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最新論文: 2025/2/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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四足歩行の俊敏な移動を実現するスキル切替基準の発見
深層強化学習と最適化を組み合わせ、目標位置に応じて歩容（トロット・バウンド・ギャロップ）を自動的かつ自然に切り替える多スキル四足歩行ポリシーを学習し、実機でも転倒からの復帰を含めて実証した。
原題: Discovery of skill switching criteria for learning agile quadruped locomotion ／ Wanming Yu, Fernando Acero, Vassil Atanassov 他
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VB-Com: 知覚欠損下でも歩行可能な視覚・盲複合ヒューマノイド制御
視覚ポリシーと盲ポリシーを状況に応じて切り替える複合フレームワークVB-Comを提案し、知覚が不十分な動的環境でもヒューマノイドが安定して歩行できることを示した。
原題: VB-Com: Learning Vision-Blind Composite Humanoid Locomotion Against Deficient Perception ／ Junli Ren, Tao Huang, Huayi Wang 他
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キネマティック移動システムのための最適歩容族の幾何学
蛇型ロボットなどの移動システムにおいて、ステップサイズや操舵速度でパラメータ化された最適歩容の連続族を生成する手法を提案し、大域探索と局所探索を組み合わせてその幾何学的構造を明らかにした。
原題: The Geometry of Optimal Gait Families for Steering Kinematic Locomoting Systems ／ Jinwoo Choi, Siming Deng, Nathan Justus 他
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STRIDE: ヒューマノイドロボット歩行における報酬設計・深層強化学習トレーニング・フィードバック最適化の自動化
LLMを活用したエージェント工学フレームワークSTRIDEを提案し、ヒューマノイドロボットの歩行タスクにおける報酬関数の設計・評価・反復改善を自動化。既存手法EUREKAを平均約250%上回る性能を達成。
原題: STRIDE: Automating Reward Design, Deep Reinforcement Learning Training and Feedback Optimization in Humanoid Robotics Locomotion ／ Zhenwei Wu, Jinxiong Lu, Yuxiao Chen 他
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限られた視野の深度センサを用いた脚式外骨格のオドメトリ
脚式外骨格に搭載した狭視野の深度カメラと固有受容感覚をEKFとICPで融合し、ドリフトを抑えつつ高精度な地形マップを生成するオドメトリ手法を提案した。
原題: Leg Exoskeleton Odometry using a Limited FOV Depth Sensor ／ Fabio Elnecave Xavier, Matis Viozelange, Guillaume Burger 他
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実世界ヒューマノイドロボットのための起き上がり方策の学習
二段階のカリキュラム学習により、人型ロボットが様々な地形で仰向け・うつ伏せから起き上がる制御器を獲得し、実機で実証した。
原題: Learning Getting-Up Policies for Real-World Humanoid Robots ／ Xialin He, Runpei Dong, Zixuan Chen 他
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学習された実行可能性フィルタによる拡散ベース計画
拡散モデルによる計画に、計画の将来成功を予測する学習済みフィルタを組み合わせ、転倒や衝突などの暗黙の制約を満たす手法を提案。3D歩行の足運び計画で有効性を示した。
原題: Diffusion-based Planning with Learned Viability Filters ／ Nicholas Ioannidis, Daniele Reda, Setareh Cohan 他
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脚式ロボットの動的運動のための全身外乱抑制制御フレームワーク
脚式ロボットが外部外乱やモデル不確かさに耐えるための全身制御フレームワークを提案し、二足・四足ロボットのシミュレーションと四足ロボットの実機実験で有効性を検証した。
原題: A Whole-Body Disturbance Rejection Control Framework for Dynamic Motions in Legged Robots ／ Bolin Li, Wentao Zhang, Xuecong Huang 他
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動的バランスと強化学習による狭所でのヒューマノイド全身移動
固有感覚のみを用い、ZMPに基づく動的バランス報酬と全身のactor-critic強化学習で、ヒューマノイドが狭い足場や予期せぬ障害物を安定して歩行できる手法を提案した。
原題: Humanoid Whole-Body Locomotion on Narrow Terrain via Dynamic Balance and Reinforcement Learning ／ Weiji Xie, Chenjia Bai, Jiyuan Shi 他
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BeamDojo: 疎な足場上での俊敏なヒューマノイド歩行の学習
多角形の足に適したサンプリングベースの足場報酬と二重クリティック、2段階強化学習を組み合わせ、疎な足場を正確に踏み分けるヒューマノイド歩行を実現した。LiDARによるオンボード標高マップで実機展開も可能。
