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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: 2025/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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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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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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ヒューマノイドに山道を歩かせよう！複雑なトレイル上での統合的スキル開発
視覚を備えたヒューマノイドが複雑な山道を自律的に歩くための学習フレームワークLEGO-Hを提案し、将来の局所目標を予測する時間的視覚トランスフォーマーと階層的強化学習、および特権学習によるスムーズな方策転移を組み合わせて、多様な地形や形態で頑健性を示した。
原題: Let Humanoids Hike! Integrative Skill Development on Complex Trails ／ Kwan-Yee Lin, Stella X. Yu
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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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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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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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四足歩行ロボットの敏捷性を高める多様な自然行動の学習
犬のモーションキャプチャから多様な行動スタイルを模倣し、深層画像入力のタスク特化制御と組み合わせて、実世界で四足ロボットに自然で敏捷な動きを実現した。
原題: Learning Diverse Natural Behaviors for Enhancing the Agility of Quadrupedal Robots ／ Huiqiao Fu, Haoyu Dong, Wentao Xu 他
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歩容条件付き強化学習と多段階カリキュラムによるヒューマノイドの移動制御
歩容IDで報酬を切り替える強化学習により、単一のリカレント方策で立ち・歩き・走り・遷移を実現し、実機Unitree G1でも検証した研究。
原題: Gait-Conditioned Reinforcement Learning with Multi-Phase Curriculum for Humanoid Locomotion ／ Tianhu Peng, Lingfan Bao, Chengxu Zhou
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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
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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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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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乾式吸着脚式壁面登攀ロボットにおける足先軌道と力の最適化フレームワーク
乾式吸着脚式壁面登攀ロボットの足先軌道と吸着・剥離力をエンドツーエンドで最適化する枠組みを提案し、四足ロボットで最大剥離力を28%、振動振幅を82%低減した。
原題: An End-to-End Framework for Optimizing Foot Trajectory and Force in Dry Adhesion Legged Wall-Climbing Robots ／ Jichun Xiao, Jiawei Nie, Lina Hao 他
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Whleaper：10自由度の柔軟な二足車輪型ロボット
各脚の股関節に3自由度を持たせた10自由度の二足車輪型ロボットを開発し、歩行とスライド移動の制御アルゴリズムにより高い安定性と柔軟性を実現した。
原題: Whleaper: A 10-DOF Flexible Bipedal Wheeled Robot ／ Yinglei Zhu, Sixiao He, Yan Ning 他
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Magnecko：四足磁力吸着クライミングロボットの設計と制御
鉄壁面や凹凸のある3次元環境を歩行・登攀できる四足ロボットMagneckoを開発し、モデル予測制御で壁面や天井の移動を実現した。
原題: Magnecko: Design and Control of a Quadrupedal Magnetic Climbing Robot ／ Stefan Leuthard, Timo Eugster, Nicolas Faesch 他
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固定軌道上の自動運転車実験による共有空間での歩行者リスク評価
トラムのような公共交通が走る規制のない歩行者空間を再現し、自動運転車の警告システムに対する歩行者の反応を実験的に調査した。
原題: Evaluating Pedestrian Risks in Shared Spaces Through Autonomous Vehicle Experiments on a Fixed Track ／ Enrico Del Re, Novel Certad, Joshua Varughese 他
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触覚センシングによる多脚細長ロボットの垂直障害物踏破
触覚アンテナと足裏接触センサーを組み合わせ、体の上下うねりを動的に調整することで、多脚細長ロボットが自分の身長の5倍までの障害物を登れるようにした研究。
原題: Tactile sensing enables vertical obstacle negotiation for elongate many-legged robots ／ Juntao He, Baxi Chong, Massimiliano Iaschi 他
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形態学的スケルトンマップを用いた覆域経路計画による四足歩行ロボットの自律ナビゲーション
SLAMで得た2D地図の形態学的スケルトンから関心点列を生成し、四足歩行ロボットが非構造環境を自律的に走査するための覆域経路計画手法を提案した。
原題: Autonomous Navigation of Quadrupeds Using Coverage Path Planning with Morphological Skeleton Map ／ Alexander James Becoy, Kseniia Khomenko, Luka Peternel 他
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GenTe: 汎用脚式ロボット歩行制御のための生成的実世界地形
VLMの推論と関数呼び出しでテキストや画像から物理的に現実的な地形を自動生成し、脚式ロボットの歩行方策をカリキュラム学習するフレームワーク。
