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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: 2025/3/1 ／ 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機械学習
深層強化学習実験のための低コストな振り上げ振り子の実機実装
深層強化学習のsim-to-realギャップ研究用に、市販部品と3Dプリントで作れる低コストな倒立振り子装置と、高忠実度物理エンジンによるシミュレーション環境を開発した。
原題: Low-cost Real-world Implementation of the Swing-up Pendulum for Deep Reinforcement Learning Experiments ／ Peter Böhm, Pauline Pounds, Archie C. Chapman
日本語で読む → - 論文連続体ロボット/sim2realロボティクス
多数接触と大変形に対応した連続体ロボットのリアルタイム準静的FEM高速化
連続体ロボットの大変形・多点接触をリアルタイムにモデル化するため、GPU並列計算と高速化ソルバを組み合わせた準静的有限要素法Acc-FEMを提案し、計算効率と精度の両立を実現した。
原題: Accelerated Quasi-Static FEM for Real-Time Modeling of Continuum Robots with Multiple Contacts and Large Deformation ／ Hao Chen, Jian Chen, Xinran Liu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
地上テストベッドにおけるマルチエージェント衛星点検のための深層強化学習の安定性解析
階層型深層強化学習で複数衛星の点検タスクを制御し、シミュレーションから実機テストベッドまで性能と安定性を評価してsim-to-realギャップの克服を示した。
原題: Stability Analysis of Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent Inspection in a Terrestrial Testbed ／ Henry Lei, Zachary S. Lippay, Anonto Zaman 他
日本語で読む → - 論文sim2real制御
油圧駆動系における3D柔軟マルチボディシミュレーションとDNNを用いたリアルタイム構造たわみ推定
油圧駆動の柔軟ブームを対象に、3D柔軟マルチボディシミュレーションと深層ニューラルネットワークを組み合わせ、構造たわみをリアルタイム推定する枠組みを提案した。シミュレーション比で約10^7倍の高速化を達成した。
原題: Real-Time Structural Deflection Estimation in Hydraulically Actuated Systems Using 3D Flexible Multibody Simulation and DNNs ／ Qasim Khadim, Peter Manzl, Emil Kurvinen 他
日本語で読む → - 論文sim2realmath.OC
パスティレーション工程のデジタルツインシミュレータとコンピュータビジョンを用いた自動制御への応用
パスティレーション工程のデジタルツインシミュレータを構築し、CNNベースのソフトセンサーを訓練して温度と流量を推定、ベイズ最適化で調整したフィードバック制御によりコンベア速度を自動調整する手法を提案した。
原題: A Digital Twin Simulator of a Pastillation Process with Applications to Automatic Control based on Computer Vision ／ Leonardo D. González, Joshua L. Pulsipher, Shengli Jiang 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
ReBot: 実機からシミュレーションを経て実機へ戻るロボット動画合成によるロボット学習のスケーリング
実機のロボット軌道をシミュレーションで再生して対象物体を多様化し、実背景と合成することで物理的にリアルで時間的一貫性のあるロボット動画を生成し、VLAモデルを対象領域に適応させる手法を提案。
原題: ReBot: Scaling Robot Learning with Real-to-Sim-to-Real Robotic Video Synthesis ／ Yu Fang, Yue Yang, Xinghao Zhu 他
日本語で読む → - 論文ロボット探索/強化学習/sim2realロボティクス
CTSAC: カリキュラム学習ベースのTransformer Soft Actor-Criticによる目標指向ロボット探索
TransformerをSACの知覚ネットワークに組み込み、周期的レビュー型カリキュラム学習とLiDARクラスタリング最適化により、ロボット探索の効率とSim-to-Real転移性能を向上させた手法を提案。
原題: CTSAC: Curriculum-Based Transformer Soft Actor-Critic for Goal-Oriented Robot Exploration ／ Chunyu Yang, Shengben Bi, Yihui Xu 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
ガウシアンスプラッティングによる産業グレードのセンサシミュレーション：スケーラブルな編集とフルスタック検証のためのモジュラーフレームワーク
自動運転のセンサシミュレーションをNeRFからガウシアンスプラッティングに置き換え、シーン編集や拡張を可能にするモジュラーフレームワークを提案し、カメラとLiDARで実証した。
原題: Industrial-Grade Sensor Simulation via Gaussian Splatting: A Modular Framework for Scalable Editing and Full-Stack Validation ／ Xianming Zeng, Sicong Du, Qifeng Chen 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
Cosmos-Transfer1：適応的マルチモーダル制御による条件付きワールド生成
セグメンテーション・深度・エッジなど複数モダリティの空間制御入力を場所ごとに重み付けして世界シミュレーションを生成するモデルを提案し、ロボティクスのSim2Realや自動運転データ拡張への応用とリアルタイム推論を実証した。
原題: Cosmos-Transfer1: Conditional World Generation with Adaptive Multimodal Control ／ NVIDIA, :, Hassan Abu Alhaija 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
VizFlyt: 知覚中心の自律飛行ロボット教育フレームワーク
