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最新論文: 2025/10/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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アーキテクチャこそが鍵：多様性がもたらすロバストなヒューマノイド歩行のスイートスポット
高速な固有感覚スタビライザーと低速な知覚ポリシーを分離した階層型制御アーキテクチャにより、単一のエンドツーエンド設計よりもロバストなヒューマノイド歩行を実現した。
原題: Architecture Is All You Need: Diversity-Enabled Sweet Spots for Robust Humanoid Locomotion ／ Blake Werner, Lizhi Yang, Aaron D. Ames
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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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動的四足歩行への道：対称性誘導型RL階層による速度変化に応じた自由な歩容遷移
対称性を利用した強化学習で、事前軌道設計なしにトロット・バウンド・ギャロップなどの四足歩行を生成し、速度に応じて滑らかに遷移させる手法を提案。
原題: Towards Dynamic Quadrupedal Gaits: A Symmetry-Guided RL Hierarchy Enables Free Gait Transitions at Varying Speeds ／ Jiayu Ding, Xulin Chen, Garrett E. Katz 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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強化学習による強磁性環境での堅牢な壁面登攀移動制御
磁気吸着の不確実性を考慮した四脚壁面登攀ロボットの強化学習フレームワークを提案し、カリキュラム学習と現実的な吸着モデルによりシミュレーションから実機への転移を実現した。
原題: Reinforcement Learning-based Robust Wall Climbing Locomotion Controller in Ferromagnetic Environment ／ Yong Um, Young-Ha Shin, Joon-Ha Kim 他
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四足歩行ロボットによる固有感覚的地形マッピング：月の永久影領域探査に向けて
月の永久影領域探査のため、四足ロボットが歩行中の内部センサ情報から地形の高さ・足滑り・エネルギーコスト・安定余裕を推定し、2.5Dグリッドマップに統合する手法を提案し、月環境シミュレータで評価した。
原題: Towards Proprioceptive Terrain Mapping with Quadruped Robots for Exploration in Planetary Permanently Shadowed Regions ／ Alberto Sanchez-Delgado, João Carlos Virgolino Soares, Victor Barasuol 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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ロバストな汎用四足歩行ポリシーのためのサンプリング戦略
四足ロボットの汎用歩行ポリシーを強化学習で訓練する際、物理パラメータと関節PDゲインのサンプリング戦略を比較し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移を実現した。
原題: Sampling Strategies for Robust Universal Quadrupedal Locomotion Policies ／ David Rytz, Kim Tien Ly, Ioannis Havoutis
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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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アクロボティクス：四足歩行ロボットのパルクールへの汎用アプローチ
強化学習を用いて、四足歩行ロボットが動的なパルクール動作を汎用的に学習する手法を提案し、専門家混合アプローチに匹敵する性能を少ない訓練エージェント数で実現した。
原題: Acrobotics: A Generalist Approach to Quadrupedal Robots' Parkour ／ Guillaume Gagné-Labelle, Vassil Atanassov, Ioannis Havoutis
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SAC-Loco: 安全で調整可能な柔軟四足歩行
外力に対する柔軟性を調整可能にしつつ、転倒を防ぐ安全機構を組み合わせた四足歩行制御フレームワークを提案。
原題: SAC-Loco: Safe and Adjustable Compliant Quadrupedal Locomotion ／ Aoqian Zhang, Zixuan Zhuang, Chunzheng Wang 他
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尾の振動が変形可能な粒状地形でのロボットの高速這行を可能にする
トビハゼに倣い、尾の振動と形状が粒状媒体上でのフリッパー駆動移動を改善することを実験的に示し、速度67%向上と抗力46%低減を達成した。
