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最新論文: 2025/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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人間の乳児のようにロボットを評価する：学習された二足歩行のケーススタディ
発達心理学の手法を応用し、シミュレーション上の二足歩行ロボットCassieの強化学習訓練と評価を体系的に行い、訓練方法の違いが歩行行動に与える影響を乳児の歩行発達と比較して分析した。
原題: Evaluating Robots Like Human Infants: A Case Study of Learned Bipedal Locomotion ／ Devin Crowley, Whitney G. Cole, Christina M. Hospodar 他
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Koopmanオペレータに基づく線形モデル予測制御による2D四足歩行のトロット・バウンド・歩容遷移
Koopmanオペレータ理論とEDMDで四足ロボットの非線形運動を高次元線形モデル化し、空中相と接地相を別モデルで扱うLMPCにより、トロット・バウンド・歩容遷移をオンライン生成できることを示した。
原題: Koopman Operator Based Linear Model Predictive Control for 2D Quadruped Trotting, Bounding, and Gait Transition ／ Chun-Ming Yang, Pranav A. Bhounsule
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歩みを止めず：選択的敵対的訓練による頑健なヒューマノイド運動スキルの学習
脆弱な状態と行動を選択的に攻撃する敵対的訓練手法を提案し、ヒューマノイドの長期運動・全身体制御の頑健性を向上させた。
原題: Keep on Going: Learning Robust Humanoid Motion Skills via Selective Adversarial Training ／ Yang Zhang, Zhanxiang Cao, Buqing Nie 他
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ピーク性能のための運動調整：エネルギー効率の良い四足跳躍のための最適歩容パラメータの同定
四足ロボットの跳躍歩容において、デューティ比・位相シフト・ストライド時間がエネルギー消費に与える影響をシミュレーションと実験で調べ、最適化により消費エネルギーを削減できることを示した。
原題: Refining Motion for Peak Performance: Identifying Optimal Gait Parameters for Energy-Efficient Quadrupedal Bounding ／ Yasser G. Alqaham, Jing Cheng, Zhenyu Gan
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HAC-LOCO: 連続的な外乱下での四足歩行のための階層型アクティブコンプライアンス制御の学習
外力推定に基づき速度指令を適応させる階層型学習フレームワークを提案し、四足ロボットのロバスト性とコンプライアンスの両立を実現した。
原題: HAC-LOCO: Learning Hierarchical Active Compliance Control for Quadruped Locomotion under Continuous External Disturbances ／ Xiang Zhou, Xinyu Zhang, Qingrui Zhang
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KLEIYN：腰部関節を備え、歩行と壁登りを両立する四足ロボット
腰部関節を持つ四足ロボットKLEIYNを開発し、強化学習と接触誘導カリキュラム学習により、狭い煙突状の壁を高速で登ることを可能にした。
原題: KLEIYN : A Quadruped Robot with an Active Waist for Both Locomotion and Wall Climbing ／ Keita Yoneda, Kento Kawaharazuka, Temma Suzuki 他
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重心角運動量正則化マルチエージェント強化学習によるヒューマノイド腕動作の学習
腕と脚に別々のエージェントを置くマルチエージェント強化学習で、重心角運動量を追従・減衰させる報酬により、ヒューマノイドが歩行時に自然な腕振りを獲得しバランスを改善する手法を提案。
原題: Learning Humanoid Arm Motion via Centroidal Momentum Regularized Multi-Agent Reinforcement Learning ／ Ho Jae Lee, Se Hwan Jeon, Sangbae Kim
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中間動作生成に基づく多様式四足ロボットの移動
CVAEを用いて任意の開始・終了状態間で多様な歩容の中間動作を生成し、模倣学習により四足ロボットの速度追従と展開安定性を向上させた。
原題: In-between Motion Generation Based Multi-Style Quadruped Robot Locomotion ／ Yuanhao Chen, Liu Zhao, Ji Ma 他
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並列駆動ヒューマノイドのための機械的知能を考慮したカリキュラム強化学習
並列機構をネイティブにシミュレートするGPU加速MuJoCoを用い、カリキュラム強化学習でBRUCEヒューマノイドの歩行方策を訓練し、MPCより優れた実世界ゼロショット性能を示した。
原題: Mechanical Intelligence-Aware Curriculum Reinforcement Learning for Humanoids with Parallel Actuation ／ Yusuke Tanaka, Alvin Zhu, Quanyou Wang 他
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モデルベース制御を強化するモジュラー残差学習フレームワークによる堅牢な歩行
モデルベース制御の各モジュールに残差学習を組み込み、不確実性の高い環境でも四足歩行ロボットのバランスと速度追従を実現した。
