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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: 2026/10/20 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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
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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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影の正解データ付き月面ローバー向けオープンソースシミュレータMARE
Unreal Engine 5とROS 2で構築した月面ローバー用シミュレータを公開し、極域の低い太陽高度で生じる高コントラストな影の正解データを提供して知覚・自律走行アルゴリズムの開発を支援する。
原題: MARE: An Open-Source Lunar Rover Simulator with Shadow Ground Truth for Perception and Autonomy ／ Raúl Castilla-Arquillo, Miguel Olivares-Mendez
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実世界蒸留による観察アライメントを用いた画像ベースマニピュレーション方策学習
シミュレーションで訓練した状態ベース教師方策を実機で実行し、その制御知識を画像ベースの生徒方策へ蒸留する枠組みを提案。観察アライメントでデータ収集と実運用間の観察ずれを解消し、人間の実演なしに効率的な実世界方策を学習できる。
原題: ReDOA: Real-World Distillation via Observation Alignment for Image-Based Manipulation Policy Learning ／ Kotaro Kajitsuka, Masaki Murooka, Fumio Kanehiro
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シミュレーション事前分布によるモデルベース強化学習の高速適応：自動運転レースへの応用
低・高忠実度のシミュレーション軌道で世界モデルを事前学習し、不確実性正則化プランニングで実車の少ない相互作用から高速適応する枠組みを提案し、実車レースで1時間未満の適応を実現した。
原題: Simulation Priors for Rapid Adaptation in Model-Based RL for Autonomous Racing ／ Adrian Remonda, Jiajun Xi, Nicklas Hansen 他
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露光統合モーションブラー対応のロボット向け高速オンライン3Dガウシアンスプラッティング
ロボットの高速移動で生じるモーションブラーを露光区間の解析的積分でO(1)処理し、ヘッセ行列ベースの枝刈りでガウシアン数を抑制しつつ、ポーズ・速度・ガウシアンを同時最適化するオンライン3DGSシステムを提案した。
原題: RoMo-GS: Efficient Online 3D Gaussian Splatting for Robot Mapping via Exposure-Integrated Motion Blur ／ Sangwoo Jung, Di Deng, Jiahui Fu 他
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レシピなしで脱出せよ：粒状体に埋まった火星ローバーの機動非依存な復帰制御
緩いレゴリスに埋まった車輪型ローバーが、決められた機動に頼らずリカレント方策で脱出する手法を提案し、MPMシミュレータ上で従来のスクリプト制御を大きく上回る脱出成功率を示した。
原題: Escape Without a Recipe: Maneuver-Agnostic Mars Rover Recovery from Granular Entrapment ／ Meraj Hossain Promit, Chandak Chakma, Md Jubair Ahmed Sourov 他
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CAT III 整合性アルゴリズム開発のための信頼性精密進入シミュレーションシステム PASS
固定翼機の精密進入・着陸における視覚慣性航法の整合性アルゴリズム開発向けに、空港環境・軌道・慣性・ステレオ画像・滑走路基準の正解を統合した制御可能なシミュレーションシステムを構築し、sim-to-real の近さを測る指標も提案した。
原題: PASS: A Trustworthy Precision Approach Simulation System for CAT III Integrity Algorithm Development ／ Lang Zhu, Xin Zhang, Yulong Sun 他
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宇宙ロボティクスへの強化学習の応用：高速学習と実環境への信頼性の高い転移
単一の民生用GPUで20分未満の学習により四足歩行ロボットが多様な実地形（月面模擬施設含む）を走破できる強化学習フレームワークを実証した。
原題: Towards Reinforcement Learning for Space Robotics: Fast Training and Reliable Real-World Transfer ／ Abhishek Naik, Michael Wu, Michael O'Sullivan 他
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目なしでも問題なし：盲目的な保定球操作における触覚の貢献
視覚なしで触覚と固有感覚のみを用い、シミュレーションから実機の多指ハンドへゼロショット転移して保定球の連続回転を実現し、触覚情報の寄与と重要領域を分析した研究。
原題: No Eyes, No Problem: What Does Touch Contribute to Blind Baoding Ball Manipulation? ／ Ayush Deshmukh, Nalin Agarwal, Elle Miller 他
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水耕レタス収穫ロボットのための経路安全な目標到達を実現するSim-to-Real強化学習