原題: Bio-inspired tail oscillation enables robot fast crawling on deformable granular terrains ／ Shipeng Liu, Meghana Sagare, Shubham Patil 他
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反力制御と歩容制御の分離による動的適応型脚式ロコモーション方策
強化学習による脚式ロコモーションにおいて、支持脚制御と遊脚制御を分離する枠組みを提案し、未知環境へのオンライン適応とsim-to-realギャップの低減を実現した。
原題: Dynamic Adaptive Legged Locomotion Policy via Decoupling Reaction Force Control and Gait Control ／ Renjie Wang, Shangke Lyu, Donglin Wang
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KiVi: 動的で安全な自己中心脚式移動のための運動感覚・視空間統合
固有感覚を安定した基盤としつつ視覚情報を選択的に統合する枠組みを提案し、四足ロボットが不整地や視覚ノイズ・遮蔽に頑健に歩行できるようにした。
原題: KiVi: Kinesthetic-Visuospatial Integration for Dynamic and Safe Egocentric Legged Locomotion ／ Peizhuo Li, Hongyi Li, Yuxuan Ma 他
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安定性を追い求めて：制御リアプノフ関数に導かれた強化学習によるヒューマノイド走行
制御リアプノフ関数と最適化された動的参照軌道を強化学習の報酬設計に組み込み、ヒューマノイドの走行を実現した研究。
原題: Chasing Stability: Humanoid Running via Control Lyapunov Function Guided Reinforcement Learning ／ Zachary Olkin, Kejun Li, William D. Compton 他
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遊びの時間：初期動物ダイナミクスのシミュレーションがロボットの移動発見を促進する
動物の成長に倣い、ロボットのアクチュエータ強度を生涯にわたって変化させるカリキュラムSMOLを提案し、MAP-Elitesと組み合わせることで移動行動の性能と多様性を向上させる。
原題: Time to Play: Simulating Early-Life Animal Dynamics Enhances Robotics Locomotion Discovery ／ Paul Templier, Hannah Janmohamed, David Labonte 他
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低次元モデル誘導強化学習によるデモンストレーション不要のヒューマノイド歩行
4自由度の低次元モデルで生成した歩容テンプレートを強化学習で全身ポリシーに蒸留し、モーションキャプチャなしで自然なヒューマノイド歩行を実現した。
原題: Reduced-Order Model-Guided Reinforcement Learning for Demonstration-Free Humanoid Locomotion ／ Shuai Liu, Meng Cheng Lau
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物理情報学習と制御情報ステアリングによるヒューマノイドロボット軌道生成の安定化
人間の動作データからの模倣学習に物理法則の事前知識と制御則を組み合わせ、ヒューマノイドロボットの軌道生成を安定化させる手法を提案した。
原題: Stabilizing Humanoid Robot Trajectory Generation via Physics-Informed Learning and Control-Informed Steering ／ Evelyn D'Elia, Paolo Maria Viceconte, Lorenzo Rapetti 他
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少ないデータで歩行を学ぶ：四足歩行のためのDynaスタイルアプローチ
モデルベースのDynaスタイル枠組みでPPOのロールアウトに合成データを追加し、四足歩行制御のサンプル効率を改善した。
原題: Learning to Walk With Less: A Dyna-Style Approach to Quadrupedal Locomotion ／ Francisco Affonso, Felipe Tommaselli, João H. Aléssio 他
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MARG: 地形マップを用いた脚式ロボットの危険なギャップ地形の克服
LiDAR1台と固有感覚を統合し、地形マップを生成して危険なギャップ地形を安全に歩行する四脚ロボットの強化学習制御器を提案。
原題: MARG: MAstering Risky Gap Terrains for Legged Robots with Elevation Mapping ／ Yinzhao Dong, Ji Ma, Liu Zhao 他
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接触トリガ型ブラインドクライミング：教示学習と強化学習による車輪型二脚ロボットの汎化可能な段差乗り越え
車輪と障害物の接触を検知すると脚上げ動作を起動し、教示学習と強化学習を組み合わせて、車輪半径を超える段差を自己受容感覚のみで連続的に乗り越える汎用フレームワークを提案した。
原題: CTBC: Contact-Triggered Blind Climbing for Wheeled Bipedal Robots with Instruction Learning and Reinforcement Learning ／ Rankun Li, Hao Wang, Qi Li 他
