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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: 2026/11/12 ／ 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
Alloy: ロボット学習のためのマルチマテリアル物理エンジン
剛体・布・ケーブル・液体・粒状体・軟体を同一シーンで扱えるオープンソース物理エンジンを提案し、GPU上で多数の並列ワールドを実行して歩行・ケーブル操作・注ぎのポリシー学習を実証した。
原題: Alloy: A Multi-Material Physics Engine for Robot Learning ／ Pranay Gupta, Deepanshu Rohilla
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ハイブリッド地形モデリングによる崩壊対応後退行動のためのメモリ効率的並列方策学習
崩壊しうる地形を剛体シミュレーションせず仮想接触力で表現し、地形形状を共有しつつ環境ごとの崩壊状態を保持する手法で、GPUメモリを抑えつつ大規模並列強化学習を可能にした。
原題: Memory-Efficient Parallel Policy Learning for Collapse-Reactive Retreat via Hybrid Terrain Modeling ／ Yuki Kadokawa, Ritsuki Matsunaga, Yuqi Yang 他
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Ropedia Xperience 2：フィジカルAIの環境と行動をスケールさせる基盤データセット
実世界の3Dスキャン1,589件と74タスク・131時間の一人称視点記録を収集し、各データを物理シミュレーション環境やロボット全身軌道に変換して再利用可能にした、フィジカルAIのスケーリング則研究のための基盤データセットを提案した論文。
原題: Ropedia Xperience 2: A Gold Standard for Scaling Physical AI Environments and Behaviors ／ Hao Li, Fangzhou Hong, Zhaoxi Chen 他
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動画から二足歩行ロボットの制御へ：MotionSkill
単眼動画から歩行のタイミング付き参照動作を抽出し、体格の異なる10種類の二足ロボットに合わせて適応させ、各ロボットの残差ポリシーを学習することで歩行制御を実現した。
原題: MotionSkill: From Bipedal Motion Video to Control across Embodiments ／ Philip Niu, Xiaofeng Han, Sylvie Pan 他
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Elastra: 弾性体シミュレーションフレームワーク
マットレスやトランポリンのような弾性面とのロボットの接触をモデル化するシミュレーションフレームワークElastraを提案し、人型ロボットの立ち上がり制御の学習に応用して成功率を向上させた。
原題: Elastra: A Simulation Framework for Elastic Bodies ／ Youran Sun, Chugang Yi, Xingyu Ren 他
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単一RGB画像からヒューマノイド動作を生成する統合パイプライン
1枚のRGB画像からシーン形状を復元し、人間のインタラクション動作を生成してヒューマノイドロボットへ転送する手法を提案。転送前後の2段階補正で幾何学的整合性と接触関係を保つ。
原題: From a Single RGB Image to Robot Execution: Metric Scene Alignment and Contact-Guided Retargeting ／ Zhenxuan Ding, Yu Huang, Xinmiao Wang 他
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テーブルを読む：シェフズハットカードゲームのためのSim-to-Realゲーム状態検出
3D座標の再投影とドメインランダム化で自動生成した合成データを用い、カード検出・セグメンテーションを組み合わせて実機ロボット上でゲーム状態を推定する手法を開発した。
原題: Reading the Table: Sim-to-Real Game State Detection for the Chef's Hat Card Game ／ Connor Gäde, Matthias Kerzel, Hauke Bünning 他
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Genie Simベンチマーク：実機とシミュレーションの忠実度評価
実機とシミュレーションを対にした22のロボットタスクで方針性能の相関0.97を示し、関節位置やトルクの物理応答一致も検証した評価研究。
原題: Genie Sim Benchmark: Real-to-Sim Fidelity and Evaluation ／ Di Yang, Da Huang, Yang Lv 他
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組み込みsim-to-real視覚サーボ：学習によるリーチングと力誘導配置
Jetson上でYOLOと深度推定による視覚目標と、シミュレーションから転送したPPO方策・力誘導スパイラル探索を組み合わせ、ロボットのリーチングと穴への配置を実機で検証した。
原題: Embedded Sim-to-Real Visual Servoing: Learned Reaching and Force-Guided Placement ／ Dezhi Sun, Duy Khang Banh, Kenan Niu
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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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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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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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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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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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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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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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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
日本語で読む → - 論文sim2real画像認識
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
日本語で読む → - 論文羽ばたき翼/sim2realロボティクス
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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