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最新論文: 2026/6/1 ／ 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VLA/残差RL/sim2realロボティクス
オブジェクト中心残差強化学習によるゼロショットSim-to-Real VLA性能向上
シミュレーションのみで訓練した残差強化学習ポリシーを、オブジェクトの姿勢情報を用いて実世界のVLAモデルに重ねることで、ゼロショットでロボット操作の成功率を大幅に向上させる手法を提案した。
原題: Object-Centric Residual RL for Zero-Shot Sim-to-Real VLA Enhancement ／ Kinam Kim, Namiko Saito, Heecheol Kim 他
日本語で読む → - 論文sim2real機械学習
ポリシーを考慮したシミュレータ学習の理論的基盤と効果的アルゴリズム
シミュレータ学習の目的を予測精度ではなく戦略的ロバスト性とし、ゼロサムミニマックスゲームとして定式化。理論解析と能動的データ選択アルゴリズムを提案し、連続制御タスクで実世界性能を向上させた。
原題: Theoretical Foundations and Effective Algorithms for Policy-Aware Simulator Learning ／ Christoph Dann, Yishay Mansour, Mehryar Mohri
日本語で読む → - 論文触覚/強化学習/sim2realロボティクス
触覚スキンを用いた2本指間での小物体の制御分離の学習
多目的ロボットハンドの2本指で小物体を掴み、触覚のみを用いて所望の個数だけ指間に残す制御分離タスクを提案・解決した。強化学習をシミュレーションで訓練し、実機への転送も成功させた。
原題: Learning Controlled Separation of Small Objects Between Two Fingers with a Tactile Skin ／ Ulf Kasolowsky, Berthold Bäuml
日本語で読む → - 論文遠隔操作/通信最適化/sim2realcs.IT
シミュレーションから実機へのヒューマノイドロボット無線XR遠隔操作における通信レート最適化のドメイン適応
無線XR遠隔操作での通信エネルギー削減と動作再構成精度の両立を目指し、次元別サンプリングレート制御による通信レート最適化を、シミュレータと実データ補正を組み合わせて解く手法を提案した。
原題: Domain-Adaptive Communication-Rate Optimization for Sim-to-Real Humanoid-Robot Wireless XR Teleoperation ／ Caolu Xu, Zhiyong Chen, Meixia Tao 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
PyTorchによるバッチ処理対応の微分可能な剛体力学：GPU加速ロボット学習のための実装
GPU上でバッチ処理と自動微分が可能な剛体力学ライブラリBARDをPyTorchで実装し、従来のCPUベースのライブラリと比較して最大64倍のスループット向上を達成した。
原題: Batched Differentiable Rigid Body Dynamics in PyTorch for GPU-Accelerated Robot Learning ／ Yue Wang, Yanran Xu, Wenbo Wu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ゼロショットSim-to-Realロボット学習：リアクティブキャッチングにおける巧みな操作の研究
ドメインランダム化の新しい手法DRISを提案し、複数のランダム化インスタンスを同時に扱うことでロボットのポリシーを強化し、ゼロショットでの実機転送を実現した。
原題: Zero-Shot Sim-to-Real Robot Learning: A Dexterous Manipulation Study on Reactive Catching ／ Kejia Ren, Gaotian Wang, Andrew S. Morgan 他
日本語で読む → - 論文自動運転/強化学習/sim2realロボティクス
効率的かつ転移可能な制御学習のためのダイナミクス蒸留
高忠実度シミュレータのダイナミクスを並列化可能な学習モデルに蒸留し、その中で強化学習を行って元のシミュレータへ展開するSim2Sim2Simフレームワークを提案した。
原題: Dynamics Distillation for Efficient and Transferable Control Learning ／ Xunjiang Gu, Kashyap Chitta, Mahsa Golchoubian 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
浮遊廃棄物回収用ASVにおける統合認識を備えた強化学習制御のSim-to-Real転移とロバスト性評価
浮遊ゴミ回収用の自律水上艇（ASV）に対し、カメラベースの偏光認識と軽量DRL制御を組み合わせ、シミュレーションのみで訓練した制御器を実機に直接適用するシステムを構築し、sim-to-real転移の評価手法と実地試験結果を示した。
