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最新論文: 2025/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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想像上の遷移を用いたロボット政策学習：ロバスト性と最適性のトレードオフの緩和
理想環境で得た最適政策とダイナミクスモデルから想像上の遷移を生成し、それを実演入力として強化学習に組み込む二段階フレームワークを提案。四足歩行の学習において、ドメインランダム化による保守性を抑えつつ、訓練加速・追従誤差低減・分布外ロバスト性向上を実現した。
原題: Learning Robotic Policy with Imagined Transition: Mitigating the Trade-off between Robustness and Optimality ／ Wei Xiao, Shangke Lyu, Zhefei Gong 他
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ES-Parkour: 生体模倣イベントカメラとスパイキングニューラルネットワークによる高度なロボットパルクール
イベントカメラとスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を組み合わせ、四足ロボットのパルクールを従来のANNベース手法より88.3%少ない消費電力で実現した研究。
原題: ES-Parkour: Advanced Robot Parkour with Bio-inspired Event Camera and Spiking Neural Network ／ Qiang Zhang, Jiahang Cao, Jingkai Sun 他
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差動アクチュエーションモデルを用いたパラレル機構ヒューマノイドロボットの制御
脚の慣性を減らすためモータを関節から離して配置したパラレルリンク機構について、非線形伝達を正確かつ計算効率よく表す微分可能なモデルを提案し、軌道最適化と歩行方策学習に組み込んで精度とロバスト性を向上させた。
原題: Control of Humanoid Robots with Parallel Mechanisms using Differential Actuation Models ／ Victor Lutz, Ludovic de Matteis, Virgile Batto 他
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並列弾性を活用した脚ロボットの省エネ歩行のための運動力学モデル予測制御
一方向並列ばねを活用し、階層型モデル予測制御で脚ロボットの跳躍を省エネ化する手法を提案。シミュレーションで移動コストを38.8%削減した。
原題: Kinodynamic Model Predictive Control for Energy Efficient Locomotion of Legged Robots with Parallel Elasticity ／ Yulun Zhuang, Yichen Wang, Yanran Ding
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四足歩行ロボットSPIDARのマルチモーダル移動のためのベクタブル推力制御
各脚にベクタリングロータを備えた四足ロボットSPIDARで、地上・空中・クロール移動を実現する推力制御法を提案し、実験で有効性を示した。
原題: Vectorable Thrust Control for Multimodal Locomotion of Quadruped Robot SPIDAR ／ Moju Zhao
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下肢外骨格における人間の歩行分析のための深層学習：比較研究
下肢外骨格の制御に向けて、8つの深層学習モデルを比較し、IMUのみで地形分類・傾斜・段差高さを高精度に推定できることを示した。
原題: Deep Learning for Human Locomotion Analysis in Lower-Limb Exoskeletons: A Comparative Study ／ Omar Coser, Christian Tamantini, Matteo Tortora 他
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離散時間ハイブリッドオートマタ学習：脚式ロコモーションとスケートボードの融合
軌道分割やイベント関数なしでモード切替を学習する枠組みDHALを提案し、強化学習に組み込んで四足ロボットのスケートボードという難タスクを実現した。
原題: Discrete-Time Hybrid Automata Learning: Legged Locomotion Meets Skateboarding ／ Hang Liu, Sangli Teng, Ben Liu 他
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不整地を歩く知覚型ヒューマノイドロコモーションの学習
教師-生徒蒸留と変分情報ボトルネックによる世界モデルを組み合わせ、ノイズの多い地形知覚でも頑健に歩行できるヒューマノイド制御器を学習した。実環境で2kmの不整地を自律走行できることを示した。
原題: Learning Perceptive Humanoid Locomotion over Challenging Terrain ／ Wandong Sun, Baoshi Cao, Long Chen 他
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生物に着想を得た砂上転がりロボット：機体形状が転がり性能に与える影響
サンショウウオの砂丘転がりに着想を得て、砂上を転がるロボットを開発し、六角形・四角形・三角形の機体形状が移動性能に与える影響を実験とモデルで解析した。
原題: A bio-inspired sand-rolling robot: effect of body shape on sand rolling performance ／ Xingjue Liao, Wenhao Liu, Hao Wu 他
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感情を考慮した二足歩行ロボットの社会ナビゲーションのための深層強化学習フレームワーク
二足歩行ロボットが感情を含む社会的な環境で安全に歩行できるよう、LiDARグリッドマップから感情的不快感領域などを抽出し、深層強化学習で軌道計画を行うフレームワークを提案した。