原題: A Modular Residual Learning Framework to Enhance Model-Based Approach for Robust Locomotion ／ Min-Gyu Kim, Dongyun Kang, Hajun Kim 他
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閉リンク機構を持つ二足歩行ロボットのための堅牢な強化学習制御
閉リンク機構を明示的に考慮した強化学習フレームワークを提案し、カスタムロボットTopAで多様な地形での安定歩行を実現した。
原題: Robust RL Control for Bipedal Locomotion with Closed Kinematic Chains ／ Egor Maslennikov, Eduard Zaliaev, Nikita Dudorov 他
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部分観測下でのヒューマノイド強化学習の成功
過去観測を並列処理する履歴エンコーダを提案し、Gymnasium Humanoid-v4で初めて部分観測下でも全状態と同等の歩行制御を実現した。
原題: Success in Humanoid Reinforcement Learning under Partial Observation ／ Wuhao Wang, Zhiyong Chen
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脚式ロボットの適応的・高精度移動のための反復学習による筋記憶の獲得
反復学習制御と生体模倣のトルクライブラリを組み合わせ、脚式ロボットが速度や地形の変化に素早く適応し、関節追従誤差を最大85%削減する制御フレームワークを提案。
原題: Iteratively Learning Muscle Memory for Legged Robots to Master Adaptive and High Precision Locomotion ／ Jing Cheng, Yasser G. Alqaham, Zhenyu Gan 他
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犬のように歩く：ラベルなし動作データから脚式ロボットの操縦可能な模倣コントローラを学習
ラベルなしの実世界動作データから脚式ロボットの多様な歩容を自動発見し、ユーザーの操縦指令に応じてスタイルを保ちながら模倣・遷移する制御器を学習するフレームワークを提案。
原題: Walk Like Dogs: Learning Steerable Imitation Controllers for Legged Robots from Unlabeled Motion Data ／ Dongho Kang, Jin Cheng, Fatemeh Zargarbashi 他
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六脚ロボットの歩容生成のためのSCOPE
離散コサイン変換で入力の特徴係数を圧縮し、六脚ロボットの歩容を効率的に進化的学習する手法SCOPEを提案。
原題: SCOPE for Hexapod Gait Generation ／ Jim O'Connor, Jay B. Nash, Derin Gezgin 他
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UniLegs: 形態非依存ポリシー蒸留による汎用多脚ロボット制御
形態ごとの教師ポリシーをTransformer学生ポリシーに蒸留し、未知の脚構成を含む多様な多脚ロボットを制御する汎用コントローラを実現した。
原題: UniLegs: Universal Multi-Legged Robot Control through Morphology-Agnostic Policy Distillation ／ Weijie Xi, Zhanxiang Cao, Chenlin Ming 他
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新しい身体を投影する：装着型ロボットで歩行を学習する際の身体イメージの進化
装着型ロボット脚での歩行訓練中に、実際の歩行能力と身体イメージがどのように変化するかを計測し、両者が共に改善する一方で知覚と実際の運動の間にずれが残ることを示した研究。
原題: Projecting the New Body: How Body Image Evolves During Learning to Walk with a Wearable Robot ／ I-Chieh Lee, He Huang
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下肢センサ信号の一般価値関数を用いた適応的歩行制御のための階層強化学習フレームワーク
下肢外骨格の適応制御に階層強化学習を適用し、複数のウェアラブルセンサから一般価値関数で予測情報を生成することで、様々な地形での歩行判断精度が向上することを示した。
原題: Hierarchical Reinforcement Learning Framework for Adaptive Walking Control Using General Value Functions of Lower-Limb Sensor Signals ／ Sonny T. Jones, Grange M. Simpson, Patrick M. Pilarski 他
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二次計画法による姿勢操作と推力ベクトル制御を用いた狭路での俊敏な動的歩行
脚式航空ロボットHusky βの膝関節に搭載したスラスタを活用し、狭い経路上での安定した歩行を実現するため、重心動力学モデルに基づくモデル予測制御と二次計画法を組み合わせた制御手法をシミュレーションで検証した。
原題: Quadratic Programming-Based Posture Manipulation and Thrust-vectoring for Agile Dynamic Walking on Narrow Pathways ／ Chenghao Wang, Eric Sihite, Kaushik Venkatesh Krishnamurthy 他
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歩道ロボットを活用した歩行環境分析
歩道配送ロボットを移動センサとして使い、歩道の幅や凹凸、歩行者密度などを収集し、歩きやすさとの関係を分析した研究。
原題: Leveraging Sidewalk Robots for Walkability-Related Analyses ／ Xing Tong, Michele D. Simoni, Kaj Munhoz Arfvidsson 他
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模擬四足歩行ロボットのナビゲーションにおける強化学習アルゴリズムの評価：盲導犬行動に着想を得た比較研究
