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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: 2026/9/10 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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車輪型ヒューマノイドの移動操作のための形態認識型人間動作リターゲティング
人間の動作データを車輪型ヒューマノイドR1 Proで実行可能な移動・操作動作に変換するパイプラインを構築し、物理シミュレーションで追従可能な方策を学習した。
原題: Morphology-Aware Human Motion Retargeting for Wheeled-Humanoid Loco-Manipulation ／ Chenbo Xia, Chao Ye
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MuJoCable: 腱駆動ロボットのための低次元表面配線ケーブル伝達モデル
MuJoCoに、移動する非円形接触・片側張力・摩擦を考慮した低次元のケーブル伝達モデルを追加し、腱駆動ロボットの配線設計とシミュレーション精度を向上させた。
原題: MuJoCable: Reduced-Order Surface-Routed Cable Transmission for Tendon-Driven Robots ／ Yi Zhang, Qi Shao, Yicong Lin 他
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RealSimLoop: 視覚フィードバックを用いた微分可能な低次元シミュレーションによるオンライン実機-シミュレーション適応
視覚データを物理フィードバックとして用い、微分可能な低次元ニューラルサブスペース内でシミュレーションを行うことで、オンラインでの実機-シミュレーション適応を準リアルタイムで実現するフレームワークを提案。
原題: RealSimLoop: Online Real-to-Sim Adaptation via Differentiable Reduced-Order Simulation with Vision Feedback ／ Zhihao Cen, Chuhua Xian, Hailin Sun 他
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HoloOceanによる沿岸環境の自動生成
沿岸の航空写真から高さマップとアセット配置を自動生成し、HoloOceanの海洋ロボティクスシミュレーション環境を構築するパイプラインを提案した。
原題: Coastal Environment Generation with HoloOcean ／ Abigail Austin, Brady Moon, Joshua G. Mangelson
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脚式ロボット学習における狭可生存性タスクのためのアクチュエータダイナミクスカリキュラム
関節剛性を高く初期化し、エピソード完了長に応じて同定値まで徐々に下げるカリキュラムを提案し、Spotの四足から逆立ちへの遷移など探索が終了条件で妨げられるタスクの学習を可能にした。
原題: Actuator Dynamics Curricula for Narrow-Viability Tasks in Legged Robot Learning ／ Kousheek Chakraborty, Chandan K. Rajendra, Ayham Alharbat 他
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自己受容感を軸にしたクロスモーダル事前学習による接触を伴う組立のゼロショットsim-to-real転移
シミュレーションと実機で差異の少ない自己受容感(関節位置・速度)を教師信号に、視覚と力覚の表現を学習し、実機での微調整なしで高精度な接触組立を実現する手法PACEを提案した。
原題: Zero-Shot Sim-to-Real Contact-Rich Assembly via Proprioception-Anchored Cross-Modal Pretraining ／ Yuhan Wang, Yurou Chen, Hongye Jiang 他
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安全なシミュレーションから実世界への転移の証明可能な保証
シミュレータで訓練した方策を実世界に安全に転移するためのアルゴリズムを提案し、シミュレータと実世界の差に応じたサンプル複雑性の理論的保証を与えた。
原題: Provably Safe Sim-to-Real Transfer ／ Tingting Ni, Maryam Kamgarpour
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タスク関連特徴ダイナミクスの忠実度がロボット超音波走査のゼロショットsim-to-real転送を可能にする
シミュレーションと実機の間で、プローブ動作に伴うタスク関連の特徴変化の一貫性（TR-FDF）を保つことで、実機データなしで訓練したポリシーが高成功率でゼロショット転送できることを示した。
原題: Task-Relevant Feature-Dynamics Fidelity Enables Zero-Shot Sim-to-Real Transfer for Robotic Ultrasound Scanning ／ Yizhao Qian, Jiayuan Luo, Wanyi Zhu 他
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実2シミュレーション動力学推定と強化学習によるトルク制御ロボットのSim2Real転送の強化
トルク制御ロボットアームのシミュレーションから実機へのポリシー転送を改善するため、実機の軌跡データから動力学パラメータを同定し、遺伝的アルゴリズムとドメインランダム化を組み合わせたReal2Sim2Realパイプラインを提案した。7自由度のFranka Emika Pandaロボットで検証し、追従精度とロバスト性が向上した。
原題: Enhancing Sim2Real Transfer for Torque-Controlled Robots through Real2Sim Dynamics Estimation and Reinforcement Learning ／ Davide Bargellini, Alex Pasquali, Andrea Govoni 他
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シミュレーションから実世界への性能証明書のためのベッティング
実世界の試行結果を予測するためにシミュレーション結果を賭けとして利用し、実世界の結果に基づいて賭け金を増減させることで、任意の時点で有効な性能証明書（平均値の信頼区間）を生成するフレームワークを提案した。
原題: Betting for Sim-to-Real Performance Certificates ／ Yujia Chen, Bowen Weng
