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最新論文: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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CReF: 深度条件付きヒューマノイド歩行のためのクロスモーダル・リカレント融合
生の深度画像から直接歩行制御を学習する単段階のヒューマノイド歩行フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で多様な地形の踏破とゼロショット転移を実証した。
原題: CReF: Cross-modal and Recurrent Fusion for Depth-conditioned Humanoid Locomotion ／ Yuan Hao, Ruiqi Yu, Shixin Luo 他
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逆抵抗力学理論（I-RFT）：ロボットと地形の物理的相互作用による粒状特性の学習
本論文は、粒状地形の特性を推定するための物理情報機械学習フレームワークI-RFTを提案し、任意の歩行軌道における接触力から地形特性を正確に推定できることを示した。
原題: Inverse Resistive Force Theory (I-RFT): Learning granular properties through robot-terrain physical interactions ／ Shipeng Liu, Feng Xue, Yifeng Zhang 他
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人間の動作模倣学習だけでは生体力学的に妥当な歩行キネティクスは保証されない
動作模倣学習にキネティクス情報を組み込まない場合、歩行の関節モーメント推定精度が低下することを示し、キネティクスを考慮した学習の必要性を明らかにした。
原題: Imitation Learning from Human Motion Alone Does Not Guarantee Biomechanically Plausible Gait Kinetics ／ Xinyi Liu, Jangwhan Ahn, Edgar Lobaton 他
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低重力4脚跳躍のための二重時間軸ハイブリッド内部モデルとハードウェアインザループ検証
月面重力下での連続跳躍を可能にするため、短・長の二つの時間スケールを捉える内部モデルを提案し、滑車とトレッドミルを用いたハードウェアインザループ環境で実機検証した。
原題: Dual-Horizon Hybrid Internal Model for Low-Gravity Quadrupedal Jumping with Hardware-in-the-Loop Validation ／ Haozhe Xu, Yifei Zhao, Wenhao Feng 他
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多接触全身軌道最適化によるヒューマノイド歩行の運動学的・動学的モーションリターゲティング
モーションキャプチャと床反力データを用い、剛体動力学と接触相補性制約を課した多接触全身軌道最適化としてリターゲティングを行うことで、物理的に整合したヒューマノイド歩行軌道を生成するフレームワークを提案した。
原題: Kinodynamic Motion Retargeting for Humanoid Locomotion via Multi-Contact Whole-Body Trajectory Optimization ／ Xiaoyu Zhang, Steven Haener, Varun Madabushi 他
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犬には障害物でなく人間には危険：盲導犬ロボットのための共自我ナビゲーションシステム
盲導犬ロボットのナビゲーションにおいて、ロボットの地面センサーでは検知できないが人間の身長では危険な障害物（例：曲がった枝）を扱うため、ユーザーの視点を統合した二重分岐の回避システムを提案し、実験で有効性を示した。
原題: Not an Obstacle for Dog, but a Hazard for Human: A Co-Ego Navigation System for Guide Dog Robots ／ Ruiping Liu, Jingqi Zhang, Junwei Zheng 他
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産業運搬タスクにおける人型ロボットの負荷対応歩行制御
人型ロボットが荷物を運搬する際の安定歩行を実現するため、強化学習と運動学に基づく参照軌道を組み合わせた負荷対応フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Load-Aware Locomotion Control for Humanoid Robots in Industrial Transportation Tasks ／ Lequn Fu, Yijun Zhong, Xiao Li 他
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反作用ホイールを用いた低重力二足ホッピングロボットの動的モデリングと姿勢制御
月や小惑星などの低重力環境でのホッピング移動中に生じる姿勢不安定を、内部の反作用ホイールで能動的に補正する二足ホッピングロボットを提案し、シミュレーションで姿勢誤差を大幅に低減できることを示した。
原題: Dynamic Modeling and Attitude Control of a Reaction-Wheel-Based Low-Gravity Bipedal Hopper ／ Shriram Hari, M Venkata Sai Nikhil, R Prasanth Kumar
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四足ロボットの斜面歩行におけるエネルギー予測
四足ロボットの野外でのエネルギー消費を、傾斜角と進行方向に基づく簡易モデルで予測する手法を提案し、実地検証でその有効性を示した論文。
原題: Energy Prediction on Sloping Ground for Quadruped Robots ／ Mohamed Ounally, Cyrille Pierre, Johann Laconte
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データ駆動型物理埋め込みダイナミクスと予測制御・強化学習による四足歩行
ラグランジュニューラルネットワークを強化学習とモデル予測制御に統合し、四足歩行の物理的に整合したダイナミクス学習と効率的な実時間計画を実現した。