原題: Sim-to-Real Transfer and Robustness Evaluation of Reinforcement Learning Control with Integrated Perception on an ASV for Floating Waste Capture ／ Luis F. W. Batista, Stéphanie Aravecchia, Cédric Pradalier
日本語で読む → - 論文sim2real/器用操作ロボティクス
DexSim2Real: 基礎モデルによる器用操作のシミュレーションから実世界への転移
視覚言語モデルを用いてシミュレーション環境のパラメータを最適化し、触覚と視覚を融合するポリシーと段階的カリキュラムを組み合わせることで、器用操作のsim-to-real転移を大幅に改善した。
原題: DexSim2Real: Foundation Model-Guided Sim-to-Real Transfer for Generalizable Dexterous Manipulation ／ Zijian Zeng, Fei Ding, Huiming Yang 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
産業用ビジュアルsim-to-realにおける事前情報の利用可能性：CADガイド型とCAD非利用型のレビュー
産業用の視覚的sim-to-realを、CADモデルの有無などの事前情報の利用可能性に基づいて整理し、CADベースの検出・6D姿勢推定と産業用異常検知・表面検査の文献を統合的にレビューした論文。
原題: Prior Availability in Industrial Visual Sim-to-Real: A Review of CAD-Guided and CAD-Unavailable Regimes ／ Chenxi Tao, Seung-Kyum Choi
日本語で読む → - 論文VLA/データ生成/sim2realロボティクス
RDGen: 強化学習による高品質ロボット学習のためのデモ生成
強化学習で訓練したポリシーを軌道生成器として使い、シミュレーションから実機への転移で高品質なデモデータを自動生成し、VLAモデルの学習を向上させる手法を提案した。
原題: RDGen: Demonstration Generation for High-Quality Robot Learning via Reinforcement Learning ／ Zijian Zhu, Menglin Zou, Zhuang Li 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
HyperSim: ロバストなロボット操作のための包括的シミュレーションから実世界へのフレームワーク
シミュレーションから実世界への転移を改善するため、高忠実度環境合成、敵対的軌道生成、シミュレーションと実世界の共学習を組み合わせた包括的フレームワークHyperSimを提案し、実世界タスクで高い成功率を達成した。
原題: HyperSim: A Holistic Sim-To-Real Framework For Robust Robotic Manipulation ／ Junyi Dong, Haotian Luo, Ziwei Xu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
変形マイクロファイバ形状制御のための閉ループsim-to-real強化学習
摩擦のない簡略化シミュレータで学習した強化学習ポリシーを、実機の二把持マイクロマニピュレーションシステムに直接転用し、視覚フィードバックで未モデル化の表面相互作用を補正しながら、シルクマイクロファイバの形状をサブミリ精度で制御する手法を提案した。
原題: Closed-Loop Sim-to-Real Reinforcement Learning for Deformable Microfiber Shape Control ／ Alessandro Amici, Houari Bettahar, Veeti Jaakkola 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
固有感覚分布マッチングによる脚式移動のシミュレータ適応
シミュレータと実機の動的差異を、時間整列不要な固有感覚分布のマッチングで補正し、少ない実機データで歩行ポリシーの実機適用性能を向上させる手法を提案した。
原題: Simulator Adaptation for Sim-to-Real Learning of Legged Locomotion via Proprioceptive Distribution Matching ／ Jeremy Dao, Alan Fern
日本語で読む → - 論文歩行/強化学習/sim2realロボティクス
asRoBallet: 摩擦を考慮した強化学習による非駆動球体ダイナミクスのSim2Realギャップ解消
ヒューマノイド型ボールボットの移動制御に、摩擦モデルを考慮した強化学習を適用し、実機へのゼロショット転送を実現した初のエンドツーエンドポリシーを提案する論文。
原題: asRoBallet: Closing the Sim2Real Gap via Friction-Aware Reinforcement Learning for Underactuated Spherical Dynamics ／ Fang Wan, Guangyi Huang, Tianyu Wu 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