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適応的動作計画と追従による人型ロボットのプロテニススタイル実現
放送映像からプロのテニス動作を学習し、適応機構でシミュレーションと実機のギャップを埋めることで、人型ロボットにプロ級のサーブとラリーを実現するフレームワークを提案した。
原題: Towards Professional Tennis Styles for Humanoid Robots with Adaptive Motion Planning and Tracking ／ Tao Huang, Ruofei Liu, Xuchen Tang 他
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ADEPT: 事前学習と強化学習による事後学習で器用さを加速する
高自由度ロボットの器用な操作を、事前学習と事後学習を組み合わせた強化学習フレームワークで実現し、シミュレーションから実機への転移を可能にした。
原題: ADEPT: Accelerating Dexterity via Pre-Training and Post-Training using Reinforcement Learning ／ Jayjun Lee, Jessica Yin, Asif Rana 他
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FetchMan: シミュレーション経験から学ぶ視覚的ヒューマノイド移動操作ポリシー
シミュレーションで合成デモをクローンするだけでは性能が頭打ちになることを発見し、強化学習とFlow-GRPOによる微調整を組み合わせたエンドツーエンドのsim-to-realパイプラインを構築。実機Unitree G1で未見シーンへのゼロショット到達・把持を73.3%の成功率で達成した。
原題: FetchMan: Learning Visual Humanoid Loco-Manipulation Policies from Simulated Experiences ／ Omar Rayyan, Zhi Li, Max Argus 他
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触覚シミュレーションを使わない触覚Sim2Real：ボトルネック潜在再構成による実現
触覚センサのシミュレーションを避け、シミュレータ内のオラクルセンサ（点群と指先力）で学習したポリシーを、実センサの潜在表現をオラクルに合わせることで実機に転移するフレームワークを提案。挿入や歯車噛み合わせで高成功率を達成。
原題: Tactile Sim2Real without Tactile Simulation via Bottlenecked Latent Reconstruction ／ Fan Yang, Youngsun Wi, Jinhao Yu 他
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モデルミスマッチ下での計画の認証：乏しいデータからの到達可能性に関する三難問題
シミュレーションから実機へのポリシーにおいて、観測データが少ない場合に固定制御シーケンスの安全性を事前認証する方法を提案し、モデル誤差の有界性を仮定した上で、到達可能集合を伝播させて安全でない領域を回避することを保証する。
原題: Certifying Plans under Model Mismatch: A Trilemma for Reachability from Scarce Data ／ Yanliang Huang, Zhen Zhang, Ahmad Hafez 他
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LyEvO: リアプノフ誘導進化最適化による安全で堅牢なSim-to-Realポリシー学習
Lyapunov解析と進化最適化、統計的モデル検査を組み合わせ、シミュレーションから実世界への安全で堅牢なポリシー転送を実現するフレームワークを提案した。
原題: LyEvO: Lyapunov-Guided Evolutionary Optimization for Safe and Robust Sim-to-Real Policy Learning ／ Riccardo Curcio, Hongpeng Cao, Marco Caccamo
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R2S-EGO: スパースキャプチャ実世界からシミュレーションへのデュアルプロキシ精緻化
ロボットの軌道に沿った視点を補完するため、シミュレータ由来のロボットプロキシとキャプチャ由来の幾何プロキシを組み合わせ、少ない実画像で実世界からシミュレーションへの変換精度を向上させる手法を提案した。
原題: R2S-EGO: Dual-Proxy Refinement for Sparse-Capture Real-to-Sim ／ Shuai Fang, Xin Deng, Yuchen Kang 他
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シミュレータ側ダイナミクス正規化によるパラレルリンク脚機構のSim-to-Realギャップ解消
パラレルリンク機構をシリアルツリーで近似する際に生じる動力学のSim-to-Realギャップを、シミュレータ側でシステム正規化（S3N）を施すことで低減する手法を提案した。
原題: Bridging the Sim-to-Real Gap in Parallel-Link Leg Mechanisms via Simulator-Side Dynamics Normalization ／ Jinsong Hong, Jangho Kim, Jihwan Lee 他
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3Dガウススプラッティングの明示的パラメータ摂動によるメッシュレスドメインランダム化
メッシュを使わずに3Dガウススプラッティングのパラメータを摂動させてランダム化データセットを生成する手法を提案。
原題: Meshless Domain Randomization via Explicit Parameter Perturbation of 3D Gaussian Splatting ／ Felipe Nunes Carbone de Carvalho, Joyce de Morais Souza, Alan de Aguiar 他
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シミュレーションから実世界へのギャップを測る：AIoTシステムにおける強化学習のための低コスト実世界ベンチマークプラットフォームの設計
強化学習のシミュレーションから実世界への転移性能を評価するため、市販部品で400ドル未満の実世界AIoTベンチマークプラットフォームを構築し、シミュレーション訓練エージェントが実世界で性能劣化することを示した。
原題: Measure the Sim-to-Real Gap: Designing an Affordable Real-World Benchmark Platform for Reinforcement Learning in AIoT Systems ／ Rongping Zhou, Omid Tavallaie, Shuaijun Chen 他
