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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: 2025/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集

• 論文sim2realAI2025/2/1

  自己対戦のスケーリングによる信頼性の高いシミュレーション運転エージェントの構築

  Waymo Open Motion Dataset上で自己対戦を数千シナリオにスケールし、単一GPUで1日以内に学習して99.8%の目標達成率と低い衝突率を実現した信頼性の高いシミュレーションエージェントを開発した。

  原題: Building reliable sim driving agents by scaling self-play ／ Daphne Cornelisse, Aarav Pandya, Kevin Joseph 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/2/1

  Wheeled Lab：低コスト・オープンソース車輪型ロボティクスのためのモダンなSim2Real

  オープンソースの車輪型ロボットとIsaac Labを統合したエコシステムを構築し、ドリフト制御・起伏走行・視覚ナビゲーションのゼロショット方策を実現した。

  原題: Wheeled Lab: Modern Sim2Real for Low-cost, Open-source Wheeled Robotics ／ Tyler Han, Preet Shah, Sidharth Rajagopal 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  TERA: 地形掘削ロボット自律性のためのシミュレーション環境

  Unity3DとAGXを用いて、掘削機の知覚から動作までの完全自律性を研究するための拡張可能なシミュレータTERAを開発し、履帯変形や地形ごとの速度、実機との類似性、経路誤差で評価した。

  原題: TERA: A Simulation Environment for Terrain Excavation Robot Autonomy ／ Christo Aluckal, Roopesh Vinodh Kumar Lal, Sean Courtney 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  自律走行車両評価のためのマルチフラクタル地形生成

  3Dワイエルシュトラス・マンデルブロ関数を用いて粗さを制御したオフロード地形を生成し、フラクタル次元が自律走行車両の走破性能に与える影響を評価した。

  原題: Multifractal Terrain Generation for Evaluating Autonomous Off-Road Ground Vehicles ／ Casey D. Majhor, Jeremy P. Bos

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  水中ビークルのデータ駆動モデリングのための6自由度運動エミュレーション

  水中ビークルの流体力を実験的に計測するため、6自由度ヘキサポッド型運動プラットフォームを開発し、従来のPMMの制限を克服して広帯域周波数での多自由度同時試験を可能にした。

  原題: Six-Degree-of-Freedom Motion Emulation for Data-Driven Modeling of Underwater Vehicles ／ Juliana Danesi Ruiz, Michael Swafford, Austin Krebill 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  NVIDIA Isaac SimからGazeboと実機ROS 2ロボットへの強化学習によるモバイルロボットのsim-to-real転移

  NVIDIA Isaac Simで強化学習により移動ロボットの局所計画・障害物回避を学習し、Gazeboや実機ROS 2ロボットへゼロショット転移できることを示した研究。

  原題: Sim-to-Real Transfer for Mobile Robots with Reinforcement Learning: from NVIDIA Isaac Sim to Gazebo and Real ROS 2 Robots ／ Sahar Salimpour, Jorge Peña-Queralta, Diego Paez-Granados 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  Sim2Realギャップの橋渡し：視覚エンコーダ事前学習による視覚運動ポリシー転移

  大規模事前学習済み視覚エンコーダがSim2Realギャップを緩和するかをオフライン評価し、操作事前学習エンコーダが高いAction Score、CNNがViTより高いドメイン不変性を示すことを明らかにした。

  原題: Bridging the Sim2Real Gap: Vision Encoder Pre-Training for Visuomotor Policy Transfer ／ Yash Yardi, Samuel Biruduganti, Lars Ankile

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• 論文跳躍/強化学習/sim2realロボティクス2025/1/1

  並列機構を持つ単脚ロボットの跳躍学習

  並列機構の単脚ロボットの跳躍を強化学習で制御するため、長履歴フィードバックと直列近似・トルク変換でsim-to-realを実現した。

  原題: Learning to Hop for a Single-Legged Robot with Parallel Mechanism ／ Hongbo Zhang, Xiangyu Chu, Yanlin Chen 他

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• 論文sim2real画像認識2025/1/1

  Vid2Sim: 動画から都市ナビゲーション向けのリアルでインタラクティブなシミュレーションを生成

  単眼動画からフォトリアルで物理的に操作可能な3D都市環境を再構成し、視覚ナビゲーションエージェントの強化学習を可能にするreal2simフレームワークを提案。

  原題: Vid2Sim: Realistic and Interactive Simulation from Video for Urban Navigation ／ Ziyang Xie, Zhizheng Liu, Zhenghao Peng 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  同じ努力でより多くを学ぶ：ランダム化がロボット深層強化学習エージェントのロバスト性を向上させる仕組み

  sim-to-real技術である漸進的ニューラルネットワーク（PNN）のロバスト性を分析し、シミュレーション訓練中の変数ランダム化が実環境移行時の性能低下を約25%改善することを示した研究。

  原題: Learning more with the same effort: how randomization improves the robustness of a robotic deep reinforcement learning agent ／ Lucía Güitta-López, Jaime Boal, Álvaro J. López-López

