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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: 2025/12/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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LeLaR: AIベース衛星姿勢制御器の初の軌道上実証
シミュレーションで深層強化学習により訓練した姿勢制御器を3Uナノ衛星InnoCubeに搭載し、軌道上で慣性指向マヌーバを実証、従来のPD制御器と比較した。
原題: LeLaR: The First In-Orbit Demonstration of an AI-Based Satellite Attitude Controller ／ Kirill Djebko, Tom Baumann, Erik Dilger 他
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力覚センシングを用いたロボット安全制御のための強化学習
力覚・触覚を強化学習に組み込み、非構造環境でのマニピュレーションにおける安全性とsim-to-real転移性能を向上させる手法を提案し、物体押しタスクで有効性を示した。
原題: Reinforcement Learning for Robotic Safe Control with Force Sensing ／ Nan Lin, Linrui Zhang, Yuxuan Chen 他
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15分でヒューマノイドのsim-to-real歩行を学習
オフポリシーRL（FastSAC/FastTD3）と大規模並列環境を組み合わせ、Unitree G1やBooster T1の歩行制御を単一GPUで15分で学習し実機転移を実現した。
原題: Learning Sim-to-Real Humanoid Locomotion in 15 Minutes ／ Younggyo Seo, Carmelo Sferrazza, Juyue Chen 他
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CRISP: 平面プリミティブを用いた単眼動画からの接触誘導型Real2Sim
単眼動画から人間とシーンの接触を手がかりに平面プリミティブでシーン形状を復元し、物理的に妥当な人間動作とシミュレーション可能な環境を生成する手法。
原題: CRISP: Contact-Guided Real2Sim from Monocular Video with Planar Scene Primitives ／ Zihan Wang, Jiashun Wang, Jeff Tan 他
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sim2art: 合成データのみで単眼動画から関節物体を高精度にモデリング
単眼動画から関節物体の3D部位分割と関節パラメータを復元するフレームワークを提案。合成データのみで学習しながら実世界に汎化し、多様な物体カテゴリを含む新ベンチマークも導入した。
原題: sim2art: Accurate Articulated Object Modeling from a Single Video using Synthetic Training Data Only ／ Arslan Artykov, Tom Ravaud, Corentin Sautier 他
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サッカースキルのためのSim2Real強化学習
人型ロボットのサッカー制御タスク（キック、歩行、ジャンプ）を強化学習で訓練し、カリキュラム学習と敵対的モーションプライア（AMP）で動的で適応的なポリシーを実現したが、実機転移は失敗した。
原題: Sim2Real Reinforcement Learning for Soccer skills ／ Jonathan Spraggett
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SORS: ソフトロボット向けのモジュール式高忠実度シミュレータ
有限要素法と逐次二次計画法を組み合わせ、ソフトロボットの大変形・接触・圧力駆動を高精度に再現するモジュール式シミュレータSORSを提案し、実機実験で検証した。
原題: SORS: A Modular, High-Fidelity Simulator for Soft Robots ／ Manuel Mekkattu, Mike Y. Michelis, Robert K. Katzschmann
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TwinAligner: 視覚・動的アライメントによる物理認識Real2Sim2Realでロボットマニピュレーションを実現
シミュレーションと実世界の視覚・動的ギャップをSDF再構成と3DGSレンダリング、剛体物理同定で埋め、シミュレーションで訓練した方策を実世界へゼロショット転移させるReal2Sim2Realシステムを提案。
原題: TwinAligner: Visual-Dynamic Alignment Empowers Physics-aware Real2Sim2Real for Robotic Manipulation ／ Hongwei Fan, Hang Dai, Jiyao Zhang 他
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3D放射輝度場での学習とドメイン適応による単眼RGB画像での混雑環境飛行
3Dガウシアンスプラッティングによるフォトリアルなシミュレーションと敵対的ドメイン適応を組み合わせ、単眼RGB画像のみで混雑環境を飛行する方策を学習し、実世界へのゼロショット転移を実現した。
原題: Flying in Clutter on Monocular RGB by Learning in 3D Radiance Fields with Domain Adaptation ／ Xijie Huang, Jinhan Li, Tianyue Wu 他
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堅牢なAAV着陸のためのエキスパート切替：シミュレーションにおける二重検出器フレームワーク
ヘリパッド検出を遠距離用と近距離用の2つのYOLOv8エキスパートに分け、機体視点に応じて切替えることで、高度変化に強い着陸を実現した。
原題: Expert Switching for Robust AAV Landing: A Dual-Detector Framework in Simulation ／ Humaira Tasnim, Ashik E Rasul, Bruce Jo 他
