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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
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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Booster Gym：ヒューマノイドロボット歩行のためのエンドツーエンド強化学習フレームワーク
強化学習によるヒューマノイド歩行を、シミュレーションでの訓練から実機展開まで一貫して行えるオープンソースのフレームワークを開発し、Booster T1で全方向歩行や外乱耐性、地形適応を実証した。
原題: Booster Gym: An End-to-End Reinforcement Learning Framework for Humanoid Robot Locomotion ／ Yushi Wang, Penghui Chen, Xinyu Han 他
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脚式ロボットによる自律的な森林インベントリ構築：システム、教訓、今後の課題
四足歩行ロボットANYmalを用いて森林内を自律走行し、樹木の検出と胸高直径推定を行うシステムを開発し、欧州3カ国の森林で1年半にわたる実証実験を行った。
原題: Building Forest Inventories with Autonomous Legged Robots -- System, Lessons, and Challenges Ahead ／ Matías Mattamala, Nived Chebrolu, Jonas Frey 他
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静音歩行の実現：屋内環境における四足ロボットの騒音低減
四足ロボットの歩行時に発生する騒音を、歩容設計と制御戦略の最適化により平均約8dBA低減する手法を提案した。
原題: Minimizing Acoustic Noise: Enhancing Quiet Locomotion for Quadruped Robots in Indoor Applications ／ Zhanxiang Cao, Buqing Nie, Yang Zhang 他
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吊り下げ式二足ロボットにおける人間動作再現のための三段階オフラインSDRE制御フレームワーク
人間の下肢動作を吊り下げ式二足ロボットで再現するため、SDRE制御・パラメータ最適化・PID-LQR補償を組み合わせた三段階オフライン指令生成法を提案し、高い追従精度と再現性を実現した。
原題: A Three-Stage Offline SDRE-Based Control Framework for Human Motion Reproduction on a Suspended Bipedal Robot ／ Ping-Kong Huang, Chien-Wu Lan, Chin-Tien Wu 他
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階層最適化による脚式移動の全身制約学習
強化学習にハード・ソフト制約を組み込んだ階層最適化ベースの全身追従制御を提案し、六脚ロボットの屋外環境での安全性と走破性を実証した。
原題: Whole-Body Constrained Learning for Legged Locomotion via Hierarchical Optimization ／ Haoyu Wang, Ruyi Zhou, Liang Ding 他
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足触覚情報を取り入れたオンライン学習型脚運動学によるLiDAR-IMU-脚の密結合オドメトリ
脚の触覚情報をオンライン学習するニューラル運動学モデルをファクタグラフに統合し、特徴の乏しい砂浜や不整地でもロバストに自己位置推定する手法を提案した。
原題: Tightly-Coupled LiDAR-IMU-Leg Odometry with Online Learned Leg Kinematics Incorporating Foot Tactile Information ／ Taku Okawara, Kenji Koide, Aoki Takanose 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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MotionPersona: 個人特性を反映した歩行制御
身体的特徴や心理状態などの属性を指定すると、それを反映した歩行アニメーションをリアルタイム生成するキャラクターコントローラを提案。
原題: MotionPersona: Characteristics-aware Locomotion Control ／ Mingyi Shi, Wei Liu, Jidong Mei 他
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sEMGとIMUデータを用いた歩行中の下肢全関節角度・モーメント予測のためのTransformerベース手法
sEMGとIMUのみを用い、Transformerで歩行中の下肢全関節の角度とモーメントを長期予測する手法を提案し、高精度を達成した。
原題: A Novel Transformer-Based Method for Full Lower-Limb Joint Angles and Moments Prediction in Gait Using sEMG and IMU data ／ Farshad Haghgoo Daryakenari, Tara Farizeh
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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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脚式ロボットのための外乱認識型適応補償を備えたハイブリッド力・位置移動ポリシー
強化学習による脚式ロボットの移動ポリシーにおいて、目標関節位置とフィードフォワードトルクを組み合わせた行動空間と、外乱推定に基づくトルク補償を導入し、ペイロード変化や外乱への適応性を向上させた。
原題: Disturbance-Aware Adaptive Compensation in Hybrid Force-Position Locomotion Policy for Legged Robots ／ Yang Zhang, Buqing Nie, Zhanxiang Cao 他
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MoRE: 複雑地形におけるヒューマノイドの人間らしい歩容学習のための残差エキスパート混合
複数の潜在残差エキスパートとマルチ識別器を組み合わせた強化学習により、深度カメラを用いて複雑地形を人間らしい歩容で移動し、歩容パターンを切り替えられるヒューマノイド制御を実現した。
原題: MoRE: Mixture of Residual Experts for Humanoid Lifelike Gaits Learning on Complex Terrains ／ Dewei Wang, Xinmiao Wang, Xinzhe Liu 他
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Multi-Loco: 拡散モデルと強化学習を統合した多形態脚式ロコモーション
形態に依存しない拡散モデルと軽量な残差強化学習ポリシーを組み合わせ、異なる4種類の脚式ロボットに共通の移動方策を学習させるフレームワークを提案した。
原題: Multi-Loco: Unifying Multi-Embodiment Legged Locomotion via Reinforcement Learning Augmented Diffusion ／ Shunpeng Yang, Zhen Fu, Zhefeng Cao 他
