ICRA 2026（ウィーン）で、NVIDIA Researchは28本の採択論文を発表。うち8本はSim-to-Real（シミュレーションから実世界への転移）が、ロボットの知覚・推論・計画・行動を動的環境でどのように支援するかを具体的に示しました。高忠実度シミュレーションでの訓練が、汎化可能で信頼性の高い具身自律性のスケーラブルな基盤になりつつあります。
主な成果：ScheduleStreamはGPU計算によりマルチアーム計画を3倍高速化。COMPASSはクロスエンボディメントナビゲーションで実世界成功率約80%、ベースライン比4.5倍の改善。そしてPEEKは視覚的ノイズを除去する視覚言語アテンション機構により、実世界精度を41倍向上させる驚異的な成果を達成しました。
その他：Grasp-MPCは200万のシミュレーション軌道を用いて適応把持成功率約75%（ベースライン41%）。SEALは行動前に候補動作をシミュレーションし推論-実行ギャップを最大15%改善。Refineryは多部品組立でシミュレーション成功率91%を達成しました。
