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最新論文: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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HydroShear: 触覚シミュレーションから実機への強化学習のためのハイドロエラスティックせん断シミュレーション
本論文では、接触を伴うタスクにおける触覚のシミュレーションから実機へのポリシー転送の問題を扱い、非ホロノミックなハイドロエラスティック触覚シミュレータHydroShearを提案する。これは、スティックスリップ遷移、経路依存の力とせん断の蓄積、完全なSE(3)物体-センサ相互作用をモデル化し、GelSight Miniを用いた実験で既存手法より忠実に実触覚せん断を再現し、ゼロショットのsim-to-real転送を可能にする。
原題: HydroShear: Hydroelastic Shear Simulation for Tactile Sim-to-Real Reinforcement Learning ／ An Dang, Jayjun Lee, Mustafa Mukadam 他
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ロボットマニピュレーションにおけるSim-to-Real汎化の実証研究：Vision-Language-Actionモデルを用いた検証
VLAモデルを用いたロボット操作において、ドメインランダム化や写実的レンダリングなど4つの要因がSim-to-Real転移に与える影響を1万回以上の実機実験で検証し、評価プロトコルとロボット基盤を公開した。
原題: Grounding Sim-to-Real Generalization in Robotic Manipulation: An Empirical Study with Vision-Language-Action Models ／ Ruixing Jin, Zicheng Zhu, Ruixiang Ouyang 他
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腱駆動ロボットの強化学習ポリシーのSim2Real転送のための腱力モデリング
腱駆動ロボットの強化学習ポリシーを実機に転送する際のシミュレーションと実機のギャップを減らすため、サーボモータが生成する腱力をモデル化する手法を提案した。
原題: Tendon Force Modeling for Sim2Real Transfer of Reinforcement Learning Policies for Tendon-Driven Robots ／ Valentin Yuryev, Josie Hughes
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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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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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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
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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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不完全な人間のモーションデータから学ぶアスリート級ヒューマノイドテニススキル
不完全な人間のテニス動作断片からヒューマノイドがテニススキルを学習し、実機で人間とラリーを続けられるようにするシステムを提案した。
原題: Learning Athletic Humanoid Tennis Skills from Imperfect Human Motion Data ／ Zhikai Zhang, Haofei Lu, Yunrui Lian 他
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適応的力差量子化による低解像度観測を用いた堅牢な布地解しのシミュレーションから実世界への転移
布地解しタスクにおいて、力の正確な値ではなく粗い変化パターンに着目し、力入力を離散化した時間差分と状態依存の量子化閾値で表現する手法を提案。シミュレーションと実世界の両方で成功率と堅牢性が向上することを示した。
原題: Robust Sim-to-Real Cloth Untangling through Reduced-Resolution Observations via Adaptive Force-Difference Quantization ／ Yoshihisa Tsurumine, Yuki Kadokawa, Kohei Hayashi 他
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AGILE：ヒューマノイドの移動操作学習のための包括的ワークフロー
シミュレーションから実機への移行を容易にするため、環境検証から訓練、評価、展開までを標準化したヒューマノイド強化学習のエンドツーエンドワークフローAGILEを提案し、5つのスキルと2つのハードウェアで有効性を示した。
原題: AGILE: A Comprehensive Workflow for Humanoid Loco-Manipulation Learning ／ Huihua Zhao, Rafael Cathomen, Lionel Gulich 他
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シミュレーション蒸留：実世界への迅速な適応のためのシミュレーションでのワールドモデル事前学習
物理シミュレータから得た行動条件付き経験をワールドモデルに蒸留し、実世界ではエンコーダ等を固定して潜在ダイナミクスのみを更新することで、接触を伴う操作や歩行タスクで迅速な適応を実現する手法を提案した。
原題: Simulation Distillation: Pretraining World Models in Simulation for Rapid Real-World Adaptation ／ Jacob Levy, Tyler Westenbroek, Kevin Huang 他
