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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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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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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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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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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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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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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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ダイナミクス条件付き方策による四足ロボットの参照不要なプラットフォーム適応歩行
深層強化学習で手続き的に生成した多様な四足ロボットを訓練し、形態やダイナミクスに適応する単一の歩行方策を実現した。
原題: Reference Free Platform Adaptive Locomotion for Quadrupedal Robots using a Dynamics Conditioned Policy ／ David Rytz, Suyoung Choi, Wanming Yu 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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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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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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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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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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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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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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MULE: 四足歩行のためのマルチ地形・未知負荷適応
強化学習を用いて、四足ロボットが様々な地形や未知の積載物に適応しながら歩行できる適応型制御フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を示した。
原題: MULE: Multi-terrain and Unknown Load Adaptation for Effective Quadrupedal Locomotion ／ Vamshi Kumar Kurva, Shishir Kolathaya
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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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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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新しい運動学的動的モデルとウォームスタート法による二足歩行のリアルタイム全身モデル予測制御
二足歩行ロボットの全身モデル予測制御をリアルタイムで行うため、ZMPに基づく新しい運動学的動的モデルとMLPによるウォームスタート戦略を提案し、計算コストを抑えつつ安定した制御を実現した。
原題: Real-time Whole-body Model Predictive Control for Bipedal Locomotion with a Novel Kino-dynamic Model and Warm-start Method ／ Junhyung Kim, Hokyun Lee, Jaeheung Park
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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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荒野のパルクール：マルチエキスパート蒸留とRL微調整による汎用かつ拡張可能な俊敏歩行ポリシーの学習
地形ごとの専門ポリシーをDAggerで統合し、RL微調整と深度画像入力で多様な不整地を走破する脚ロボット歩行ポリシーを実現した。
原題: Parkour in the Wild: Learning a General and Extensible Agile Locomotion Policy Using Multi-expert Distillation and RL Fine-tuning ／ Nikita Rudin, Junzhe He, Joshua Aurand 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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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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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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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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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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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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テセウスのロボット：脚式移動のためのモジュラー型ロボットテストベッド
3Dプリントと既製品で約4000ドルで作れるモジュラー脚を持つ四足ロボットを開発し、動物の形態を模倣して歩行を比較できるようにした。
原題: The Robot of Theseus: A modular robotic testbed for legged locomotion ／ Karthik Urs, Jessica Carlson, Aditya Srinivas Manohar 他
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HACL: 履歴を考慮したカリキュラム学習による高速歩行
関節速度指令の履歴をRNNでモデル化し、カリキュラム学習と組み合わせることで、四足・二足ロボットの高速かつ安定した歩行を実現した。
原題: HACL: History-Aware Curriculum Learning for Fast Locomotion ／ Prakhar Mishra, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao 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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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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