原題: EmoBipedNav: Emotion-aware Social Navigation for Bipedal Robots with Deep Reinforcement Learning ／ Wei Zhu, Abirath Raju, Abdulaziz Shamsah 他
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8分で歩き出す：四足歩行ロボットの全方位移動を実機で効率的に学習
オフポリシー強化学習アルゴリズムCrossQを用いて、四足ロボットの全方位歩行を実機上でわずか8分のリアルタイム学習で獲得するフレームワークを提案した。
原題: Gait in Eight: Efficient On-Robot Learning for Omnidirectional Quadruped Locomotion ／ Nico Bohlinger, Jonathan Kinzel, Daniel Palenicek 他
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四足歩行のためのSim-to-Real同時転移を実現する統合ロコモーションTransformer
特権情報を活用しつつ知識転移と方策最適化を単一のTransformerネットワークで統合し、1段階の学習でゼロショット実機展開を可能にした四足歩行制御フレームワークを提案。
原題: Unified Locomotion Transformer with Simultaneous Sim-to-Real Transfer for Quadrupeds ／ Dikai Liu, Tianwei Zhang, Jianxiong Yin 他
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AcL: 関節故障に耐える四足歩行制御のための行動学習器
複数の関節が故障しても、教師方策のスタイル報酬を活用した生徒方策の蒸留により、四足ロボットが自動で跛行歩容に切り替えて安定歩行できる強化学習フレームワークを提案した。
原題: AcL: Action Learner for Fault-Tolerant Quadruped Locomotion Control ／ Tianyu Xu, Yaoyu Cheng, Pinxi Shen 他
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生成的運動事前分布による人型ロボットの自然な歩行・移動
人間の全身運動をロボットに転移し、条件付きVAEで未来の参照運動を生成するモデルを学習、その生成運動を方策学習時の密な監督として用いることで、人型ロボットの自然な移動を実現した研究。
原題: Natural Humanoid Robot Locomotion with Generative Motion Prior ／ Haodong Zhang, Liang Zhang, Zhenghan Chen 他
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QuietPaw: 多様なノイズ選好に適応する四足歩行の学習
ノイズ低減レベルを条件として与えることで、単一の四足歩行ポリシーが再学習なしに機敏さと足音の静かさのトレードオフを連続的に調整できる学習手法を提案し、実機で検証した。
原題: QuietPaw: Learning Quadrupedal Locomotion with Versatile Noise Preference Alignment ／ Yuyou Zhang, Yihang Yao, Shiqi Liu 他
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ギャロップの16通り：高速四足歩行のエネルギーと身体動力学
四足ロボットのギャロップ歩容を飛行期の数と前後脚の位相関係で分類し、軌道最適化でエネルギー効率を解析した。低速では飛行期なし、高速では飛行期2つが最適と判明。
原題: 16 Ways to Gallop: Energetics and Body Dynamics of High-Speed Quadrupedal Gaits ／ Yasser G. Alqaham, Jing Cheng, Zhenyu Gan
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ロボット歩行訓練の個別化に向けたモデルベース最適化
筋骨格モデルを用いて歩行訓練ロボットの制御パラメータを個人ごとに最適化する手法を提案し、健常者18名で検証した。個別化によりシミュレーションでは改善が予測されたが、実験では個人差が大きく、効果は限定的だった。
原題: Model-based optimisation for the personalisation of robot-assisted gait training ／ Andreas Christou, Daniel F. N. Gordon, Theodoros Stouraitis 他
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MoE-Loco：複数タスク歩行のための専門家混合
脚型ロボットの多様な地形・歩容に対応する単一ポリシーを、専門家混合（MoE）で勾配衝突を抑えつつ学習させる手法を提案し、実機でも検証した。
原題: MoE-Loco: Mixture of Experts for Multitask Locomotion ／ Runhan Huang, Shaoting Zhu, Yilun Du 他
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四足歩行ロボットの線形方策制御のための接地・反力センシング
四足歩行ロボットの線形方策の観測空間に接地情報と反力を追加し、生存性・外乱安定性・未学習環境への適応性が向上することを示した研究。
原題: Ground contact and reaction force sensing for linear policy control of quadruped robot ／ Harshita Mhaske, Aniket Mandhare, Jidong Huang 他
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音楽に合わせて歩く脚式ロボット：リズムビートに同期した歩行
階層型制御器（位相トラッカー・発振器・位相変調器）を提案し、四足ロボットが外部の音楽リズムにリアルタイムで同期して自然に歩行できるようにした。
原題: Music-Driven Legged Robots: Synchronized Walking to Rhythmic Beats ／ Taixian Hou, Yueqi Zhang, Xiaoyi Wei 他
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多様な脚式ロボットの効率的かつ汎用的な運動制御のための転移可能な潜在空間間移動ポリシー
