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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: 2026/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
📖 UMIデバイス・カタログ(日本語版)UMI式データ収集デバイスと主要データセットを日本語で俯瞰 →- 論文歩行ロボティクス
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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TRANS: 社会的相互作用下での四足歩行ロボットの敏捷なナビゲーションのための地形認識強化学習
四足歩行ロボットが不整地を移動しながら人混みの中をナビゲートするための、地形認識と社会的相互作用を統合した2段階強化学習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示した。
原題: TRANS: Terrain-aware Reinforcement Learning for Agile Navigation of Quadruped Robots under Social Interactions ／ Wei Zhu, Irfan Tito Kurniawan, Ye Zhao 他
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外骨格制御のための、センサ上で機械学習を実行する脛部装着型IMUによるイベント駆動型歩行モード認識
脛部装着型IMU内蔵の機械学習コアで歩行モード（立位・平地歩行・階段昇降）をリアルタイム認識し、割り込み駆動で外骨格制御に伝える低消費電力システムを開発した。
原題: Event-Driven On-Sensor Locomotion Mode Recognition Using a Shank-Mounted IMU with Embedded Machine Learning for Exoskeleton Control ／ Mohammadsaleh Razmi, Iman Shojaei
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超機動車両：走行・バランス・ジャンプを実現する自転車ロボットのシステム設計
自転車と反動質量を組み合わせ、最小限のアクチュエータで走行・バランス・ジャンプを実現するロボットを設計し、強化学習で多様なアクロバティック動作を実現した。
原題: System Design of the Ultra Mobility Vehicle: A Driving, Balancing, and Jumping Bicycle Robot ／ Benjamin Bokser, Daniel Gonzalez, Aaron Preston 他
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運動学データのみからの歩行時床反力推定
フォースプレートを使わず、モーションキャプチャの運動学データのみから全身の重心と床反力を推定・分解する手法を提案し、臨床現場での歩行分析を可能にする。
原題: Estimation of Ground Reaction Forces from Kinematic Data during Locomotion ／ Gautami Golani, Dong Anh Khoa To, Ananda Sidarta 他
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片側筋力低下による歩行非対称性と足関節アシストによる改善：強化学習に基づくシミュレーション研究
強化学習と筋骨格シミュレーションを用いて、片脚の筋力低下が歩行の非対称性をどの程度引き起こすかを定量化し、足関節外骨格によるアシストが非対称性を改善できるかを検証した。
原題: Gait Asymmetry from Unilateral Weakness and Improvement With Ankle Assistance: a Reinforcement Learning based Simulation Study ／ Yifei Yuan, Ghaith Androwis, Xianlian Zhou
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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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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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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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屋内消防向け四足歩行ロボットの適応的階段昇降の訓練とシミュレーション：エンドツーエンド強化学習アプローチ
四足歩行ロボットが複雑な屋内階段（直線・L字・螺旋）を昇降できるよう、抽象的なピラミッド階段地形から現実的な階段へとスキルを転移する2段階のエンドツーエンド強化学習フレームワークを提案した。
原題: Training and Simulation of Quadrupedal Robot in Adaptive Stair Climbing and Descending for Indoor Firefighting: An End-to-End Reinforcement Learning Approach ／ Baixiao Huang, Baiyu Huang, Yu Hou
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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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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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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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自動運転車との遭遇における歩行者行動のモデリング：自然走行データセットを用いて
NuScenesデータセットを用い、自動運転車と歩行者のミッドブロック遭遇時の微視的行動をResLogitモデルで分析し、リスク知覚と移動効率の影響を評価した。
原題: Modelling Pedestrian Behaviour in Autonomous Vehicle Encounters Using Naturalistic Dataset ／ Rulla Al-Haideri, Bilal Farooq
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LocoVLM: 視覚と言語を接地して多様な脚式移動ポリシーを適応させる
大規模言語モデルと視覚言語モデルを組み合わせ、環境の意味と指示に基づいて脚式ロボットの移動スキルをリアルタイムに選択・適応させる手法を提案。
原題: LocoVLM: Grounding Vision and Language for Adapting Versatile Legged Locomotion Policies ／ I Made Aswin Nahrendra, Seunghyun Lee, Dongkyu Lee 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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見えた！：生ピクセルからのエンドツーエンドヒューマノイド歩行学習
生の深度画像からヒューマノイドの歩行をエンドツーエンドで学習するフレームワークを提案し、高忠実度深度センサシミュレーションと視覚認識行動蒸留、地形別報酬設計により、実機での多様な地形適応を実現した。
原題: Now You See That: Learning End-to-End Humanoid Locomotion from Raw Pixels ／ Wandong Sun, Yongbo Su, Leoric Huang 他
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AME-2: アテンション型ニューラルマップ符号化による俊敏で汎用的な脚式移動