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  SLIM: 長期的視覚運動学習によるシミュレーションから実機への脚式指示マニピュレーション

  低コストな四足歩行ロボットとアーム、単眼カメラを用い、シミュレーションのみで強化学習を行い、探索・移動・把持・運搬・配置を含む長期的タスクを実世界で約80%の成功率で達成するシステムを開発した。

  原題: SLIM: Sim-to-Real Legged Instructive Manipulation via Long-Horizon Visuomotor Learning ／ Haichao Zhang, Haonan Yu, Le Zhao 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  デジタルツイン同期によるSim-RLエージェントと実時間ロボット積層造形制御の橋渡し

  UnityとROS2を連携したデジタルツイン上でSAC強化学習を行い、転移学習で実機のロボット積層造形制御に適応させる枠組みを提案した。

  原題: Digital Twin Synchronization: Bridging the Sim-RL Agent to a Real-Time Robotic Additive Manufacturing Control ／ Matsive Ali, Sandesh Giri, Sen Liu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  UGSim: LQR制御と再帰的誘導を備えた浮力駆動型水中グライダーシミュレータ

  浮力駆動型水中グライダー特有の複雑な流体力学・静水圧影響を扱えるシミュレータUGSimを開発し、LQR制御と再帰的誘導システムを実装してPetrel-IIの例で動作を実証した。

  原題: UGSim: Autonomous Buoyancy-Driven Underwater Glider Simulator with LQR Control Strategy and Recursive Guidance System ／ Zhizun Xu, Yang Song, Jiabao Zhu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  RLPP: スケールプラットフォームにおけるゼロショット実世界自動運転レースのための残差手法

  Pure Pursuit制御器に強化学習の残差を組み合わせ、シミュレーションで学習した方策を実世界にゼロショット転移して自動運転レースのラップタイムを改善する手法を提案。

  原題: RLPP: A Residual Method for Zero-Shot Real-World Autonomous Racing on Scaled Platforms ／ Edoardo Ghignone, Nicolas Baumann, Cheng Hu 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  軟体成長ロボットのための物理に基づく微分可能シミュレーション

  膨張チューブの非線形剛性モデルを組み込んだ微分可能シミュレータを提案し、勾配ベース最適化やsim-to-real転移への有効性を示した。

  原題: Physics-Grounded Differentiable Simulation for Soft Growing Robots ／ Lucas Chen, Yitian Gao, Sicheng Wang 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  MobileH2R: スケーラブルな合成データのみから移動ロボットへの汎化可能な人間からの受け渡しを学習

  シミュレータ上で生成した多様な合成全身人間動作データと4D模倣学習を用い、実世界のデモなしに移動ロボットが人間から物体を受け取る汎化可能なスキルを学習するフレームワークを提案した。

  原題: MobileH2R: Learning Generalizable Human to Mobile Robot Handover Exclusively from Scalable and Diverse Synthetic Data ／ Zifan Wang, Ziqing Chen, Junyu Chen 他

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• 論文sim2realロボティクス2025/1/1

  シミュレーションから実環境へ：実世界展開のための走行可能領域学習

  森林などの不整地でロボットの進行方向を考慮した連続的な走行可能度を推定する深層学習手法を提案し、シミュレーションのみの学習で実環境に適用できることを示した。

  原題: From Simulation to Field: Learning Terrain Traversability for Real-World Deployment ／ Fetullah Atas, Grzegorz Cielniak, Lars Grimstad

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  不確実環境下の自律移動ロボットのためのデジタルツインによる実行時検証

  クラウド上のデジタルツインがロボットの状態を監視し、不確実な環境でも安全・性能を保つよう実行時に介入する手法を提案した。

  原題: Digital Twin Enabled Runtime Verification for Autonomous Mobile Robots under Uncertainty ／ Joakim Schack Betzer, Jalil Boudjadar, Mirgita Frasheri 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  自律型VTOLエアタクシー向け視覚ベース着陸システムの検証と妥当性確認

  VTOLエアタクシーの視覚ベース着陸システムについて、形式検証ツールVerseとUnreal Engine製のフォトリアルなシミュレータを組み合わせ、安全性を検証・妥当性確認するフレームワークを提案した。

  原題: Verification and Validation of a Vision-Based Landing System for Autonomous VTOL Air Taxis ／ Ayoosh Bansal, Duo Wang, Mikael Yeghiazaryan 他

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• 論文sim2real機械学習2024/12/1

  GRAM: ロバスト適応モジュールによる深層強化学習の汎化

  深層強化学習において、訓練時と同じ環境と未知の環境の両方に適応できるロバスト適応モジュールを提案し、四足歩行ロボットの実験で高い汎化性能を示した。

  原題: GRAM: Generalization in Deep RL with a Robust Adaptation Module ／ James Queeney, Xiaoyi Cai, Alexander Schperberg 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  超線形スケーリングを実現するロボット学習

