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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: 2026/10/7 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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RoboRender: ロボット指向の動画生成による視覚的Sim-to-Real転移
シミュレーションの深度動画・言語指示・ロボットマスクから写実的なRGB動画を生成し、実機へゼロショット転移可能な方策を学習するフレームワーク。
原題: RoboRender: Robot-Oriented Video Generation for Visual Sim-to-Real Transfer ／ Huang Huang, Wensi Ai, Ziyu Chen 他
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EmbodiedSmith：シミュレーションにおける再帰的自己改善フライホイールによる身体性データのスケーリング
シミュレーション内でアセット・シーン・タスク生成を統合し、シーンとタスクが相互に洗練し合う再帰的自己改善ループにより、多様な身体性データを自動生成するフレームワークを提案。
原題: EmbodiedSmith: Scaling Embodied Data through Recursive Self-Improvement Flywheel in Simulation ／ Yikai Qin, Yifei Deng, Mingjian Liang 他
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脚から車輪へ：移動ベースヒューマノイドのための身体性を考慮した人間動作リターゲティング
人間の動画から移動ベースヒューマノイド（車輪ベース・リフト・両腕）への動作リターゲティング手法を提案し、タスク条件付きで動作をベース・リフト・腕に割り当てて実機で検証した。
原題: From Legs to Wheels: Embodiment-Aware Human Motion Retargeting for Mobile-Base Humanoids ／ Jiyeon Koo, Eunseom Pyo, Jeonghee Seo 他
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安全なリアルタイムロボット制御のためのマイクロニューラルポリシー
進化戦略と統計的モデル検査を組み合わせて超小型ニューラルポリシーを合成し、マイコン上で安全なsim-to-real制御を実現した。
原題: Micro Neural Policies for Safe Real-Time Robotic Control ／ Hongpeng Cao, Riccardo Curcio, Daniele Ottaviano 他
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ラグランジュメッシュモーフィングのための物理ベース球充填
GPU並列の球充填とドロネー四面体分割を組み合わせ、内部ノードの対応を保ちながら大変形でも破綻しないメッシュモーフィング手法を提案し、ソフトロボットの形状最適化に応用した。
原題: Physics-based Sphere Packing for Lagrangian Mesh Morphing ／ Jiong Lin, Hod Lipson
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ロボットはその記述ではない：形態認識ポリシーの表現堅牢性を評価するGaugeBench
同じロボットでも関節軸の向きや関節角のゼロ点などの記述規約を変えるだけで、形態認識ポリシーの性能が大きく崩壊することを示し、その原因と対策を検証したベンチマーク研究。
原題: The Robot Is Not Its Description: GaugeBench for Representation Robustness in Morphology-Aware Policies ／ Rahath Malladi, Arshia Sangwan, Rajesh K. Gupta 他
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SMART: 大規模合成事前学習によるゼロショットSim-to-Real関節物体マニピュレーション
関節物体操作のための関節構造を考慮したシミュレーション基盤と分散合成システムを構築し、100万件超のデモデータでVLAモデルを事前学習することで、実機へのゼロショット転移を実現した。
原題: SMART: Zero-Shot Sim-to-Real Articulated Object Manipulation via Large-Scale Synthetic Pretraining ／ Jicong Ao, Shuhan Jiang, Yuling Zhong 他
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ROS 2上の無線対応ロボットナビゲーションのためのSionna-Isaac Sim閉ループ連成シミュレーションフレームワークのデモ
NVIDIA Isaac SimとSionnaをROS 2で連成し、物理シミュレーションと電波伝搬をリアルタイムに統合して、通信品質を考慮したロボットナビゲーションを実現するフレームワークをデモした。
原題: Demo: Closed-Loop Sionna-Isaac Sim Co-Simulation Framework for Wireless-Aware Robot Navigation over ROS 2 ／ Yi Shen Lim, Seungeun Oh, Jihong Park
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UWB×Crazyflow：空中ロボティクス向け劣化フィードバックの大規模シミュレーション
JAXベースの微分可能シミュレータCrazyflowを提案し、UWB/IMUとEKFを統合して劣化した状態フィードバック下での制御器評価を大規模並列で可能にした。
原題: UWB Meets Crazyflow: Simulating Degraded Feedback at Scale for Aerial Robotics ／ Martin Schuck, Marcel P. Rath, Yufei Hua 他
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SimForcing: シミュレーションの運動事前分布を実世界ロボット世界モデルへ蒸留
シミュレーションの運動知識を潜在空間蒸留で実動画生成モデルに転移し、シミュレーション予測を条件として活用することで、実世界ロボットの高品質な行動条件付き世界モデルを実現した。
原題: SimForcing: Distilling Simulation Motion Priors into Real-Domain Robot World Models ／ Xiaodong Wang, Tianle Li, Chuanxin Song 他