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Basilisk宇宙力学フレームワークとROS 2を繋ぐモジュール型宇宙機シミュレーションとハードウェア統合
宇宙機シミュレータBasiliskとROS 2を双方向に接続する軽量ブリッジを開発し、編隊飛行の非線形モデル予測制御をシミュレーションと微小重力実験装置で同一実装により実証した。
原題: Bridging the Basilisk Astrodynamics Framework with ROS 2 for Modular Spacecraft Simulation and Hardware Integration ／ Elias Krantz, Ngai Nam Chan, Gunnar Tibert 他
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Real2Edit2Real: 3D制御インターフェースによるロボット実演の生成
多視点RGBから3D再構成した点群を編集し、深度を主制御信号とする動画生成モデルで新しい操作実演を合成することで、1〜5件の実演から50件相当のデータを生成しデータ効率を10〜50倍向上させるフレームワーク。
原題: Real2Edit2Real: Generating Robotic Demonstrations via a 3D Control Interface ／ Yujie Zhao, Hongwei Fan, Di Chen 他
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学習ベース四脚ロコマニピュレーションの実機展開フレームワーク
四脚ロボットとアームの全身制御を強化学習で訓練し、Isaac GymからMuJoCoを経て実機へ転送するオープンなパイプラインを構築し、物体把持実験で有効性を示した。
原題: A Framework for Deploying Learning-based Quadruped Loco-Manipulation ／ Yadong Liu, Jianwei Liu, He Liang 他
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Sim2Swim: 3分で学習する俊敏なAUV機動のためのゼロショット速度制御
ドメインランダム化と大規模並列学習を用いて、3分間の訓練でAUVの6自由度俊敏機動を可能にするゼロショットsim2real深層強化学習速度制御器を提案し、プール実験で検証した。
原題: Sim2Swim: Zero-Shot Velocity Control for Agile AUV Maneuvering in 3 Minutes ／ Lauritz Rismark Fosso, Herman Biørn Amundsen, Marios Xanthidis 他
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代理コンプライアンスモデリングによる軟体ロボットの強化学習歩行
軟体ロボットの変形を剛体シミュレータ内の間接変数で表現し、強化学習で歩行を学習させ、実機への高忠実度な転移を実現した。
原題: Surrogate compliance modeling enables reinforcement learned locomotion gaits for soft robots ／ Jue Wang, Mingsong Jiang, Luis A. Ramirez 他
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不完全なシミュレーションから器用な操作スキルを学習する
シミュレーションで学習した方策をテレオペレーションのスキルプリミティブとして使い実世界の触覚・固有感覚データを収集し、触覚入りの行動クローニングでナット締めやネジ回しを実現するsim-to-realフレームワークを提案。
原題: Learning Dexterous Manipulation Skills from Imperfect Simulations ／ Elvis Hsieh, Wen-Han Hsieh, Yen-Jen Wang 他
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PolaRiS: 汎用ロボットポリシーのためのスケーラブルな実世界→シミュレーション評価
実世界の短い動画スキャンからニューラル再構成で高忠実度なシミュレーション環境を構築し、汎用ロボットポリシーを実世界と強く相関する形で評価できるようにしたフレームワーク。
原題: PolaRiS: Scalable Real-to-Sim Evaluations for Generalist Robot Policies ／ Arhan Jain, Mingtong Zhang, Kanav Arora 他
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位相保存拡散による構造整合生成
拡散過程のノイズを位相保存型に再定式化し、構造を保った画像・動画生成やsim2real転移を可能にした手法を提案。
原題: NeuralRemaster: Phase-Preserving Diffusion for Structure-Aligned Generation ／ Yu Zeng, Charles Ochoa, Mingyuan Zhou 他
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VeoワールドシミュレータによるGeminiロボティクスポリシーの評価
最先端の動画生成モデルVeoを基盤とした生成評価システムを構築し、ロボットポリシーの通常性能から分布外汎化、物理・意味的安全性までをシミュレーションで評価できることを示した。
原題: Evaluating Gemini Robotics Policies in a Veo World Simulator ／ Gemini Robotics Team, Krzysztof Choromanski, Coline Devin 他
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vEDGAR：CARLAはハードウェアインザループ試験に使えるか？
自動運転ソフトウェアを実車のハードウェア上でリアルタイムにテストするためのシミュレーションフレームワークvEDGARを開発し、CARLAのHiL試験への適用可能性を評価した。
原題: vEDGAR -- Can CARLA Do HiL? ／ Nils Gehrke, David Brecht, Dominik Kulmer 他
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水中ビークルの6自由度位置制御のための高速方策学習
JAXとMJXでGPU加速した強化学習パイプラインを構築し、2分未満で学習を完了させ、実機の水中実験でゼロショット転移による6自由度軌道追従と外乱抑制を実現した。