原題: Data-Driven Physics Embedded Dynamics with Predictive Control and Reinforcement Learning for Quadrupeds ／ Prakrut Kotecha, Aditya Shirwatkar, Shishir Kolathaya
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MorFiC: ゼロショット四足歩行移行のための価値関数の誤較正の修正
異なる形態の四足ロボット間でゼロショットで歩行ポリシーを移行するための強化学習手法MorFiCを提案。共有クリティックの形態依存の較正問題を解決し、シミュレーションでの形態ランダム化のみで未見ロボットへの転移を実現。
原題: MorFiC: Fixing Value Miscalibration for Zero-Shot Quadruped Transfer ／ Prakhar Mishra, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao 他
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Safe-SAGE: ラプラス変調ポアソン安全関数による社会意味適応型安全誘導
視覚と言語の意味理解を統合し、ポアソン安全関数とラプラス誘導場で障害物ごとに安全余裕を変える脚ロボットのナビゲーション手法を提案。
原題: Safe-SAGE: Social-Semantic Adaptive Guidance for Safe Engagement through Laplace-Modulated Poisson Safety Functions ／ Lizhi Yang, Ryan M. Bena, Meg Wilkinson 他
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APEX：ヒューマノイドロボットのための適応的高プラットフォーム踏破学習
深層強化学習を用いて、脚長を超える高さのプラットフォームを登攀・歩行・這行・立ち上がり・伏せの6スキルを統合した単一ポリシーで自律的に踏破するシステムを開発し、Unitree G1で実機ゼロショット転移を実現した。
原題: APEX: Learning Adaptive High-Platform Traversal for Humanoid Robots ／ Yikai Wang, Tingxuan Leng, Changyi Lin 他
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難環境下の脚ロボットのためのリcedingホライズン多接触運動プランナ
狭い通路や大きな隙間など難環境で脚ロボットが多接触運動を計画する手法を提案し、再計画性と接触位置・全身軌道の同時計画を実現した。
原題: A receding-horizon multi-contact motion planner for legged robots in challenging environments ／ Daniel S. J. Derwent, Simon Watson, Bruno V. Adorno
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生体力学比較が明らかにする人間とヒューマノイドの歩容の相違
人間と二足歩行ロボットの歩行を28速度で生体力学的に比較する枠組みGDAFを提案し、データセットとツールを公開した。見た目が人間らしくても歩容対称性・エネルギー配分・関節協調に大きな差異が残ることを示した。
原題: Biomechanical Comparisons Reveal Divergence of Human and Humanoid Gaits ／ Luying Feng, Yaochu Jin, Hanze Hu 他
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腱駆動ソフト四足ロボットの動的モデリングとMPCによる歩行制御
3DプリントTPU脚を持つ腱駆動ソフト四足ロボットSLOTを対象に、Cosseratロッド理論で柔軟脚をモデル化し、凸MPCで接地反力を最適化して腱駆動に変換する歩行制御手法を提案・実機検証した。
原題: Dynamic Modeling and MPC for Locomotion of Tendon-Driven Soft Quadruped ／ Saumya Karan, Neerav Maram, Suraj Borate 他
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UEREBot: 非構造環境と高速動的障害物下での安全な四足歩行の学習
非構造環境での目標到達・不整地走破・高速動的障害物回避を両立するため、低速な計画と瞬時の反射的回避を階層的に統合した四足歩行フレームワークを提案し、Isaac LabとUnitree Go2で有効性を示した。
原題: UEREBot: Learning Safe Quadrupedal Locomotion under Unstructured Environments and High-Speed Dynamic Obstacles ／ Zihao Xu, Runyu Lei, Zihao Li 他
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TOLEBI: オンライン状態推定と故障許容報酬による耐故障二足歩行の学習
関節ロックや電力喪失などのハードウェア故障をシミュレーションで注入し、オンライン関節状態推定と故障許容報酬を用いて二足歩行ロボットの耐故障歩行方策を学習するフレームワークを提案した。
原題: TOLEBI: Learning Fault-Tolerant Bipedal Locomotion via Online Status Estimation and Fallibility Rewards ／ Hokyun Lee, Woo-Jeong Baek, Junhyeok Cha 他
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PMG: 人間らしい歩行制御のためのパラメータ化モーション生成器
人間の動作構造を基に、少数のパラメータ化データと高次元コマンドからリアルタイムに参照軌道を生成し、模倣学習とsim-to-real同定を組み合わせてヒューマノイドZERITH Z1で自然な歩行とVRテレオペを実現した。
原題: PMG: Parameterized Motion Generator for Human-like Locomotion Control ／ Chenxi Han, Yuheng Min, Zihao Huang 他
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TTT-Parkour: 知覚型ロボットパルクールのための高速テスト時訓練
RGB-Dで実地形を高精度に再構成し、その上で方策を高速微調整するreal-to-sim-to-real手法により、人型ロボットが未知の複雑地形を10分以内で走破できるようにした。
原題: TTT-Parkour: Rapid Test-Time Training for Perceptive Robot Parkour ／ Shaoting Zhu, Baijun Ye, Jiaxuan Wang 他
