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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: 2026/10/2 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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Awomo-SimDataEngine: エージェント型シミュレーション対応世界生成
資産・シーン生成からロボット実演合成までを繋ぐエージェント型システムを提案し、生成データによるクロスシミュレータ方策学習の有効性を示した。
原題: Awomo-SimDataEngine: Agentic Simulation-ReadyWorld Generation ／ Awomo-PhysicalRSI Team, Danjiao Ma, Enhui Ma 他
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LiteReality-Agent: 操作可能な3D屋内シーン再構成のためのエージェントシステム
RGB-Dスキャンから、関節構造を持つシミュレーション可能な3D屋内シーンを再構成するエージェントシステム。コーディングエージェントがPythonスクリプトを反復編集してデジタルツインを生成する。
原題: LiteReality-Agent: An Agentic System for Interactable 3D Indoor Scene Reconstruction ／ Zhening Huang, Yueyan Li, Johnathan Chiu 他
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大規模ロボット学習のためのGPUバッチ5Gシミュレーションによるネットワーク・イン・ザ・ループ
GPU上で数千環境の5G上りリンクを物理シミュレーションと同期して一括計算するIsaac-Netを提案し、100万ロボット規模でも実用的な速度でネットワーク遅延を考慮した学習を可能にした。
原題: Network-in-the-Loop at Scale: GPU-Batched 5G Simulation for Massively Parallel Robot Learning ／ Zifan Zhang, Mingzhe Han, Kannan Athreya 他
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H-SPAR: 粒子輸送と自律ロボットのための流体力学を考慮したシミュレーション
水流がロボットの運動と粒子輸送に与える影響を統合的に扱う海洋ロボットシミュレータH-SPARを開発し、計画と実行のギャップやサンプリング性能を評価した。
原題: H-SPAR: Hydrodynamic-aware Simulation for Particle Transport and Autonomous Robots ／ Navid Zarrabi, Nariman Yousefi, Sajad Saeedi
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EIDA: 実機-シミュレータ-実機ロボットナビゲーションのための実行インターフェースダイナミクス適応
実機の実行データから速度指令に対する運動とフィードバックの応答を学習し、軽量GPU並列シミュレータ内で適応させることで、アクチュエータの詳細なモデル化なしにロボットナビゲーションのsim-to-real転移を改善する手法を提案。
原題: EIDA: Execution-Interface Dynamics Adaptation for Real-to-Sim-to-Real Robot Navigation ／ Yiwei Qian, Shanze Wang, Qingyuan Hu 他
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GenCOPE: ロボットピッキングのための合成から実への汎化カテゴリレベル物体姿勢推定
合成データのみで学習し実世界に直接汎化するカテゴリレベル物体姿勢推定手法を提案。2D/3D意味的一貫性制約と2D-3D相互融合によりドメインギャップを克服し、軽量なアーキテクチャでロボット操作に応用可能。
原題: GenCOPE: Syn2Real Generalized Category-Level Object Pose Estimation for Robotic Picking ／ Jian Liu, Wei Sun, Zhenqi Dai 他
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Real-to-Simロボット評価におけるアセットとシーン再構築の効果測定
実機とシミュレーションの評価スコアの一致度を高めるため、物体形状・物理パラメータ・シーン再構築を組み合わせたパイプラインを構築し、デフォルトの再構築手法と比較した。
原題: Measuring Asset and Scene Reconstruction Effects in Real-to-Sim Robot Evaluation ／ Sanya Verma, Luca Cilio, Velissarios Christodoulou
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Video2SwimFish: 実魚動画から制御可能な魚モデルと生物学的遊泳運動を再構築する自動パイプライン
実魚の多視点動画から、その個体に合わせた変形メッシュと関節構造、実魚の遊泳運動に基づく低次元行動空間を自動構築し、個体別の遊泳ポリシーを学習するパイプラインとベンチマークを提案。
原題: Video2SwimFish: An Automated Pipeline for Reconstructing Controllable Fish Models and Biological Locomotion from Real Fish Videos ／ Hangong Chen, Linfeng Cheng, Tahsin Zaman Jilan 他
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実世界とシミュレーションの共同学習における世界と行動のグラウンディング
実世界のデモをシミュレーションで拡張する共同学習において、世界の忠実性と人間行動との類似性が政策性能に与える影響を分析し、完全なグラウンディングで成功率が52%から86%に向上することを示した。
原題: Getting Out and Getting Back: World and Behavior Grounding in Real2Sim2Real Co-Training ／ Samuel Liu, Youngsun Kim, Martin Matak 他
