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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: 2026/2/1 ／ 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sim2realロボティクス
シンプルなモデルで実現する遊泳：腱駆動水中ロボットのデジタルツイン
腱駆動の魚型ロボットをMuJoCo上で簡易な無状態流体モデルにより再現し、実機の遊泳軌道から5つの流体パラメータを同定することで、未見の駆動条件にも汎化するデジタルツインを構築した。強化学習による目標追従で93%の成功率を達成した。
原題: Simple Models, Real Swimming: Digital Twins for Tendon-Driven Underwater Robots ／ Mike Y. Michelis, Nana Obayashi, Josie Hughes 他
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MeshMimic: 3Dシーン再構成による幾何学認識型ヒューマノイド動作学習
動画から3Dシーンと人間の動きを再構成し、地形との接触を保ったままヒューマノイドロボットの動作を学習させるフレームワークを提案。
原題: MeshMimic: Geometry-Aware Humanoid Motion Learning through 3D Scene Reconstruction ／ Qiang Zhang, Jiahao Ma, Peiran Liu 他
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ヒューマノイドロボットのサッカースキル学習：段階的知覚-行動フレームワーク
サッカースキル獲得を運動スキル獲得・知覚行動統合・sim-to-real転移の3段階に分解し、Unitree G1で多様な条件下でのキックを実現した研究。
原題: Learning Soccer Skills for Humanoid Robots: A Progressive Perception-Action Framework ／ Jipeng Kong, Xinzhe Liu, Yuhang Lin 他
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Vid2Sid: 動画でシミュレーションと実機のギャップを埋める
動画からシミュレータの物理パラメータを自動調整し、VLMが不一致を診断して解釈可能な更新を提案するシステム。
原題: Vid2Sid: Videos Can Help Close the Sim2Real Gap ／ Kevin Qiu, Yu Zhang, Marek Cygan 他
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小型飛行船ロボットの倒立姿勢に対するロバスト制御方策の学習
小型飛行船ロボットの倒立姿勢を実現・維持するため、高忠実度シミュレーションと改良TD3・ドメインランダム化でロバストな制御方策を学習し、sim-to-realマッピング層で実機展開を可能にした。
原題: Learning Robust Control Policies for Inverted Pose on Miniature Blimp Robots ／ Yuanlin Yang, Lin Hong, Fumin Zhang
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実世界クラフトランナーにおける協調・競合チームプレイ
シミュレーションと実機ロボットからなるシステムを構築し、マルチエージェント強化学習で協調・競合方策を効率的に学習させ、OODSIでsim2realギャップを軽減して実世界タスクを実現した。
原題: Cooperative-Competitive Team Play of Real-World Craft Robots ／ Rui Zhao, Xihui Li, Yizheng Zhang 他
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シミュレーション学習とロボットスキルによる電気キャビネット組立の自動化
物理シミュレーション上で深層強化学習と再利用可能なロボットスキルを組み合わせ、DINレールへの端子の力制御組立を学習させ、実機UR10eへ追加調整なしで転移して高い成功率を達成した。
原題: Simulation-based Learning of Electrical Cabinet Assembly Using Robot Skills ／ Arik Laemmle, Balázs András Bálint, Philipp Tenbrock 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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物理を考慮したニューラル制御によるマルチロータの制御方策学習の効率的な知識転移
強化学習と教師あり制御配分を組み合わせた物理を考慮したニューラル制御アーキテクチャを提案し、方策ライブラリからの初期化によりマルチロータの制御方策学習を最大73.5%効率化できることを示した。
原題: Efficient Knowledge Transfer for Jump-Starting Control Policy Learning of Multirotors through Physics-Aware Neural Architectures ／ Welf Rehberg, Mihir Kulkarni, Philipp Weiss 他
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物理整合的な物体間推論による高密度クラッタ環境のReal-to-Sim
単視点RGB-D画像から、接触グラフと微分可能剛体シミュレーションを用いて物理的に整合した3Dシーンを再構成し、接触の多いマニピュレーションを可能にする手法を提案。
原題: Real-to-Sim for Highly Cluttered Environments via Physics-Consistent Inter-Object Reasoning ／ Tianyi Xiang, Jiahang Cao, Sikai Guo 他
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MOSAIC: 高速残差適応による汎用人型モーション追従と遠隔操作のsim-to-realギャップの橋渡し
多様な入力インターフェースに対応する人型ロボットの全身遠隔操作システムを構築し、インターフェース固有の残差モジュールを高速適応・蒸留することで、実機での長期的な遠隔操作を安定化させた。
原題: MOSAIC: Bridging the Sim-to-Real Gap in Generalist Humanoid Motion Tracking and Teleoperation with Rapid Residual Adaptation ／ Zhenguo Sun, Bo-Sheng Huang, Yibo Peng 他
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大規模で現実的な合成家庭内データの生成
人間のペルソナと家庭環境を緩く連携させて生成し、長期の人間-ロボット相互作用を含む大規模合成データセットを自然言語プロンプトで作成するフレームワークを提案。
原題: Realistic Synthetic Household Data Generation at Scale ／ Siddharth Singh, Ifrah Idrees, Abraham Dauhajre
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SimToolReal: 物体中心方策によるゼロショット巧みな道具操作
多様な道具形状をシミュレーションで大量生成し、ランダムな目標姿勢へ操作する単一の強化学習方策を訓練することで、実機で未知の道具をゼロショットで巧みに操作できるようにした研究。
原題: SimToolReal: An Object-Centric Policy for Zero-Shot Dexterous Tool Manipulation ／ Kushal Kedia, Tyler Ga Wei Lum, Jeannette Bohg 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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multipanda_ros2：マルチマニピュレータシステムのためのリアルタイムROS2フレームワークによるSim-to-Realギャップの橋渡し
