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最新論文: 2025/11/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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選好条件付き多目的強化学習によるヒューマノイド歩行の指令追従と力コンプライアンスの統合
ヒューマノイド歩行を指令追従と外力への柔軟な応答の多目的最適化として定式化し、ユーザー指定の選好入力で両者をトレードオフできる単一の全方向歩行ポリシーを強化学習で獲得する手法を提案した。
原題: Preference-Conditioned Multi-Objective RL for Integrated Command Tracking and Force Compliance in Humanoid Locomotion ／ Tingxuan Leng, Yushi Wang, Tinglong Zheng 他
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脚式ロボットの四肢レベルサンプリングベース運動計画のためのニューラルオブザーバ・予測器モデル学習
固有受容感覚の履歴から安定な潜在状態を推定するニューラルオブザーバと、多数の軌道を高速並列評価できる予測器を組み合わせ、四足ロボットの四肢レベルの衝突回避計画を実現した。
原題: Learning Neural Observer-Predictor Models for Limb-level Sampling-based Locomotion Planning ／ Abhijeet M. Kulkarni, Ioannis Poulakakis, Guoquan Huang
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不確実な地形における確率的に安全な二足歩行ナビゲーション：Conformal Predictionと収縮解析によるアプローチ
地形の高さの不確かさをGP回帰とConformal Predictionで校正した信頼区間として扱い、収縮理論に基づく到達可能チューブと角運動量制御を組み合わせて、二足歩行ロボットの確率的な安全保証付きナビゲーションを実現した。
原題: Probabilistically-Safe Bipedal Navigation over Uncertain Terrain via Conformal Prediction and Contraction Analysis ／ Kasidit Muenprasitivej, Ye Zhao, Glen Chou
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歩行訓練支援ロボットにおけるヒューマン・イン・ザ・ループ最適化
下肢外骨格のアシスト制御をCMA-ESで個人ごとに最適化し、2日間の実験で検証したが、性能への明確な効果は見られなかった。
原題: Human-in-the-loop Optimisation in Robot-assisted Gait Training ／ Andreas Christou, Andreas Sochopoulos, Elliot Lister 他
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移動ロコモーションのためのActor-Critic強化学習における事前学習
ロボットの移動タスクにおいて、タスク非依存の探索データから固有感覚逆動力学モデルを教師あり学習で事前学習し、その重みでActor-Criticネットワークをウォームスタートさせる手法を提案。9環境でサンプル効率36.2%向上を実証。
原題: Pretraining in Actor-Critic Reinforcement Learning for Locomotion ／ Jiale Fan, Andrei Cramariuc, Tifanny Portela 他
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二足歩行系の前額面安定性における最小歩幅周波数の推定
二足歩行ロボットの前額面安定性を保つために必要な最小の歩行周波数を、質量や脚長などのパラメータから予測する手法を提案し、ランダム生成モデルで検証した。
原題: Estimation of Minimum Stride Frequency for the Frontal Plane Stability of Bipedal Systems ／ Harsha Karunanayaka, Siavash Rezazadeh
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病理歩行における筋力分担の逆最適制御
脳卒中患者の歩行時の筋力分担を逆最適制御で解析し、最適な目的関数が個人・脚ごとに異なることを示した。麻痺側では筋パワー最小化、非麻痺側では筋活性最小化が重要である可能性を報告。
原題: Inverse Optimal Control of Muscle Force Sharing During Pathological Gait ／ Filip Bečanović, Vincent Bonnet, Kosta Jovanović 他
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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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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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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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MPCと強化学習を組み合わせた四足歩行ロボットのリアルタイム歩容適応
MPPIとDreamerを組み合わせ、連続歩容空間で歩容と行動を同時最適化することで、速度追従と省エネを両立する四足歩行の適応制御を実現した。
原題: Real-Time Gait Adaptation for Quadrupeds using Model Predictive Control and Reinforcement Learning ／ Prakrut Kotecha, Ganga Nair B, Shishir Kolathaya
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DPL: 実環境に即した深度合成とクロスアテンション地形再構成による深度のみの知覚型ヒューマノイド歩行
ノイズの多い深度画像から地形を再構成するクロスアテンショントランスフォーマと、自己遮蔽を考慮したリアルな深度画像合成手法を組み合わせ、深度センサのみで多様な地形を歩行できるヒューマノイドの学習フレームワークを提案した。
原題: DPL: Depth-only Perceptive Humanoid Locomotion via Realistic Depth Synthesis and Cross-Attention Terrain Reconstruction ／ Jingkai Sun, Gang Han, Pihai Sun 他
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テンセグリティロボットの移動のための形態認識グラフ強化学習
テンセグリティロボットの物理トポロジーをグラフで表現し、GNNをSACに統合した強化学習フレームワークを提案。シミュレーションから実機への直接転移を実現した。
原題: Morphology-Aware Graph Reinforcement Learning for Tensegrity Robot Locomotion ／ Chi Zhang, Mingrui Li, Wenzhe Tong 他
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歩行・回転・その先へ：TARS風ロボットにおける第一原理と強化学習による移動
映画『インターステラー』のTARSを模した小型ロボットTARS3Dで、歩行と回転の2つの移動モードを解析モデルで設計し、さらに強化学習で新たな歩容を探索した研究。
原題: Walking, Rolling, and Beyond: First-Principles and RL Locomotion on a TARS-Inspired Robot ／ Aditya Sripada, Abhishek Warrier
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