3つの強化学習アルゴリズム（PPO、DQN、Q学習）を比較し、模擬四足ロボットの自律ナビゲーションと障害物回避を訓練。PPOが全指標で優れ、ロボット盲導犬の実現可能性を示した。
原題: Evaluating Reinforcement Learning Algorithms for Navigation in Simulated Robotic Quadrupeds: A Comparative Study Inspired by Guide Dog Behaviour ／ Emma M. A. Harrison
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歩容駆動型強化学習フレームワークによるヒューマノイドロボットの制御
歩容計画と強化学習を組み合わせ、ヒューマノイドロボットの二足歩行を効率的に学習させるフレームワークを提案し、シミュレーションと実験で有効性を示した。
原題: A Gait Driven Reinforcement Learning Framework for Humanoid Robots ／ Bolin Li, Yuzhi Jiang, Linwei Sun 他
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層状アーキテクチャとモデル予測制御による制約された足場上での歩行
離散変数の選択と滑らかなモデル予測制御を分離した層状アーキテクチャを提案し、四足歩行ロボットやヒューマノイドがギャップや段差を踏破する際の最適性とリアルタイム性を両立させた。
原題: Locomotion on Constrained Footholds via Layered Architectures and Model Predictive Control ／ Zachary Olkin, Aaron D. Ames
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データブートストラップ強化学習によるヒューマノイドロボットの動的サブゴール追従ナビゲーション
階層型強化学習とモデル予測制御を組み合わせ、データブートストラップで訓練を効率化することで、ヒューマノイドロボットが雑然とした環境を安全にナビゲートする手法を提案した。
原題: Reinforcement Learning with Data Bootstrapping for Dynamic Subgoal Pursuit in Humanoid Robot Navigation ／ Chengyang Peng, Zhihao Zhang, Shiting Gong 他
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四足歩行の無限ホライズン計画におけるラグランジアンニューラルネットワークの検討
物理法則を保持するラグランジアンニューラルネットワーク(LNN)を四足ロボットの歩行計画に適用し、4種類の力学モデルを比較評価した。サンプル効率10倍・予測精度2〜10倍の改善とリアルタイム制御を実現した。
原題: Investigating Lagrangian Neural Networks for Infinite Horizon Planning in Quadrupedal Locomotion ／ Prakrut Kotecha, Aditya Shirwatkar, Shishir Kolathaya
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二足歩行ロボットのための楕円ベース分割可変曲率足のモデル解析と設計
人間の足の分割曲率転がり形状に着想を得て、楕円ベースの分割可変曲率（ESVC）足を設計し、解析的接触モデルと最適化手法を構築して、二足ロボットの歩行エネルギー効率を最大18.52%改善した。
原題: Model Analysis And Design Of Ellipse Based Segmented Varying Curved Foot For Biped Robot Walking ／ Boyang Chen, Xizhe Zang, Chao Song 他
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STATE-NAV: 不整地における二足歩行ナビゲーションのための安定性を考慮した走破性推定
Transformerで二足歩行の不安定性を不確実性付きで予測し、安定性を考慮した走破性推定とリスク対応ナビゲーションを実現した研究。
原題: STATE-NAV: Stability-Aware Traversability Estimation for Bipedal Navigation on Rough Terrain ／ Ziwon Yoon, Lawrence Y. Zhu, Jingxi Lu 他
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人間の歩行の暗黙的モデリングに基づくリアルタイム歩行位相推定
IMU信号から歩行位相を推定するため、時間畳み込みとTransformerを組み合わせたニューラルネットワークを開発し、チャネルマスク再構成事前学習で地形変化にも頑健な推定を実現した。
原題: Human Locomotion Implicit Modeling Based Real-Time Gait Phase Estimation ／ Yuanlong Ji, Xingbang Yang, Ruoqi Zhao 他
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脚式ロボットの損傷時における進化的歩容再構成
脚を失った多脚ロボットに対し、学習不要で新しい歩容を生成し、差分進化で最適化することで、1時間以内に歩行を復旧させる手法を提案した。
原題: Evolutionary Gait Reconfiguration in Damaged Legged Robots ／ Sahand Farghdani, Robin Chhabra
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DoublyAware: ヒューマノイド歩行のための時間差学習における計画と方策の二重不確実性認識
ヒューマノイド歩行のモデルベース強化学習において、不確実性を計画と方策に分解し、Conformal PredictionとGroup-Relative Policy Constraintで対処するTD-MPC拡張手法を提案。
原題: DoublyAware: Dual Planning and Policy Awareness for Temporal Difference Learning in Humanoid Locomotion ／ Khang Nguyen, An T. Le, Jan Peters 他
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