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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: 2025/6/1 ／ 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
Sim2Val: テストプラットフォーム間の相関を活用した分散低減メトリクス推定
シミュレーションと実世界のペアデータを制御変数として用い、実世界評価の分散を抑えて少ないサンプルで高信頼な性能推定を可能にする枠組みを提案。
原題: Sim2Val: Leveraging Correlation Across Test Platforms for Variance-Reduced Metric Estimation ／ Rachel Luo, Heng Yang, Michael Watson 他
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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
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オフロード自律走行車両のためのリアルタイム路面性状解析
車軸加速度からベイズ推定で路面粗さをリアルタイムに予測し、Simplex制御と統合して速度制限を動的に調整する手法を提案した。
原題: Real-time Terrain Analysis for Off-road Autonomous Vehicles ／ Edwina Lewis, Aditya Parameshwaran, Laura Redmond 他
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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
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ADEPT: 適応的拡散環境生成によるSim-to-Realポリシー転移
拡散モデルを用いて既存の訓練環境を適応的に拡張し、ゼロショットのSim-to-Real転移を可能にする新しい環境生成手法を提案した。
原題: ADEPT: Adaptive Diffusion Environment for Policy Transfer Sim-to-Real ／ Youwei Yu, Junhong Xu, Lantao Liu
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ROS2向けFanuc CRXハードウェアインタフェースの設計と評価
Fanuc CRXロボットをROS2とMoveIt2に統合するハードウェアインタフェースを開発し、軌道追従や衝突回避などの性能を実験評価した。
原題: ros2 fanuc interface: Design and Evaluation of a Fanuc CRX Hardware Interface in ROS2 ／ Paolo Franceschi, Marco Faroni, Stefano Baraldo 他
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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
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物理系の学習：ディラック構造におけるゲージ固定によるシンプレクティフィケーション
散逸や拘束を持つ力学系を高次元多様体に埋め込み、ディラック構造を用いて非退化なシンプレクティック幾何を学習する枠組みを提案し、ANYmal四足ロボットの動力学で有効性を示した。
原題: Learning Physical Systems: Symplectification via Gauge Fixing in Dirac Structures ／ Aristotelis Papatheodorou, Pranav Vaidhyanathan, Natalia Ares 他
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産業環境における点群セグメンテーションのためのSim2Realドメイン適応アルゴリズムによる人とロボットの協調強化
産業環境での人とロボットの協調に向け、シミュレーションから実環境へのドメイン適応を可能にする二重ストリームネットワーク(FUSION)を提案し、3D点群のセマンティックセグメンテーション精度97.76%を達成した。
原題: Enhancing Human-Robot Collaboration: A Sim2Real Domain Adaptation Algorithm for Point Cloud Segmentation in Industrial Environments ／ Fatemeh Mohammadi Amin, Darwin G. Caldwell, Hans Wernher van de Venn
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EqCollide: 同変で衝突を考慮した変形可能物体のニューラルシミュレータ
変形可能物体の衝突を、物理対称性を保つ同変ニューラル場とグラフニューラルODEで高精度かつスケーラブルにシミュレーションする手法を提案。
原題: EqCollide: Equivariant and Collision-Aware Deformable Objects Neural Simulator ／ Qianyi Chen, Tianrun Gao, Chenbo Jiang 他
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S2R-Bench: 自動運転のためのSim-to-Real評価ベンチマーク
実世界の多様な道路・天候・照明条件で収集したセンサ異常データを用い、自動運転の知覚アルゴリズムのロバスト性を評価する初の実環境ベースの腐敗ロバスト性ベンチマークを提案した。
原題: S2R-Bench: A Sim-to-Real Evaluation Benchmark for Autonomous Driving ／ Li Wang, Guangqi Yang, Lei Yang 他
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合成閉鎖空間エコー：シミュレーションと実世界のソナーデータのギャップを埋める新データセット
