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最新論文: 2025/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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GiAnt: 適応型地形ナビゲーションと物体検出のための生物模倣六脚ロボット
アリの動きに着想を得た低コスト六脚ロボットGiAntを開発し、不整地走行と画像処理による81種類の物体検出を実現した。
原題: GiAnt: A Bio-Inspired Hexapod for Adaptive Terrain Navigation and Object Detection ／ Aasfee Mosharraf Bhuiyan, Md Luban Mehda, Md. Thawhid Hasan Puspo 他
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RENet：視覚崩壊時にも耐える四足ロボットの冗長推定器ネットワークによるフォールトトレラント運動制御
視覚ベースの四足歩行制御において、深度センサノイズや視覚障害に耐えるため、二重推定器アーキテクチャとオンライン適応を組み合わせたRENetを提案し、実機で屋外環境での有効性を示した。
原題: RENet: Fault-Tolerant Motion Control for Quadruped Robots via Redundant Estimator Networks under Visual Collapse ／ Yueqi Zhang, Quancheng Qian, Taixian Hou 他
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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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軌道最適化と強化学習を統合した不整地適応着地を伴う四脚ロボットの跳躍
軌道最適化で生成した参照動作を強化学習で追従させ、不整地でも安全に着地できる四脚ロボットの跳躍フレームワークを提案した。
原題: Integrating Trajectory Optimization and Reinforcement Learning for Quadrupedal Jumping with Terrain-Adaptive Landing ／ Renjie Wang, Shangke Lyu, Xin Lang 他
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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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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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歩行の強制振動ベース低次元モデルへの人間の足首特性の導入
人間の足首ダイナミクスを模倣した強制振動ベースの歩行低次元モデルを提案し、足首戦略のみで小さな外乱を安定化できることを示した。
原題: Incorporating Human-Inspired Ankle Characteristics in a Forced-Oscillation-Based Reduced-Order Model for Walking ／ Chathura Semasinghe, Siavash Rezazadeh
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分離型マルチコンテキストメタ学習：堅牢で汎用的なタスク学習の実現
タスク要因を個別のコンテキストベクトルに分離するメタ学習フレームワークを提案し、四足歩行ロボットのsim-to-real転移を含むタスクで汎化性能と堅牢性を向上させた。
原題: Disentangled Multi-Context Meta-Learning: Unlocking robust and Generalized Task Learning ／ Seonsoo Kim, Jun-Gill Kang, Taehong Kim 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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条件付き敵対的モーションプライアを用いた多技能脚式移動の学習
専門家のデモンストレーションから四足歩行ロボットが複数の移動技能を単一のポリシーで獲得し、滑らかに切り替えられるようにする条件付き敵対的モーションプライア（CAMP）ベースの学習フレームワークを提案した。
原題: Learning Multi-Skill Legged Locomotion Using Conditional Adversarial Motion Priors ／ Ning Huang, Zhentao Xie, Qinchuan Li
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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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全身モデル予測制御における線形モデルの驚くべき有効性
全身ダイナミクスを線形時不変近似したモデル予測制御により、複雑な脚式ロボットで歩行・外乱除去・目標ナビゲーションを実現できることを示した。
原題: The Surprising Effectiveness of Linear Models for Whole-Body Model-Predictive Control ／ Arun L. Bishop, Juan Alvarez-Padilla, Sam Schoedel 他
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MASH: 単一人型ロボットの歩行のための協調的異種マルチエージェント強化学習
単一人型ロボットの各肢を独立エージェントとして扱い、全体批評器を共有する協調的異種マルチエージェント強化学習により、歩行制御の学習効率と全身協調を改善する手法を提案。
原題: MASH: Cooperative-Heterogeneous Multi-Agent Reinforcement Learning for Single Humanoid Robot Locomotion ／ Qi Liu, Xiaopeng Zhang, Mingshan Tan 他
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外骨格歩行のためのハイブリッドデータ駆動予測制御によるロバストかつ反応的な運動生成
外骨格の歩行において、足の接地スケジュールと連続軌道を同時に計画するハイブリッドデータ駆動予測制御フレームワークを提案し、Atalante外骨格でロバスト性と適応性の向上を実証した。
原題: Hybrid Data-Driven Predictive Control for Robust and Reactive Exoskeleton Locomotion Synthesis ／ Kejun Li, Jeeseop Kim, Maxime Brunet 他
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狭い経路を歩行する：ロバストで安全なヒューマノイド歩行のための二段階強化学習フレームワーク
テンプレートベースの足場計画と強化学習を組み合わせた二段階学習で、ヒューマノイドが幅0.2mの狭い梁を安全に歩行できるようにした。
原題: Traversing Narrow Paths: A Two-Stage Reinforcement Learning Framework for Robust and Safe Humanoid Walking ／ TianChen Huang, Runchen Xu, Yu Wang 他
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不安定な点足二足歩行のための制約付き強化学習とBoltロボットへの応用