原題: Fast Policy Learning for 6-DOF Position Control of Underwater Vehicles ／ Sümer Tunçay, Alain Andres, Ignacio Carlucho
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シミュレーションから宇宙実機へ：自律フリーフライヤー制御のSim2Realギャップを越えて
NVIDIA Omniverseとカリキュラム学習で強化学習したニューラルネットを、ISS上のAstrobeeの姿勢・並進制御に適用し、世界初の軌道上RL自律制御を実証した。
原題: Crossing the Sim2Real Gap Between Simulation and Ground Testing to Space Deployment of Autonomous Free-flyer Control ／ Kenneth Stewart, Samantha Chapin, Roxana Leontie 他
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ヒューマノイドのピクセル入力から行動へのポリシー転移におけるSim-to-Realの扉を開く
GPU加速のフォトリアルシミュレーションと教示者-生徒-ブートストラップ学習を用い、RGB画像のみからヒューマノイドが多様な扉を開けるロコマニピュレーションポリシーをシミュレーションだけで学習し、実機でゼロショット転移を実現した。
原題: Opening the Sim-to-Real Door for Humanoid Pixel-to-Action Policy Transfer ／ Haoru Xue, Tairan He, Zi Wang 他
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DiffuDepGrasp: 拡散モデルによる深度ノイズモデリングで実現するSim2Realロボット把持
拡散モデルで実機深度センサのノイズを学習・合成し、シミュレーションのみで訓練した把持方策をゼロショットで実機に転移するフレームワークを提案。
原題: DiffuDepGrasp: Diffusion-based Depth Noise Modeling Empowers Sim2Real Robotic Grasping ／ Yingting Zhou, Wenbo Cui, Weiheng Liu 他
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MarketGen: 自動生成される実体化スーパーマーケット環境を備えたスケーラブルなシミュレーションプラットフォーム
スーパーマーケット環境を自動生成するシミュレーションプラットフォームMarketGenを提案し、レジ袋詰めと棚からの商品収集という2つのタスクのベンチマークを構築した。
原題: MarketGen: A Scalable Simulation Platform with Auto-Generated Embodied Supermarket Environments ／ Xu Hu, Yiyang Feng, Junran Peng 他
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LiDAR評価指標の包括的比較：シミュレーションと実データを用いた検討
実世界とシミュレーションのLiDARスキャンを比較するための評価指標を網羅的に検証し、Density Aware Chamfer Distance (DCD)が最適であることを示すとともに、実データに基づく仮想テスト環境を構築して幾何学的・意味的類似性を評価した。
原題: Comprehensive Assessment of LiDAR Evaluation Metrics: A Comparative Study Using Simulated and Real Data ／ Syed Mostaquim Ali, Taufiq Rahman, Ghazal Farhani 他
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Isaac Lab：マルチモーダルロボット学習のためのGPU加速シミュレーションフレームワーク
GPU並列物理演算とフォトリアル描画を統合し、強化学習・模倣学習を大規模に実行できるロボット学習用シミュレーションプラットフォームを提案。
原題: Isaac Lab: A GPU-Accelerated Simulation Framework for Multi-Modal Robot Learning ／ NVIDIA, :, Mayank Mittal 他
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自動運転の強化学習におけるSim-to-Real転移のための動力学分離型軌道アライメント
強化学習エージェントをシミュレーションで訓練し、その振る舞いを軌道予測エージェントに蒸留することで、実車両へのゼロショット転移を可能にするフレームワークを提案した。
原題: Dynamics-Decoupled Trajectory Alignment for Sim-to-Real Transfer in Reinforcement Learning for Autonomous Driving ／ Thomas Steinecker, Alexander Bienemann, Denis Trescher 他
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OpenTwinMap: 都市自動運転向けオープンソースデジタルツイン生成ツール
LiDARとOpenStreetMapデータから都市環境の3Dデジタルツインを生成し、Unreal EngineやCARLAで自動運転シミュレーションに利用できるPythonベースのオープンソースフレームワークを提案。
原題: OpenTwinMap: An Open-Source Digital Twin Generator for Urban Autonomous Driving ／ Alex Richardson, Jonathan Sprinkle
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CropCraft: 農業ロボティクスシミュレーションのための手続き型仮想世界生成器
BlenderとPythonで構築されたオープンソースの手続き型世界生成ツールで、YAML設定から多様な農地環境を生成し、Gazeboに取り込んで作物・雑草のセグメンテーション学習などに活用できる。
原題: CropCraft: A Procedural World Generator for Robotic Simulation of Agricultural Tasks ／ Riccardo Bertoglio, Cyrille Pierre, Johann Laconte 他
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