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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: 2026/11/9 ／ 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
HolidayFactory 1.0：産業用ロボット作業のシミュレーション・生成・評価フレームワーク
産業用ロボットの反復作業をリセットなしで大規模評価するため、接触・アクチュエータ・触覚モデルを備えたシミュレータと、シーン構築の自動生成、7種の産業タスクベンチマークを統合したフレームワークを提案。
原題: HolidayFactory 1.0: Simulating, Generating, and Evaluating Industrial Robot Tasks ／ Holiday Robotics, :, Jeongmin Lee 他
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制御変数を用いたシミュレーション支援強化学習
シミュレータのデータを学習目標の直接的な形成ではなく分散低減にのみ用いる制御変数ベースの手法を提案し、方策評価・actor-critic・オフラインRLへ拡張してMuJoCoで有効性を示した論文。
原題: Simulation-aided Reinforcement Learning with Control Variates ／ Omer Hemo, Ido Sefi, Mirco Mutti 他
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超音波ガイド大腿穿刺のための静脈圧縮性シミュレーション：速度・精度・ファントム検証
GPU物理シミュレーションで組織変形と静脈圧縮を再現し、低忠実度ファントムで精度を検証した。ソルバー時間を大幅短縮しつつ臨床的に重要な静脈虚脱の信号を再現した。
原題: Simulating Vein Compressibility for Ultrasound-Guided Femoral Access: Speed, Accuracy, and Phantom Validation ／ Amit Manicka, Laurent Coulon, Darwin Ang 他
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祭りの映像から舞台へ：市販ヒューマノイドによる長時間表現型全身ダンスのためのSim-to-Realラダー
単眼動画から阿波踊りをUnitree G1で再現するパイプラインを構築し、シミュレーション学習から実機展開までの11段階の検証を通じて長時間のロープなしダンスを実現した。
原題: From Festival Video to the Stage: A Sim-to-Real Ladder for Long-Horizon Expressive Whole-Body Dance on a Commercial Humanoid ／ Hesham Shehata
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ゼロショットSim-to-Real強化学習による自律型粒子画像流速測定
6自由度マニピュレータに搭載したカメラを強化学習で制御し、水槽内の翼後流を自律的に探索・撮影してPIV計測を高精度化する手法を提案。シミュレーションのみで学習し実環境へゼロショット転移を実現した。
原題: Autonomous Particle Image Velocimetry Using Zero-Shot Sim-to-Real Reinforcement Learning ／ Chang Rajani, Luke Sebastien Marsden, Stephan Kunz 他
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スタント走行向け学習ベース制御器の訓練非依存な検証手法
学習ベース制御器G-Maneuverを訓練条件から独立した物理パラメータと評価基準で検証し、Sim2Real2Simループで実車試験の安全領域を選定した研究。
原題: Training-Independent Validation of a Learning-Based Controller for Stunt Maneuvers ／ Kiruthiga Chandra Shekar, Aliasghar Arab, Jingang Yi
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TactileLab: せん断感覚を効率的にシミュレートする触覚シミュレーションによるSim-to-Real巧緻マニピュレーション
剛体シミュレーションで接触界面のせん断流れ場を効率的に生成する触覚シミュレーションフレームワークTactileLabを提案し、実触覚画像をシミュレーション触覚流れ場へ変換するreal-to-sim手法と組み合わせて実機での巧緻マニピュレーションを実現した。
原題: TactileLab: Sim-to-Real Dexterous Robot Manipulation with Efficient Shear-Sensitive Tactile Simulation ／ Yijiong Lin, Wenhao He, Toby Jack 他
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TwinBridge：デジタルツインによる方策と報酬の転移で実世界強化学習を実現する実験室ロボティクス
3Dガウシアンスプラッティングと物理シミュレーションでデジタルツインを構築し、シミュレータ由来の方策初期化と視覚報酬モデルを実世界のオンライン強化学習に転移することで、実験室の5タスクを高成功率かつ短時間で学習できるようにした。
原題: TwinBridge: Digital Twin-Driven Policy and Reward Transfer for Real-World Reinforcement Learning in Laboratory Robotics ／ Shu'ang Sun, Yibo Qiu, Haoliang Ye 他
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シミュレーションから獲得する知覚型ヒューマノイド動作
1000件の手続き生成された家庭環境で視覚・言語・動作データを合成し、実世界未経験のまま実環境で91%の成功率を達成したヒューマノイド自律システムHALOを提案。
原題: Perceptive Humanoid Motion from Simulation ／ Siyuan Hu, Abulikemu Abuduweili, Yue Meng 他
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RoboTryOn: バーチャル試着で人間動画から器用なロボット実演を合成
人間の動画をバーチャル試着のようにロボットへ置き換え、対象物や背景を保ったまま高自由度ロボットの実演データを生成する手法。合成データのみで両手操作などの新規タスク成功率を2%から60%へ向上させた。