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ExpertGen: 不完全な行動事前分布からのスケーラブルなSim-to-Realエキスパート方策学習
不完全なデモから拡散方策を事前分布として学習し、その初期ノイズを強化学習で最適化することで、報酬設計なしに高品質なエキスパート方策をシミュレーションで自動生成し、実機転移を可能にするフレームワーク。
原題: ExpertGen: Scalable Sim-to-Real Expert Policy Learning from Imperfect Behavior Priors ／ Zifan Xu, Ran Gong, Maria Vittoria Minniti 他
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関節トルク空間摂動注入によるヒューマノイド歩行ポリシーのSim-to-Real
シミュレーション中の関節トルクに状態依存の摂動を注入することで、パラメータランダム化では表現できない複雑な現実ギャップを模擬し、ヒューマノイド歩行ポリシーの実世界での堅牢性を向上させる手法を提案した。
原題: Sim-to-Real of Humanoid Locomotion Policies via Joint Torque Space Perturbation Injection ／ Junhyeok Rui Cha, Woohyun Cha, Jaeyong Shin 他
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HALO: 重負荷人型アジャイル動作スキルのための微分可能シミュレーションによるSim-to-Realギャップ解消
未知のペイロードを運ぶ人型ロボットのシミュレーションから実機への転移を改善するため、微分可能シミュレータを用いた2段階のシステム同定フレームワークを提案し、ゼロショット転移を実現した。
原題: HALO:Closing Sim-to-Real Gap for Heavy-loaded Humanoid Agile Motion Skills via Differentiable Simulation ／ Xingyi Wang, Chenyun Zhang, Weiji Xie 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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Swim2Real: VLMによるシステム同定を用いたシミュレーションから実機への転移
水泳動画とVLMフィードバックを用いてロボット魚のシミュレータの16パラメータを自動調整し、シミュレーションから実機への転移を可能にするパイプラインを提案した。
原題: Swim2Real: VLM-Guided System Identification for Sim-to-Real Transfer ／ Kevin Qiu, Kyle Walker, Mike Y. Michelis 他
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URDF-Anything+: シミュレーション可能な関節物体を単一画像からエンドツーエンド生成
単一のRGB画像から、関節パラメータを含むシミュレーション実行可能なURDFモデルを自己回帰拡散モデルで直接生成する手法を提案。
原題: URDF-Anything+: End-to-End Generation for Simulation-Ready Articulated Assets ／ Zhuangzhe Wu, Yue Xin, Chengkai Hou 他
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合成データを用いたシミュレーションから実世界への果物検出：Isaac Simによる定量的評価と組み込み展開
NVIDIA Isaac Simで生成した合成データと実画像を組み合わせてYOLOモデルを訓練し、果物検出のsim-to-real性能を評価。ハイブリッド訓練が実データのみに近い精度を達成し、Jetson Orin NX上でリアルタイム推論を実現した。
原題: Sim-to-Real Fruit Detection Using Synthetic Data: Quantitative Evaluation and Embedded Deployment with Isaac Sim ／ Martina Hutter-Mironovova
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DRUM: 拡散モデルを用いたレイドロップ対応のSim2Real LiDARセグメンテーションのための非ペア写像
シミュレーションで生成したLiDARデータを実データの特性（反射強度とレイドロップノイズ）に合わせて変換する、拡散モデルベースのSim2Real翻訳フレームワークを提案した。
原題: DRUM: Diffusion-based Raydrop-aware Unpaired Mapping for Sim2Real LiDAR Segmentation ／ Tomoya Miyawaki, Kazuto Nakashima, Yumi Iwashita 他
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TADPO: 強化学習でオフロードを走破する
PPOを拡張し、教師によるオフポリシー軌道と生徒のオンポリシー探索を組み合わせた新手法TADPOを提案し、高速オフロード走行を実現。実車へのゼロショットsim2real転移に成功した。
原題: TADPO: Reinforcement Learning Goes Off-road ／ Zhouchonghao Wu, Raymond Song, Vedant Mundheda 他
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PTLD: 触覚潜在一貫性蒸留によるシミュレーションから実世界への巧みな操作
触覚センサのシミュレーションを必要とせず、実世界の特権センサから収集したデータを用いて触覚入力に基づく状態推定器を蒸留し、シミュレーションで訓練した操作ポリシーを向上させる手法を提案した。
原題: PTLD: Sim-to-real Privileged Tactile Latent Distillation for Dexterous Manipulation ／ Rosy Chen, Mustafa Mukadam, Michael Kaess 他
