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最新論文: 2026/8/28 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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座ったままで：キャスター付きパッシブ移動椅子を用いた全方向人型ロコモーションの学習
人型ロボットがパッシブな移動椅子に座り、足で床を蹴って全方向に移動する方法を強化学習で実現した。模倣報酬なしで、接触センサや椅子の状態を使わずに学習可能であることを示した。
原題: Stay Seated: Learning Omnidirectional Humanoid Locomotion on a Passive Mobile Chair with Casters ／ Kango Yanagida, Kazuki Miyazawa, Takato Horii
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SOLO: 安定した全地形・長距離知覚ヒューマノイド歩行
長距離歩行で累積する知覚・制御誤差による不安定化を解決するため、地形再構成の鮮明化と時間的クレジット割り当てを改善した統合フレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
原題: SOLO: Stable Omni-terrain Long-Horizon Perceptive Humanoid Locomotion ／ Pihai Sun, Gang Han, Jingkai Sun 他
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ポピー・ヒューマノイドのループを閉じる：線形二次制御と学習されたコスト関数による二足歩行
オープンソースの低コストロボットPoppy Humanoidで、LQRフレームワークに基づく閉ループ歩行制御器を提案し、学習したコスト関数を用いて歩行性能を大幅に向上させた。
原題: Closing the Loop on the Poppy Humanoid: Bipedal Locomotion with Linear-Quadratic Control and Learned Cost Functions ／ Xulin Chen, Borui He, Ruipeng Liu 他
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CARO: 接触非依存の残差観測によるゼロショット堅牢な四脚歩行
四脚ロボットの歩行制御において、接触情報やトルクセンサーを使わずに、固定ベースの力学モデルから得られる残差観測を利用して、外乱や動的変化に対する堅牢性を向上させる手法を提案した。
原題: CARO: Contact-Agnostic Residual Observation for Zero-Shot Robust Quadruped Locomotion ／ Zihan Yang, Shixuan Han, Kexin Guo 他
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誘導リーマン最適化（GuRO）：モデル予測制御と決定トランスフォーマーの橋渡し
MPCの局所最適軌道予測で決定トランスフォーマーを誘導し、リーマン空間での曲率考慮最適化により非凸損失を効率的に学習する新しいフレームワークを提案。高次元四足歩行制御で既存手法を上回る性能を実証した。
原題: Guided Riemannian Optimization (GuRO): Bridging Model Predictive Control and Decision Transformers ／ Hossein Abdi, Satya Prakash Dash, Mingfei Sun
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DELTA: 疎な地形での四足歩行のための変形可能な標高ベース局所地形注意エンコーダ
疎な地形での四足歩行において、状態に応じた地形サンプリングと固定サイズの注意トークンを用いることで、解像度に依存しない効率的な地形エンコーディングを実現し、強化学習による歩行制御を改善した。
原題: DELTA: Deformable Elevation-Based Local Terrain Attention Encoder for Sparse-Terrain Quadrupedal Locomotion ／ Sanghyun Park, Moonkyu Jung, Jemin Hwangbo
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ガイド付き支援カリキュラムと段階的報酬によるヒューマノイドの自然な立ち上がり動作合成
強化学習を用いて、デモや参照軌道なしにヒューマノイドの自然な立ち上がり動作をゼロから合成する手法を提案。支援力と椅子の高さのカリキュラム、多様な初期姿勢、生体力学的報酬により、8段階の椅子の高さで97%以上の成功率を達成。
原題: Natural Sit-to-Stand Motion Synthesis For Humanoids via Guided Assistance Curricula and Staged Rewards ／ Meet Pal Singh, Vyankatesh Ashtekar, Ashish Dutta
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模擬変形地表面上での人間型ロボットの立ち上がり動作のデモンストレーション誘導
硬い地面で記録した人間のデモンストレーションを参照として、変形する柔らかい地面での29自由度ヒューマノイドの立ち上がり動作を強化学習で生成する手法を提案した。
原題: Demonstration-Guided Humanoid Stand-Up on an Emulated Deformable Surface ／ Aniruddh Kushwah, Vyankatesh Ashtekar, Ashish Dutta
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狭い空間を跳び越える四足ロボットの高ダイナミックスキル遷移学習
四足ロボットが狭いゲートを動的に通過するための階層型強化学習パイプラインを提案。低レベル方策は模倣学習で動物の多様なスキルを獲得し、高レベル制御が視覚情報とスキル能力を考慮して衝突回避軌道を選択する。
原題: Learning Highly Dynamic Skills Transition for Quadruped Jumping Through Constrained Space ／ Zeren Luo, Jiahui Zhang, Yimin Han 他
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MILD: 変形可能な地形上での二足歩行学習のための扱いやすい地形モデリング
変形する地面での二足歩行を可能にするため、物理に基づく離散要素接触ソルバーと深層強化学習による地形認識コントローラを提案し、実機で適応を実証した。
