Unitree G1向け感情動作生成モデル「PAMoR」公開 実時間でV-A座標を制御

何が起きたか

2026年8月28日、arXivに「PAMoR: Parameterized Affective Motion Generation in Real Time for Humanoid Robots」と題する論文が公開された。PAMoRは、人間型ロボットの動作に感情を定量パラメータとして組み込む新しい手法で、29自由度のUnitree G1上で実時間動作生成を実現する。感情は価数・覚醒（V-A）座標としてロボットの運動学から閉形式で計算され、動作生成の条件として直接利用される。

詳細

PAMoRは、感情を価数・覚醒（V-A）座標として定量化し、これをロボットの運動学から直接計算する。姿勢の拡張と運動エネルギーから閉形式で導出され、人間の注釈を必要としない。動作生成では、共有潜在空間で学習されたアクション事前分布と2つの感情事前分布を各デノイジングステップで合成し、アクション事前分布が「何をするか」を固定し、感情事前分布が「どのように」を変調する。全身動作は29自由度のUnitree G1上で自動回帰的に実時間生成され、動作と感情の両方を編集可能。生成された動作は、命令されたV-A座標の全範囲を追跡しつつ、テキストから動作への忠実度はテキストのみのベースラインと同等とされる。知覚実験では、被験者が命令された感情を38%の試行で識別し、ベースラインを上回り、演技された人間の身体で報告された44%に近づいた。

Key Facts

本紙の見方

今回のPAMoRは、ヒューマノイドロボットの動作生成において、感情を「定量パラメータ」として扱う点で新規性がある。従来の感情動作生成は、参照クリップや感情語からスタイルを抽出する手法が主流で、定量的なパラメータ化が困難だった。PAMoRは、価数・覚醒（V-A）座標をロボットの運動学から直接計算することで、人間の注釈なしに感情を制御可能なパラメータとして扱う。これは、感情表現をロボットの制御系に統合する上で重要な一歩であり、Unitree G1のような実機での実時間動作生成を実証した点も意義深い。 本紙の過去報道では、NVIDIAがエッジ向け世界モデル「Cosmos 3 Edge」を公開し、Jetson Thor上でロボットのオンデバイス制御を実現したことを報じた。PAMoRも同様に、ロボット上での実時間推論を重視しており、エッジでの計算資源の制約下で高度な動作生成を実現する流れの一環とみられる。また、ボストン・ダイナミクスがAtlasの頭部をモジュール化し、計算コアを交換可能にした設計も、計算技術の進歩に合わせてロボット全体を刷新せずに性能を向上させるアプローチであり、PAMoRのようなソフトウェア側の進化がハードウェアのモジュール化と相補的であることを示唆する。 業界構造への含意として、PAMoRは感情表現を定量化することで、ヒューマノイドロボットの社会的受容性を高める可能性がある。感情表現が制御可能になれば、サービスロボットや介護ロボットなど、人間とのインタラクションが重要な分野での応用が期待される。一方で、PAMoRはUnitree G1を対象としており、Unitreeのエコシステム内での活用が想定される。Unitreeは上場後、創業者の王興興氏が「まだやっていないこと」について説明を求められていると報じられており、PAMoRのような研究が製品化につながるかが焦点となる。 未確定の論点としては、PAMoRの実用化における計算コストや、他のロボットプラットフォームへの移植性が挙げられる。また、知覚実験での識別率38%はベースラインを上回るものの、人間の44%には及ばず、感情表現の自然さには改善の余地がある。さらに、PAMoRが生成する動作が実際の社会的文脈でどのように受け取られるかは、今後の検証が必要である。

なぜ重要か

PAMoRは、感情を定量パラメータとしてロボットの動作生成に組み込むことで、ヒューマノイドロボットの社会的インタラクション能力を向上させる可能性を示した。これは、ロボットが単なる作業実行装置から、感情を伝達できる存在へと進化する上での一里塚となる。

日本への影響

日本はサービスロボットや介護ロボットの分野で強みを持ち、感情表現の定量化はこれらの分野での応用が期待される。PAMoRのような技術は、日本のロボット産業における人間とロボットの協調を促進する可能性がある。