複数のFrankaロボットを単一プロセスで1kHz制御できるオープンソースROS2アーキテクチャを提案し、MuJoCoシミュレーションと実機の慣性パラメータ同定を組み合わせてsim2realギャップを低減する手法を示した。
原題: Bridging the Sim-to-Real Gap with multipanda ros2: A Real-Time ROS2 Framework for Multimanual Systems ／ Jon Škerlj, Seongjin Bien, Abdeldjallil Naceri 他
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SPARR: 実世界の非対称残差を組み合わせたシミュレーション方策による組立
シミュレーションで訓練した基本方策と実世界で学習する残差方策を組み合わせ、sim-to-realギャップを埋めて組立タスクの成功率とサイクルタイムを改善した手法。
原題: SPARR: Simulation-based Policies with Asymmetric Real-world Residuals for Assembly ／ Yijie Guo, Iretiayo Akinola, Lars Johannsmeier 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
日本語で読む → - 論文全身制御/sim2realロボティクス
異なるヒューマノイド間で汎用化する全身制御フレームワークXHugWBC
形態をランダム化した多数のヒューマノイドで一度学習させることで、未知の機体にもゼロショットで転移できる汎用全身制御ポリシーを実現した。
原題: Scalable and General Whole-Body Control for Cross-Humanoid Locomotion ／ Yufei Xue, YunFeng Lin, Wentao Dong 他
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
SAGE: 身体性AIのためのスケーラブルなエージェント型3Dシーン生成
ユーザーが指定した身体性タスクを理解し、複数の生成器と評価器を組み合わせて物理的に妥当でシミュレータ対応の3D環境を自動生成するエージェントフレームワークを提案。
原題: SAGE: Scalable Agentic 3D Scene Generation for Embodied AI ／ Hongchi Xia, Xuan Li, Zhaoshuo Li 他
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VRデータから学校銃撃犯の行動を再現する離散事象シミュレータの開発
VR実験で得た参加者の行動データから銃撃犯の移動と行動を確率的にモデル化する離散事象シミュレータを構築し、ロボットによる介入戦略の評価を可能にした。
原題: Developing a Discrete-Event Simulator of School Shooter Behavior from VR Data ／ Christopher A. McClurg, Alan R. Wagner
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SENSE-STEP: 触覚を備えたソフト四足ロボットのためのSim-to-Real移動制御学習
吸引カップ型触覚足を持つ空気圧駆動ソフト四足ロボットに対し、シミュレーションで段階的に学習させた閉ループ制御則を実機に転移し、平地と傾斜での移動性能を向上させた。
原題: SENSE-STEP: Learning Sim-to-Real Locomotion for a Sensory-Enabled Soft Quadruped Robot ／ Storm de Kam, Ebrahim Shahabi, Cosimo Della Santina
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Squint: 実機ロボティクス向け高速視覚強化学習
視覚強化学習を高速化するSoft Actor Critic手法Squintを提案し、ManiSkill3の8つのマニピュレーションタスクで訓練時間を短縮、実機SO-101ロボットへのsim-to-real転移を実証した。
原題: Squint: Fast Visual Reinforcement Learning for Sim-to-Real Robotics ／ Abdulaziz Almuzairee, Henrik I. Christensen
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RoboCurate: 行動検証済みニューラル軌道による多様性を活かしたロボット学習
生成ビデオから得たロボット行動をシミュレータで再生し、映像との動きの一致度で品質を評価・選別する合成データ生成フレームワークを提案。実データのみの場合と比べ成功率を大幅に改善した。
原題: RoboCurate: Harnessing Diversity with Action-Verified Neural Trajectory for Robot Learning ／ Seungku Kim, Suhyeok Jang, Byungjun Yoon 他
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自然言語によるキノダイナミクスモデリングでロボットの構造損傷にゼロショット適応
自然言語で記述された損傷情報を自己教師あり学習でキノダイナミクス挙動に結びつけ、損傷を受けたロボットの順モデルを学習。シミュレータで最大81%の誤差削減を達成し、sim-to-realやスケール間の汎化も示した。
原題: Zero-Shot Adaptation to Robot Structural Damage via Natural Language-Informed Kinodynamics Modeling ／ Anuj Pokhrel, Aniket Datar, Mohammad Nazeri 他
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アフォーダンスグラフによるタスク世界：スケーラブルな身体性学習のための自己進化型タスク生成
実世界観察からアフォーダンスグラフでタスクを階層分解し、VLM推論と幾何検証を組み合わせた自己進化機構でロボット方策を自動生成・改善するフレームワークを提案。
原題: Affordance-Graphed Task Worlds: Self-Evolving Task Generation for Scalable Embodied Learning ／ Xiang Liu, Sen Cui, Guocai Yao 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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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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SceneSmith: エージェントによるシミュレーション可能な屋内シーン生成
VLMエージェントが協調して自然言語から家具や小物まで揃った物理シミュレーション可能な屋内シーンを自動生成するフレームワーク。
原題: SceneSmith: Agentic Generation of Simulation-Ready Indoor Scenes ／ Nicholas Pfaff, Thomas Cohn, Sergey Zakharov 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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Marinarium：海洋・宇宙アナログフィールドロボティクスのためのモジュラー型再現可能実験施設
シミュレーションと実海域実験のギャップを埋めるため、モーションキャプチャやデジタルツインを備えた水槽型実験施設を開発し、水中ロボットの同定・異種マルチドメインランデブー・sim2real・宇宙機自律性の検証で有効性を示した。
原題: Marinarium: A Modular Experimental Facility for Reproducible Maritime and Space-Analog Field Robotics ／ Ignacio Torroba, David Dorner, Victor Nan Fernandez-Ayala 他
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