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適応型支援カリキュラム力によるヒューマノイドロボットの運動スキル学習
乳幼児やアスリートが外部サポートを利用する仕組みに着想を得て、支援力エージェントが状態依存の力を加えながら徐々に支援を減らす二重エージェント強化学習手法A2CFを提案し、二足歩行・ダンス・バク宙の学習を高速化・高成功率化した。
原題: Learning Motion Skills with Adaptive Assistive Curriculum Force in Humanoid Robots ／ Zhanxiang Cao, Yang Zhang, Buqing Nie 他
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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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注意機構に基づく地図エンコーディングによる汎化可能な脚式ロコモーションの学習
脚式ロボットの強化学習制御において、ロボットの固有感覚に条件付けられた注意機構ベースの地図エンコーディングを提案し、多様な地形での汎化と疎な足場での精密な歩行を実現した。
原題: Attention-Based Map Encoding for Learning Generalized Legged Locomotion ／ Junzhe He, Chong Zhang, Fabian Jenelten 他
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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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Skill-Nav: ウェイポイントインターフェースによる多様な四足歩行を統合したナビゲーション
四足ロボットの歩行スキルをウェイポイントを介して階層的ナビゲーションに統合し、障害物を避けながら目標地点へ自律移動できるようにした研究。
原題: Skill-Nav: Enhanced Navigation with Versatile Quadrupedal Locomotion via Waypoint Interface ／ Dewei Wang, Chenjia Bai, Chenhui Li 他
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ESVC足を用いた二足歩行ロボットのためのノイズ解析と階層型適応身体状態推定器
人間の足の転がり形状に着想を得たESVC足は歩行のエネルギー効率を高めるが、支持脚の傾きにより接触モデル誤差が増幅し状態推定が難しくなる。本研究ではノイズ解析を行い、ノイズ時間回帰モデルと二段階の階層型適応状態推定器を提案し、従来のEKFや適応EKFより高精度かつ高速収束を実現した。
原題: Noise Analysis and Hierarchical Adaptive Body State Estimator For Biped Robot Walking With ESVC Foot ／ Boyang Chen, Xizhe Zang, Chao Song 他
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文脈内学習によるあらゆる歩行者軌道予測
歩行者軌道予測において、シナリオごとの微調整なしに文脈内学習で適応するTrajICLを提案。時空間類似性と予測誘導による例選択で高精度を実現。
原題: Towards Predicting Any Human Trajectory In Context ／ Ryo Fujii, Hideo Saito, Ryo Hachiuma
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二足歩行ロボットの転倒予測：シミュレーションから実機への展開とリードタイム予測
二足歩行ロボットDigitにおいて、転倒をリアルタイムで予測するアルゴリズムを実装し、誤検知ゼロ・平均リードタイム1.1秒・回復率0.97を達成した。また、全方向故障に対するロバスト性を改善する微調整戦略を提案した。
原題: Standing Tall: Sim to Real Fall Classification and Lead Time Prediction for Bipedal Robots ／ Gokul Prabhakaran, Jessy W. Grizzle, M. Eva Mungai
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複雑で離散的な地形における四足ロボットの高速制御とナビゲーション
階層型ナビゲーション手法を提案し、四足ロボットが複雑な離散地形を高速で走破できるようにした。プランナとトラッカーを組み合わせ、垂直壁走行や1.3mのギャップ跳躍などを実現した。
原題: High-speed control and navigation for quadrupedal robots on complex and discrete terrain ／ Hyeongjun Kim, Hyunsik Oh, Jeongsoo Park 他
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挑戦的な四足歩行のための階層型強化学習と価値最適化
高レベル方策が低レベル方策の学習済み価値関数をオンライン最適化して足場を選ぶ二層階層型強化学習を提案し、難地形での衝突を減らし報酬を改善した。
原題: Hierarchical Reinforcement Learning and Value Optimization for Challenging Quadruped Locomotion ／ Jeremiah Coholich, Muhammad Ali Murtaza, Seth Hutchinson 他
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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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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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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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TD-GRPC: 群相対方策制約を用いた時間差分学習によるヒューマノイド歩行
TD-MPCにGRPOと方策制約を組み合わせ、計画と学習の整合性を保ちながらヒューマノイドの歩行・動的運動を安定化させる手法を提案。
原題: TD-GRPC: Temporal Difference Learning with Group Relative Policy Constraint for Humanoid Locomotion ／ Khang Nguyen, Khai Nguyen, An T. Le 他
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低コスト四足歩行ロボットのための堅牢な自己位置推定・地図生成・ナビゲーション
接触支援型の運動学・視覚慣性オドメトリ・深度安定化視覚を組み合わせ、低コストな四足歩行ロボットが深度カメラのみで環境の2D地図生成・自己位置推定・自律ナビゲーションを行えるシステムを提案した。
原題: Robust Localization, Mapping, and Navigation for Quadruped Robots ／ Dyuman Aditya, Junning Huang, Nico Bohlinger 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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