水中ロボット知覚と3D再構成のための高忠実度合成ソナーデータセットSEEを提案し、実世界データと組み合わせてシミュレーションと現実のギャップを橋渡しする。
原題: Synthetic Enclosed Echoes: A New Dataset to Mitigate the Gap Between Simulated and Real-World Sonar Data ／ Guilherme de Oliveira, Matheus M. dos Santos, Paulo L. J. Drews-Jr
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AutoBio：デジタル生物学実験室におけるロボット自動化のためのシミュレーションとベンチマーク
生物学実験室でのロボット自動化を評価するためのシミュレーションフレームワークとベンチマークAutoBioを提案し、言語誘導型マニピュレーションの課題を明らかにした。
原題: AutoBio: A Simulation and Benchmark for Robotic Automation in Digital Biology Laboratory ／ Zhiqian Lan, Yuxuan Jiang, Ruiqi Wang 他
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DiffCoTune: クロスドメインロボット制御のための微分可能な協調チューニング
微分可能シミュレータを活用し、シミュレータと制御器のパラメータを反復的に協調チューニングすることで、実機展開時の性能を自動改善するフレームワークを提案。
原題: DiffCoTune: Differentiable Co-Tuning for Cross-domain Robot Control ／ Lokesh Krishna, Sheng Cheng, Junheng Li 他
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土砂掘削の基礎方程式の導出と土壌特性推定実験のためのVortex Studioシミュレーション設定
傾斜地の土壌を押すブレードの土砂掘削基礎方程式を導出し、Vortex Studioの土壌-工具相互作用シミュレーションの高度な設定法を示した補足資料。
原題: Deriving The Fundamental Equation of Earthmoving and Configuring Vortex Studio Earthmoving Simulation for Soil Property Estimation Experimentation ／ W. Jacob Wagner
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RoboRAN: 強化学習ベース自律ナビゲーションのための統合ロボティクスフレームワーク
陸・海・空・宇宙など多様なロボットプラットフォームで強化学習によるナビゲーション方策を訓練・評価・実機展開できる統一フレームワークを提案し、sim-to-real転移と横断的評価基盤を実現した。
原題: RoboRAN: A Unified Robotics Framework for Reinforcement Learning-Based Autonomous Navigation ／ Matteo El-Hariry, Antoine Richard, Ricard M. Castan 他
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H2R: 動画からのロボット事前学習のための人間からロボットへのデータ拡張
一人称視点の人間動画をロボット視点の映像に変換するデータ拡張パイプラインH2Rを提案し、人間とロボットの見た目のギャップを埋めることで、シミュレーションと実機の両方で下流タスクの成功率を向上させた。
原題: H2R: A Human-to-Robot Data Augmentation for Robot Pre-training from Videos ／ Guangrun Li, Yaoxu Lyu, Zhuoyang Liu 他
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能動探索を用いたサンプリングベースシステム同定による脚ロボットのSim2Real学習
脚ロボットの物理パラメータを並列サンプリングで同定し、フィッシャー情報量を最大化する能動探索で実世界データを収集することで、シミュレーションと実機のギャップを縮め、移動タスクの性能を42〜63%向上させた。
原題: Sampling-Based System Identification with Active Exploration for Legged Robot Sim2Real Learning ／ Nikhil Sobanbabu, Guanqi He, Tairan He 他
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視覚ベース把持検証のためのSim2Real転移
把持の成否を視覚で判定する2段階モデルを提案し、合成データセットHSR-GraspSynthで学習して実環境に転移、VQAゼロショットとも比較した。
原題: Sim2Real Transfer for Vision-Based Grasp Verification ／ Pau Amargant, Peter Hönig, Markus Vincze
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深度転移：実世界ドローン航法のためのシミュレータのように見る学習
シミュレータの深度画像をVAEで潜在空間に符号化し、実世界のステレオ深度をその空間に適応させることで、ドローンの障害物回避ポリシーを実環境へ転移する手法を提案。
原題: Depth Transfer: Learning to See Like a Simulator for Real-World Drone Navigation ／ Hang Yu, Christophe De Wagter, Guido C. H. E de Croon
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スキャン・実体化・シミュレーション：物理に基づくロボット計画のための汎用フレームワーク
3Dガウススプラッティングによるシーン再構成、視覚基盤モデルによるセグメンテーション、視覚言語モデルによる材質推定、物理シミュレーションを統合し、ビリヤード風操作とクアッドロータ着陸で実世界汎化を実証した。