原題: GenTe: Generative Real-world Terrains for General Legged Robot Locomotion Control ／ Hanwen Wan, Mengkang Li, Donghao Wu 他
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脊髄と四肢の動きを協調させたサラマンダー型ロボットの移動能力向上
サラマンダーの歩行を模倣し、生物学的な歩容設計と深層強化学習を組み合わせたハイブリッド制御で、脊椎関節を活用した四足ロボットの不整地でのロバストな這行を実現した。
原題: Coordinating Spinal and Limb Dynamics for Enhanced Sprawling Robot Mobility ／ Merve Atasever, Ali Okhovat, Azhang Nazaripouya 他
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深層強化学習による柔軟で不整な地形上でのロバストなヒューマノイド歩行
シミュレーションでランダム化した地形に段階的に慣らすカリキュラム学習により、固有受容感覚のみを用いて実機ヒューマノイドHRP-5Pを柔軟・不整地で歩行させる制御則を獲得し、さらに歩行周期を適応的に変調する新制御則で難地形でのロバスト性を向上させた。
原題: Robust Humanoid Walking on Compliant and Uneven Terrain with Deep Reinforcement Learning ／ Rohan P. Singh, Mitsuharu Morisawa, Mehdi Benallegue 他
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K2MUSE: リハビリテーションロボティクスに向けたタスク・取得変動を網羅する人間下肢マルチモーダル歩行データセット
若年健常者30名と高齢者12名を対象に、傾斜・速度・非理想的な取得条件（筋疲労、電極ずれ、日間差）を変えながら、運動学・力学・超音波・筋電図を同時計測した下肢歩行データセットを構築した。
原題: K2MUSE: A human lower-limb multimodal walking dataset spanning task and acquisition variability for rehabilitation robotics ／ Jiwei Li, Bi Zhang, Xiaowei Tan 他
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PTRL: 脚式ロボットの歩行制御のための事前転移深層強化学習
脚式ロボットの強化学習において、学習済み方策の一部層を凍結して別ロボットへ転移・微調整するPTRLを提案し、学習時間を削減しつつ性能と汎化性を向上させた。
原題: PTRL: Prior Transfer Deep Reinforcement Learning for Legged Robots Locomotion ／ Haodong Huang, Shilong Sun, Zida Zhao 他
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教師モーションプライア：複雑地形におけるロボット歩行の改善
教師方策の運動分布を生成的敵対的機構で生徒方策に転移し、補助タスク学習を組み合わせることで、雑音のある固有感覚情報のみを用いて複雑地形でのヒューマノイド歩行を安定化させるフレームワークを提案した。
原題: Teacher Motion Priors: Enhancing Robot Locomotion over Challenging Terrain ／ Fangcheng Jin, Yuqi Wang, Peixin Ma 他
日本語で読む → - 論文二足歩行・システム同定ロボティクス
推進器を統合した二足歩行ロボットの推力・トルク特性のシステム同定
推進器付き二足歩行ロボットHarpyのハードウェア特性を同定し、推力予測シミュレーションやモータトルク特性評価を通じて制御性と堅牢性を向上させる手法を検討した。
原題: System Identification of Thrust and Torque Characteristics for a Bipedal Robot with Integrated Propulsion ／ Thomas Cahill
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体幹柔軟性を有する脚式ロボットのモデル予測制御のための変形マルチボディモデリング
剛体と柔軟体を統一的に扱う変形マルチボディモデルを提案し、重心合成予測変形慣性テンソルをMPCに統合することで、柔軟な脊椎を持つ四脚ロボットのトロット歩容を安定化できることを示した。
原題: Deformable Multibody Modeling for Model Predictive Control in Legged Locomotion with Embodied Compliance ／ Keran Ye, Konstantinos Karydis
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凹凸足場における二足歩行のロバスト化：区分勾配LIPMと離散モデル予測制御
地形の起伏に合わせて重心高さを調整する区分勾配LIPMと角運動量補償を導入し、MPCと全身制御を組み合わせて不整地の飛び石上を安定歩行させる手法を提案した。
原題: Bipedal Robust Walking on Uneven Footholds: Piecewise Slope LIPM with Discrete Model Predictive Control ／ Yapeng Shi, Sishu Li, Yongqiang Wu 他
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膝なし二足歩行ロボットSLIDERのための拡張ハイブリッドゼロダイナミクス
膝なし二足歩行ロボットSLIDERのハードウェアを改良し、拡張ハイブリッドゼロダイナミクスと深層強化学習を組み合わせて、MPCベースの手法より150%高速な歩行制御を実現した。
原題: Extended Hybrid Zero Dynamics for Bipedal Walking of the Knee-less Robot SLIDER ／ Rui Zong, Martin Liang, Yuntian Fang 他
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可変剛性を備えたテンセグリティ型ロボット脚の設計
テンセグリティ構造とケーブル張力制御を組み合わせ、脚の剛性を能動的に変えられるロボット脚を設計した。衝撃力を34.7%以上低減し、荷重差があっても同様の脚の屈曲を実現できることを示した。
原題: Tensegrity-based Robot Leg Design with Variable Stiffness ／ Erik Mortensen, Jan Petrs, Alexander Dittrich 他
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リー群積分器を用いた運動力学系の幾何学的歩容最適化
リー群積分器と群対称性を活用し、車輪ロボットや遊泳ロボットなど運動力学系の歩容最適化と動作計画を行う枠組みを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: Geometric Gait Optimization for Kinodynamic Systems Using a Lie Group Integrator ／ Yanhao Yang, Ross L. Hatton
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並列アクチュエーションを持つ歩行ロボットの最適制御
閉ループ機構を持つ脚式ロボットの運動生成を、閉ループ拘束とその解析的微分を組み込んだ最適制御問題として定式化し、並列アクチュエーションの非線形伝達効果を活かすことで、高速移動や階段昇降などの複雑なタスクで性能を向上させた。
原題: Optimal Control of Walkers with Parallel Actuation ／ Ludovic de Matteis, Virgile Batto, Justin Carpentier 他
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