehrani, Jinhan Kim, Paolo Tonella
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スケーラブルなヒューマノイド学習のための高速モーションリターゲティングパイプライン
多様な人間モーションをヒューマノイドへ高速に転送するFRDVを提案。運動学的リターゲティングと接触陰的iLQRによる動力学検証を組み合わせ、最大毎秒9,156フレームを達成し、強化学習による追従性能とsim-to-real転送を実証した。
原題: Fast Motion Retargeting Pipeline for Scalable Humanoid Robot Learning ／ Daniel Marew, Sangjun Park, Nisal Perera 他
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単眼RGB動画から意味的に拡張したロボット学習データを生成するReal2Sem2Real
人間の単眼RGB実演動画1本から、カテゴリ内の多様な物体インスタンスに対する数千件のロボット実演データを生成するパイプラインを提案し、実機2台・4タスクでテレオペデータに匹敵するVLAポリシーを実現した。
原題: Real2Sem2Real: 3D Semantic Augmentations for Robot Learning from a Single Human RGB Demonstration ／ Matthew Strong, Ankush K. Dhawan, Julien Poffet 他
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HyperDrone：毎秒数百万フレームのシミュレーションから実機への転送
GPUレイトレーシングで毎秒数百万フレームを描画できる超高速なクアッドロータシミュレータを開発し、シミュレーションのみで学習した視覚ベースのヨー制御方策を実機Crazyflieにオンボードで転送できることを示した。
原題: HyperDrone: Simulation-to-Reality Transfer at Millions of Frames per Second ／ Jonas Eschmann, Giuseppe Loianno
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NeoWorld-3: ピクセルからコード定義の物理世界へ
視覚観測からコードで記述された実行可能な3D物理世界を再構築するコーディングエージェント型フレームワーク。再構築したデジタルツイン上で計画した操作を実機の双腕ロボットでゼロショット実行しReal-Sim-Realループを実現した。
原題: NeoWorld-3: From Pixels to Code-Defined Physical Worlds ／ Eachen Soong, Zijian Niu, Haoran Xu 他
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屋内物流のためのフィジカルAI：産業用移動ロボットにおけるCosmos拡張COMPASSナビゲーションのNVIDIA sim-to-realエコシステムのベンチマーク
NVIDIAのX-MobilityとCOMPASSを用い、デジタルツインとCosmosによるsim-to-real拡張で学習したナビゲーション方策を実機の産業用ロボットに展開し、成功率・効率・安全性などで既存スタックと比較評価した。
原題: Physical AI for Intralogistics: Benchmarking the NVIDIA Sim-to-Real Ecosystem for Cosmos-Enhanced COMPASS Navigation on Industrial Mobile Robots ／ Charbel Abi Hana, Rayan Zaitouni, Kameel Amareen 他
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影の正解データ付き月面ローバー向けオープンソースシミュレータMARE
Unreal Engine 5とROS 2で構築した月面ローバー用シミュレータを公開し、極域の低い太陽高度で生じる高コントラストな影の正解データを提供して知覚・自律走行アルゴリズムの開発を支援する。
原題: MARE: An Open-Source Lunar Rover Simulator with Shadow Ground Truth for Perception and Autonomy ／ Raúl Castilla-Arquillo, Miguel Olivares-Mendez
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COWBOY: 文脈的全身体マニピュレーションを学習するスケーラブルなsim-to-realフレームワーク
環境認識型の全身体コントローラと局所RL専門家を組み合わせ、点群から移動ベース・アーム・巧みな手・カメラを制御する単一の視覚ポリシーに蒸留し、実世界の多様なシーンでゼロショット把持を実現した。
原題: COWBOY: A Scalable Sim-to-Real Framework for Learning Contextual Whole-Body Manipulation ／ Jiahui Yang, Jason Jingzhou Liu, Ray Muxin Liu 他
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実世界蒸留による観察アライメントを用いた画像ベースマニピュレーション方策学習
シミュレーションで訓練した状態ベース教師方策を実機で実行し、その制御知識を画像ベースの生徒方策へ蒸留する枠組みを提案。観察アライメントでデータ収集と実運用間の観察ずれを解消し、人間の実演なしに効率的な実世界方策を学習できる。
原題: ReDOA: Real-World Distillation via Observation Alignment for Image-Based Manipulation Policy Learning ／ Kotaro Kajitsuka, Masaki Murooka, Fumio Kanehiro
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シミュレーション事前分布によるモデルベース強化学習の高速適応：自動運転レースへの応用
低・高忠実度のシミュレーション軌道で世界モデルを事前学習し、不確実性正則化プランニングで実車の少ない相互作用から高速適応する枠組みを提案し、実車レースで1時間未満の適応を実現した。
原題: Simulation Priors for Rapid Adaptation in Model-Based RL for Autonomous Racing ／ Adrian Remonda, Jiajun Xi, Nicklas Hansen 他
日本語で読む → - 論文3DGS/sim2realロボティクス
露光統合モーションブラー対応のロボット向け高速オンライン3Dガウシアンスプラッティング
ロボットの高速移動で生じるモーションブラーを露光区間の解析的積分でO(1)処理し、ヘッセ行列ベースの枝刈りでガウシアン数を抑制しつつ、ポーズ・速度・ガウシアンを同時最適化するオンライン3DGSシステムを提案した。
原題: RoMo-GS: Efficient Online 3D Gaussian Splatting for Robot Mapping via Exposure-Integrated Motion Blur ／ Sangwoo Jung, Di Deng, Jiahui Fu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
レシピなしで脱出せよ：粒状体に埋まった火星ローバーの機動非依存な復帰制御
緩いレゴリスに埋まった車輪型ローバーが、決められた機動に頼らずリカレント方策で脱出する手法を提案し、MPMシミュレータ上で従来のスクリプト制御を大きく上回る脱出成功率を示した。
原題: Escape Without a Recipe: Maneuver-Agnostic Mars Rover Recovery from Granular Entrapment ／ Meraj Hossain Promit, Chandak Chakma, Md Jubair Ahmed Sourov 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
宇宙ロボティクスへの強化学習の応用：高速学習と実環境への信頼性の高い転移
単一の民生用GPUで20分未満の学習により四足歩行ロボットが多様な実地形（月面模擬施設含む）を走破できる強化学習フレームワークを実証した。
原題: Towards Reinforcement Learning for Space Robotics: Fast Training and Reliable Real-World Transfer ／ Abhishek Naik, Michael Wu, Michael O'Sullivan 他
日本語で読む → - 論文触覚/マニピュレーション/sim2realロボティクス
目なしでも問題なし：盲目的な保定球操作における触覚の貢献
視覚なしで触覚と固有感覚のみを用い、シミュレーションから実機の多指ハンドへゼロショット転移して保定球の連続回転を実現し、触覚情報の寄与と重要領域を分析した研究。
原題: No Eyes, No Problem: What Does Touch Contribute to Blind Baoding Ball Manipulation? ／ Ayush Deshmukh, Nalin Agarwal, Elle Miller 他
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