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EmbodiRSI: データ効率の良いロボット適応のための再帰的自己改善
実環境からシミュレーションを構築し、失敗に基づく適応的データ収集と誤り訂正を繰り返すことで、少ない実機データでロボットマニピュレーション方策を効率的に適応させるシステムを提案。
原題: EmbodiRSI: Recursive Self-Improvement for Data-Efficient Robot Adaptation ／ Haoran Lang, Haotao Lu, Shiyu Sang 他
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SimEX: シミュレーション統合型ロボティクス自動研究フレームワーク
LLMコーディングエージェントがシミュレーション内で試行錯誤してロボットツールボックスを構築し、少数の実機試行でシミュレータを校正しながら実ロボットの操作スキルを効率的に獲得する自動研究フレームワーク。
原題: SimEX: Simulation-Integrated Robotics AutoResearch ／ Jiaheng Hu, Roberto Martin-Martin, Peter Stone 他
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Real2Gym: 動画からロボット用トレーニング環境を構築し、実機へスキルを転移
人間やロボットのデモ動画から物理的に整合するシミュレーション環境を再構築し、その中で操作スキルを学習・蒸留して実機ロボットへ転移するReal2Sim2Realフレームワークを提案。
原題: Real2Gym: Building Gyms from Videos, Bringing Skills to Robots ／ Kerui Ren, Yingxiang Xu, Kaiwen Song 他
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FACT: 忠実度を考慮した関節物体ツインの構築
画像や受動応答動画から、エージェントが診断と修正を繰り返して関節物体のデジタルツインを構築し、形状・接触・動特性の忠実度を高めるフレームワーク。
原題: FACT: Fidelity-Aware Construction of Articulated Twins ／ Kuixiang Shao, Chuansen Nie, Yinuo Bai 他
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低忠実度シミュレータで実現するロボット魚のゼロショットsim-to-real制御
低忠実度の流体モデルと帯域制限された軌道生成器を用いて、ソフトロボット魚の閉ループ制御をシミュレータから実機へチューニングなしで転移させた。
原題: All You Need Is Low Fidelity: Zero-Shot Sim-to-Real of Learned Robotic Fish Control ／ Liam Maloney, Simon Ramchandani, Mike Y. Michelis 他
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RoboFin3D: ロボット表面仕上げのためのSim-to-Realプラットフォーム
Isaac SimとNewton物理エンジン上で研削・研磨を物理ベースにシミュレーションし、実機実験でパラメータを校正して現実との忠実度を検証した。シミュレーション生成データでSAM2を微調整し、未研磨領域のセグメンテーション精度を大幅に向上させた。
原題: RoboFin3D: A Sim-to-Real Platform for Robotic Surface Finishing ／ Haowei Wen, Shangtao Li, Vaibhav Sanjay 他
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WorldLine: ロボットマニピュレーションのための行動駆動型視覚シミュレーション
行動なしのロボット動画1万時間以上から操作ダイナミクスを学習し、10種類以上の実機の行動軌跡で接地することで、異なる機体間で共有可能な行動駆動型視覚シミュレータを構築した研究。
原題: WorldLine: Action-Driven Visual Simulation for Robotic Manipulation ／ Shenghe Zheng, Wenbo Li, Jiyao Zhang 他
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NIDAR: 近赤外線誘導によるシーン非依存LiDAR強度再構成
RGB画像とシミュレータ幾何情報からLiDAR強度をフィードフォワードで合成するNIDARを提案。実強度ラベルやシーンごとの最適化を不要にし、Waymoで学習した固定モデルでnuScenesにも適用可能。
原題: NIDAR: NIR-Guided Intrinsic Decomposition for Scalable Scene-Agnostic LiDAR Intensity Reconstruction ／ Junjie Zhang, Jie Yin, Kefei Qian 他
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MarsLab: 惑星探査ローバーの自律ナビゲーション向け火星ローバーシミュレータ
火星探査ローバーの自律ナビゲーション研究用に、ROS2対応でIsaac Sim上に構築したオープンソースシミュレータを提案し、SLAMや視覚的位置認識のベンチマークで有効性を示した。
原題: MarsLab: A Martian Rover Simulator for Planetary Rover Autonomous Navigation ／ Hoyun Kim, Beomsu Kim, Giseop Kim
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ロボット材料操作における微分可能物理ベース最適化の数値的信頼性
微分可能物理シミュレーションを用いたロボット材料操作の最適化において、GPUの非決定性や有限差分検証の限界、目的関数設計の影響を検証し、再現性と検証手法の改善を提言した。
原題: On the Numerical Reliability of Differentiable Physics-Based Optimization for Robotic Material Manipulation ／ Xintong Yang, Minglun Wei, Yu-Kun Lai 他
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行動結果フィードバックによるテスト時方策適応フレームワークSCOUT
