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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: 2026/3/1 / arXivを3時間ごとに自動収集
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X-Loco: 協調的ポリシー蒸留による汎用人型ロコモーション制御
複数の専門家ポリシーを蒸留し、転倒復帰から地形走破、全身協調までを単一の視覚ベース人型ロコモーションポリシーとして学習させるフレームワークを提案。
原題: X-Loco: Towards Generalist Humanoid Locomotion Control via Synergetic Policy Distillation / Dewei Wang, Xinmiao Wang, Chenyun Zhang 他
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リプシッツ制約付きポリシーによるヒューマノイドのタスク指定コンプライアンス境界
ヒューマノイドの強化学習において、タスク空間の剛性上限をポリシーのヤコビアンに対する状態依存のリプシッツ制約としてマッピングする異方性リプシッツ制約付きポリシー(ALCP)を提案し、歩行安定性と衝撃耐性を向上させた。
原題: Task-Specified Compliance Bounds for Humanoids via Lipschitz-Constrained Policies / Zewen He, Yoshihiko Nakamura
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歩行ポリシーにおける潜在的な位相構造と分岐ロジックの解明:HalfCheetahを対象としたケーススタディ
深層強化学習で学習された歩行制御ポリシーの内部状態遷移を、状態類似性と遷移の一貫性に基づいて意味的な位相に集約し、周期構造と分岐が存在することを実証した。さらに、各位相の意思決定を説明可能なブースティングマシンで近似し、ポリシーが注目する状態特徴と行動出力の制御を解析した。
原題: Uncovering Latent Phase Structures and Branching Logic in Locomotion Policies: A Case Study on HalfCheetah / Daisuke Yasui, Toshitaka Matsuki, Hiroshi Sato
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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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不連続な足場におけるヒューマノイド歩行のための知覚型可変タイミング足踏み計画
障害物や危険な地面領域により不連続な足場環境で、足の配置と歩行タイミングを同時に計画する混合整数モデル予測制御フレームワークを提案。深度画像から凸な可踏領域を抽出し、DCMダイナミクスに基づく安全性制約を組み込むことで、実時間で動的に一貫した歩容を生成する。
原題: Perceptive Variable-Timing Footstep Planning for Humanoid Locomotion on Disconnected Footholds / Zhaoyang Xiang, Upama Pant, Ayonga Hereid
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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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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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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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幾何力学とスピンモデル双対性による非対称多脚ロコモーションの接触計画
幾何力学と統計力学のスピンモデル双対性を組み合わせ、多脚ロボットの接触計画をグラフ最適化問題として定式化し、従来の対称歩容を超える非対称歩容を発見した研究。
原題: Agile asymmetric multi-legged locomotion: contact planning via geometric mechanics and spin model duality / Jackson Habala, Gabriel B. Margolis, Tianyu Wang 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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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RPL: 複雑地形におけるロバストな人型知覚移動の学習
2段階の学習フレームワークにより、複数の深度カメラを用いて複雑な地形を多方向に歩行し、荷物を積んでもロバストな人型ロボットの移動を実現した。
原題: RPL: Learning Robust Humanoid Perceptive Locomotion on Challenging Terrains / Yuanhang Zhang, Younggyo Seo, Juyue Chen 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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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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CMR: 収縮写像埋め込みによる不整地でのロバストなヒューマノイド歩行
観測ノイズに強い潜在表現を学習する収縮写像埋め込み(CMR)を提案し、不整地でのヒューマノイド歩行をロバスト化した研究。
原題: CMR: Contractive Mapping Embeddings for Robust Humanoid Locomotion on Unstructured Terrains / Qixin Zeng, Hongyin Zhang, Shangke Lyu 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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KCFRC: 脚式移動のための運動学的衝突を考慮した足場到達可能性基準
脚式ロボットが足場を選ぶ際に、衝突しない脚の振り軌道が存在するかを高速に判定する手法KCFRCを提案し、900候補を平均2msで検証できることを示した。
原題: KCFRC: Kinematic Collision-Aware Foothold Reachability Criteria for Legged Locomotion / Lei Ye, Haibo Gao, Huaiguang Yang 他
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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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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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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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複数の特化型歩行ポリシーに対する実行可能性誘導型プランニング
地形ごとに特化した複数の歩行ポリシーを、Feasibility-Netで予測した実行可能性を指標に統合し、古典的プランナで最適経路を生成する枠組みを提案した。
原題: Feasibility-Guided Planning over Multi-Specialized Locomotion Policies / Ying-Sheng Luo, Lu-Ching Wang, Hanjaya Mandala 他
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