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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
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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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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
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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
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Unity RL Playground：移動ロボット向けの汎用強化学習フレームワーク
Unity ML-Agents上に構築したオープンソースの強化学習フレームワークで、移動ロボットの歩行・走行・跳躍などの運動学習を自動化し、実機転移や設計最適化も視野に入れる。
原題: Unity RL Playground: A Versatile Reinforcement Learning Framework for Mobile Robots ／ Linqi Ye, Rankun Li, Xiaowen Hu 他
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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
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Video2Policy: インターネット動画を活用したシミュレーションでのマニピュレーションタスクのスケーリング
インターネット上の人間行動動画からシミュレーションタスクを再構築し、LLM生成報酬による強化学習で汎用方策を訓練、実機転移も実現したフレームワーク。
原題: Video2Policy: Scaling up Manipulation Tasks in Simulation through Internet Videos ／ Weirui Ye, Fangchen Liu, Zheng Ding 他
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強化学習におけるSim-to-Real手法のサーベイ：基盤モデルによる進展・展望・課題
強化学習のシミュレーションから実環境への転移（sim-to-real）技術を、MDPの構成要素（状態・行動・遷移・報酬）ごとに分類し、基盤モデル活用の最新手法や評価方法、課題を整理したサーベイ。
原題: A Survey of Sim-to-Real Methods in RL: Progress, Prospects and Challenges with Foundation Models ／ Longchao Da, Justin Turnau, Thirulogasankar Pranav Kutralingam 他
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FetchBot: ゼロショットSim2Realによる散らかったシーンでの汎化可能な物体把持
100万シーンの合成データと50万のデモを用い、RGBから深度を予測して遮蔽物を考慮した行動生成を行うSim2Realフレームワーク。実環境の散らかった場面で平均89.95%の成功率を達成した。
原題: FetchBot: Learning Generalizable Object Fetching in Cluttered Scenes via Zero-Shot Sim2Real ／ Weiheng Liu, Yuxuan Wan, Jilong Wang 他
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KITTIのように合成せよ：運転シーンにおける物体検出のための合成データ生成
CARLAシミュレータでLiDAR点群の合成データを生成し、ドメインランダム化によりKITTIへの高い汎化性能を実現した。
原題: Synth It Like KITTI: Synthetic Data Generation for Object Detection in Driving Scenarios ／ Richard Marcus, Christian Vogel, Inga Jatzkowski 他
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予測的レッドチーミング：ロボットを壊さずにポリシーを破る
生成画像編集とポリシー固有の異常検知器を用いて、視覚運動ポリシーの環境要因に対する脆弱性をハードウェア評価なしで予測するRoboARTを提案し、予測精度と的を絞ったデータ収集による性能向上を実証した。
原題: Predictive Red Teaming: Breaking Policies Without Breaking Robots ／ Anirudha Majumdar, Mohit Sharma, Dmitry Kalashnikov 他
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PrivilegedDreamer: 特権情報の明示的想像による学習済み方策の迅速な適応
隠れパラメータを持つMDP問題に対し、履歴から隠れパラメータを推定する二重再帰構造を組み込んだモデルベース強化学習手法を提案し、sim-to-real適応性能を向上させた。
原題: PrivilegedDreamer: Explicit Imagination of Privileged Information for Rapid Adaptation of Learned Policies ／ Morgan Byrd, Jackson Crandell, Mili Das 他
