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最新論文: 2025/12/1 ／ 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 →- 論文ヒューマノイド/歩行ロボティクス
高性能ヒューマノイドサッカーのための階層的モデルベースシステム
RoboCup 2024大人サイズヒューマノイドサッカー優勝チームのハードウェアとソフトウェアを紹介し、軽量構造・高トルクアクチュエータ・歩行中のキックを可能にする足設計と、ステレオ視・物体検出・ランドマーク融合による知覚・自己位置推定、衝突回避軌道生成、行動管理を統合したシステムを提案する。
原題: A Hierarchical, Model-Based System for High-Performance Humanoid Soccer ／ Quanyou Wang, Mingzhang Zhu, Ruochen Hou 他
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光明探検者：汎用環境における自律探査のための四脚ロボットプラットフォーム
多様な環境で自律探査を行うためのハードウェアとソフトウェアを統合した四脚ロボットプラットフォームを開発し、実世界実験で有効性を示した。
原題: GuangMing-Explorer: A Four-Legged Robot Platform for Autonomous Exploration in General Environments ／ Kai Zhang, Shoubin Chen, Dong Li 他
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参照不要のサンプリングベースモデル予測制御
手作り歩容や接触系列に頼らず、サンプリングベースMPCで歩行・走行・跳躍・逆立ちなどの多様な運動を創発的に獲得する手法を提案。
原題: Reference-Free Sampling-Based Model Predictive Control ／ Fabian Schramm, Pierre Fabre, Nicolas Perrin-Gilbert 他
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MOBIUS：歩行・クロール・登攀・ローリングが可能なマルチモーダル二足歩行ロボット
4本の肢（6自由度アーム2本と4自由度脚2本）を持つ二足歩行ロボットMOBIUSを開発し、強化学習と力制御を組み合わせたハイブリッド制御とMIQCPプランナにより、歩行・クロール・登攀・ローリングの自律的なモード切替を実現した。
原題: MOBIUS: A Multi-Modal Bipedal Robot that can Walk, Crawl, Climb, and Roll ／ Alexander Schperberg, Yusuke Tanaka, Stefano Di Cairano 他
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二足歩行のための記述的モデルベース学習と制御
二足歩行のバランス維持に必要な最小限の低次元記述モデルを用い、残りの自由度を高次元空間で自由に動かすことで、効率的で人間らしい歩行を実現する制御手法を提案した。
原題: Descriptive Model-based Learning and Control for Bipedal Locomotion ／ Suraj Kumar, Andy Ruina
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APEX: 行動事前分布による脚式ロボットのロバスト動作追従のための効率的探索
専門家のデモンストレーションを減衰する行動事前分布として強化学習に組み込み、展開時の参照データ依存を排除しつつ、脚式ロボットの多様な動作追従を効率的かつロバストに学習する手法を提案。
原題: APEX: Action Priors Enable Efficient Exploration for Robust Motion Tracking on Legged Robots ／ Shivam Sood, Laukik Nakhwa, Sun Ge 他
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位相ベースのマルチ歩容学習によるサンショウウオ型ロボット
位相変数と位相カバレッジ報酬を用いて、参照動作なしにサンショウウオ型ロボットへ多様な歩容を獲得させる学習フレームワークを提案し、22種類の歩容を実現した。
原題: Phase-Based Multi-Gait Learning for a Salamander-Like Robot ／ Zhiang Liu, Yang Liu, Yongchun Fang 他
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ロバストな四足歩行のためのデュアルMPC足配置計画
角速度を考慮したMPCベースの足配置計画とGRF制御を相互フィードバックで統合し、四足ロボットの体幹回転を抑制して歩行安定性を向上させた。
原題: Dual-MPC Footstep Planning for Robust Quadruped Locomotion ／ Byeong-Il Ham, Hyun-Bin Kim, Jeonguk Kang 他
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四足歩行ロボットのためのエネルギー保存に基づくフィードバック相殺による安定かつロバストなSLIPモデル制御
四足ロボットをバネ付き倒立振子（SLIP）でモデル化し、エネルギー保存則に基づくフィードバック相殺制御で安定した跳躍歩容を実現。センサ誤差10%までロバスト性を確認。
原題: Stable and Robust SLIP Model Control via Energy Conservation-Based Feedback Cancellation for Quadrupedal Applications ／ Muhammad Saud Ul Hassan, Derek Vasquez, Hamza Asif 他
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動的二足歩行の学習のためのヒューリスティック歩行計画：モデルベースとモデルフリーの比較研究
胴体速度追従に基づくヒューリスティックな歩行計画とRaibert型制御を組み合わせ、LIPMモデルベース手法と比較して、不整地でのロバスト性とエネルギー効率が向上することを示した。