3Dガウススプラッティングで実時間の写実的な視覚センサを仮想生成し、衝突リスクなしに飛行ロボットの自律アルゴリズムを試験できる教育用HITLフレームワークを提案。
原題: VizFlyt: Perception-centric Pedagogical Framework For Autonomous Aerial Robots ／ Kushagra Srivastava, Rutwik Kulkarni, Manoj Velmurugan 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
LiPS: 直並列構造を持つヒューマノイドロボットの大規模強化学習
閉ループの直並列機構をシミュレーションで直接モデル化することで、ヒューマノイドロボットの強化学習を大規模並列環境で訓練可能にする手法LiPSを提案する。
原題: LiPS: Large-Scale Humanoid Robot Reinforcement Learning with Parallel-Series Structures ／ Qiang Zhang, Gang Han, Jingkai Sun 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
MatchMaker: ロボット組立のための組立アセット自動生成
干渉するアセットペアをシミュレーション可能なペアに変換し、単一アセットから嵌合する相手を生成し、接触面を侵食して現実的な部品を作るパイプラインを提案。生成データは多様性と組立スキル学習の有効性で従来手法を上回る。
原題: MatchMaker: Automated Asset Generation for Robotic Assembly ／ Yian Wang, Bingjie Tang, Chuang Gan 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ArticuBot: 大規模シミュレーションによる汎用関節物体操作ポリシーの学習
物理シミュレーションで大量のデモを生成し、点群ベースの階層的模倣学習ポリシーを訓練することで、未知の関節物体を実機でゼロショット操作できるようにした研究。
原題: ArticuBot: Learning Universal Articulated Object Manipulation Policy via Large Scale Simulation ／ Yufei Wang, Ziyu Wang, Mino Nakura 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
剛体と材料点法の凸定式化とGPU非同期連成によるインタラクティブシミュレーション
材料点法と剛体力学を摩擦接触で弱連成する凸定式化を提案し、GPU並列化と非同期時間分割で最大500倍の高速化を達成、ロボット操作のインタラクティブシミュレーションを可能にした。
原題: A Convex Formulation of Material Points and Rigid Bodies with GPU-Accelerated Async-Coupling for Interactive Simulation ／ Chang Yu, Wenxin Du, Zeshun Zong 他
日本語で読む → - 論文3D再構成/sim2realcs.GR
HessianForge: 物理情報ニューラル表現と平滑化エネルギー制約によるスケーラブルなLiDAR再構成
LiDAR点群から表面の滑らかさを物理情報損失で制約し、大規模屋外環境のSDFを学習して高品質なメッシュを再構成する手法を提案。
原題: HessianForge: Scalable LiDAR reconstruction with Physics-Informed Neural Representation and Smoothness Energy Constraints ／ Hrishikesh Viswanath, Md Ashiqur Rahman, Chi Lin 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
抽象から現実へ：DARPAが描く堅牢なSim-to-Real自律性のビジョン
DARPAのTIAMATプログラムは、低忠実度の複数シミュレーションから抽象的な共通意味を学習し、実世界環境への迅速かつ堅牢な自律技術の転移を目指す新たなsim-to-realアプローチを提案する。
原題: From Abstraction to Reality: DARPA's Vision for Robust Sim-to-Real Autonomy ／ Erfaun Noorani, Zachary Serlin, Ben Price 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
データ駆動型INS/DVLアライメント手法
慣性センサとDVLの融合に必要なアライメントを、深層学習でエンドツーエンドに推定し、精度と収束時間を改善する手法を提案した。
原題: A Data-Driven Method for INS/DVL Alignment ／ Guy Damari, Itzik Klein
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Aerial Gym Simulator：空中ロボットの高並列シミュレーションフレームワーク
NVIDIA Isaac Gymを基盤に、多様なマルチロータの高並列シミュレーションとGPUレンダリングを可能にするフレームワークを開発し、強化学習によるナビゲーションなどのsim2real転移を実証した。
原題: Aerial Gym Simulator: A Framework for Highly Parallelized Simulation of Aerial Robots ／ Mihir Kulkarni, Welf Rehberg, Kostas Alexis
日本語で読む → - 論文VPR/NeRF/sim2real画像認識
UGNA-VPR：不確かさ誘導型NeRF拡張による視覚的位置認識の新学習パラダイム
既存のVPRデータセットにNeRFと自己教師あり不確かさ推定を組み合わせ、不確かな視点の合成画像を生成して学習データを拡張し、VPR性能を向上させる手法を提案した。
原題: UGNA-VPR: A Novel Training Paradigm for Visual Place Recognition Based on Uncertainty-Guided NeRF Augmentation ／ Yehui Shen, Lei Zhang, Qingqiu Li 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
低忠実度シミュレータを用いたUAVテストの擬似ランダム生成
低忠実度シミュレータでUAVの飛行経路を高速に推定し、安全違反が予測されるテストケースを生成して高忠実度シミュレータで検証する手法を提案した。
原題: Pseudo-Random UAV Test Generation Using Low-Fidelity Path Simulator ／ Anas Shrinah, Kerstin Eder