水耕栽培レタスの収穫ロボットにおいて、経路の安全性を考慮したPPOベースの到達制御をIsaac Labで学習し、実機UR10eに微調整なしで転移させて高い到達成功率と滑らかな動作を実現した。
原題: Sim-to-Real Reinforcement Learning for Path-Safe Target Reaching in Robotic Harvesting of Hydroponic Lettuce ／ Al Bashir, Partho Ghose, Yibin Wang 他
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CoDA: データエンジンと行動方策の共進化
シミュレーション環境生成と行動方策を共有メモリで共進化させ、失敗を克服する環境と監督を自動生成するフレームワークを提案。
原題: CoDA: Co-Evolution of Data Engines and Action Policies ／ Tianjiao Yu, Zhilin Ou, Yifan Shen 他
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能動的生成シミュレーション：Sim-to-Realポリシー共訓練のための何をシミュレートすべきかのメタ学習
シミュレータのデータ生成分布をメタ学習で最適化し、実世界タスク性能を最大化するMetaGenSimを提案。実機マニピュレーションで均一生成比150%の成功率向上を達成。
原題: Active Generative Simulation: Meta-Learning What to Simulate for Sim-and-Real Policy Co-Training ／ Liqian Ma, Vaibhav Saxena, Utkarsh Aashu Mishra 他
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AutoRSR: スケーラブルなロボット学習のための自動Real-to-Sim-to-Realデータ生成
実世界の作業空間をスキャンし、自動でシミュレーション環境と操作データを生成するReal-to-Sim-to-Realフレームワークを提案。人手による注釈やキャリブレーション、テレオペレーションを不要にし、実機タスクで高い成功率を達成した。
原題: AutoRSR: Automated Real-to-Sim-to-Real Data Generation for Scalable Robot Learning ／ Jiawei Zhang, Chang Liu, Litao Deng 他
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ダンジョン・可視性ワールド生成器
ロボット探索や被覆、マルチエージェント配置アルゴリズムの評価用に、2D/3D環境と視線計算を生成するオープンソースフレームワークを提案。
原題: Dungeon and Visibility World Generator ／ Edwin Mériaux, Antonio Loría, Gregory Dudek
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宇宙機自律性の段階的検証と技術成熟のための実践的フレームワーク
地上検証から飛行監視までを統合し、強化学習による姿勢制御を例に、AI搭載宇宙機自律性の安全な展開を可能にする検証枠組みを提案した。
原題: A Practical Framework for Incremental Testing and Technology Maturation of Spacecraft Autonomy ／ Kerianne Hobbs, Ben Bycroft, Pamela Wood 他
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混合現実フィードバック制御：制御とデジタルツインの融合に向けて
複数の現実（シミュレーションと実機など）を同時に運用する際に、制御入力とフィードバック信号を融合・分離するフレームワークを提案し、制御系設計とデジタルツインを統合する手法を示した。
原題: Mixed-Reality Feedback Control: Towards Blending of Control and Digital Twinning ／ Melisa Soydan, Mario Gleirscher
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ロボット方策のための効率的なテスト時適応
展開時に報酬なしで自己教師ありオンライン適応を行うTTA手法TEMPOを提案し、エントロピー正則化と優先的リプレイ型メモリで厳しい環境変化に対応、実機Go2でも有効性を確認した。
原題: Efficient Test-Time Adaptation For Robot Policies ／ Motasem Alfarra, Pietro Mazzaglia, Markus Peschl 他
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人間の実演をあらゆるロボットの事後学習データに：手ではなく物体をリターゲティング
人間の実演を物体の軌道・接触・3D形状として記録し、任意のロボットでシミュレーション上再現・評価するシステムを構築。8体のロボットで157ペアを検証し、成功率や失敗モードを報告した。
原題: Human Demonstrations as Post-Training Data for Any Robot Body: Retargeting the Object, Not the Hand ／ Nagasrikanth Kallakuri
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YUBI-Real2Sim: 3DGSシーン検証による信頼性の高い方策評価
両手首の魚眼カメラ視点で3Dガウシアンスプラッティングによる実→シミュ再構成を行い、VLA方策の評価信頼性をアーティファクトや撮影擾乱に対して体系的に検証するフレームワークを提案。
原題: YUBI-Real2Sim: 3DGS Scene Verification for Reliable Policy Evaluation ／ Hiroki Nishizawa, Takehiko Ohkawa, Nicola Scianca 他
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TRACE: ヒューマノイドの全身制御における効率的な転移学習フレームワーク
事前学習済みヒューマノイド制御器を、異なる体格や動特性を持つロボットへ低コストで適応させる転移学習フレームワークTRACEを提案し、Unitree G1からH2への転移で高い追従成功率を実現した。
