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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: 2025/6/1 ／ 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 →- 論文歩行ロボティクス
Quality-Diversityアルゴリズムによる脚式ロボット向けの多様で挑戦的な地形生成
Quality-Diversityアルゴリズムを用いて、脚式ロボットの制御器の弱点を露呈する多様で挑戦的な不整地形を生成するフレームワークを提案し、シミュレーション上の二足歩行・四足歩行ロボットで有効性を示した。
原題: Generating Diverse Challenging Terrains for Legged Robots Using Quality-Diversity Algorithm ／ Arthur Esquerre-Pourtère, Minsoo Kim, Jaeheung Park
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RANDPOL: ランダム方策学習によるパラメータ効率の良いエンドツーエンド四足歩行制御
隠れ層をランダム初期化して固定し最終線形層のみを学習することで、少ないパラメータで四足歩行制御を実現し、シミュレーションから実機へのゼロショット転移も示した。
原題: RANDPOL: Parameter-Efficient End-to-End Quadruped Locomotion via Randomized Policy Learning ／ Zhuochen Liu, Rahul Jain, Quan Nguyen
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運動事前分布の再構築：複雑な四足歩行移動のための平地スキル適応
平地での動物模倣で低レベル方策を事前学習し、その上に高レベル方策を階層的に学習させることで、四足ロボットが不整地や障害物環境でも自然な歩容を保ちながら移動できるようにした研究。
原題: Motion Priors Reimagined: Adapting Flat-Terrain Skills for Complex Quadruped Mobility ／ Zewei Zhang, Chenhao Li, Takahiro Miki 他
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無人変形車両の多構成運動安定化のための重心調整機構制御
車輪脚型ロボットが車両形態と人型形態の間で変形する際の運動安定性を、2自由度の重心調整機構と階層制御アルゴリズムで改善する手法を提案した。
原題: COM Adjustment Mechanism Control for Multi-Configuration Motion Stability of Unmanned Deformable Vehicle ／ Jun Liu, Hongxun Liu, Cheng Zhang 他
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Zippy: 最小の電力自律二足歩行ロボット
準受動歩行の原理を活用し、高さ3.6cmの世界最小の自立型二足歩行ロボットを開発した。単一モーターと開ループ制御で、毎秒10脚長という高速歩行や旋回、跳躍、階段昇降を実現した。
原題: Zippy: The smallest power-autonomous bipedal robot ／ Steven Man, Soma Narita, Josef Macera 他
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自律的な生涯運動学習マシンのための、成長可能で解釈可能なオンライン継続学習によるニューラル制御
解釈可能なニューラル制御構造と神経新生を用いて、六脚ロボットが複数の運動スキルを自律的かつ継続的に獲得し、破滅的忘却を防ぎながら新スキルを学習する手法を提案。
原題: Growable and Interpretable Neural Control with Online Continual Learning for Autonomous Lifelong Locomotion Learning Machines ／ Arthicha Srisuchinnawong, Poramate Manoonpong
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ロボット歩行における身体性スケーリング則への試み
約1000種のロボット身体を手続き的に生成し、多様な身体で訓練するほど未知の身体への汎化が向上することを歩行タスクで示し、実機のUnitree Go2やH1にもゼロショット転移した。
原題: Towards Embodiment Scaling Laws in Robot Locomotion ／ Bo Ai, Liu Dai, Nico Bohlinger 他
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四足歩行ロボットの脊椎制御戦略：システム動的応答と人間の知覚の相関の探求
4自由度の脊椎を持つ四足ロボットの歩容生成戦略を4種類開発し、シミュレーション動画を用いた50人参加の実験で、最適化時変戦略と足追跡戦略が固定脊椎ベースラインより自然に見えることを示した。
原題: Quadrupedal Spine Control Strategies: Exploring Correlations Between System Dynamic Responses and Human Perspectives ／ Nicholas Hafner, Chaoran Liu, Carlos Ishi 他
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GRoQ-LoCO: オフラインデータセットを用いた汎用かつロボット非依存の四足歩行制御
複数の四足ロボットと地形にまたがる単一の汎用歩行ポリシーを、オフラインデータセットのみから学習する注意機構ベースのフレームワークを提案し、ゼロショット転移と実機展開を実証した。
原題: GRoQ-LoCO: Generalist and Robot-agnostic Quadruped Locomotion Control using Offline Datasets ／ Narayanan PP, Sarvesh Prasanth Venkatesan, Srinivas Kantha Reddy 他
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ビールをこぼさず運べ：ヒューマノイドの優雅な歩行とエンドエフェクタ安定化制御