アテンション機構を用いたマップエンコーダと不確実性を考慮した学習ベースのマッピングを組み合わせ、四足・二足ロボットの俊敏かつ汎用的な脚式移動を実現した強化学習フレームワーク。
原題: AME-2: Agile and Generalized Legged Locomotion via Attention-Based Neural Map Encoding ／ Chong Zhang, Victor Klemm, Fan Yang 他
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犬のようにロボットを教える：誘導・ジェスチャー・音声による俊敏なナビゲーションの学習
人間の身体的誘導・ジェスチャー・音声といったマルチモーダルな指示から脚ロボットが俊敏なナビゲーション行動をデータ効率的に学ぶ、人間参加型フレームワークを提案した。
原題: Teaching Robots Like Dogs: Learning Agile Navigation from Luring, Gesture, and Speech ／ Taerim Yoon, Dongho Kang, Jin Cheng 他
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PUMA: 知覚駆動型統合足場事前分布による機動性拡張四足パルクール
視覚知覚と足場の事前分布を単一段階の学習に統合し、地形特徴から自己中心的な極座標足場を推定して四足ロボットのパルクールを実現するフレームワークを提案。
原題: PUMA: Perception-driven Unified Foothold Prior for Mobility Augmented Quadruped Parkour ／ Liang Wang, Kanzhong Yao, Yang Liu 他
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ヒューマノイド制御における大規模事前学習と効率的ファインチューニングの橋渡し
オフポリシーSACによる大規模事前学習でヒューマノイド歩行を実機ゼロショット展開し、モデルベース手法で新環境に安全にファインチューニングする枠組みを提案。
原題: Towards Bridging the Gap between Large-Scale Pretraining and Efficient Finetuning for Humanoid Control ／ Weidong Huang, Zhehan Li, Hangxin Liu 他
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足に頼らないロコモーション
人型ロボットが手や膝、肘も使って複雑な地形を移動する全身運動システムを、物理ベースのキーフレームアニメーションと強化学習を組み合わせて実現した。
原題: Locomotion Beyond Feet ／ Tae Hoon Yang, Haochen Shi, Jiacheng Hu 他
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SKATER: ローラースケートのスウィズル動作による人型ロボットの移動効率向上
各足に4つの受動輪を備えた人型ロボットでローラースケートのスウィズル歩容を深層強化学習により獲得し、従来の二足歩行に比べ衝撃強度と移動コストを大幅に削減した。
原題: SKATER: Synthesized Kinematics for Advanced Traversing Efficiency on a Humanoid Robot via Roller Skate Swizzles ／ Junchi Gu, Feiyang Yuan, Weize Shi 他
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脚式ロボットの歩行制御におけるモデル予測パス積分制御のためのサンプリング戦略設計
脚式ロボットの歩行制御にMPPIを適用する際のサンプリング戦略を体系的に検討し、非構造化法とスプライン法を比較して制御の滑らかさや性能への影響を明らかにした。
原題: Sampling Strategy Design for Model Predictive Path Integral Control on Legged Robot Locomotion ／ Chuyuan Tao, Fanxin Wang, Haolong Jiang 他
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荒野をハイキング：ヒューマノイドのためのスケーラブルな知覚型パルクールフレームワーク
生の深度画像と固有感覚から直接関節動作を生成する単段階強化学習により、ヒューマノイドが複雑な地形を最大2.5m/sで走破できる知覚型パルクールフレームワークを提案。
原題: Hiking in the Wild: A Scalable Perceptive Parkour Framework for Humanoids ／ Shaoting Zhu, Ziwen Zhuang, Mengjie Zhao 他
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油圧駆動型大型四足歩行ロボットのためのアクチュエータモデルを用いた強化学習
油圧アクチュエータの解析モデルを構築し、300kg超の大型四足ロボットの歩行制御を強化学習で実現、シミュレーションから実機への転移に成功した。
原題: Learning Quadrupedal Locomotion for a Heavy Hydraulic Robot Using an Actuator Model ／ Minho Lee, Hyeonseok Kim, Jin Tak Kim 他
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FocusNav: ウェイポイント誘導による空間選択的注意を用いたヒューマノイドのローカルナビゲーション
ヒューマノイドロボットのローカルナビゲーションにおいて、ウェイポイント誘導の空間クロスアテンションと安定性に応じた選択的ゲーティングで知覚を適応制御し、動的環境での衝突回避と安定歩行を実現した。
原題: FocusNav: Spatial Selective Attention with Waypoint Guidance for Humanoid Local Navigation ／ Yang Zhang, Jianming Ma, Liyun Yan 他
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予測的エネルギー認識に基づく公称歩容選択による車輪付き四脚ロボットの省エネ全方向移動
車輪付き四脚ロボットの消費電力を1秒先まで予測するネットワークを構築し、最も省エネな歩容を選んで強化学習で微調整することで、速度追従性能を保ちつつ最大35%の省エネを実現した。
原題: Energy-Efficient Omnidirectional Locomotion for Wheeled Quadrupeds via Predictive Energy-Aware Nominal Gait Selection ／ Xu Yang, Wei Yang, Kaibo He 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
松葉杖グリップ内蔵IMUによる下肢外骨格のリアルタイム歩行相・歩数検出
松葉杖の握り部に取り付けた低コストIMU1基だけで歩行相と歩数をリアルタイム検出する枠組みを提案し、深層学習モデルにFSMを組み合わせて94%の検出成功率を達成した。
原題: IMU-based Real-Time Crutch Gait Phase and Step Detections in Lower-Limb Exoskeletons ／ Anis R. Shakkour, David Hexner, Yehuda Bitton 他
日本語で読む → - 論文外骨格/歩行安定性ロボティクス
股関節外骨格のアシストパラメータが滑り外乱時の歩行安定性に与える影響の系統的評価
両側股関節外骨格のトルクの大きさと持続時間を系統的に変化させ、滑り外乱時の全身角運動量を指標に安定性を評価した。安定性最適パラメータはエネルギー最適化制御より全身角運動量範囲を平均25.7%低減したが、被験者間のばらつきが大きかった。
原題: Systematic Evaluation of Hip Exoskeleton Assistance Parameters for Enhancing Gait Stability During Ground Slip Perturbations ／ Maria T. Tagliaferri, Inseung Kang
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