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スケーラブルなReal2Sim：ロボットのピック&プレースによる物理を考慮したアセット生成
ロボットの関節トルクセンサと外部カメラのみを用いて、実物体の形状・衝突形状・慣性パラメータを自動推定し、シミュレーション可能なアセットを生成するReal2Simパイプラインを提案。
原題: Scalable Real2Sim: Physics-Aware Asset Generation Via Robotic Pick-and-Place Setups ／ Nicholas Pfaff, Evelyn Fu, Jeremy Binagia 他
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衝突を考慮した微分可能ロボットレンダリング
微分可能レンダリングにニューラル衝突分類器を組み込み、静的環境や自己との衝突を避ける行動最適化を可能にした。Eikonal正則化で勾配を安定化し、既存フレームワークに統合可能。
原題: Prof. Robot: Differentiable Robot Rendering Without Static and Self-Collisions ／ Quanyuan Ruan, Jiabao Lei, Wenhao Yuan 他
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実世界からシミュレーションへのアプローチはロボットによる布操作の動的挙動を捉えられるか？
布操作ロボット向けに、実世界からシミュレーションへのパラメータ推定手法を3つ比較し、さらに物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を新たに提案して、複数の布・シナリオで評価した。
原題: Can Real-to-Sim Approaches Capture Dynamic Fabric Behavior for Robotic Fabric Manipulation? ／ Yingdong Ru, Lipeng Zhuang, Zhuo He 他
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静的摩擦がロボット強化学習のSim2Realに与える影響
ロボット関節の静的摩擦を考慮したドメインランダム化を提案し、従来手法やActuator Netより実機移行性能が高いことを示した。
原題: Impact of Static Friction on Sim2Real in Robotic Reinforcement Learning ／ Xiaoyi Hu, Qiao Sun, Bailin He 他
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Uni-Gaussians: ガウス表現による動的運転シーン向けカメラ・LiDAR統合シミュレーション
ガウスプリミティブを用いて、画像はラスタライズ、LiDARはガウスレイトレーシングで描画することで、動的運転シーンのカメラとLiDARデータを統一的かつ高速にシミュレーションする手法を提案した論文。
原題: Uni-Gaussians: Unifying Camera and Lidar Simulation with Gaussians for Dynamic Driving Scenarios ／ Zikang Yuan, Yuechuan Pu, Hongcheng Luo 他
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OceanSim: GPU高速化水中ロボット知覚シミュレーションフレームワーク
物理ベースの水中センサモデリングとGPUによる高速レンダリングを実現し、リアルタイムのソナー画像生成と大量の合成データ生成を可能にする水中ロボット知覚シミュレータを提案。
原題: OceanSim: A GPU-Accelerated Underwater Robot Perception Simulation Framework ／ Jingyu Song, Haoyu Ma, Onur Bagoren 他
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Shadow: セグメンテーションマスクを活用した異なるロボット間のポリシー転移
訓練時と評価時にロボットをソースとターゲットの合成セグメンテーションマスクに置き換えることで、単一のロボットアームの専門家軌道から別のロボットアームへポリシーを効率的に転移させる手法を提案。
原題: Shadow: Leveraging Segmentation Masks for Cross-Embodiment Policy Transfer ／ Marion Lepert, Ria Doshi, Jeannette Bohg
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
Instrument-Splatting: ガウシアンスプラッティングによる手術器具の制御可能なフォトリアリスティック再構成
単眼の手術動画から3Dガウシアンスプラッティングを用いて手術器具をフォトリアルかつ関節制御可能に再構成するReal2Sim手法を提案。
原題: Instrument-Splatting: Controllable Photorealistic Reconstruction of Surgical Instruments Using Gaussian Splatting ／ Shuojue Yang, Zijian Wu, Mingxuan Hong 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
Scenario Dreamer: ベクトル化潜在拡散による走行シミュレーション環境の生成
車線グラフとエージェントの初期配置、および閉ループのエージェント挙動をデータ駆動で生成する自動運転向けシミュレータ。ベクトル化潜在拡散と自己回帰Transformerを組み合わせ、既存手法より高品質・高効率で無限に拡張可能な環境を生成する。
原題: Scenario Dreamer: Vectorized Latent Diffusion for Generating Driving Simulation Environments ／ Luke Rowe, Roger Girgis, Anthony Gosselin 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
微分可能シミュレーションによる汎化可能なロボット方策転移のためのReal-Sim-Realループフレームワーク
微分可能シミュレーションを活用し、実世界データでシミュレータを反復的に調整するReal-Sim-Realループを提案。マニピュレーションタスクでsim-to-realギャップを大幅に削減し、高い汎化性能を実現した。
原題: An Real-Sim-Real (RSR) Loop Framework for Generalizable Robotic Policy Transfer with Differentiable Simulation ／ Lu Shi, Yuxuan Xu, Shiyu Wang 他
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