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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: 2026/10/29 ／ 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画像認識
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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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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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
日本語で読む → - 論文sim2realロボティクス
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
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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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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
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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
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能動的知覚で実世界とシミュレーションのずれを埋めるマニピュレーション手法
手を振る動作と触覚フィードバックという能動的知覚を活用し、実世界とシミュレーションの位置合わせを高精度に行うフレームワークを提案。ミリ単位の物体操作を実機ヒューマノイドで実証した。
原題: ActiveAlign: Aligning Egocentric Manipulation via Active Perception ／ Ri-Zhao Qiu, Bowen Wen, Yifeng Jiang 他
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LabWorld: 単眼動画から実験室の対話可能な4D世界を再構築するフレームワーク
単眼RGB動画から実験器具の3Dアセット・シーン・物体の時系列状態・操作イベントを復元し、ピペッティングやボルテックス操作を再現可能な4D実験室世界を構築するReal2Sim手法を提案。
原題: LabWorld: Learning Interactive 4D Worlds for Scientific Experimentation ／ Suozhi Huang, Kelsey Fu, Binxu Li 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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月面跳躍ロボットの脚形状と制御を同時最適化する二段階共設計フレームワーク
月面低重力下の単脚ロボットについて、脚リンク長と制御器を二段階の共設計で同時最適化し、2D跳躍・着地制御まで実現した。
原題: A Bi-level Co-design Framework for Lunar Monoped with 2D Jump and Landing Control ／ Sanjay Ramkumar, Suraj Kumar
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SO-101 Bench：低コストアーム向け空間マニピュレーションのシミュレーションベンチマーク
実機SO-101のデジタルツイン上に構築した、言語条件付き空間マニピュレーションのシミュレーションベンチマークを提案し、実機とのポリシーランキング一致やVLA・LLMエージェントの性能評価を示した。
原題: SO-101 Bench: Accessible Spatial Manipulation ／ Truman Hickok
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レンダリング不要のイベントフレームシミュレーションによる自律ロボットナビゲーションの高速強化学習
画像レンダリングを介さずにシーン形状と自己運動から直接イベントストリームを生成する解析的シミュレータを提案し、障害物回避の強化学習を従来比約1000倍高速に収束させ、実機ドローンへのゼロショット転移を実現した。
原題: Rendering-Free Event Frame Simulation for Fast Reinforcement Learning of Autonomous Robot Navigation ／ Dequan Ou, Austin Lopez, Quentin Missinne 他
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SceneAgent: 3D/4Dキャプチャからシミュレーション環境を構築するエージェントパイプライン
3DGSやLiDAR、4D動画などの視覚キャプチャから、物体再構成・物理モデリング・誤り修正をエージェントが自動調整し、インタラクティブなシミュレーション環境を生成するパイプラインを提案。
原題: SceneAgent: An Agentic Pipeline from 3D and 4D Captures to Simulation Environments ／ Luke Hollis, Tianxing Fan, Heng Yang
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実機データ不要で汎化可能なヒューマノイド全身移動操作を実現するZero-HLM
スマホ撮影とシミュレーション由来のデモから実機データなしで学習データを生成し、ヒューマノイドの移動操作をゼロショット転移させるreal-to-sim-to-realフレームワーク。
原題: Zero-HLM: Generalizable Humanoid Loco-Manipulation without Real Robot Data ／ Dianyi Yang, Mengya Liu, Zhumei Wang 他
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原子からビットへ：自律ロボットインタラクションによるデジタルツイン構築
ロボットが物体を自律的に操作してデータを収集し、物理に基づくデジタルツインを再構築するシステムAuRAを提案。人間の作業と収集時間を大幅に削減しつつ、従来と同等の再構築品質を実現した。
原題: AuRA: From Atoms to Bits through Autonomous Robot Interaction ／ Xinchen Yu, Yoonkyo Jung, Haoran Chen 他
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未ラベル軌跡から対人配慮の経路補正を学習するLiDARベースsim2real GNNフレームワーク
建設現場ロボット向けに、未ラベルの実演軌跡から歩行者との相互作用を考慮した経路補正を学習し、LiDARのみでリアルタイムにプランナ経路を補正するGNNフレームワークを提案した。
原題: Learning Interaction-Aware Path Corrections from Unlabeled Trajectories: A LiDAR-Based Sim-to-Real GNN Framework for Construction Robots ／ Yilong Chen, Yong K. Cho
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HumanoidNDM：ヒューマノイド神経力学モデルによる動作追従の訓練-実環境ギャップの解消
実環境で学習した神経力学モデルを用い、モーションキャプチャ不要でヒューマノイドの動作追従ポリシーをオンライン微調整する枠組みを提案し、Unitree G1で外乱への適応を実証した。