原題: Heuristic Step Planning for Learning Dynamic Bipedal Locomotion: A Comparative Study of Model-Based and Model-Free Approaches ／ William Suliman, Ekaterina Chaikovskaia, Egor Davydenko 他
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Gallant: ボクセルグリッドによる3次元制約地形でのヒューマノイド歩行と局所ナビゲーション
LiDARをボクセル化してzグループ化2D CNNで制御方策に写像し、3D制約地形でのヒューマノイド歩行・局所ナビゲーションを単一方策で実現した研究。
原題: Gallant: Voxel Grid-based Humanoid Locomotion and Local-navigation across 3D Constrained Terrains ／ Qingwei Ben, Botian Xu, Kailin Li 他
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周波数ベースの歩容生成ネットワークによる人間模倣二足歩行
人間の動作から学習した歩容生成ネットワークとPPOを組み合わせ、平地のみの訓練で急斜面や不整地にも汎化する自然な二足歩行制御を実現した。
原題: Human Imitated Bipedal Locomotion with Frequency Based Gait Generator Network ／ Yusuf Baran Ates, Omer Morgul
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仮想エネルギー注入による散逸系の最適自然歩容の発見
散逸のある脚ロボットに対し、仮想エネルギー注入で受動運動パターンを見つけ、継続法でエネルギー最適な制御入力を導出する枠組みを提案した。
原題: Discovering Optimal Natural Gaits of Dissipative Systems via Virtual Energy Injection ／ Korbinian Griesbauer, Davide Calzolari, Maximilian Raff 他
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DecARt Leg：俊敏な歩行のための分離駆動型ヒューマノイドロボット脚の設計と評価
回転モーターによる分離駆動と準伸縮構造を採用した新しいヒューマノイドロボット脚「DecARt Leg」を設計し、俊敏な歩行能力を評価する指標FASTを提案してシミュレーションと予備実験で性能を検証した。
原題: DecARt Leg: Design and Evaluation of a Novel Humanoid Robot Leg with Decoupled Actuation for Agile Locomotion ／ Egor Davydenko, Andrei Volchenkov, Vladimir Gerasimov 他
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歩行支援における浮遊ベース超冗長ロボット脚のための可変インピーダンス制御
浮遊ベースの超冗長ロボット脚において、内部・外部外乱に適応する可変インピーダンス制御を開発し、剛性と柔軟性の動的切替を実現した。
原題: Variable Impedance Control for Floating-Base Supernumerary Robotic Leg in Walking Assistance ／ Jun Huo, Kehan Xu, Chengyao Li 他
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ロボット転倒講座：柔らかく様式化された倒れ方の学習
二足歩行ロボットが転倒する際に、衝撃を抑えつつ指定した最終姿勢を取れるようにする強化学習手法を提案し、実機で検証した。
原題: Robot Crash Course: Learning Soft and Stylized Falling ／ Pascal Strauch, David Müller, Sammy Christen 他
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力推定に基づくアドミタンス制御による車輪型二足ロボットの頭部安定化
不整地での頭部振動を抑えるため、6自由度車輪型二足ロボットの接地力をモデルベースで推定し、アドミタンス制御で地形適応性と頭部安定性を高めた。
原題: Head Stabilization for Wheeled Bipedal Robots via Force-Estimation-Based Admittance Control ／ Tianyu Wang, Chunxiang Yan, Xuanhong Liao 他
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AutoOdom: 脚式移動のための自己回帰固有受容オドメトリ学習
脚式ロボットのための自己回帰型固有受容オドメトリシステムを提案し、大規模シミュレーションと限られた実データによる2段階学習でsim-to-realギャップを克服、Booster T1ヒューマノイドで従来手法を大幅に上回る精度を達成した。
原題: AutoOdom: Learning Auto-regressive Proprioceptive Odometry for Legged Locomotion ／ Changsheng Luo, Yushi Wang, Wenhan Cai 他
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深層強化学習と動作事前分布による複雑地形での自然で頑健な六脚歩行の学習
最適化した動作事前分布と敵対的識別器を用いて六脚ロボットに自然な歩容を強化学習させ、実機で複雑地形を視覚情報なしで歩行できるようにした。
原題: Learning Natural and Robust Hexapod Locomotion over Complex Terrains via Motion Priors based on Deep Reinforcement Learning ／ Xin Liu, Jinze Wu, Yinghui Li 他
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自己中心視点の限界を超えて：多視点深度学習による堅牢な四足歩行
自己中心視点と外部視点の深度情報を統合し、教師-生徒蒸留で四足歩行を学習させることで、ギャップ越えや段差降りなどの動的動作の堅牢性を向上させた研究。