原題: TRACE: Efficient Transfer Learning for Neural Whole-Body Control Across Humanoid Embodiments ／ Qingyu Lan, Zhihao Tian, Zifan Wang 他
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動的な人間動作生成による全身移動支援ロボットポリシーの学習
人間の動作を生成するポリシーと拡散ポリシーを組み合わせ、立ち上がりや移乗支援などの全身支援タスクをシミュレーションで学習し、実機転移も示した研究。
原題: Learning Robot Policies for Whole-Body Mobility Assistance via Dynamic Human Motion Generation ／ Shikun Ban, Shohei Nagai, Qingyang Song 他
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RoboSimStudio：ロボットマニピュレーションタスクの迅速なReal2Simのための対話型ツールキット
ロボットと物体の接触力学や摩擦などを含む物理シミュレーションを、人間やコーディングエージェントが対話的に調整できるツールキットを開発し、視覚評価・力覚フィードバック・エージェントによるReal2Sim2Realの実験を行った。
原題: RoboSimStudio: An Interactive Toolkit for Rapid Real2Sim of Robot Manipulation Tasks ／ Kaiyuan Chen, Shuangyu Xie, Uksang Yoo 他
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ピクセルから実行可能な物理へ：身体行動に基づく世界モデルによる四足歩行ロボットの行動結果予測
RGB画像から地形の接触特性を推定し、物理シミュレーションと動画生成モデルを組み合わせて四足歩行ロボットの行動結果を予測する世界モデルDR-WMを提案。
原題: From Pixels to Executable Physics: Behavior-Grounded World Models for Embodied Action Consequence Prediction ／ Ruo Chen, Jiahua Pang, Yingjie Niu 他
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Code2Worlds-2: 物理的に妥当な身体性世界シミュレーションのためのエージェントハーネス
生成された4D視覚世界に衝突形状・質量・摩擦などの物理属性を与え、MuJoCoで実行可能なシミュレーションシーンへ変換するフレームワークを提案。
原題: Code2Worlds-2: Physically Plausible Agent Harness for Embodied World Simulation ／ Haoyu Zhang, Siming Li, Zeyu Zhang 他
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Contact-UAN: ヒューマノイド制御のための残差ワールドモデルとしての教師なしアクチュエータネットワーク
シミュレータの物理事前分布を保ちつつアクチュエータ動特性を補正する残差ワールドモデルを提案し、接触を考慮したリプレイで実機データから学習、力制御とトルク効率を改善して実世界へ転移させた。
原題: Contact-UAN: Unsupervised Actuator Networks as a Residual World Model for Humanoid Control ／ Nolan Fey, Khai Nguyen, Yash Prabhu 他
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CopyQuad: 深度モデル不要の単眼側面動画からの四足歩行スキル転移
側面視の単眼動画から、深度推定を省いてロボットの脚間幅で奥行きを代替し、2Dキーポイント検出と解析的リターゲティングで四足歩行スキルを実機にゼロショット転移する手法を提案。
原題: CopyQuad: Quadrupedal Skill Transfer from a Single Side-View Video Without a Depth Model ／ Mohamad H. Danesh, Raina Hu, Mengxue Xu 他
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SHOES: 脚式ロボットのためのオンポリシー技能拡張によるSim-to-realハードウェア適応
靴による脚部形状変化に適応するため、シミュレーションで訓練した歩行方策を凍結し、軽量な変調モジュールのみを実機で微調整するサンプル効率の良い枠組みを提案。
原題: SHOES: Sim-to-real Hardware-adaptation via On-policy Expansion of Skills for Legged Robots ／ Kota Tsuruhara, Tsung-Yuan Chen, Kento Kawaharazuka
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Stereo-Planner: ステレオ画像から軌道計画を学習するゼロショットSim-to-Realドローン航法
ステレオRGB画像から直接軌道を生成する視覚-軌道エンドツーエンドフレームワークを提案し、シミュレーションのみで学習して実機にゼロショット転移を実現した。
原題: Stereo-Planner: Learning Stereo-to-Trajectory Planning for Zero-Shot Sim-to-Real Quadrotor Navigation ／ Hongming Shen, Junjie Lu, Xun Chen 他
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Grounded-Dreamer: 物理的接地を伴う世界モデル合成データによるロボット学習
少数の実画像からシミュレータで物理的に妥当な軌道を生成し、それを用いて動画世界モデルと逆動力学モデルを学習することで、人間の教示なしに実世界ロボット方策を訓練するフレームワークを提案。
原題: Grounded-Dreamer: Robot Learning from World Model Synthetic Data with Physical Grounding ／ Feng Jiang, Shu Chen, Yuanfei Wang 他
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