原題: MILD: Tractable Terrain Modeling for Learning Improved Bipedal Locomotion on Deformable Surfaces ／ Zeren Luo, Jiahui Zhang, Zhe Xu 他
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劣駆動脚式ロボットの実時間制約付きDDPによるバランス制御
制約付きDDPを高速化し、劣駆動脚式ロボットの静的二脚立ちや歩行・走行を実時間MPCで実現した。
原題: Real-Time Control-Constrained DDP for Underactuated Balancing of Legged Robots ／ SeongWon Nam, Hyunyong Lee, Hansol Kang 他
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ウェイポイント誘導強化学習による実機サイズ双腕ロボットのロバストなブラキエーション
実機サイズの双腕ロボットで、エンドエフェクタの経路ウェイポイントを疎に指定して強化学習を行うことで、模倣学習データなしにロバストなブラキエーション（腕渡り）を実現した。シミュレーションと実機実験で、失敗回復を含む安定動作を確認した。
原題: Robust Brachiation on a Life-Sized Dual-Arm Robot Using Waypoint-Guided Reinforcement Learning ／ Ayumu Iwata, Kento Kawaharazuka, Keita Yoneda 他
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不整地での脚式移動のための軌跡レベル自動カリキュラム学習
不整地での脚式移動ポリシー学習において、地形マップから直接タスクを生成する軌跡レベルの自動カリキュラム学習フレームワークを提案し、成功率を大幅に向上させた。
原題: Trajectory-Level Automatic Curriculum Learning for Legged Locomotion on Unstructured Terrain ／ Rocky Liu, Tengyu Liu, Baoxiong Jia 他
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Tac4Loco: ヒューマノイド歩行のための時空間足底圧表現の学習
ヒューマノイドロボットの歩行制御において、足底圧力の空間的トポロジーを保持した表現を学習し、シミュレーションと実機のセンサ信号を共通の観測空間にマッピングすることで、不整地での適応的な歩行を実現するフレームワークを提案した。
原題: Tac4Loco: Learning Spatiotemporal Plantar Pressure Representations for Humanoid Locomotion ／ Ziyun Liu, Sikai Guo, Zheng Li 他
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Open-DiffLoco: 展開可能なブラインド四足歩行のためのオープンソース微分可能学習
微分可能シミュレーションを用いて、複雑な報酬設計なしで実機展開可能な四足歩行ポリシーを訓練するオープンソースフレームワークを提案し、Unitree Go2で実証した。
原題: Open-DiffLoco: Open-Source Differentiable Learning for Deployable Blind Quadruped Locomotion ／ Martin Opat
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ドリフトしないAI科学者：四足歩行ナビゲーション研究ループにおける嗜好、構造、反証可能な発見
大規模言語モデルによる自律研究ループが局所最適化に陥る問題を構造的に解決し、四足歩行ロボットのナビゲーション一般化研究に適用。実験カードと専門サブエージェント、嗜好オラクルを導入し、オラクルの有無で比較した。
原題: An AI Scientist that Doesn't Drift: Taste, Structure, and Falsifiable Findings in a Quadruped Navigation Research Loop ／ Yiwen Zhang, Eloise Zeng, Jaeha Lee 他
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時空間アジリティ：視覚誘導による動的四足歩行迎撃のための時間制約強化学習
動的環境で時間制約内に目標を迎撃するため、着地点と時間を予測する視覚モジュールと、位置・時間条件付きの強化学習ポリシーを統合したフレームワークを提案し、実ロボットでのボールキャッチ実験で有効性を示した。
原題: Spatiotemporal Agility: Time-Constrained Reinforcement Learning for Vision-Guided Dynamic Quadrupedal Interception ／ Yidong Zhu, Zibo Dai, Tongning Zhang 他
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自己衝突回避を考慮した狭所移動ヒューマノイドの全身動作計画
狭い環境でのヒューマノイド移動のため、到達可能な剛体ボリューム上で経路計画を行い、衝突回避を統合した3段階の全身計画フレームワークを提案。生成した計画を残差強化学習で追従し、Unitree G1で検証した。
原題: Whole-Body Planning for Humanoids Navigating Confined Spaces via Self-Collision Avoidance References ／ Carlos Gonzalez, Luis Sentis
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PFM-HR: 人型ロボットのためのポーズフローマッチング
大規模な非順序ポーズデータから学習した再利用可能なフローマッチング事前分布を導入し、ポーズ幾何スコアを用いて追跡報酬を調整することで、人型ロボットの動的動作追跡性能を向上させた。
原題: PFM-HR: Pose Flow Matching for Humanoid Robots ／ Yukang Gao, Yi Gu, Yangchen Zhou 他
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初の実装可能な動的CoM：ヒューマノイド片足バランスのための統一ポリシーと手法非依存ベンチマーク
ヒューマノイドが片足で静止バランスを保つための、動的CoM観測を初めてハードウェアに実装可能にし、統一ポリシーとベンチマークを提案した論文。
原題: First Deployable Dynamic-CoM: A Unified Policy and Method-Agnostic Benchmark for Humanoid Single-Leg Balance ／ Yikai Zhou, Xingyun Wang, Jieming Cui 他