原題: HumanoidNDM: Closing the Training-Deployment Gap of Motion Tracking via Humanoid Neural Dynamics Model ／ Chao Chen, Zhenrong Wang, Jilong Wang 他
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接触の多いマニピュレーションでGPT-6 Astraはどこまで登れるか？PhysLadder：物理的相互作用のための階層的で対応の取れたSim-Realベンチマーク
接触の多い家事タスク16件を3段階の難易度で実機とシミュレーションの両方で評価するベンチマークPhysLadderを提案し、GPT-6 Astraのゼロショット性能が難易度上昇とともに低下する様子を明らかにした。
原題: How High Can GPT-6 Astra Climb in Contact-Rich Manipulation? PhysLadder: A Hierarchical, Matched Sim-Real Benchmark for Physical Interaction ／ Haibao Yu, Jiaqi Meng, Zijian Zhang 他
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差分パッチで実現するドメインランダム化シミュレーションのリソース共有
ドメインランダム化されたロボットシミュレーション環境を「共通テンプレート＋差分パッチ」で表現し、多数インスタンス間でリソースを共有してCPU/GPUメモリを大幅に削減するシステムPatchworkを提案。
原題: Replicate What Varies: Resource Sharing for Domain-Randomized Embodied Simulation ／ Zixu Hao, Weijun Wang, Xiangyu Li 他
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正則化強化学習によるsim-to-real転送の改善
ソフトマックス価値関数に基づく新しい正則化RLアルゴリズムSMM-ACを提案し、実機ロボットでPPOやSACより高いリターンと外乱への頑健性を示した。
原題: Regularised RL improves sim-to-real transfer ／ Danilo Vucetic, Mohamad H. Danesh, Florence Clerc 他
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遅延ランダム化が学習済みヒューマノイド動作追従の遅延マージンを広げる
動作追従ポリシーの訓練に遅延ランダム化(0-50ms)を導入すると、40msの指令遅延下での生存率が平均15%から95%に向上し、遅延マージンも20-30msから50-70msへ拡大することを示した。
原題: Delay Randomization Widens the Delay Margin of Learned Humanoid Motion Trackers ／ Shaoqin Li, Yi Sun
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WorldMirror: 実世界ロボット実演から対話可能なデジタルツインを生成するエージェント型real-to-simフレームワーク
野生のロボット実演から、コーディングエージェントが生成ツールを統括して実行可能なワールドプログラムを反復改良し、物理整合性のある対話型シミュレーション環境を自動構築する手法を提案。
原題: WorldMirror: Agentic Real-to-Sim Generation of Interactive Worlds from In-the-Wild Robot Demonstrations ／ Tianling Xu, Weijie Wan, Honghao Su 他
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物理に基づくノイズ分離と意味・幾何協調による現実的な深度学習
深度ノイズを「センシング無効化」と「測定不正確さ」に物理的に分離し、3D基盤モデルの特徴を活用して現実的なノイズ付き深度を合成するPRISMを提案。実機ロボットで92.1%の成功率を達成。
原題: PRISM: Learning Realistic Depth via Physics-Grounded Noise Disentanglement with Semantic-Geometric Collaboration ／ Xiujian Liang, Jiacheng Liu, Mingyang Sun 他
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NeoWorld-3: ピクセルからコード定義の物理世界へ
視覚観測からコードで記述された実行可能な3D物理世界を再構築するコーディングエージェント型フレームワーク。再構築したデジタルツイン上で計画した操作を実機の双腕ロボットでゼロショット実行しReal-Sim-Realループを実現した。
原題: NeoWorld-3: From Pixels to Code-Defined Physical Worlds ／ Eachen Soong, Zijian Niu, Haoran Xu 他
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単眼RGB動画から意味的に拡張したロボット学習データを生成するReal2Sem2Real
人間の単眼RGB実演動画1本から、カテゴリ内の多様な物体インスタンスに対する数千件のロボット実演データを生成するパイプラインを提案し、実機2台・4タスクでテレオペデータに匹敵するVLAポリシーを実現した。
原題: Real2Sem2Real: 3D Semantic Augmentations for Robot Learning from a Single Human RGB Demonstration ／ Matthew Strong, Ankush K. Dhawan, Julien Poffet 他
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スケーラブルなヒューマノイド学習のための高速モーションリターゲティングパイプライン
多様な人間モーションをヒューマノイドへ高速に転送するFRDVを提案。運動学的リターゲティングと接触陰的iLQRによる動力学検証を組み合わせ、最大毎秒9,156フレームを達成し、強化学習による追従性能とsim-to-real転送を実証した。
原題: Fast Motion Retargeting Pipeline for Scalable Humanoid Robot Learning ／ Daniel Marew, Sangjun Park, Nisal Perera 他
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屋内物流のためのフィジカルAI：産業用移動ロボットにおけるCosmos拡張COMPASSナビゲーションのNVIDIA sim-to-realエコシステムのベンチマーク
NVIDIAのX-MobilityとCOMPASSを用い、デジタルツインとCosmosによるsim-to-real拡張で学習したナビゲーション方策を実機の産業用ロボットに展開し、成功率・効率・安全性などで既存スタックと比較評価した。
原題: Physical AI for Intralogistics: Benchmarking the NVIDIA Sim-to-Real Ecosystem for Cosmos-Enhanced COMPASS Navigation on Industrial Mobile Robots ／ Charbel Abi Hana, Rayan Zaitouni, Kameel Amareen 他
日本語で読む → - 論文sim2realcs.SE
PCLA-Bridge: CARLAエージェントのクロスドメイン展開フレームワーク
CARLA Leaderboard向けエージェントを改変なしで他シミュレータや実データに展開できるツールを提案し、nuScenesや3種のシミュレータで動作を検証した。
原題: PCLA-Bridge: A Framework for Cross-Domain Deployment of CARLA Agents ／ Masoud Jamshidiyan Tehrani, Jinhan Kim, Paolo Tonella
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