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低コストロボットナビゲーションにおける効率的なSim-to-Real転移のためのデュアル変分オートエンコーダ
シミュレーションと実世界の画像をデュアルVAEで共通潜在空間に整列させ、低コストロボットの屋内ナビゲーションを約91%の成功率で実現した。
原題: Dual Variational Autoencoders for Efficient Sim-to-Real Transfer in Low-Cost Robotic Navigation ／ Álvaro Díez, Fidel Aznar
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AffordCraft: 単一画像からタスク対応シミュレーション資産をスケーラブルに構築
単一のRGB画像とタスク指示から、関節や可動部を保った物理的に妥当なシミュレーション用オブジェクトを検索ベースで生成する手法を提案。生成手法より高成功率・低計算コストで、ライブラリ拡張により性能が向上する。
原題: AffordCraft: Scalable Construction of Task-Ready Simulation Assets from Single Images ／ Haoyun Yang, Xueyang Zhou, Ziyi Xie 他
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AIM: 実機からシミュレーションへのソフトボディシミュレーションのための適応的相互作用モデリングネットワーク
柔軟物体の変形を予測するため、粒子間の相互作用を局所・大域的に適応的にモデル化し、実機からシミュレーションへの転移を可能にするフレームワークを提案。
原題: AIM: Adaptive Interaction Modeling Networks for Real-to-Sim Soft-Body Simulation ／ Tiancheng Yang, Dingshuo Chen, Tianle Chen 他
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ArtifactArena：物理世界で何を作れるかでモデルを評価する
モデルが物理シミュレーション環境でロボットを設計・構築し、対戦トーナメントのEloで能力を評価するオープンなベンチマークを提案。
原題: ArtifactArena: Evaluating Models by What They Build in the Physical World ／ Kushagra Tiwary*, David Mayo*, Nikhil Behari 他
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ReDex: 指先の柔軟なインタラクションによるSim-to-Real巧みな操作ポリシーの修復
シミュレーションで訓練した多指ハンドポリシーに対し、実機で人間が指先の接触失敗のみを修正し、その際の力覚情報を模倣学習で取り込むことで、触覚シミュレーションなしに実世界へ適応させる手法。
原題: ReDex: Repairing Sim-to-Real Dexterous Policies by Finger-Level Compliant Interaction ／ Jinzhou Li, Hadi Tabatabaee, Kelin Yu 他
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人間の動画を物理的に整合したロボット操作データに変換
人間の手をロボットハンドに置き換える際の接触形状と遮蔽を物理的に整合させ、ロボット実演と共学習することで操作性能を向上させる手法を提案。
原題: Robotizing Human Videos with Physically Consistent Interactions ／ Ching-Lam Cheng, Shengfeng He, Bin Zhu
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視覚ベースUAV着陸における二項結果を伴うDNN再学習のためのベイズデータ拡張
ベイズデータ拡張とフォトリアルシミュレータを統合し、ヘリパッド検出DNNを反復再学習することで、UAVの着陸性能を向上させるフレームワークを提案・検証した。
原題: Bayesian Data Augmentation for DNN Retraining with Binomial Outcomes in Vision-Based UAV Landing ／ Ashik E Rasul, Hyung-Jin Yoon
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RACER: 車輪型四足歩行ロボットのレース向けサンプリングベース計画のための残差適応閉ループ推定
車輪型四足ロボットのレース制御において、MPPI計画器に学習した残差ダイナミクスモデルを組み合わせ、低ランク残差適応で実世界データを効率的に学習する階層制御フレームワークを提案。
原題: RACER: Residual-Adaptive Closed-Loop Estimation for Sampling-Based Planning in Wheeled-Quadruped Racing ／ Yuxiang Liu, Marla Eisman, Lizhi Yang 他
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TUCO: シミュレーション実演のキュレーションによるSim-to-Realロボット方策の共訓練
シミュレーション実演を能動的に選別するデータキュレーション手法TUCOを提案し、影響関数を用いて軌道の有用性と集合の網羅性を評価することで、Sim-to-Real方策共訓練の性能を向上させた。
原題: TUCO: Curating Simulation Demonstrations for Sim-to-Real Robot Policy Co-Training ／ Ning Zhu, Mengfei Zhao, Yikai Tang 他
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サンプリングベース外乱オブザーバによるSim-to-Realギャップの克服：解析モデルから学習型世界モデルまで
シミュレータや学習済み世界モデルにも適用できるサンプリングベース外乱オブザーバ(SDOB)を提案し、状態ロールアウトやコストクエリを通じてsim-to-realのずれを補償して制御性能を向上させた。
原題: Tackling Sim-to-Real Mismatch Through Sampling-Based Disturbance Observers: From Analytical Models to Learned World Models ／ Tianqi Zhu, Jun Yang, Jianliang Mao 他
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手術ロボット器具のロバスト追跡：逐次マルチキュー融合とSim-to-Real自己学習