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視覚駆動型変形可能線状物体操作のための物体中心エージェント適応におけるReal2Sim2Realの分布的アプローチ
変形可能線状物体（DLO）の操作において、尤度フリー推論で物理パラメータの事後分布を推定し、ドメインランダム化を用いたシミュレーション訓練で物体固有の視覚運動ポリシーを学習、実世界でゼロショット展開する統合フレームワークを提案。
原題: A Distributional Treatment of Real2Sim2Real for Object-Centric Agent Adaptation in Vision-Driven Deformable Linear Object Manipulation ／ Georgios Kamaras, Subramanian Ramamoorthy
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Re$^3$Sim: 3DフォトリアルなReal-to-Simによる高忠実度シミュレーションデータ生成
実世界の3D再構成とニューラルレンダリングでフォトリアルなシミュレーション環境を構築し、模倣学習でロボット操作方策を訓練、ゼロショットで実機転移を実現した研究。
原題: Re$^3$Sim: Generating High-Fidelity Simulation Data via 3D-Photorealistic Real-to-Sim for Robotic Manipulation ／ Xiaoshen Han, Junqiu Yu, Minghuan Liu 他
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アスレチックな移動操作のためのSim-to-Realギャップの橋渡し
実世界データを活用したUnsupervised Actuator Netと参照軌道を用いた事前学習・微調整により、ロボットが物を持ち上げたり投げたりする動的な移動操作をシミュレーションから実機へ高精度に転移させる手法を提案。
原題: Bridging the Sim-to-Real Gap for Athletic Loco-Manipulation ／ Nolan Fey, Gabriel B. Margolis, Martin Peticco 他
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シミュレート困難な目的関数の微調整による四足歩行：総消費電力削減の事例研究
実世界データでバッテリー消費電力などのシミュレート困難な目的をモデル化し、シミュレーションに組み込んで歩行ポリシーを微調整することで、四足歩行の総消費電力を24〜28%削減した。
原題: Fine-Tuning Hard-to-Simulate Objectives for Quadruped Locomotion: A Case Study on Total Power Saving ／ Ruiqian Nai, Jiacheng You, Liu Cao 他
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実世界のロボット強化学習応用を促進するシミュレーションパイプライン
シミュレーションと実機のギャップを段階的に埋める強化学習パイプラインを提案し、Boston Dynamics Spotの監視タスクで有効性を示した。
原題: A Simulation Pipeline to Facilitate Real-World Robotic Reinforcement Learning Applications ／ Jefferson Silveira, Joshua A. Marshall, Sidney N. Givigi
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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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海洋環境におけるUAVの深層単眼姿勢推定のためのビジョン・イン・ザ・ループ・シミュレーション
ガウススプラッティングで実海域のフォトリアルな仮想環境を構築し、船舶上UAVの深層単眼姿勢推定を屋内で検証できるシミュレーション手法を提案した。
原題: Vision-in-the-loop Simulation for Deep Monocular Pose Estimation of UAV in Ocean Environment ／ Maneesha Wickramasuriya, Beomyeol Yu, Taeyoung Lee 他
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FusionForce：軌道予測のためのエンドツーエンド微分可能なニューロシンボリック層
カメラやLiDARから不整地でのロボット軌道を予測するため、学習可能な力予測と微分可能な物理エンジンを組み合わせたニューロシンボリックモデルを提案。古典力学を課すことで分布外汎化とsim-to-realギャップを改善する。
原題: FusionForce: End-to-end Differentiable Neural-Symbolic Layer for Trajectory Prediction ／ Ruslan Agishev, Karel Zimmermann
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Stonefish: 海洋ロボティクスにおける機械学習研究を支援するシミュレータ
オープンソースの海洋ロボティクスシミュレータStonefishに、イベントカメラや熱カメラなどのセンサ群、可視光通信、テザー運用、スラスタモデル、ソナー精度を追加し、機械学習研究を支援する強化を行った。
原題: Stonefish: Supporting Machine Learning Research in Marine Robotics ／ Michele Grimaldi, Patryk Cieslak, Eduardo Ochoa 他
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AgilePilot: 物体検出を活用した動的環境におけるリアルタイム経路計画のためのDRLベースドローンエージェント
