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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sim2realロボティクス2025/2/1

  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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• 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画像認識2025/2/1

  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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• 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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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

  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ロボティクス2024/12/1

  視覚的地形特徴を用いた高速自律オフロード走行の動力学モデリング

  事前学習済み視覚基盤モデルDINOv2の特徴量から地形による動力学変化を予測するハイブリッドモデルを提案し、軽量な地図生成を可能にする学習アーキテクチャをDARPA RACERの大規模データで検証した。

  原題: Dynamics Modeling using Visual Terrain Features for High-Speed Autonomous Off-Road Driving ／ Jason Gibson, Anoushka Alavilli, Erica Tevere 他

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• 論文sim2realロボティクス2024/12/1

  腱駆動連続体ロボットアームのための学習ベース制御

  深層強化学習(DDPG)でMTJ制御のパラメータを最適調整し、腱駆動連続体ロボットの位置制御をsim-to-real転移まで含めて実現した研究。

  原題: Learning-based Control for Tendon-Driven Continuum Robotic Arms ／ Nima Maghooli, Omid Mahdizadeh, Mohammad Bajelani 他

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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

  研削による物体成形のためのSim-to-Real転移可能な計画：切削シーケンス拡散モデル

  研削による物体成形を自動化するため、小さな除去量に制約した滑らかな行動空間と拡散モデルで長期的な行動系列を計画し、シミュレーションのみで学習して実機に転移する手法を提案した。

  原題: Cutting Sequence Diffuser: Sim-to-Real Transferable Planning for Object Shaping by Grinding ／ Takumi Hachimine, Jun Morimoto, Takamitsu Matsubara

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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

  実世界データ不要のゼロショットSim2Realを実現する視覚ベースフォークリフト学習システム

  CADデータから作った写実的なデジタル環境で視覚ベースの深層強化学習を行い、1/14スケールのロボットフォークリフトで実世界データなしにゼロショットでパレット積載タスクを60%の成功率で達成した。

  原題: Visual-Based Forklift Learning System Enabling Zero-Shot Sim2Real Without Real-World Data ／ Koshi Oishi, Teruki Kato, Hiroya Makino 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

  自律飛行体の知覚DNNに向けたベイズデータ拡張と学習

  フォトリアルなシミュレーションと高忠実度の機体ダイナミクスを組み合わせ、VTOL機の着陸知覚DNNをベイズ最適化で効率的に再学習するデータ拡張フレームワークを提案した。

  原題: Bayesian Data Augmentation and Training for Perception DNN in Autonomous Aerial Vehicles ／ Ashik E Rasul, Humaira Tasnim, Hyung-Jin Yoon 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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