  クラウドソーシングで実世界シーンのデジタルツインを収集し、シミュレーション上で強化学習とモデル生成デモを組み合わせて、人間の労力に対して超線形的に性能が向上するデータ収集・学習パイプラインを提案。

  原題: Robot Learning with Super-Linear Scaling ／ Marcel Torne, Arhan Jain, Jiayi Yuan 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  微分可能シミュレーションとレンダリングによるワンショット実機-to-シミュレーション

  ロボットの1回の動作系列から、微分可能な物理シミュレータとレンダリングを組み合わせて、物体の形状・見た目・物理特性を同時に推定し、シミュレーションとレンダリングに使える世界モデルを学習する手法を提案。

  原題: One-Shot Real-to-Sim via End-to-End Differentiable Simulation and Rendering ／ Yifan Zhu, Tianyi Xiang, Aaron Dollar 他

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• 論文sim2realAI2024/12/1

  UnrealZoo：身体性AIのためのフォトリアルな仮想世界を拡充

  Unreal Engine上に構築した100以上のフォトリアルな3D仮想世界と多様な操作可能エンティティを提供し、身体性AI研究のためのデータ収集・分散学習・ベンチマーク環境を整備した。

  原題: UnrealZoo: Enriching Photo-realistic Virtual Worlds for Embodied AI ／ Fangwei Zhong, Kui Wu, Churan Wang 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  InfiniteWorld: 汎用視覚言語ロボットインタラクションのための統合スケーラブルシミュレーションフレームワーク

  Nvidia Isaac Sim上に構築された、汎用視覚言語ロボットインタラクション向けの統合スケーラブルなシミュレータを提案し、3Dアセット構築やReal2Sim、自動注釈などの機能と4つの新しいベンチマークを提供する。

  原題: InfiniteWorld: A Unified Scalable Simulation Framework for General Visual-Language Robot Interaction ／ Pengzhen Ren, Min Li, Zhen Luo 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  長さ可変の吊り下げテザーで接続された有袋類UAV-UGVシステムの物理シミュレーション

  長さ調整可能な吊り下げテザーでUAVとUGVを接続したシステムの動力学を再現するシミュレータを開発し、実機実験との比較でその精度を検証した。

  原題: Physical simulation of Marsupial UAV-UGV Systems Connected by a Variable-Length Hanging Tether ／ Jose Enrique Maese, Fernando Caballero, Luis Merino

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  漸進的解像度ポリシー蒸留：粗解像度シミュレーションを活用した時間効率の良い細解像度ポリシー学習

  土砂掘削シミュレータで、粗い解像度のシミュレーションで学習したポリシーを中間解像度を経て細かい解像度へ段階的に転移するPRPDを提案し、サンプル時間を1/7以下に短縮しつつ実環境での成功率を維持した。

  原題: Progressive-Resolution Policy Distillation: Leveraging Coarse-Resolution Simulations for Time-Efficient Fine-Resolution Policy Learning ／ Yuki Kadokawa, Hirotaka Tahara, Takamitsu Matsubara

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  リアプノフ指数に基づく最適化によるロボットシステムのロバスト性向上

  微分可能シミュレーションとリアプノフ指数を用いてロボットの安定性を定量化・最適化し、高自由度系や接触の多い環境でのロバスト性を高める手法を提案した。

  原題: Enhancing Robotic System Robustness via Lyapunov Exponent-Based Optimization ／ G. Fadini, S. Coros

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• 論文sim2real機械学習2024/12/1

  決定木の反復学習を実機ロボットタスクで検証する

  深層強化学習エージェントから決定木を蒸留する反復学習アルゴリズムを、実機の倒立振子カートタスクに初めて適用し、ノイズや遅延がある実環境でもDRLと同等の性能をより少ないパラメータで達成できることを示した。

  原題: Putting the Iterative Training of Decision Trees to the Test on a Real-World Robotic Task ／ Raphael C. Engelhardt, Marcel J. Meinen, Moritz Lange 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  クアッドロータ制御のためのゼロショットSim-to-Real強化学習ポリシー学習で重要な要素とは？包括的調査

  クアッドロータの強化学習制御において、実機にゼロショットで展開するために重要な5つの要素を特定し、PPOベースのSimpleFlightを開発。従来手法より軌道追従誤差を50%以上削減した。

  原題: What Matters in Learning A Zero-Shot Sim-to-Real RL Policy for Quadrotor Control? A Comprehensive Study ／ Jiayu Chen, Chao Yu, Yuqing Xie 他

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• 論文強化学習/sim2realロボティクス2024/12/1

  古典的ロボティクススタックへの強化学習統合：ロボットサッカーにおけるケーススタディ

  ロボカップSPL向けに、古典的ロボティクススタック内に強化学習を統合し、マルチフィデリティsim2realとサブ行動分解・ヒューリスティック選択を組み合わせたアーキテクチャを開発し、2024年大会で優勝した。

  原題: Reinforcement Learning Within the Classical Robotics Stack: A Case Study in Robot Soccer ／ Adam Labiosa, Zhihan Wang, Siddhant Agarwal 他

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