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適応的歩容タイミングによる耐故障歩行の学習
アクチュエータ故障時に歩容タイミングを適応させる深層強化学習手法を提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: Learning Fault-Tolerant Locomotion with Adaptive Gait Timing ／ Giovanbattista Gravina, Luca Rossini, Carlo Rizzardo 他
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アメーバ型自律歩行ロボットにおける人工固有感覚による地面状態の非視覚分類
画像を使わずに、加速度センサと足圧センサ、リザーバコンピューティングを組み合わせて、歩行ロボットが地面の状態（平坦か粗いか）を高精度に分類できることを示した。さらに、地面に応じて歩容を切り替える実証も行った。
原題: Nonvisual Classification of Ground-Condition by Artificial Proprioception in an Amoeba-Inspired Autonomous Walking Robot ／ Hyoto Yamaguchi, Zenji Yatabe, Seiya Kasai
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ヒップ駆動型単脚ホッピングのエネルギー注入制御
単脚ロボットのピッチ安定化トルクを利用して減衰損失を補い、歩容にエネルギーを注入する新しいステッピング戦略を提案し、解析と実験で安定な高速ホッピングを実証した。
原題: Hip Energized Monopedal Hopping ／ Shane Rozen-Levy, Griffon McMahon, Daniel Koditschek
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四足歩行のための迅速な身体適応フレームワーク
四足ロボットが身体の変化（関節の制限や質量の変化）に迅速に適応するためのオンライン適応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: Rapid Embodiment Adaptation for Quadrupedal Locomotion ／ Dichen Li, Bo Ai, Nico Bohlinger 他
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経皮的脊髄電気刺激は意識的な足首の固有感覚を乱し、健常成人の歩行パターンをより制約する
健常成人を対象に、経皮的脊髄電気刺激（tSCS）が足首の固有感覚と歩行に与える影響を調べた。急性刺激は固有感覚を悪化させ、歩行をより制約する一方、トレーニングを続けると固有感覚が改善し、その効果は刺激終了後も持続した。
原題: Transcutaneous Spinal Cord Stimulation Disrupts Conscious Ankle Proprioception and Produces a More Constrained Locomotor Pattern in Unimpaired Adults ／ Christopher A. Johnson, Andria J. Farrens, Parastoo Ali Pour 他
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外骨格支援歩行における運動適応の主要な生体力学的特徴の特定
外骨格支援歩行時の生体力学的変数の時間的変化を分析し、適応が個人差が大きく段階的に進行することを明らかにした。
原題: Identifying the Key Biomechanical Features of Movement Adaptation during Exoskeleton-Assisted Locomotion ／ Peter Seungjune Lee, Katja Mombaur
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低コスト四足ロボットハードウェアにおける強化学習
低コスト四足ロボットの遅延やノイズを考慮し、時間認識ニューラルネットワークと平均遅延モデルを用いてsim-to-realギャップを縮小し、堅牢な歩行を実現した。
原題: Reinforcement Learning on Cost-Constrained Quadrupedal Hardware ／ Javier C. Weddington, Bence P. Ölveczky, Stephen A. Baccus
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深層強化学習による動的粘性環境下での蛇型ロボットの適応的うねり移動
深層強化学習を用いて、動的に変化する粘性環境で蛇型ロボットが適応的に移動する方法を提案。教師ポリシーから生徒ポリシーへの知識蒸留により、センサ情報のみで環境変化に対応する非正弦波の適応歩容を獲得した。
原題: Adaptive Undulatory Locomotion of Snake-like Robots in Dynamic Viscous Environments via Deep Reinforcement Learning ／ Tsuyoshi Kimoto, Akio Yamano, Kohei Honda 他
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
Koopman DCM: 不安定固有関数による脚式バランス制御のデータ駆動表現
脚式ロボットのバランス制御に使われるDCMを、Koopman作用素の固有関数として一般化し、実機データのみから学習する手法を提案した。実二足ロボットで歩行追従性能が向上し、MPCと組み合わせた生存性制約も実現した。
原題: Koopman DCM: Unstable Eigenfunctions as Data-driven Representations for Legged Balancing ／ Stéphane Caron
日本語で読む → - 論文歩行生成/拡散モデル/パーソナライズロボティクス
被験者条件付き拡散モデルによる歩行速度横断的な下肢運動学の個人化生成
単一の歩行速度での計測データから、未見の速度における個人化された下肢関節軌道を生成する被験者条件付き残差拡散フレームワークを提案した。健常者データのみで訓練し、脳卒中患者にも適用可能なことを示した。
原題: Generating Personalized Lower-Limb Kinematics Across Walking Speeds Using Subject-Conditioned Diffusion ／ Diya Dinesh, Adrian Krieger, Changseob Song 他
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