原題: BeamDojo: Learning Agile Humanoid Locomotion on Sparse Footholds ／ Huayi Wang, Zirui Wang, Junli Ren 他
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変化する指令に応じて人間らしい歩容をシームレスに遷移させる手法
人間らしい動作の模倣学習にWGAN-divやHybrid Internal Model、好奇心ボーナスを組み合わせ、速度指令の変化に応じて滑らかに歩容を切り替え、未知の動作や実機・異なる地形へゼロショット転移できるヒューマノイド制御を実現した。
原題: Think on your feet: Seamless Transition between Human-like Locomotion in Response to Changing Commands ／ Huaxing Huang, Wenhao Cui, Tonghe Zhang 他
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動的四足歩行のための異なるQP定式化とソルバーのベンチマーク
四足歩行ロボットのMPCとWBCで用いられるQPについて、密/疎な定式化と複数のソルバーを異なるハードウェアで比較し、消費電力あたりの求解頻度(SFPW)を指標として評価した。
原題: Benchmarking Different QP Formulations and Solvers for Dynamic Quadrupedal Walking ／ Franek Stark, Jakob Middelberg, Dennis Mronga 他
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関節故障に耐える脚式ロボットの統合型レジリエント制御
脚式ロボットの関節故障やセンサ故障に適応するため、マスキング機構を用いた2段階学習のモデルフリー制御フレームワークUMCを提案し、故障時のタスク達成率を平均36〜39%向上させた。
原題: UMC: Unified Resilient Controller for Legged Robots with Joint Malfunctions ／ Yu Qiu, Xin Lin, Jingbo Wang 他
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言語ガイド付き選好学習による表現豊かな四足歩行行動の効率的生成
LLMが生成する事前分布と人間の選好フィードバックを組み合わせ、少ないクエリで四足ロボットの表現豊かな歩容を効率的に学習する手法LGPLを提案。
原題: Efficiently Generating Expressive Quadruped Behaviors via Language-Guided Preference Learning ／ Jaden Clark, Joey Hejna, Dorsa Sadigh
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Gait-Net拡張陰的キノダイナミックMPCによる離散地形上の動的周波数可変ヒューマノイド歩行
Gait-Netで歩行周期をパラメータ化し、陰的キノダイナミックMPCと逐次凸計画で歩幅・周期・接触力を同時最適化することで、離散地形上での周波数可変なヒューマノイド歩行を実現した研究。
原題: Gait-Net-augmented Implicit Kino-dynamic MPC for Dynamic Variable-frequency Humanoid Locomotion over Discrete Terrains ／ Junheng Li, Ziwei Duan, Junchao Ma 他
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強化学習による可変剛性を用いた堅牢な歩行制御
脚式ロボットの歩行制御において、関節剛性を行動空間に組み込み、脚単位などのグループ剛性制御を可能にする強化学習手法を提案し、速度追従や外乱回復、エネルギー効率、実環境への転移性能を検証した。
原題: Variable Stiffness for Robust Locomotion through Reinforcement Learning ／ Dario Spoljaric, Yashuai Yan, Dongheui Lee
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HiLo: 動作追従コントローラによる全身ヒューマノイドの人間らしい歩行学習
人間の動作データを追従する強化学習コントローラと残差制御を組み合わせ、ヒューマノイドが自然で俊敏な全身運動を実現するフレームワークHiLoを提案。
原題: HiLo: Learning Whole-Body Human-like Locomotion with Motion Tracking Controller ／ Qiyuan Zhang, Chenfan Weng, Guanwu Li 他
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対称性誘導メモリ拡張による効率的な歩行学習
ロボットとタスクの対称性を利用して追加の訓練経験を生成し、さらにポリシーのメモリ状態にも変換を適用することで、脚式ロボットの強化学習を効率化するフレームワークを提案した。
原題: Symmetry-Guided Memory Augmentation for Efficient Locomotion Learning ／ Kaixi Bao, Chenhao Li, Yarden As 他
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家庭用小型ロボットのための静音歩行学習
強化学習とsim-to-realを用いて、足の接地速度を抑えることで家庭用四足ロボットの足音を静かにする歩行制御を実現した研究。
原題: Learning Quiet Walking for a Small Home Robot ／ Ryo Watanabe, Takahiro Miki, Fan Shi 他
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HiFAR: 多段階カリキュラム学習による高ダイナミクスなヒューマノイドの転倒復帰
段階的に難易度を上げるカリキュラム学習でヒューマノイドの転倒復帰方策を強化学習し、実機で多様な転倒からの自律復帰を高成功率・短時間で実現した。
原題: HiFAR: Multi-Stage Curriculum Learning for High-Dynamics Humanoid Fall Recovery ／ Penghui Chen, Yushi Wang, Changsheng Luo 他