行動予測方策と順ダイナミクスモデルを共有信念潜在空間で結合し、行動と結果の不一致から環境ダイナミクスをオンラインで推定・適応するメタ学習手法を提案。シミュレーションと実機で適応速度とsim-to-real転移の堅牢性を示した。
原題: Scouting the Dynamics Gap: Test-Time Policy Adaptation via Action-Outcome Feedback ／ Yishu Li, Liyuan Geng, Xinyi Mao 他
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惑星ロボットの知覚と自律性のためのシミュレーション：最近の能力と課題に関する簡潔な調査
惑星探査ロボットの知覚・自律研究におけるシミュレーションの活用状況を、公開性・シナリオ・センサ対応・環境再現性の4軸で整理し、公開性の偏りやローバ中心の対応、特殊センサや運用制約の報告不足といった課題を明らかにした調査論文。
原題: Simulation for Planetary Robotic Perception and Autonomy: A Concise Survey of Recent Capabilities and Gaps ／ Hoyun Kim, Giseop Kim
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CoDimRecon: 変形可能な曲線・曲面・体積を含むシミュレーション可能な3Dシーンのエージェント的再構成
多視点RGB画像から、剛体・関節物体・変形物体を含む編集可能な3Dシーンをエージェント的に再構成し、ロッド・シェル・ソリッドの物理シミュレーションにそのまま使えるアセットを生成するフレームワーク。
原題: CoDimRecon: Agentic Reconstruction of Sim-Ready 3D Scenes with Deformable Curves, Surfaces, and Volumes ／ Shuzhao Xie, Lelin Wang, Guying Lin 他
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生成的なReal-to-Simによるロボットマニピュレーションのためのテスト時空間推論
単一のRGB-D画像から3D生成モデルと視覚言語モデルでシミュレーション可能なシーンを再構築し、数千の並列物理シミュレーションと進化的探索によって物体配置を最適化する、訓練不要のテスト時空間推論フレームワークを提案。
原題: Test-Time Spatial Reasoning for Robot Manipulation Using Generative Real-to-Sim ／ Ivan Kapelyukh, Yafei Hu, Ran Gong 他
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模倣するな、推定せよ：視覚運動制御のための微分可能な状態ベース方策の再利用
シミュレーションで訓練した状態ベースの専門家方策を凍結して再利用し、その入力状態を画像から推定する視覚推定器を、状態教師信号と専門家を通した行動整合損失で訓練することで、接触の多い操作タスクの視覚運動制御を実現した。
原題: Estimate, Don't Imitate: Reusing Differentiable State-Based Policies for Visuomotor Control ／ Denis Shcherba, Adrian Abel, Eckart Cobo-Briesewitz 他
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Robot-GST: 幾何学的時空間ロボット方策の表現と評価
RGB-D観測から3DガウススプラッティングとSAM3Dで高忠実度なロボット環境を構築し、実行前に行動候補をシミュレーション評価することで長期マニピュレーションの信頼性を高める枠組みを提案した。
原題: Robot-GST: geometry-aware spatial-temporal robot policy representation and evaluation ／ Sichao Liu, Zekun Wang, Lixuan Tang 他
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ZeroBot：生成的Real2Simで数分でゼロから学習
単一視点画像から画像to3D生成モデルで物体メッシュを作り、シミュレーションで並列強化学習を行い、実機タスクを数分で学習するフレームワーク。
原題: ZeroBot: Learning from Scratch in Minutes with Generative Real2Sim ／ Ivan Kapelyukh, Xiaohan Zhang, Stephen James 他
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シミュレータアンサンブルによる不確実性を考慮したオンラインアルゴリズム選択
シミュレータのアンサンブルを構築し、その平均性能でオンラインRLアルゴリズムを選択することで、限られたオフラインデータでも信頼性の高い選択ができる手法を提案し、ロボット制御タスクで有効性を示した。
原題: Uncertainty-Aware Selection of Online Algorithms with Simulator Ensembles ／ Yongyi Guo, Zifan Xu, Ziping Xu 他
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GAUGE: プランナ条件付き能動校正によるブラックボックス四足歩行速度インタフェースの適応
四足ロボットの速度指令と実際の運動のずれを、ナビゲーションプランナが使う指令分布に基づくベイズ能動学習で少ない試行で校正するフレームワークを提案。
原題: GAUGE: Planner-Conditioned Active Calibration of Opaque Quadruped Velocity Interfaces ／ Tianhao Zang, Zihan Liu, Shanze Wang 他
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バンドル接触勾配：展開可能な動的タスクのための微分可能シミュレーションの安定化
剛体接触の硬さに起因する勾配の高分散を、接触周辺でのランダム化平滑化により低減し、ヒューマノイドの動的動作を実機へゼロショット転移可能にした研究。
原題: Bundled Contact Gradients: Stabilizing Differentiable Simulation for Deployable Dynamic Tasks ／ Dyuman Aditya, Jin Cheng, Clemens Schwarke 他
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