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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: 2025/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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NMPCと低次元モデルによるヘビ型ロボットの歩容生成
低次元モデルと非線形モデル予測制御(NMPC)を組み合わせ、狭い環境でもヘビ型ロボットが自律的に歩容を生成できる動作計画手法を提案し、高精度シミュレーションと実機実験で検証した。
原題: Reduced-Order Model-Based Gait Generation for Snake Robot Locomotion using NMPC ／ Adarsh Salagame, Eric Sihite, Milad Ramezani 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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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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PALo: 四足歩行ロボットの姿勢認識型移動制御の学習
四足歩行ロボットの速度追従に加え、体高やピッチ・ロール角をリアルタイムに調整できる姿勢認識型の移動制御を、深層強化学習で実現し実機へ転移した研究。
原題: PALo: Learning Posture-Aware Locomotion for Quadruped Robots ／ Xiangyu Miao, Jun Sun, Hang Lai 他
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脚式ロボットのためのエネルギー効率の良い動作計画手法
脚式ロボットの歩行において、足裏の配置セットに基づいてステップを決定し、エネルギー効率とロバスト性を両立するオンライン動作計画を提案。モデルフリー強化学習や生物模倣よりも低い輸送コストと高いロバスト性を実現し、実機で検証した。
原題: Energy-Efficient Motion Planner for Legged Robots ／ Alexander Schperberg, Marcel Menner, Stefano Di Cairano
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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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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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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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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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生物に着想を得た可塑性ニューラルネットワークによる複雑な動物型ロボットのゼロショット分布外汎化
ヘブ則に基づく可塑性ニューラルネットワークに重み正規化を導入し、18自由度のフンコロガシ型と16自由度のヤモリ型ロボットの歩行制御において、ゼロショットでのsim-to-real適応や未見の不整地・形態損傷への汎化を実現した。
原題: Bio-Inspired Plastic Neural Networks for Zero-Shot Out-of-Distribution Generalization in Complex Animal-Inspired Robots ／ Binggwong Leung, Worasuchad Haomachai, Joachim Winther Pedersen 他
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適応的負のダンピング制御によるユーザ依存型多地形歩行支援ヒップ外骨格
ヒップ外骨格において、適応的な仮想負のダンピングで支援トルクを生成し、ベイズ最適化で支援強度を調整することで、多地形環境での歩行を個別に支援する制御法を提案した。
原題: Adaptive Negative Damping Control for User-Dependent Multi-Terrain Walking Assistance with a Hip Exoskeleton ／ Giulia Ramella, Auke Ijspeert, Mohamed Bouri
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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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完全な専門家データセット不要の四足ロボット多様スキル連続制御
専門家のデモンストレーションなしで、目標姿勢に基づき自己模倣と敵対的学習により四足ロボットの多様なスキルとその滑らかな遷移を獲得する手法を提案。
原題: Continuous Control of Diverse Skills in Quadruped Robots Without Complete Expert Datasets ／ Jiaxin Tu, Xiaoyi Wei, Yueqi Zhang 他
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運動学的手法とLSTMモデルによる踵接地・つま先離地イベントの検出
588名の健常者の4363歩行周期を対象に、7つの運動学的手法とLSTMモデルで踵接地・つま先離地を検出し、Zeni法とLSTMが同等の精度を示したことを明らかにした。
原題: Detecting Heel Strike and toe off Events Using Kinematic Methods and LSTM Models ／ Longbin Zhang, Zhizhang Li, Xinyi Fu 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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KINESIS：筋骨格系ヒト歩行の動作模倣
筋腱駆動型の筋骨格モデルで人間の歩行を模倣する強化学習フレームワークを提案し、最大290筋の制御と人間のEMG活動と相関する筋活動パターンの生成を実現した。
原題: KINESIS: Motion Imitation for Human Musculoskeletal Locomotion ／ Merkourios Simos, Alberto Silvio Chiappa, Alexander Mathis
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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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