原題: Beyond Egocentric Limits: Multi-View Depth-Based Learning for Robust Quadrupedal Locomotion ／ Rémy Rahem, Wael Suleiman
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ニューロ進化による平面ヘビ型ロボットの障害物回避制御
NEATを用いて蛇行運動のパラメータを進化させ、密集環境で平面ヘビ型ロボットを障害物回避しながら追従制御する手法を提案した。
原題: Towards Obstacle-Avoiding Control of Planar Snake Robots Exploring Neuro-Evolution of Augmenting Topologies ／ Advik Sinha, Akshay Arjun, Abhijit Das 他
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GaRLILEO: 重力整列型レーダー・脚・慣性統合オドメトリ
脚式ロボット向けに、SoCレーダーのドップラー情報と脚運動学から連続時間の自己速度スプラインを構築し、重力ベクトルをS2制約で推定することで、垂直ドリフトを抑えた高精度オドメトリを実現した。
原題: GaRLILEO: Gravity-aligned Radar-Leg-Inertial Enhanced Odometry ／ Chiyun Noh, Sangwoo Jung, Hanjun Kim 他
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マルチ行動蒸留と強化学習ファインチューニングによる適応型ヒューマノイド制御
複数の運動スキルを蒸留して基本制御器を作り、強化学習で微調整することで、様々な地形で適応的に動けるヒューマノイド制御を実現した。
原題: Towards Adaptive Humanoid Control via Multi-Behavior Distillation and Reinforced Fine-Tuning ／ Yingnan Zhao, Xinmiao Wang, Dewei Wang 他
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脚式ロボットの歩行のためのGPU加速高解像度3Dボクセルマッピングに基づくリアルタイム複数平面セグメンテーション
GPU並列計算を活用し、高解像度3Dボクセルマップから平面領域を30Hz以上で抽出する手法を提案し、脚式ロボットの歩行制御に有効性を示した。
原題: Real-time Multi-Plane Segmentation Based on GPU Accelerated High-Resolution 3D Voxel Mapping for Legged Robot Locomotion ／ Shun Niijima, Ryoichi Tsuzaki, Noriaki Takasugi 他
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崩壊地形における四足ロボットの安全な歩行のための耐荷重評価
関節計測のみで地形の安定性を評価し、MPCと状態機械で探査動作と歩行計画を統合することで、崩れやすい地形を安全に踏破する四足ロボットの枠組みを提案した。
原題: Load-bearing Assessment for Safe Locomotion of Quadruped Robots on Collapsing Terrain ／ Vivian S. Medeiros, Giovanni B. Dessy, Thiago Boaventura 他
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低コスト車輪型四脚ロボットにおける転倒復帰を考慮した視覚ナビゲーション
低コストな車輪付き四脚ロボットに、深度カメラと深層強化学習を組み合わせ、不整地での移動と転倒からの自律復帰、屋内での目的地ナビゲーションを実現した研究。
原題: Stand, Walk, Navigate: Recovery-Aware Visual Navigation on a Low-Cost Wheeled Quadruped ／ Jans Solano, Diego Quiroz
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接触点分解による脚式ロボットの動的整合軌道最適化
接触点ごとに並進動力学を分解し、ベジェ多項式の微分行列と凸包性を利用して、摩擦円錐制約と動力学を満たす脚式ロボットの軌道を生成する手法を提案。
原題: Dynamically-Consistent Trajectory Optimization for Legged Robots via Contact Point Decomposition ／ Sangmin Kim, Hajun Kim, Gijeong Kim 他
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ATRos: 車輪脚ロボットのためのエネルギー効率の良い俊敏な移動学習
車輪脚ロボットの歩行と走行を統合する強化学習フレームワークを提案し、不整地でも省エネで適応的に移動できることを実機で示した。
原題: ATRos: Learning Energy-Efficient Agile Locomotion for Wheeled-legged Robots ／ Jingyuan Sun, Hongyu Ji, Zihan Qu 他
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強化学習による四脚ロボットの動的跳躍と歩行
強化学習を用いて四脚ロボットの垂直・水平跳躍と歩行を実現し、シミュレーションから実機への転移を達成した研究。
原題: Towards Quadrupedal Jumping and Walking for Dynamic Locomotion using Reinforcement Learning ／ Jørgen Anker Olsen, Lars Rønhaug Pettersen, Kostas Alexis
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拡散モデル予測制御による柔軟な歩行学習
生成拡散モデルをダイナミクスの事前分布として使うMPCで、報酬と制約を考慮した歩行制御を実現し、テスト時の適応性を高めた。
原題: Flexible Locomotion Learning with Diffusion Model Predictive Control ／ Runhan Huang, Haldun Balim, Heng Yang 他
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