合成画像で事前学習したモデルを、ロボット関節状態とEKF・RTSスムーザを用いて実世界動画に自己学習させ、手術器具のキーポイント追跡を高精度化した研究。
原題: Robust Surgical Robotic Instrument Tracking via Sequential Multi-Cue Fusion and Sim-to-Real Self-Training ／ Hanyang Hu, Zekai Liang, Florian Richter 他
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EnvDreamer: 大規模マルチモーダルから環境生成による身体性AIの実現
大規模言語・視覚言語モデルを用いてUnreal Engine 5の多様な仮想環境を自動生成し、ナビゲーションや操作タスクの学習・評価を可能にするフレームワークを提案。2万環境のデータセットも公開。
原題: EnvDreamer: Large-Scale Multimodal-to-Environment Generation for Embodied AI ／ Kabir Swain, Sijie Han, Antonio Torralba
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Video2World：身体性動画から対話型世界モデルを構築するコーディングエージェントのベンチマーク
ロボットや人間の実演動画から、コーディングエージェントが自動でシミュレーション環境とロボット行動を構築できるかを評価するベンチマークVideo2Worldを提案し、最先端エージェントの性能と限界を分析した。
原題: Video2World: Benchmarking Coding Agents for Interactive World Modeling from Embodied Videos ／ Jinzhou Tang, Zijun Zhang, Jing Yang 他
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人間からロボットへの視覚適応のためのフレームレベル時間アラインメント
人間動画で事前学習した視覚エンコーダをロボット操作に適応させる際、実行速度や非キーフレームの割合の違いによる対応ずれを、フレームレベルのアノテーションなしで時間的先験を用いて解決するFLTAを提案した。
原題: Frame-Level Temporal Alignment for Human-to-Robot Visual Adaptation ／ Xizhe Zhang, Jingfeng Zhang, Zirun Zhou 他
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Skill2Real：ゼロショットSim-to-Realロボットマニピュレーションのためのエージェント型スキル学習
提案・検証・統治ループでシミュレーション内のスキルを共通API上で学習し、実機へゼロショット転移するフレームワークを提案。LIBERO-90で学習したスキルが実世界の4タスクで78.75%の成功率を達成。
原題: Skill2Real: Agentic Skill Learning for Zero-Shot Sim-to-Real Robot Manipulation ／ Xincheng He, Siyu Ma, Chang Yu 他
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I2CD: 単一画像から凸分解された衝突形状を直接生成
単一のRGB画像から物理シミュレーションでそのまま使える凸形状の集合を直接予測する手法を提案し、従来の再構成→分解パイプラインより高精度かつ6〜37倍高速に生成できることを示した。
原題: I2CD: Direct Image-to-Convex Decomposition for Simulation-Ready Collision Geometry ／ Qian Wang, Liam Merz Hoffmeister, Brian Scassellati 他
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報酬ハッキングを超えて：段階的人型学習パイプラインの4層におけるプロキシ乖離
脚式ロボットの強化学習パイプラインを構成する4つのプロキシ（報酬・カリキュラム・評価・参照動作）がそれぞれ目標から乖離する仕組みを分析し、各層の代替定式化を提案。シミュレーション人型ロボットのPPO学習で実測例を示す。
原題: Beyond Reward Hacking: Proxy Divergence Across Four Layers of a Staged Humanoid Learning Pipeline ／ Arunabh Bora
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動揺する船甲板への自律着陸のためのバリア形状リカレント強化学習
将来の甲板高さを見る非対称アクター・クリティック強化学習と制御バリア関数による安全マージンを用いて、動揺する船甲板へのUAV着陸を実現し、実機実験で検証した。
原題: Barrier-Shaped Recurrent Reinforcement Learning for Autonomous Landing on a Heaving Ship Deck ／ Ritwik Shankar, Chiranjeev Prachand, Abhishek 他
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SceneFactory-3D：2D交通シーンを3D物理的反実世界へ持ち上げ、スケーラブルな物理基盤の安全評価を実現
GPUバッチ処理と物理ベースのマルチエージェント運転シミュレータを提案し、路面摩擦や勾配を変化させた並列反実仮想評価で学習ポリシーの感度を分析した。
原題: SceneFactory-3D: Lifting 2D Traffic Scenes into 3D Physical Counterfactuals for Scalable Physically Grounded Safety Evaluation ／ Yicheng Zhu, Linfeng Tian, Tianmu Zhao 他
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RoboBridge：シミュレーションから実世界への転移のための自己進化型具現化エージェントフレームワーク
シミュレーションと実世界で共有されるタスク知識を手続きとして表現し、対話フィードバックでスキルを自己進化させることで、VLAポリシーを再学習せずにsim-to-real転移を実現するフレームワークを提案。
原題: RoboBridge: A Self-Evolving Embodied Agent Framework for Sim-to-Real Transfer ／ Chenxi Li, Zhangrui Zhao, Rui Li 他
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