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アクチュエータ現実整形：ゼロショットsim-to-realロボット学習のための新パラダイム
シミュレーションで仮定した理想的なアクチュエータ動特性に実機のアクチュエータを一致させるよう制御する手法を提案し、実機での追加学習なしでゼロショット転移を実現した。
原題: Actuator Reality Shaping for Zero-Shot Sim-to-Real Robot Learning ／ Satoshi Yamamori, Koji Ishihara, Kenjiro Minamikawa 他
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油圧ショベルのシステムレベルサロゲート学習：シミュレーションから実機へのLSTMアプローチ
油圧ショベルを入出力オペレータとして捉え、LSTMネットワークで閉ループ挙動を模倣するシステムレベルのデジタルサロゲートをシミュレーションから実機へ転移学習する手法を提案した。
原題: Learning a System-Level Surrogate for Hydraulic Excavators: A Simulation-to-Real LSTM Approach ／ Shuai Wang, Shen Wang, Qiang Wang 他
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CORAL-AUV: CFD指向の強化学習による自律型水中ビークル制御
CFDデータから学習したサロゲート抗力モデルを強化学習に組み込み、実機の6自由度AUVにゼロショットで適用可能な制御ポリシーを初めて実証した。従来の簡易物理モデルと比較して、エネルギー消費31%削減、移動時間11%短縮、誤差19%低減を達成した。
原題: CORAL-AUV: CFD Oriented Reinforcement Learning for Autonomous Underwater Vehicles ／ Steven Roche, Milo Van Mooy, Nathan McGuire 他
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自律レーシングにおける実時間制約下のシミュレーション実機ギャップの橋渡し
自律レーシングのシミュレーションから実機への移行を、物理・サイバー・実行の3層構造で分析し、遅延やノイズに頑健な設計指針と評価指標を提案した論文。
原題: Bridging the Sim-to-Real Gap under Real-Time Constraints in Autonomous Racing ／ Hossein Maghsoumi, Yaser P. Fallah
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SILO: マルチステージケーブル配線のためのシミュレーション・イン・ザ・ループによるSim-to-Real転移
GPU並列シミュレーションで学習したRLポリシーを実世界の多段階ケーブル配線タスクに転移するフレームワークを提案し、成功率向上とサイクルタイム半減を実現した。
原題: SILO: Simulation-in-the-Loop Sim-to-Real Transfer for Multi-Stage Cable Routing ／ Stone Tao, Jie Xu, Hesam Rabeti 他
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BIFROST: 観測空間のSim2Real転送のための不変特徴表現の橋渡し
シミュレーションと実世界のギャップを埋めるため、クロスドメインの双模倣目的を用いて共有の履歴エンコーダを学習し、ゼロショット転送を可能にする手法を提案した。
原題: BIFROST: Bridging Invariant Feature Representation for Observation-space Sim2Real Transfer ／ Yunfu Deng, Josiah P. Hanna
日本語で読む → - 論文世界モデル/器用操作/sim2realロボティクス
Mask2Real-WM: セグメンテーションマスクをシミュレーションから実世界への橋渡しとして用いた制御可能な器用な世界モデル
シミュレーションで大規模事前学習したダイナミクスモデルがセグメンテーションマスクの未来を予測し、それをレンダリングモデルで実写風RGBに変換することで、少ない実データで23自由度の器用な操作を制御可能にする世界モデルを提案した。
原題: Mask2Real-WM: Segmentation Masks as a Sim-to-Real Bridge for Controllable Dexterous World Models ／ Riccardo O. Feingold, Davide Liconti, Chenyu Yang 他
日本語で読む → - 論文器用操作/sim2realロボティクス
現実ギャップを埋める：器用な力制御把持と操作のためのゼロショットsim-to-real展開
触覚とトルク情報を活用した強化学習により、シミュレーションのみで訓練した5本指ハンドの制御ポリシーを実機に直接展開し、把持力制御と物体の向き変更を実現した。
原題: Closing the Reality Gap: Zero-Shot Sim-to-Real Deployment for Dexterous Force-Based Grasping and Manipulation ／ Zhe Zhao, Zhibin Li, Yilin Ou 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
RoboSnap: ワンショット実世界からシミュレーションへのシーン生成による汎用ロボット学習と評価
単一のRGB画像から物理的に安定し視覚的にも忠実なシミュレーション環境を自動生成するフレームワークを提案し、ロボットの軌道再現やポリシー学習・評価に活用できることを示した。
原題: RoboSnap: One-Shot Real-to-Sim Scene Generation for Generalizable Robot Learning and Evaluation ／ Shujie Zhang, Jingkun Yi, Weipeng Zhong 他
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エージェント型Real2Sim：視覚言語エージェントによる物理ベースの世界モデリング
ロボットと物体の相互作用の実世界記録を、物理シミュレーション可能な双子モデルに自動変換するフレームワークを提案。視覚言語エージェントが幾何・物理パラメータ・軌道などを自律的に推定し、剛体操作から変形物体、人型動作までを統一的に扱う。
原題: Agentic Real2Sim: Physics-based World Modeling with Vision-Language Agents ／ Guanxiong Chen, Qianjun Xia, Jiawei Peng 他
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