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世界モデル再構成によるヒューマノイド歩行の学習
センサ情報から世界状態を明示的に再構成する推定器を歩行ポリシーと切り離して学習させ、不整地・滑りやすい地形でのブラインドヒューマノイド歩行を実現した研究。
原題: Learning Humanoid Locomotion with World Model Reconstruction ／ Wandong Sun, Long Chen, Yongbo Su 他
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歩行姿勢投影特徴を用いたセマンティック走破性推定
人間の歩行動作のデモンストレーションからDINOv2の密なピクセル特徴を抽出し、再構成誤差で未知・危険地形を検出する脚式ロボット向け走破性推定手法を提案した。
原題: Watch Your STEPP: Semantic Traversability Estimation using Pose Projected Features ／ Sebastian Ægidius, Dennis Hadjivelichkov, Jianhao Jiao 他
日本語で読む → - 論文歩行リハビリロボティクス
トレッドミル運動用受動的機械アドオン（P-MATE）による脳卒中リハビリテーション
脳卒中後の歩行リハビリ向けに、弾性ケーブルと滑車で麻痺側と非麻痺側の脚を連動させる低コストな受動的トレッドミル用アドオンを開発し、理学療法士と健常者8名で使用感と生体力学的データを評価した。
原題: A Passive Mechanical Add-on for Treadmill Exercise (P-MATE) in Stroke Rehabilitation ／ Irene L. Y. Beck, Belle C. Hopmans, Bram Haanen 他
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適応性と安全性の橋渡し：多様な物理環境下での俊敏な衝突回避歩行の学習
俊敏ポリシーと回復ポリシーを物理パラメータ推定器と到達回避価値ネットワークで切り替え、未知の摩擦や積載量にも適応する脚式ロボット歩行手法BASを提案した。
原題: Bridging Adaptivity and Safety: Learning Agile Collision-Free Locomotion Across Varied Physics ／ Yichao Zhong, Chong Zhang, Tairan He 他
日本語で読む → - 論文ロボット支援・歩行ロボティクス
視覚障害者向けロボット盲導犬への期待を探る
視覚障害者18名が四足歩行ロボットと実際に触れ合い、歩行制御やナビゲーション、対話方法などへの要望を調査した。
原題: Understanding Expectations for a Robotic Guide Dog for Visually Impaired People ／ J. Taery Kim, Morgan Byrd, Jack L. Crandell 他
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四足歩行ロボットの制御におけるモデル予測制御と強化学習のベンチマーク比較
MuJoCoシミュレーション上でUnitree Go1の直進歩行タスクを対象に、MPCとRLの制御性能を外乱耐性・エネルギー効率・地形適応性の観点から比較評価した。
原題: Benchmarking Model Predictive Control and Reinforcement Learning Based Control for Legged Robot Locomotion in MuJoCo Simulation ／ Shivayogi Akki, Tan Chen
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不整地における劣駆動二足歩行のための知覚統合型混合整数足配置制御
不連続な不整地を歩くため、地形を凸多角形に分割して安全な足場を選ぶ混合整数計画と、それをリアルタイムで生成する知覚システムを開発し、二足ロボットCassieで屋外歩行を実現した。
原題: Perceptive Mixed-Integer Footstep Control for Underactuated Bipedal Walking on Rough Terrain ／ Brian Acosta, Michael Posa
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脚の剛性がホッピングのエネルギー効率に与える影響
単脚ロボットのホッピング動作を最適制御で解析し、速度に応じて脚の剛性を可変にすると固定時より最大20%効率が向上することを示した。
原題: How Leg Stiffness Affects Energy Economy in Hopping ／ Iskandar Khemakhem, Dominik Tschemernjak, Maximilian Raff 他
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QuadPiPS: 意味的アフォーダンス予測を用いた四足歩行の知覚情報に基づく足場計画
四足歩行ロボットのための、知覚情報を活用した足場計画フレームワーク。環境を幾何・意味的に符号化し、足場候補の選択と軌道最適化を組み合わせて安全な歩行を実現する。
原題: QuadPiPS: A Perception-informed Footstep Planner for Quadrupeds With Semantic Affordance Prediction ／ Max Asselmeier, Ye Zhao, Patricio A. Vela
日本語で読む → - 論文歩行者軌跡予測画像認識
不完全な軌跡入力に対応する時空間グラフネットワークによる歩行者軌跡予測
過去の軌跡が一部欠けていても歩行者の将来軌跡を予測できる時空間グラフネットワークSTGN-ITを提案し、静的障害物も考慮して精度を向上させた。
原題: A Spatio-temporal Graph Network Allowing Incomplete Trajectory Input for Pedestrian Trajectory Prediction ／ Juncen Long, Gianluca Bardaro, Simone Mentasti 他
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