原題: Scan, Materialize, Simulate: A Generalizable Framework for Physically Grounded Robot Planning ／ Amine Elhafsi, Daniel Morton, Marco Pavone
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果実収穫のためのゼロショットSim-to-Real強化学習
Mujocoシミュレーションとドメインランダム化を用いて、イチゴの密集クラスタからの収穫をFranka Pandaロボットで実現するゼロショットSim-to-Real強化学習パイプラインを提案した。
原題: Zero-Shot Sim-to-Real Reinforcement Learning for Fruit Harvesting ／ Emlyn Williams, Athanasios Polydoros
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セントロイド速度報酬とsim-to-real技術による衝撃の大きい回転運動の学習：片脚ホッパーの前方宙返り事例研究
セントロイド角速度報酬とアクチュエータ制約を考慮したsim-to-real手法を提案し、片脚ホッパーで前方宙返りを実機で初めて成功させた。
原題: Learning Impact-Rich Rotational Maneuvers via Centroidal Velocity Rewards and Sim-to-Real Techniques: A One-Leg Hopper Flip Case Study ／ Dongyun Kang, Gijeong Kim, JongHun Choe 他
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DexCtrl: 適応的コントローラ学習によるsim-to-real器用さの実現
軌道とコントローラの履歴から行動と制御パラメータを同時に学習し、実行中に制御パラメータを自動調整することで、手動調整なしにシミュレーションから実機への転移ギャップを軽減する枠組みを提案した。
原題: DexCtrl: Towards Sim-to-Real Dexterity with Adaptive Controller Learning ／ Shuqi Zhao, Ke Yang, Yuxin Chen 他
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単視点メッシュ再構成はロボティクスに使えるか？
単視点の3Dメッシュ再構成手法をロボットマニピュレーション向けの物理シミュレーションに使えるか評価し、既存手法がロボット特有の要件を満たせないことを示した。
原題: Is Single-View Mesh Reconstruction Ready for Robotics? ／ Frederik Nolte, Andreas Geiger, Bernhard Schölkopf 他
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X-Sim: 実世界からシミュレーションを経由したロボット操作方策のクロスエンボディメント学習
人間のRGBD動画からフォトリアルなシミュレーションを再構築し、物体軌道を報酬として強化学習方策を訓練、合成データで拡散方策に蒸留して実世界へ転移する枠組みを提案。ロボット遠隔操作データなしで5タスクで成功率を30%改善。
原題: X-Sim: Cross-Embodiment Learning via Real-to-Sim-to-Real ／ Prithwish Dan, Kushal Kedia, Angela Chao 他
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WeatherEdit: 4Dガウス場による制御可能な天候編集
3Dシーンに雨・雪・霧などの天候効果を種類と強度を制御しながらリアルに付加する手法を提案し、悪天候下の自動運転シミュレーションへの応用を示した。
原題: WeatherEdit: Controllable Weather Editing with 4D Gaussian Field ／ Chenghao Qian, Wenjing Li, Yuhu Guo 他
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月面自律建設作業のためのシミュレーションフレームワーク
複数の自律機械による月面建設作業をシミュレーションするフレームワークを提案し、掘削機とダンプトラックを用いた2つのシナリオで実証した。
原題: A simulation framework for autonomous lunar construction work ／ Mattias Linde, Daniel Lindmark, Sandra Ålstig 他
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LabUtopia：科学実験エージェントのための高忠実度シミュレーションと階層的ベンチマーク
実験室での科学作業を自動化する身体性エージェントの研究を進めるため、物理・化学反応を扱える高忠実度シミュレータ、多様な実験シーンの自動生成器、5段階の難易度を持つ階層的ベンチマークを統合したスイートを提案。
原題: LabUtopia: High-Fidelity Simulation and Hierarchical Benchmark for Scientific Embodied Agents ／ Rui Li, Zixuan Hu, Wenxi Qu 他
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MEbots: エネルギーを考慮した設計のためのRISC-V仮想プラットフォームとロボットシミュレータの統合
ロボットシミュレータWebotsとRISC-V仮想プラットフォームMESSYを統合し、電子機器の環境を含めたミッションレベルのエネルギー消費を考慮した協調シミュレーションを可能にするオープンソースフレームワークを提案。
原題: MEbots: Integrating a RISC-V Virtual Platform with a Robotic Simulator for Energy-aware Design ／ Giovanni Pollo, Mohamed Amine Hamdi, Matteo Risso 他
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