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RoMoCo: 二足歩行・ヒューマノイドロボットのための低次元モデルベース歩行制御ツールボックス
二足歩行・ヒューマノイドロボット向けに、低次元モデルベースの歩行計画と全身制御を統一的APIで扱えるオープンソースC++ツールボックスを開発し、複数機体のシミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: RoMoCo: Robotic Motion Control Toolbox for Reduced-Order Model-Based Locomotion on Bipedal and Humanoid Robots ／ Min Dai, Aaron D. Ames
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適応型ヒューマノイド歩行のためのロバストなSim-to-Real転移に向けた対照表現学習
対照学習により固有感覚のみのポリシーに環境認識能力を蒸留し、適応型歩行クロックで段差や斜面をロバストに歩行するヒューマノイドを実現した。
原題: Contrastive Representation Learning for Robust Sim-to-Real Transfer of Adaptive Humanoid Locomotion ／ Yidan Lu, Rurui Yang, Qiran Kou 他
日本語で読む → - 論文歩行制御
脚式移動の階層制御：ハイブリッドゼロダイナミクスによる低次元モデルの埋め込み
低次元モデル（ROM）から得られた歩行軌道を、全次元モデル（FOM）上で安定に実現するための階層制御手法を提案し、ROMの安定周期軌道がFOMのハイブリッドゼロダイナミクス上で入力-状態安定となることを証明した。
原題: A Layered Control Perspective on Legged Locomotion: Embedding Reduced Order Models via Hybrid Zero Dynamics ／ Sergio A. Esteban, Max H. Cohen, Adrian B. Ghansah 他
日本語で読む → - 論文ADAS/歩行者安全cs.CY
ADASを活用した歩行者安全：致死事故削減へのデータ駆動型アプローチ
米国の事故データ（FARS）を分析し、歩行者用自動緊急ブレーキ（PAEB）などのADAS機能が歩行者死亡事故をどれだけ減らせるかを評価。低照度や悪天候では効果が低下することを明らかにした。
原題: Harnessing ADAS for Pedestrian Safety: A Data-Driven Exploration of Fatality Reduction ／ Methusela Sulle, Judith Mwakalonge, Gurcan Comert 他
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強化学習で適応化したモデル予測制御による不整地二足歩行
単剛体力学に基づくMPCの力学・遊脚制御・歩容周波数を強化学習でパラメータ化し、階段や滑りやすい不整地での二足歩行を頑健化した。
原題: RL-augmented Adaptive Model Predictive Control for Bipedal Locomotion over Challenging Terrain ／ Junnosuke Kamohara, Feiyang Wu, Chinmayee Wamorkar 他
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コスチュームで歩く学習：美的制約を持つヒューマノイドのための敵対的運動事前分布
娯楽用ヒューマノイドCosmoの美的制約（大きな頭、限られたセンシング、保護シェル）に対応するため、敵対的運動事前分布（AMP）とドメインランダム化を適用し、安定した立ち・歩行を実現した。
原題: Learning to Walk in Costume: Adversarial Motion Priors for Aesthetically Constrained Humanoids ／ Arturo Flores Alvarez, Fatemeh Zargarbashi, Havel Liu 他
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強化学習によるロボット制御におけるタスク性能と衝突しないエネルギー最小化
強化学習でタスク性能を損なわずにエネルギー消費を最小化する、ハイパーパラメータ不要の勾配最適化手法を提案し、歩行ベンチマークと四足歩行ロボットのSim2Realで有効性を示した。
原題: Non-conflicting Energy Minimization in Reinforcement Learning based Robot Control ／ Skand Peri, Akhil Perincherry, Bikram Pandit 他
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動的に変化する不整地における四足歩行のための物理的に実行可能なリアクティブ合成
記号レベルのリアクティブ合成と混合整数凸計画を組み合わせ、不整地での四足歩行の足場計画をリアルタイムに再計画する枠組みを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion ／ Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit 他
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大規模マルチ身体ロコモーション：極端な身体ランダム化による汎用歩行制御
50種類の脚型ロボットで訓練した単一の歩行ポリシーを提案し、未知の実機ヒューマノイドと四足歩行ロボットへのゼロショット転移を実現した。
原題: Multi-Embodiment Locomotion at Scale with extreme Embodiment Randomization ／ Nico Bohlinger, Jan Peters
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