潜在空間で動作する移動ポリシーを事前学習し、タスク固有の軽量エンコーダ・デコーダのみを微調整することで、多様な脚式ロボットの運動制御を効率的に適応させる手法を提案した。
原題: Transferable Latent-to-Latent Locomotion Policy for Efficient and Versatile Motion Control of Diverse Legged Robots ／ Ziang Zheng, Guojian Zhan, Bin Shuai 他
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StyleLoco: 生成的敵対的蒸留による自然なヒューマノイドロボット歩行
強化学習で俊敏な教師方策を訓練し、複数の識別器でモーションキャプチャデータと蒸留することで、俊敏さと自然な動きを両立させたヒューマノイド歩行フレームワークを提案。
原題: StyleLoco: Generative Adversarial Distillation for Natural Humanoid Robot Locomotion ／ Le Ma, Ziyu Meng, Tengyu Liu 他
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軌道最適化と記号的修復による地形適応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、動的に変化する未知地形での四足歩行の足場計画をオンラインで生成・修復する枠組みを提案した。
原題: Physically-Feasible Reactive Synthesis for Terrain-Adaptive Locomotion via Trajectory Optimization and Symbolic Repair ／ Ziyi Zhou, Qian Meng, Hadas Kress-Gazit 他
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共有環境における人と四足歩行ロボットの行動衝突回避
低コストLiDARを搭載した四足歩行ロボットが、人や動的物体との潜在的な衝突を先回りして回避し、干渉を最小限に抑えつつタスクを再開するフレームワークを提案した。
原題: Behavioral Conflict Avoidance Between Humans and Quadruped Robots in Shared Environments ／ Shuang Wei, Muhua Zhang, Yun Gan 他
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深層強化学習による低コスト四足歩行ロボットの方向性移動訓練
低コスト四足ロボットの実機訓練で、エピソード開始時の進行方向をランダム化することで、前進だけでなく旋回を含む複雑な経路追従を可能にする深層強化学習手法を提案した。
原題: Training Directional Locomotion for Quadrupedal Low-Cost Robotic Systems via Deep Reinforcement Learning ／ Peter Böhm, Archie C. Chapman, Pauline Pounds
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SATA: 動物の学習に着想を得た安全で適応的なトルクベース歩行ポリシー
動物の生体力学的原理と適応学習機構を模倣し、トルク空間で直接制御する脚式ロボットの歩行ポリシーを学習するフレームワークを提案。初期探索を改善し、安全性と適応性の高い動作を実現する。
原題: SATA: Safe and Adaptive Torque-Based Locomotion Policies Inspired by Animal Learning ／ Peizhuo Li, Hongyi Li, Ge Sun 他
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多様な移動を実現する統合型ヒューマノイド全身コントローラ
歩行・跳躍・ホッピングなど多様な歩容をパラメータ調整可能に生成し、上半身操作との統合も可能にするヒューマノイド全身制御ポリシーHugWBCを提案した。
原題: A Unified and General Humanoid Whole-Body Controller for Versatile Locomotion ／ Yufei Xue, Wentao Dong, Minghuan Liu 他
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深層強化学習による四足歩行ロボットのシミュレーション：歩行ポリシーへの第一歩
RaiSimとPPOを用いてANYmal四足ロボットの歩行ポリシーをシミュレーション上で学習させ、限られた計算資源でも有効な制御を実現できることを示した。
原題: Quadruped Robot Simulation Using Deep Reinforcement Learning -- A step towards locomotion policy ／ Nabeel Ahmad Khan Jadoon, Mongkol Ekpanyapong
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縮約モデル誘導による接触陰的MPCを用いたヒューマノイド歩行制御
HLIPという縮約モデルで歩容の初期計画を作り、接触陰的MPCで全身の動力学と接地スケジュールを調整する制御フレームワークを提案し、24自由度ヒューマノイドの不整地歩行や外乱復帰を50Hzのリアルタイムで実現した。
原題: Reduced-Order Model Guided Contact-Implicit Model Predictive Control for Humanoid Locomotion ／ Sergio A. Esteban, Vince Kurtz, Adrian B. Ghansah 他
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DreamFLEX: 不整地における異常事態に対応する故障認識型四足歩行制御器の学習
関節故障を推定して歩容をリアルタイムに適応させることで、不整地でも安定して歩ける四足ロボットの耐故障制御器を提案した。
原題: DreamFLEX: Learning Fault-Aware Quadrupedal Locomotion Controller for Anomaly Situation in Rough Terrains ／ Seunghyun Lee, I Made Aswin Nahrendra, Dongkyu Lee 他
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