何が起きたか

研究チームは2026年6月22日、arXivでCoorDexという学習パイプラインを発表した。これはUnitree G1ヒューマノイドに20自由度のWUJIハンドを組み合わせ、移動しながらの器用な操作を可能にするもの。非停止でのボトル把持・運搬、移動中の冷蔵庫のドア開け、キューブの把持・回転などのタスクを実証した。

詳細

CoorDexは、高次元の身体と手の制御を調整された潜在残差制御に変換する学習パイプラインである。シミュレーションでの全身と手のデモンストレーションから開始し、身体と手のそれぞれの特権的動作追跡教師を訓練し、それらを proprioception 条件付き潜在事前分布に蒸留する。その後、凍結された事前分布を下流の残差強化学習の行動空間として使用する。調整された潜在残差ポリシーは、共有タスクコンテキストと分離された身体・手の残差ヘッドを通じてこれらの事前分布を構成し、自然な全身動作を維持しながら指レベルの接触信頼性を向上させる。

Key Facts

CoorDexは、高次元の身体と手の制御を調整された潜在残差制御に変換する学習パイプラインである。[1]
Unitree G1に20自由度のWUJIハンドを搭載し、移動中の器用な操作を実現した。[1]
非停止でのボトル把持・運搬、移動中の冷蔵庫のドア開け、キューブの把持・回転などのタスクを実証した。[1]
アブレーション研究では、ジョイント空間PPO、ジョイント空間ハンド制御、モノリシック潜在予測は同じ報酬予算で失敗した。[1]
論文は2026年6月22日にarXivで公開された。[1]

なぜ重要か

この研究は、ヒューマノイドが単なる移動プラットフォームから、実用的な作業をこなす存在へと進化する可能性を示す。移動しながらの器用な操作は、物流や介護など多くの分野で需要があり、今後の実用化が期待される。