原題: RoboTryOn: Synthesizing Dexterous Robot Demonstrations from Human Videos via Virtual Try-On ／ Seungyong Lee, Suhyeok Jang, Minyoung Kim 他
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Sim2Real V2X LiDAR検出における座標系復元・クラス別NMS・ヌルリターン建模
合成データのみで学習した3D検出器を実LiDARで評価する際、座標系不一致の修正・クラス別NMS・ヌルリターン(0,0,0)のモデル化という3つの診断的改善でスコアを大幅に向上させた。
原題: Coordinate Frame Recovery, Per Class NMS and Null Return Modelling for Sim2Real V2X LiDAR Detection ／ Aman Upganlawar
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KlaskTron: 物理的敵対型マルチエージェント強化学習のためのオープンソースプラットフォーム
卓上ゲームKLASKを模した低コストなロボット実験環境を開発し、デジタルツインと実機制御を統合してゼロショットのsim2real転移を実現した。
原題: KlaskTron: An Open-Source Platform for Physical Adversarial Multi-Agent RL ／ Aswin Ramachandran, Jona Schulz, Maurus Derungs 他
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自律移動ロボットのための実用的因果推論フレームワーク：シミュレーションから実世界の人間環境へ
シミュレーションで学習した因果構造を保ちつつ、少数の実観測でパラメータのみ更新することで、移動ロボットが人間共存環境へ迅速にsim2real転移し安全にナビゲーションできる枠組みを提案した。
原題: A Practical Causal Framework for Autonomous Mobile Robots: From Simulation to Real-World Human Environments ／ Luca Castri, Gloria Beraldo, Nicola Bellotto
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自己整合型ニューラル制御：陰的平衡のための軌道学習
陰的平衡系の軌道最適化において、感度変化を明示的に制御することで随伴学習の勾配誤差を抑えるSCNCを提案し、変形物体で収束安定性の向上を示した。
原題: Self-Consistent Neural Control: Learning Trajectories for Implicit Equilibrium ／ Hengyi Zhou, Haobo Fang, Xiaonan Huang 他
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自己主導のロボット相互作用でダイナミクスギャップを埋める
摩擦や反発などの接触ダイナミクスをロボット自身が環境と相互作用して同定し、シミュレーションの誤差を最小化するエージェントシステムCUEを提案。ビリヤードで検証し、実機プールテーブルにも展開した。
原題: Closing the Dynamics Gap through Self-Directed Robotic Interaction ／ Xilun Zhang, Liam Achenbach, Luis Pabon 他
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Sim2Real路側LiDAR検出のための幾何学的精緻化と分布アライメント
合成データのみで学習した3D物体検出器を実路側LiDARで評価する課題に対し、PointPillarsベースに幾何学的精緻化と後処理監査、リアリズム指標の解析的活用で改善した。
原題: Geometric Refinement and Distributional Alignment for Sim2Real Roadside LiDAR Detection ／ Aman Upganlawar
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Koopman構造はヒューマノイド全身追従の微分可能ワールドモデルに有効か
ヒューマノイド全身追従の微分可能ワールドモデルにKoopman構造を導入しMLPと比較したが、精度・速度とも改善せず、むしろ悪化することを示した。
原題: Why Koopman Structure Does Not Help Differentiable World Models for Humanoid Whole-Body Tracking ／ Haizhou Ge, Mengshuo Wang, Yufei Jia 他
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シミュレータの失敗か、政策の失敗か：接触アーティファクトの監査
ロボットシミュレーションベンチマークの失敗の多くは物理エンジンの衝突検出バグに起因することを特定し、評価を変えずにアーティファクトを検出・修正する監査ツールSimuGuardを提案した。
原題: When the Simulator Fails, Not the Policy: Auditing Contact Artifacts in Simulated Robot Benchmarks ／ Alex Zhou, Junhao Wu, Xueyang Zhou 他
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粗から細へのフローマッチングによる詳細認識型Sim-to-Real単眼深度推定
粗い特徴デコードと細部復元を段階的に行うフローマッチング手法で、合成データのみで学習しながら実世界の屋内・屋外シーンで高精度な単眼深度推定を実現した。
原題: FlowMoDE: Coarse-to-fine Flow Matching for Detail-aware Sim-to-Real Monocular Depth Estimation ／ Liangjing Shao, Wanhao Liu, Jinsong Lin 他
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微分可能シミュレーションによる超効率的なヒューマノイド制御
接触を含む全身制御で問題となる勾配爆発を中央値相対クリッピングで抑え、GPU微分可能シミュレータNablaEngineで高速化することで、ヒューマノイドの動作追従を高効率に学習する手法を提案した。
原題: $\nabla$Mimic: Ultra-Efficient Humanoid Control with Differentiable Simulation ／ Weyl Lu, Yubei Chen