ComSim: 構成シミュレーションによるスケーラブルな実世界ロボットデータ生成
古典的シミュレーションとニューラルシミュレーションを組み合わせ、少量の実データから多様な実世界データを生成するハイブリッド手法を提案。sim2realギャップを低減し、実世界でのポリシー学習成功率を向上させる。
原題: ComSim: Building Scalable Real-World Robot Data Generation via Compositional Simulation ／ Yiran Qin, Jiahua Ma, Li Kang 他
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物理的ヒューマンロボットインタラクションにおけるポリシー学習のための生成的シミュレーション
大規模言語モデルと視覚言語モデルを用いて、自然言語プロンプトから多様な物理的ヒューマンロボットインタラクションシナリオを自動生成し、模倣学習ポリシーを訓練するフレームワークを提案。ユーザー研究で80%以上の成功率でゼロショットsim-to-real転送を達成した。
原題: Generative Simulation for Policy Learning in Physical Human-Robot Interaction ／ Junxiang Wang, Xinwen Xu, Tiancheng Wu 他
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Dreamerによるタスク不変特性の学習：四足ロボットの効率的なポリシー転移を実現
シミュレーションから実世界への転移を改善するため、Dreamer世界モデルにタスク不変特性の学習を組み込んだフレームワークDreamTIPを提案し、四足ロボットの複雑な地形での性能を大幅に向上させた。
原題: Learning Task-Invariant Properties via Dreamer: Enabling Efficient Policy Transfer for Quadruped Robots ／ Junyang Liang, Yuxuan Liu, Yabin Chang 他
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近似情報状態による抽象Sim2Real
詳細なシミュレータが不要な抽象シミュレータを用いてRLで訓練した方策を実世界へ転移する問題を定式化し、実データでシミュレータのダイナミクスを補正する手法を提案した。
原題: Abstract Sim2Real through Approximate Information States ／ Yunfu Deng, Yuhao Li, Josiah P. Hanna
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シミュレーションから実世界への性能評価のためのベッティング手法
実ロボット実験が高コストな中、シミュレーションを活用して実世界性能を効率的に推定する新手法を提案。ベッティングの理論を用いて推定精度を向上させる。
原題: Betting for Sim-to-Real Performance Evaluation ／ Zaid Mahboob, Yujia Chen, Bowen Weng
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微分可能シミュレーションによる軌道ベースのアクチュエータ同定
トルクセンサなしでエンコーダの軌道のみからアクチュエータモデルを同定する手法を提案し、実ロボットの軌道追従精度と歩行性能を大幅に改善した。
原題: Trajectory-based actuator identification via differentiable simulation ／ Vyacheslav Kovalev, Ekaterina Chaikovskaia, Egor Davydenko 他
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町をまたいだ夢見：セマンティック・ロールアウトと町敵対的正則化によるCARLAでの未見町固定ルート運転のゼロショット転移
CARLAシミュレータで、訓練に使っていない町（Town03/Town04）へ直接評価するゼロショット転移を改善する手法を提案。将来の視覚的意味予測と、データの出自町を判別できないようにする敵対的正則化を訓練時のみ追加し、ベースラインより高い成功率を達成した。
原題: Dreaming Across Towns: Semantic Rollout and Town-Adversarial Regularization for Zero-Shot Held-Out-Town Fixed-Route Driving in CARLA ／ Feeza Khan Khanzada, Jaerock Kwon
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見ることからシミュレーションへ：デジタルいとこによる高忠実度生成シミュレーションで汎用ロボット学習と評価を実現
実世界のパノラマ画像から高忠実度のシミュレーションシーンを生成し、さらに多様な「デジタルいとこ」シーンを合成することで、ロボットの汎用学習と評価を効率化する生成フレームワークを提案した。