上半身と下半身を異なる周波数・報酬で制御する2エージェントフレームワークSoFTAを提案し、歩行中のエンドエフェクタの加速度を2〜5倍低減して、ほぼ満杯のカップをこぼさず運ぶなどの繊細な作業を可能にした。
原題: Hold My Beer: Learning Gentle Humanoid Locomotion and End-Effector Stabilization Control ／ Yitang Li, Yuanhang Zhang, Wenli Xiao 他
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足先障害物回避と調整可能な歩行タイミングを備えた動的二足歩行MPC
二足歩行ロボットが不整地で障害物を避けながら動的に歩行するための、身体と足先の両方を考慮したリアルタイムMPCフレームワークを提案し、CassieとDigitでのシミュレーションとDigitでの実機実験で検証した。
原題: Dynamic Bipedal MPC with Foot-level Obstacle Avoidance and Adjustable Step Timing ／ Tianze Wang, Christian Hubicki
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歩行ロボットの最適設計：多基準合成のための解析・数値・機械学習手法
歩行ロボットの構造合成から脚設計の多基準最適化までを解析・数値・機械学習手法で統合し、等方性指標の新規適用や試作機による検証を行った研究。
原題: Optimal Design of a Walking Robot: Analytical, Numerical, and Machine Learning Methods for Multicriteria Synthesis ／ Arman Ibrayeva, Batyrkhan Omarov
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周期的外乱下における適応MPCベースの四足ロボット制御
四足ロボットの歩行制御において、周期的な外乱を軽量な回帰器で推定し、その大きさと周波数を抽出して適応MPCに組み込む手法を提案した。実験により、静的な外乱補償よりも性能が向上することを示した。
原題: Adaptive MPC-based quadrupedal robot control under periodic disturbances ／ Elizaveta Pestova, Ilya Osokin, Danil Belov 他
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衝撃に備える：低次元モデルによるロバストなヒューマノイドの押し戻し回復と歩行
壁などの環境を利用して腕で踏ん張ることで、歩行中のヒューマノイドが押し戻しから回復する統合フレームワークを提案し、シミュレーションで有効性を示した。
原題: Bracing for Impact: Robust Humanoid Push Recovery and Locomotion with Reduced Order Models ／ Lizhi Yang, Blake Werner, Adrian B. Ghansah 他
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資源制約のある小型四足歩行ロボットのための外受容センシングを用いた堅牢な強化学習ベースの歩行制御
計算資源が限られた小型四足ロボット向けに、深度センサとリアルタイム標高マッピングを活用した強化学習ベースの歩行制御器を開発し、VIOなしでも段差17.5cmを安定して踏破できることを示した。
原題: Robust Reinforcement Learning-Based Locomotion for Resource-Constrained Quadrupeds with Exteroceptive Sensing ／ Davide Plozza, Patricia Apostol, Paul Joseph 他
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歩行者慣性ナビゲーションのための制約付きファクターグラフ最適化
複数のIMUを体に装着した歩行者の位置推定において、解剖学的制約をファクターグラフ最適化に組み込み、ドリフトを抑える手法を提案した。
原題: Constrained Factor Graph Optimization for Robust Networked Pedestrian Inertial Navigation ／ Yingjie Hu, Wang Hu
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NMPCから四足歩行のエンドツーエンドマルチタスク方策学習
NMPCの専門家デモを用いて、生の固有感覚入力から複数の歩容行動を直接予測する単一ニューラルネットを訓練するマルチタスク学習フレームワークを提案し、Go1で実機検証した。
原題: End-to-End Multi-Task Policy Learning from NMPC for Quadruped Locomotion ／ Anudeep Sajja, Shahram Khorshidi, Sebastian Houben 他
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ドリブルマスター：脚式移動による俊敏なヒューマノイドドリブルの学習
二段階カリキュラム強化学習と仮想カメラモデルを用いて、ヒューマノイドロボットがシミュレーションでドリブル技能を獲得し、実機へ転移できることを示した研究。
原題: Dribble Master: Learning Agile Humanoid Dribbling through Legged Locomotion ／ Zhuoheng Wang, Jinyin Zhou, Qi Wu
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PARC: 強化学習と物理シミュレーションによるキャラクターコントローラのための動作データ拡張
少数のモーションデータから生成器と物理ベース追従コントローラを反復的に学習させ、地形走破動作を拡張するフレームワークPARCを提案。
原題: PARC: Physics-based Augmentation with Reinforcement Learning for Character Controllers ／ Michael Xu, Yi Shi, KangKang Yin 他
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全方位知覚：動的環境における脚式移動のための全方向衝突回避
生のLiDAR点群を直接処理して3D空間認識と全方向衝突回避を実現する脚式ロボットのエンドツーエンド移動ポリシーを提案し、高忠実度LiDARシミュレータで訓練して実環境でも検証した。
