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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
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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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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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参照動作を事前分布として活用するマルチタスク強化学習による汎用人型ロコモーション
参照動作を展開時の制約ではなく行動形成の事前分布として扱い、模倣タスクと目標条件付き汎化タスクを単一ポリシーで同時学習することで、人型ロボットの自然で適応的な運動を実現した。
原題: Generalizing from References using a Multi-Task Reference and Goal-Driven RL Framework ／ Jiashun Wang, M. Eva Mungai, He Li 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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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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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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移動プラットフォーム上での四脚ロボットの学習ベース適応制御による能動的安定化
6自由度で動くプラットフォーム上で四脚ロボットを安定させるため、自己平衡ポリシーと状態推定器を組み合わせた学習ベース手法を提案し、従来手法より優れた性能を示した。
原題: Learning-based Adaptive Control of Quadruped Robots for Active Stabilization on Moving Platforms ／ Minsung Yoon, Heechan Shin, Jeil Jeong 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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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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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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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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雑然とした屋内環境における衝突のないヒューマノイド移動
ヒューマノイドが障害物を避けて屋内を移動するためのHumanoid Potential Field表現とハイブリッドシーン生成を提案し、実機転移を実現した。
原題: Collision-Free Humanoid Traversal in Cluttered Indoor Scenes ／ Han Xue, Sikai Liang, Zhikai Zhang 他
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都市峡谷における高精度歩行者追跡：マルチモーダル融合アプローチ
GNSSと慣性センサをパーティクルフィルタで融合し、地図の空間事前情報を活用することで、都市部での歩行者測位精度を向上させる手法を提案した。
原題: Accurate Pedestrian Tracking in Urban Canyons: A Multi-Modal Fusion Approach ／ Shahar Dubiner, Peng Ren, Roberto Manduchi
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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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PLANCを歩く：制約された足場における俊敏なヒューマノイド歩行のための物理誘導強化学習
低次元の足場計画器が生成する動的に整合した目標をCLF報酬で強化学習に組み込み、飛び石などの不連続地形をヒューマノイドが正確かつ俊敏に歩けるようにした。
原題: Walk the PLANC: Physics-Guided RL for Agile Humanoid Locomotion on Constrained Footholds ／ Min Dai, William D. Compton, Junheng Li 他
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四足歩行ロボットによる港湾労働者の安全性向上
港湾環境で危険なエリアを特定し、四足歩行ロボットによる点検の初期ソリューションを検討した。
原題: Enhancing Worker Safety in Harbors Using Quadruped Robots ／ Zoe Betta, Davide Corongiu, Carmine Tommaso Recchiuto 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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学習進捗に基づく自動カリキュラム強化学習による不整地歩行のスケーリング
エージェントの学習進捗をオンラインで推定しタスクサンプリング分布を適応的に調整する自動カリキュラム強化学習フレームワークを提案し、四足ロボットANYmal Dが階段や斜面など多様な地形で高速安定歩行を実現した。
原題: Scaling Rough Terrain Locomotion with Automatic Curriculum Reinforcement Learning ／ Ziming Li, Chenhao Li, Marco Hutter
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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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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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FastStair: ヒューマノイドロボットが階段を駆け上がるための学習手法
モデルベースの足場計画を強化学習に組み込み、速度特化型エキスパートをLoRAで統合することで、ヒューマノイドが最大1.65m/sで安定して階段を駆け上がれるようにした。
原題: FastStair: Learning to Run Up Stairs with Humanoid Robots ／ Yan Liu, Tao Yu, Haolin Song 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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火山環境における大規模自律ガスモニタリング：エトナ山での脚式ロボット
四足歩行ロボットANYmalに四重極質量分析計を搭載し、エトナ山の険しい地形で自律的に火山ガスを測定するシステムを開発・評価した。
原題: Large-Scale Autonomous Gas Monitoring for Volcanic Environments: A Legged Robot on Mount Etna ／ Julia Richter, Turcan Tuna, Manthan Patel 他
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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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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
日本語で読む → - 論文歩行者意図予測画像認識
VIT-Ped: 歩行者行動分析のための意図予測トランスフォーマー
歩行者の横断意図を予測するため、複数のデータモダリティを活用したTransformer/ViTベースのアルゴリズムを提案し、JAADデータセットでSOTA性能を達成した。
原題: VIT-Ped: Visionary Intention Transformer for Pedestrian Behavior Analysis ／ Aly R. Elkammar, Karim M. Gamaleldin, Catherine M. Elias
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滑らかなニューラルサロゲートによる脚式ロボットのMPC学習
接触を含む脚式ロボットのダイナミクスを滑らかに学習するニューラルサロゲートと裾の重い尤度を導入し、モデル予測制御の信頼性と汎化性能を大幅に向上させた。
原題: Learning Legged MPC with Smooth Neural Surrogates ／ Samuel A. Moore, Easop Lee, Boyuan Chen
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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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