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Sim2Sea: 混雑水域における船舶航行のためのシミュレーションから実世界へのポリシー転移
混雑した海域での自律航行を実現するため、GPU並列シミュレータと速度障害物ガイド付き行動マスキングを備えたポリシーを開発し、シミュレーションのみで訓練したポリシーを実船にゼロショット転移させた。
原題: Sim2Sea: Sim-to-Real Policy Transfer for Maritime Vessel Navigation in Congested Waters ／ Xinyu Cui, Xuanfa Jin, Xue Yan 他
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Fire as a Service：熱的・視覚的に正確な火災ダイナミクスでロボットシミュレータを拡張
既存のロボットシミュレータに高忠実度かつ計算効率の良い火災シミュレーションを非同期で追加するフレームワークを提案し、熱伝達や煙の再現、マルチモーダル知覚データ収集、行動クローニングによる方策学習を可能にした。
原題: Fire as a Service: Augmenting Robot Simulators with Thermally and Visually Accurate Fire Dynamics ／ Anton R. Wagner, Madhan Balaji Rao, Helge Wrede 他
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GeCo-SRT: ロボットのクロスタスクSim-to-Real転移のための幾何認識型継続適応
局所幾何特徴をドメイン・タスク不変な知識として活用し、継続的なSim-to-Real転移を可能にする幾何認識型Mixture-of-Expertsと優先経験再生を提案。新タスク適応でデータ効率を大幅に改善。
原題: GeCo-SRT: Geometry-aware Continual Adaptation for Robotic Cross-Task Sim-to-Real Transfer ／ Wenbo Yu, Wenke Xia, Weitao Zhang 他
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タンゴは二人で踊る：ロボット倉庫における注文スケジューリングとマルチエージェント経路探索の統合シミュレータ
ロボット倉庫の注文スケジューリングと経路探索を分離せず統合し、物理制約や障害回復も考慮したシミュレータWareRoverを提案。既存手法が現実的な制約下で苦戦することを示した。
原題: It Takes Two to Tango: A Holistic Simulator for Joint Order Scheduling and Multi-Agent Path Finding in Robotic Warehouses ／ Haozheng Xu, Wenhao Li, Zifan Wei 他
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DynaRetarget: サンプリングベース軌道最適化による動的実行可能なモーションリターゲティング
人間の動作をヒューマノイドの制御ポリシーに転写するパイプラインを提案し、サンプリングベース軌道最適化で運動学的軌道を動的に実行可能な動作へと精錬する。
原題: DynaRetarget: Dynamically-Feasible Retargeting using Sampling-Based Trajectory Optimization ／ Victor Dhedin, Ilyass Taouil, Shafeef Omar 他
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ベイズ最適化とローバー・地形シミュレーションによる車輪と制御の同時設計
変形地形上の全車両閉ループシミュレーションとベイズ最適化を用いて、ローバーの車輪形状とステアリング制御パラメータを同時に設計するフレームワークを提案し、逐次設計との比較や計算コストの分析を行った。
原題: Co-Design of Rover Wheels and Control using Bayesian Optimization and Rover-Terrain Simulations ／ Huzaifa Mustafa Unjhawala, Khizar Shaikh, Luning Bakke 他
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ヒューマノイドロボットのための人間らしいバドミントンスキルの学習
人間の動作データを強化学習で蒸留し、バドミントンのリフトやドロップショットなどのスキルをヒューマノイドロボットにゼロショットでsim-to-real転移させた研究。
原題: Learning Human-Like Badminton Skills for Humanoid Robots ／ Yeke Chen, Shihao Dong, Xiaoyu Ji 他
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MolmoSpaces：ロボットナビゲーションとマニピュレーションのための大規模オープンエコシステム
23万以上の多様な屋内環境と13万の物体アセットを備え、MuJoCoやIsaacなど複数シミュレータで使えるオープンなロボットベンチマーク基盤を構築し、実機との高い相関を示した。
原題: MolmoSpaces: A Large-Scale Open Ecosystem for Robot Navigation and Manipulation ／ Yejin Kim, Wilbert Pumacay, Omar Rayyan 他
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RAPT: シミュレーションから実機へのヒューマノイド展開におけるモデル予測型OOD検出と故障診断
シミュレーションで学習した制御方策が実機展開時に分布外状態に陥るのを防ぐため、50Hzで動作する自己教師ありの異常検知モニタを提案し、故障の時期と箇所を特定するとともにLLMによるゼロショット故障原因分類を実現した。
原題: RAPT: Model-Predictive Out-of-Distribution Detection and Failure Diagnosis for Sim-to-Real Humanoid Deployment ／ Humphrey Munn, Brendan Tidd, Peter Bohm 他
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