深層強化学習とリアルタイム物体検出を組み合わせ、動的環境でドローンが安全かつ敏捷に飛行する経路計画手法を提案し、実機で90%の成功率を達成した。
原題: AgilePilot: DRL-Based Drone Agent for Real-Time Motion Planning in Dynamic Environments by Leveraging Object Detection ／ Roohan Ahmed Khan, Valerii Serpiva, Demetros Aschalew 他
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多様な姿勢からのヒューマノイド起立制御の学習
強化学習により、多様な姿勢から実機ヒューマノイドが滑らかに起立できる制御則を学習し、シミュレーションから実世界への転移を実現した。
原題: Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures ／ Tao Huang, Junli Ren, Huayi Wang 他
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ヒューマノイドの視覚ベース巧みな操作のためのSim-to-Real強化学習
ヒューマノイドロボットの視覚ベース両手巧みな操作を実現するSim-to-Real強化学習の実践的レシピを提案し、把持・持ち上げ・受け渡しタスクで高い成功率を示した。
原題: Sim-to-Real Reinforcement Learning for Vision-Based Dexterous Manipulation on Humanoids ／ Toru Lin, Kartik Sachdev, Linxi Fan 他
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MuJoCo Playground：ロボット学習のためのオープンソースフレームワーク
MJX上に構築された完全オープンソースのロボット学習フレームワークで、単一GPUで数分以内に方策を訓練でき、四足歩行・ヒューマノイド・多指ハンド・ロボットアームなど多様なプラットフォームでゼロショットsim-to-real転移を実現する。
原題: MuJoCo Playground ／ Kevin Zakka, Baruch Tabanpour, Qiayuan Liao 他
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精密農業のための自己教師ありデータ生成：シミュレーション環境と実画像の融合
Unity製のブドウ園シミュレータとカットアンドペースト手法を組み合わせ、幾何学的整合性を保ちながら実写風の合成画像とラベルを自動生成し、検出器の学習性能を向上させた研究。
原題: Self-Supervised Data Generation for Precision Agriculture: Blending Simulated Environments with Real Imagery ／ Leonardo Saraceni, Ionut Marian Motoi, Daniele Nardi 他
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VR-Robo：実環境からシミュレーションを経て実環境へ戻す、視覚的ロボットナビゲーションと歩行のためのフレームワーク
多視点画像から3Dガウススプラッティングでフォトリアルなデジタルツイン環境を構築し、強化学習で視覚的目標追跡を学習させることで、RGBのみのsim-to-real転移を実現した。
原題: VR-Robo: A Real-to-Sim-to-Real Framework for Visual Robot Navigation and Locomotion ／ Shaoting Zhu, Linzhan Mou, Derun Li 他
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ASAP: シミュレーションと実世界物理の整合による俊敏なヒューマノイド全身スキルの学習
シミュレーションと実世界のダイナミクス差を補正する残差行動モデルを実機データから学習し、事前学習済みの運動追従方策を微調整することで、ヒューマノイドの俊敏な全身動作を実現する二段階フレームワークを提案した。
原題: ASAP: Aligning Simulation and Real-World Physics for Learning Agile Humanoid Whole-Body Skills ／ Tairan He, Jiawei Gao, Wenli Xiao 他
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COMPASS: 残差強化学習とスキル統合によるクロスエンボディメント移動ポリシー
単一のロボットの模倣学習デモのみから出発し、残差強化学習で適応させ、エンボディメント埋め込みで一般化ポリシーに蒸留することで、多様な機体にまたがる移動を実現した研究。
原題: COMPASS: Cross-embodiment Mobility Policy via Residual RL and Skill Synthesis ／ Wei Liu, Huihua Zhao, Chenran Li 他
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SkyRover: ドメイン横断型経路探索のためのモジュラーシミュレータ
UAVとAGVが協調するマルチエージェント経路探索(MAPF)のためのモジュラーシミュレータを提案し、地上と空中の運用を統合してアルゴリズム設計・テスト・ベンチマークを可能にした。
原題: SkyRover: A Modular Simulator for Cross-Domain Pathfinding ／ Wenhui Ma, Wenhao Li, Bo Jin 他
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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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