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FlapSim：羽ばたき翼ロボティクスのための構成可能なMuJoCoシミュレーション基盤と低次元空気力学モデル階層
羽ばたき翼ロボット向けに、ロボット記述・翼形状・構成可能な空気力学モデルを統合したオープンソースMuJoCoシミュレータを提案し、低次元モデル階層の忠実度と計算速度を48シナリオで評価した。
原題: FlapSim: A Composable MuJoCo Simulation Platform and Reduced-Order Aerodynamic Model Hierarchy for Flapping-Wing Robotics ／ Mingshan He
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Gym-Anything for Robotics：コーディングエージェントでロボティクス物理シミュレーションを大規模生成
コーディングエージェントが多様なロボティクス物理シミュレーションを自動生成するフレームワークを提案し、経済的に重要な作業を網羅する25種のシミュレーション群RoboWorldを構築した。
原題: Gym-Anything for Robotics: Scaling physical simulations with digital agents ／ Pranjal Aggarwal, Sean Welleck
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夢は飛行機より安い：世界モデルによるキュレーション済みデータが空中検出を改善
7Bパラメータの動画世界モデルに実映像を種として与え、ドローン野生動物検出用の合成データを生成。実データに追加・置換することで検出精度が向上し、収集コストも削減できることを示した。
原題: Dreams Are Cheaper Than Flights: Curated World-Model Data Improves Aerial Detection ／ Rugved Katole, Vedant Patil, Jenna Kline 他
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四足歩行ロボットにおける教師なし環境設計のベンチマーク：カリキュラムか、それとも単なる易しいスタートか？
14種のUED・ドメインランダム化・ロボティクスカリキュラムを5種の3D四足ロボットで同一プロトコル下に比較するベンチマークを構築し、易しい訓練レベルが性能を支配しがちであることを示した。
原題: Is It the Curriculum or Just the Easy Start? Benchmarking Unsupervised Environment Design on Quadrupeds ／ Jakub Gilewicz, Dominik Galus, Piotr Wojdas
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コントローラ横断での文脈的行動適応によるロボット方策の転送
異なるコントローラ間で行動の意味が異なる問題に対し、指令行動と結果動作の例からトランスフォーマで文脈を符号化し、単一方策がその場で適応できる枠組みを提案した。実機で未見コントローラやゲイン変化への転送性能を向上させた。
原題: Cross-Controller Transfer via In-Context Behavior Adaptation ／ Jonathan Yang, Chelsea Finn, Dorsa Sadigh
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開放手術でのメス引き継ぎを実現するゼロショットsim-to-realロボット支援
シミュレーションのデモのみで学習した方策により、開放手術で術者からメスを受け取り把持を維持するロボットアームを実現し、実環境へのゼロショット転移を達成した。
原題: SimRetract: Zero-Shot Sim-to-Real Robotic Assistance for Retractor Take-Over in Open Surgery ／ Xucheng Wang, Zhizhou Yang, Sung Eun Kim 他
日本語で読む → - 論文イベントカメラ/sim2realロボティクス
微分可能シミュレーションによるイベントカメラベースの障害物回避学習
CUDAベースのイベントシミュレータを微分可能物理パイプラインに統合し、イベントフレームから直接制御指令を出力するend-to-endポリシーを学習。実機クアッドロータでゼロショットの障害物回避を実現した。
原題: Learning Event-based Obstacle Avoidance via Differentiable Simulation ／ Chenlu Shou, Yunfan Ren, Jiaxu Xing 他
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自動運転システムテストにおけるリアリティギャップ：全体像・課題・研究方向
自動運転システムのシミュレーションテストにおける現実との乖離（リアリティギャップ）を扱う235件の研究を体系的に整理し、対象・手法・評価証拠の傾向と課題を明らかにした。
原題: The Reality Gap in Automated Driving Systems Testing: Landscape, Challenges, and Research Directions ／ Stefano Carlo Lambertenghi, Oliver Weissl, Johannes Betz 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
重要な場所を探せ：ローバー適応のための狙い撃ち探索
報酬に関連するモデル誤差を効率的に発見・修正するオンライン適応フレームワークTERRAを提案し、火星模擬斜面での実機ローバー適応を少ない試行で実現した。
原題: Explore Where It Matters: Targeted Exploration for Efficient Rover Adaptation ／ Jacob Levy, Arthur Bouton, Tristan D. Hassler 他
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
野生動画から人-ヒューマノイド相互作用を転写する模倣身体性転送
ネット上の人間同士の相互作用動画を3D復元し、関節関係と接触を保ちながら異なるヒューマノイドへ動作を転送するHumiTransferを提案し、大規模データセットHumiMimicを構築した。
原題: Mimetic Embodiment Transfer of Human-Humanoid Interaction from In-the-Wild Videos ／ Nghia Le, Khang Nguyen, Ba Long Tran 他
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