点足型二足歩行ロボットBoltの制御に制約付き強化学習を適用し、Constraints-as-Terminationsとドメインランダム化でsim-to-real転移を実現した。バランス・速度制御・外乱応答を評価し、移動コストや床反力から自律性を分析した。
原題: Constrained Reinforcement Learning for Unstable Point-Feet Bipedal Locomotion Applied to the Bolt Robot ／ Constant Roux, Elliot Chane-Sane, Ludovic De Matteïs 他
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CLF-RL: 制御リアプノフ関数による強化学習の誘導
モデルベースの参照軌道と制御リアプノフ関数を用いた報酬整形で二足歩行ロボットの強化学習を安定化させ、Unitree G1での実機実験で頑健性を向上させた。
原題: CLF-RL: Control Lyapunov Function Guided Reinforcement Learning ／ Kejun Li, Zachary Olkin, Yisong Yue 他
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LocoMamba：Mambaを用いた視覚駆動型移動制御のためのエンドツーエンド深層強化学習
Mambaベースの選択的状態空間モデルを用いて、深度画像と固有受容感覚からエンドツーエンドで移動方策を学習するDRLフレームワークを提案し、障害物回避や不整地での性能・汎化・学習効率を向上させた。
原題: LocoMamba: Vision-Driven Locomotion via End-to-End Deep Reinforcement Learning with Mamba ／ Yinuo Wang, Gavin Tao
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PPL: 点群教師あり固有感覚移動強化学習による狭所空間での脚式ロボット制御
狭所空間を移動する脚式ロボットのため、点群データで固有感覚状態推定ネットワークを教師する強化学習フレームワークを提案し、外部センサなしで俊敏な移動を実現した。
原題: PPL: Point Cloud Supervised Proprioceptive Locomotion Reinforcement Learning for Legged Robots in Crawl Spaces ／ Bida Ma, Nuo Xu, Chenkun Qi 他
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固有受容覚センサのみを用いたSpot四足歩行ロボットの地形分類
Spotロボットの固有受容覚信号から次元削減と分類手法を組み合わせ、走破性に基づいて3種類の地形を約97%の精度で識別する分類器を開発した。
原題: Terrain Classification for the Spot Quadrupedal Mobile Robot Using Only Proprioceptive Sensing ／ Sophie Villemure, Jefferson Silveira, Joshua A. Marshall
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不変拡張カルマンフィルタを用いた歩行者自律航法
GPSのない環境で二足歩行ロボットのための慣性歩行者自律航法を提案し、IMUが接地足にあるときの静止擬似測定を利用する。InEKFと標準EKFを比較し、実世界での有効性と調整の容易さを示す。
原題: Pedestrian Dead Reckoning using Invariant Extended Kalman Filter ／ Jingran Zhang, Zhengzhang Yan, Yiming Chen 他
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Harpyの拘束付きトロットおよびジャンプ動作の解析
スラスタ支援二足ロボットHarpyのトロットとジャンプ実験データを解析し、脚とスラスタの協調による安定した移動原理を明らかにした。
原題: Analysis of Harpy's Constrained Trotting and Jumping Maneuver ／ Prathima Ananda Kumar
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生LiDAR点群から直接制御する人型ロボットの安全で快適な歩行ポリシー
生のLiDAR点群を直接モータ指令に変換するエンドツーエンド歩行ポリシーを提案し、制約付きMDPと制御バリア関数を組み合わせて安全性を保証、快適性報酬で人間に配慮した動きを実現、実機へ転移した。
原題: End-to-End Humanoid Robot Safe and Comfortable Locomotion Policy ／ Zifan Wang, Xun Yang, Jianzhuang Zhao 他
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敏捷な歩行獲得のための探索としての教師なしスキル発見
教師なしスキル発見と二段階最適化により、四足ロボットが障害物を越える多様な敏捷動作を自律的に獲得する学習フレームワークSDAXを提案し、実機転移を実証した。
原題: Unsupervised Skill Discovery as Exploration for Learning Agile Locomotion ／ Seungeun Rho, Kartik Garg, Morgan Byrd 他
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二足歩行ロボットCassieの100m走における走行効率最適化と人間との比較
二足歩行ロボットCassieの走行効率を速度ごとに最適化し、人間の走行力学と比較した上で、100m走のルールに沿った制御器を実装し、ギネス世界記録を達成した。
原題: Optimizing Bipedal Locomotion for The 100m Dash With Comparison to Human Running ／ Devin Crowley, Jeremy Dao, Helei Duan 他
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視覚に基づく階層型歩行制御のための足運びプランナの学習
局所的な高さマップから強化学習で足運びコマンドを生成する高レベルプランナと、それを追従する低レベル制御器を組み合わせ、二足歩行ロボットCassieで不整地歩行を実現した。
原題: Learning a Vision-Based Footstep Planner for Hierarchical Walking Control ／ Minku Kim, Brian Acosta, Pratik Chaudhari 他
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モデル予測最適化パス積分による脚式ロボットの制御
MPPIにクロスエントロピー法と共分散行列適応法を組み合わせたMPOPIを提案し、四足ロボットの全身運動生成において少ないサンプルで優れた移動性能を実現した。
原題: Control of Legged Robots using Model Predictive Optimized Path Integral ／ Hossein Keshavarz, Alejandro Ramirez-Serrano, Majid Khadiv
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ベンダース分解による二足歩行ナビゲーションの信号時相論理に基づくタスク・動作計画の高速化
二足歩行ロボットのナビゲーションにおいて、信号時相論理制約下のタスク・動作計画をベンダース分解で分割し、非凸制約を含む混合整数計画を効率的に解く手法を提案した。
原題: Accelerating Signal-Temporal-Logic-Based Task and Motion Planning of Bipedal Navigation using Benders Decomposition ／ Jiming Ren, Xuan Lin, Roman Mineyev 他
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