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遮蔽歩行者シナリオにおける能動的推論による人間らしいロボット・人間間のインタラクション
遮蔽された歩行者の突然の出現に対処するため、能動的推論に基づく枠組みを提案し、RBPFによる状態推定と信念リセット・仮説注入で人間らしい認知を模倣、CEM強化MPPIで計画を行う。
原題: Towards Intelligible Human-Robot Interaction: An Active Inference Approach to Occluded Pedestrian Scenarios ／ Kai Chen, Yuyao Huang, Guang Chen
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Lidarと深度データを融合したヒューマノイド歩行のための堅牢なハイブリッドオートエンコーダによるハイトマップ生成
Lidar・深度カメラ・IMUを融合し、CNNとGRUを組み合わせたハイブリッドオートエンコーダで、ヒューマノイドロボット歩行のためのロボット中心のハイトマップを生成する学習ベース手法を提案した。
原題: A Hybrid Autoencoder for Robust Heightmap Generation from Fused Lidar and Depth Data for Humanoid Robot Locomotion ／ Dennis Bank, Joost Cordes, Thomas Seel 他
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四足歩行ロボットのU字型階段昇降性能を高める二段階強化学習
二段階の強化学習で四足歩行ロボットを訓練し、U字型階段の自律昇降を実現するとともに、他の階段形状への転移性を検証した。
原題: Learning Transferability: A Two-Stage Reinforcement Learning Approach for Enhancing Quadruped Robots' Performance in U-Shaped Stair Climbing ／ Baixiao Huang, Baiyu Huang, Yu Hou
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車両情報を条件とした3D歩行者姿勢予測のための歩行者-車両相互作用モデリング
周囲の車両情報を明示的に取り込み、歩行者の3D姿勢を予測するフレームワークを提案。Waymo-3DSkelMoに車両バウンディングボックスを追加し、車両エンコーダと歩行者-車両クロスアテンションで予測精度を向上させた。
原題: Modeling 3D Pedestrian-Vehicle Interactions for Vehicle-Conditioned Pose Forecasting ／ Guangxun Zhu, Xuan Liu, Nicolas Pugeault 他
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トリガタイミング制御を備えた柔軟足関節駆動コンパスウォーカー
足関節に直列弾性アクチュエータを用いた非瞬時の柔軟なプッシュオフを行うコンパス型二足歩行モデルを提案し、シミュレーションで速度・輸送コスト・安定性を評価した。
原題: A compliant ankle-actuated compass walker with triggering timing control ／ Deniz Kerimoglu, Ismail Uyanik
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知覚型ヒューマノイドパルクール：モーションマッチングによる動的人間スキルの連鎖
人間の動的スキルをモーションマッチングで連鎖させ、深層知覚と強化学習により、ヒューマノイドが障害物を乗り越え・登り・跳び越え・転がり落ちるパルクールを自律実行できるフレームワークを提案。
原題: Perceptive Humanoid Parkour: Chaining Dynamic Human Skills via Motion Matching ／ Zhen Wu, Xiaoyu Huang, Lujie Yang 他
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GrandTour: 実環境における脚式ロボットのマルチモーダル知覚と状態推定のためのデータセット
ANYmal-D四脚ロボットにLiDAR・カメラ・固有感覚センサを搭載し、山岳から都市・廃墟まで多様な屋内外環境で収集した大規模マルチモーダルデータセットを公開。RTK-GNSSとトータルステーションによる高精度な正解軌道も含み、SLAMや状態推定、マルチモーダル学習の評価基盤を提供する。
原題: GrandTour: A Legged Robotics Dataset in the Wild for Multi-Modal Perception and State Estimation ／ Turcan Tuna, Jonas Frey, Frank Fu 他
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教師なし学習による四足ロボットの多様なスキル発見
直交混合エキスパートと複数識別器で報酬ハッキングを抑え、四足ロボットに多様な歩容スキルを効率的に獲得させる手法を提案。
原題: Diverse Skill Discovery for Quadruped Robots via Unsupervised Learning ／ Ruopeng Cui, Yifei Bi, Haojie Luo 他
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MoEベースの頑健な四脚歩行におけるsim-to-real予測可能性の信頼性向上
複数の専門家をゲートで切り替えるMoE歩行ポリシーと、sim-to-real転移性を予測評価するRoboGaugeを提案し、Unitree Go2で雪・砂・階段などの未見地形を安定歩行できることを示した。
原題: Toward Reliable Sim-to-Real Predictability for MoE-based Robust Quadrupedal Locomotion ／ Tianyang Wu, Hanwei Guo, Yuhang Wang 他
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四足歩行ロボットがパーソナルモビリティに乗って移動効率を向上させる強化学習手法
セグウェイのようなパーソナルモビリティに四足ロボットが乗り移り、強化学習で操縦することで長距離移動の効率とエネルギー消費を改善する手法を提案した。
原題: Enhancing Navigation Efficiency of Quadruped Robots via Leveraging Personal Transportation Platforms ／ Minsung Yoon, Sung-Eui Yoon
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