原題: Omni-Perception: Omnidirectional Collision Avoidance for Legged Locomotion in Dynamic Environments ／ Zifan Wang, Teli Ma, Yufei Jia 他
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形態と制御を考慮した強化学習による汎化可能な四足歩行
形態ベクトルを条件にした方策を強化学習で学習し、再学習なしで異なる四足ロボットへゼロショット転移できる手法を提案。
原題: McARL:Morphology-Control-Aware Reinforcement Learning for Generalizable Quadrupedal Locomotion ／ Prakhar Mishra, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao 他
日本語で読む → - 論文歩行認識ロボティクス
ExoGait-MS：マルチスケールグラフネットワークによる外骨格歩行認識のための周期ダイナミクス学習
外骨格ロボットの個別化歩行制御に向け、関節協調を捉えるマルチスケールGCNと歩行の非線形周期ダイナミクス学習を組み合わせ、個人歩行を高精度に認識する手法を提案した。
原題: ExoGait-MS: Learning Periodic Dynamics with Multi-Scale Graph Network for Exoskeleton Gait Recognition ／ Lijiang Liu, Junyu Shi, Yong Sun 他
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PROBE: 固有受容感覚による障害物検出と推定を用いた雑踏ナビゲーション
視覚が使えない環境で、ロボットの固有受容感覚のみから隠れた矩形障害物の有無・寸法・姿勢を推定するTransformerモデルを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: PROBE: Proprioceptive Obstacle Detection and Estimation while Navigating in Clutter ／ Dhruv Metha Ramesh, Aravind Sivaramakrishnan, Shreesh Keskar 他
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FastTD3：ヒューマノイド制御のためのシンプルで高速かつ高性能な強化学習
並列シミュレーションや大バッチ更新、分布型クリティックなどの改良を加えたTD3エージェントにより、ヒューマノイドロボットの強化学習を単一GPUで3時間未満に高速化した手法を提案。
原題: FastTD3: Simple, Fast, and Capable Reinforcement Learning for Humanoid Control ／ Younggyo Seo, Carmelo Sferrazza, Haoran Geng 他
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泳ぎを学ぶ：四足ロボットの歩容最適化のためのデータ駆動型LSTM流体力学モデル
四足ロボットの水中遊泳における非定常・非線形な流体力を予測するLSTMモデル（FED-LSTM）を構築し、直進・旋回歩容の最適化に適用して性能向上を実現した。
原題: Learn to Swim: Data-Driven LSTM Hydrodynamic Model for Quadruped Robot Gait Optimization ／ Fei Han, Pengming Guo, Hao Chen 他
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DreamPolicy：スケーラブルなヒューマノイド歩行のための統合ワールドモデルポリシー
拡散ベースの地形認識ワールドモデルとオフラインデータを統合し、単一のポリシーで未知の複合地形へのゼロショット転移を実現したヒューマノイド歩行フレームワーク。
原題: DreamPolicy: A Unified World-model Policy for Scalable Humanoid Locomotion ／ Yahao Fan, Tianxiang Gui, Kaiyang Ji 他
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APEX: 行動事前分布による効率的探索で脚式ロボットの頑健な動作追従を実現
参照動作への依存を減らすため、減衰する行動事前分布で探索を誘導し、複数クリティックでスタイルとタスクを分離学習する動作追従RLフレームワークを提案。人型・四足ロボットのシミュレーションとUnitree Go2でのゼロショット展開で有効性を示した。
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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不整地におけるボールバランスロボットの強化学習ナビゲーション
MuJoCoベースのオープンソースシミュレータを構築し、強化学習で不整地を走行するボールバランスロボットの制御を実現した。
原題: Reinforcement Learning for Ballbot Navigation in Uneven Terrain ／ Achkan Salehi
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再構成可能なモジュール型ロボットによる俊敏な脚式移動
単一自由度の関節リンクを自律モジュールとして組み合わせ、多脚ロボットを自由に構成・再構成できるシステムを提案。損傷時の修復や新形態の探索を可能にした。
原題: Agile legged locomotion in reconfigurable modular robots ／ Chen Yu, David Matthews, Jingxian Wang 他
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盲導犬ロボットの人間中心設計：静かで安定した歩行制御
視覚障害者向けの盲導犬ロボットにおいて、騒音とぎくしゃくした動きを抑える新しい歩行制御器を開発し、Unitree Go1で騒音を半減させ、利用者実験で高い受容性を示した。
原題: Human-Centered Development of Guide Dog Robots: Quiet and Stable Locomotion Control ／ Shangqun Yu, Hochul Hwang, Trung M. Dang 他
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