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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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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解釈可能なニューラル制御ネットワークと適応的オンライン学習によるサンプル効率の良いロボット歩行学習
逐次運動実行者(SME)と適応的勾配重み付けオンライン学習(AGOL)を組み合わせ、解釈可能かつサンプル効率の高い歩行学習手法を提案。シミュレーションの六脚ロボットで従来比40%少ないサンプルと150%高い性能を達成し、実機でも10分で学習可能。
原題: An Interpretable Neural Control Network with Adaptable Online Learning for Sample Efficient Robot Locomotion Learning / Arthicha Srisuchinnawong, Poramate Manoonpong
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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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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
日本語で読む → - 論文歩行予測画像認識
Vision Transformerによる人間の移動事前分布の学習
Vision Transformerを用いて、人がどのように移動しどこで止まるかの事前分布を学習する手法を提案し、CNNベースの手法より精度が向上することを示した。
原題: Learning Priors of Human Motion With Vision Transformers / Placido Falqueto, Alberto Sanfeliu, Luigi Palopoli 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
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重心角運動量ダイナミクスを利用したヒューマノイド走行のための実時間四肢軌道最適化
ヒューマノイドロボットの走行において、飛行相中の四肢の振り軌道を重心角運動量のダイナミクスに基づいて実時間で最適化し、着地時の安定性を向上させる手法を提案した論文。
原題: Realtime Limb Trajectory Optimization for Humanoid Running Through Centroidal Angular Momentum Dynamics / Sait Sovukluk, Robert Schuller, Johannes Englsberger 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
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二足歩行ロボットキャラクターの設計と制御
エンタメ向けに、表現豊かな芸術的動作と堅牢な動的移動を両立する二足歩行ロボットを設計し、強化学習ベースの制御とアニメーションエンジン、操作インターフェースを統合した。
原題: Design and Control of a Bipedal Robotic Character / Ruben Grandia, Espen Knoop, Michael A. Hopkins 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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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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物理情報を活用した模倣学習による速度適応型歩行エージェントの学習
生体力学データから合成歩行データを生成し、敵対的模倣学習で様々な歩行速度に適応する骨格ヒューマノイドエージェントを訓練した研究。
原題: Learning Speed-Adaptive Walking Agent Using Imitation Learning with Physics-Informed Simulation / Yi-Hung Chiu, Ung Hee Lee, Changseob Song 他
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二足歩行ロボットBoltの全身MPCとリアルタイム足踏みシーケンサの感度解析
二足歩行ロボットBoltに対し、全身モデル予測制御と足踏みシーケンサを組み合わせた制御器を提案し、シミュレーションで速度追従や外乱・滑りからの復帰を実証するとともに、足踏みシーケンス問題の感度解析を行った。
原題: Whole-body MPC and sensitivity analysis of a real time foot step sequencer for a biped robot Bolt / Constant Roux, Côme Perrot, Olivier Stasse
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Ask1: カスタム四足歩行ロボットの開発と強化学習に基づく制御
Unitree Go1に似た形態を持つ自作四足ロボットAsk1を開発し、参照軌道やAMPを使わない新しい報酬関数による強化学習制御を実機で検証した。
原題: Ask1: Development and Reinforcement Learning-Based Control of a Custom Quadruped Robot / Yang Zhang, Yuxing Lu, Guiyang Xin 他
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