原題: From Seeing to Simulating: Generative High-Fidelity Simulation with Digital Cousins for Generalizable Robot Learning and Evaluation ／ Jasper Lu, Zhenhao Shen, Yuanfei Wang 他
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筋肉駆動ロボットのための一般化アクチュエータネットワークによるシミュレーションから実機への転移
腱駆動と空気圧人工筋肉を用いたロボットアームの複雑なアクチュエーションをニューラルネットワークでモデル化し、シミュレーションで訓練した動的で精密なポリシーを実機に転移させる手法を提案した。
原題: Sim-to-Real Transfer for Muscle-Actuated Robots via Generalized Actuator Networks ／ Jan Schneider, Mridul Mahajan, Le Chen 他
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Sim2Real-AD: VLM誘導強化学習を実車の自動運転に展開するためのモジュール型Sim-to-Realフレームワーク
シミュレーションで訓練したVLM誘導強化学習ポリシーを、実車にゼロショットで展開するためのフレームワークを提案し、CARLA訓練ポリシーを電気バンに搭載して実証した。
原題: Sim2Real-AD: A Modular Sim-to-Real Framework for Deploying VLM-Guided Reinforcement Learning in Real-World Autonomous Driving ／ Zilin Huang, Zhengyang Wan, Zihao Sheng 他
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ROBOGATE：二段階境界サンプリングによるロボット方策の安全展開のための適応的失敗発見
物理シミュレーションと二段階の適応的サンプリングで操作方策の失敗境界を効率的に探索し、VLA方策のシミュレータ間ギャップなど展開リスクを検証する枠組みを提案。
原題: ROBOGATE: Adaptive Failure Discovery for Safe Robot Policy Deployment via Two-Stage Boundary-Focused Sampling ／ Azuki Kim
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分割型ポート・ハミルトニアン系の並列シミュレーションのための早期終了可能なエネルギー安全反復結合
分割された受動サブシステム間の結合で生じる擬似エネルギー注入を防ぐため、波動座標でのDouglas-Rachford分裂に基づく早期終了可能なエネルギー安全結合手法を提案し、有限反復でも離散受動性を保証する。
原題: Early-Terminable Energy-Safe Iterative Coupling for Parallel Simulation of Partitioned Port-Hamiltonian Systems ／ Qi Wei, Jianfeng Tao, Hongyu Nie 他
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少数ショット実世界データから剛体接触を学習する微分可能シミュレータ
少量の実世界データで解析的シミュレータを校正し、メッシュベースGNNで剛体接触の順動力学を微分可能に学習するreal-to-sim手法を提案。
原題: Few-Shot Neural Differentiable Simulator: Real-to-Sim Rigid-Contact Modeling ／ Zhenhao Huang, Siyuan Luo, Bingyang Zhou 他
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水中ドッキング応用における深層強化学習のシミュレーションから実環境への適応
水中ドッキングタスクに深層強化学習を適用し、高忠実度デジタルツイン環境で訓練した制御ポリシーを実環境のテストタンクで検証して、シミュレーションから実世界への適応の有効性を示した論文。
原題: Sim-to-reality adaptation for Deep Reinforcement Learning applied to an underwater docking application ／ Alaaeddine Chaarani, Narcis Palomeras, Pere Ridao
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
RAFL: 残差加速度場学習によるソフトロボットの汎用的シミュレーションから実機への転移
ソフトロボットのシミュレーションと実機の差を埋めるため、ベースシミュレータに要素レベルの補正力学場を追加学習するフレームワークを提案。形状に依存しない局所特徴を用いることで、未見の形状にもゼロショットで転移可能。
原題: RAFL: Generalizable Sim-to-Real of Soft Robots with Residual Acceleration Field Learning ／ Dong Heon Cho, Boyuan Chen
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