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最新論文: 2024/9/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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角運動量を含む発散成分運動：脚式ロボットの空間DCM計画への一歩
脚式ロボットの運動計画法DCMを拡張し、角座標を初めて導入した空間DCMを提案。1次元回転の角DCM理論を構築し、TOROヒューマノイドで検証した。
原題: Angular Divergent Component of Motion: A step towards planning Spatial DCM Objectives for Legged Robots ／ Connor W. Herron, Robert Schuller, Benjamin C. Beiter 他
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DreamWaQ++：耐障害性マルチモーダル強化学習による障害物認識型四足歩行
固有感覚と外界感覚を融合した強化学習により、不整地や階段を含む実環境で頑健に歩行できる四足ロボット制御器を実現した。
原題: DreamWaQ++: Obstacle-Aware Quadrupedal Locomotion With Resilient Multi-Modal Reinforcement Learning ／ I Made Aswin Nahrendra, Byeongho Yu, Minho Oh 他
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動物の行動進化に着想を得た四足歩行ロボットの歩容強化学習
動物の運動進化を模倣し、遺伝的アルゴリズムで参照歩容を改良しながら強化学習を繰り返すことで、多様な地形や外乱に適応する四足ロボットの歩容を訓練するフレームワークを提案した。
原題: Behavior evolution-inspired approach to walking gait reinforcement training for quadruped robots ／ Yu Wang, Wenchuan Jia, Yi Sun 他
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MEVIUS: 板金溶接と機械加工でEコマースから簡単に作れる四足歩行ロボット
Eコマースで注文できる金属部品と板金溶接・機械加工のみで組み立てられる四足ロボットMEVIUSを開発し、強化学習とSim2Realにより多様な不整地を走破できることを実証した。
原題: MEVIUS: A Quadruped Robot Easily Constructed through E-Commerce with Sheet Metal Welding and Machining ／ Kento Kawaharazuka, Shintaro Inoue, Temma Suzuki 他
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Koopmanオペレータに基づくモデル予測制御による二足歩行ロボットの安全なナビゲーション
二足歩行ロボットの低レベル歩行方策を強化学習で訓練し、その高次元空間での線形化ダイナミクスをKoopmanオペレータで学習してMPCにより安全なナビゲーションを実現した。
原題: Safe Navigation of Bipedal Robots via Koopman Operator-Based Model Predictive Control ／ Jeonghwan Kim, Yunhai Han, Harish Ravichandar 他
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下肢外骨格の歩行解析と制御のためのモジュラーセンサシステムの開発と検証
慣性計測装置や力センサを杖とインソールに組み込み、ファジィ論理で歩行相を推定して外骨格を制御する低コストなモジュラーシステムを開発し、3名で検証した。
原題: Development and Validation of a Modular Sensor-Based System for Gait Analysis and Control in Lower-Limb Exoskeletons ／ Giorgos Marinou, Ibrahima Kourouma, Katja Mombaur
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堅牢なロボット歩行: 小さな罠を越える俊敏な移動の学習
固有感覚入力のみを用いた二段階学習フレームワークにより、四足ロボットが小さな障害物を安定して通過できるようにした研究。
原題: Robust Robot Walker: Learning Agile Locomotion over Tiny Traps ／ Shaoting Zhu, Runhan Huang, Linzhan Mou 他
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姿勢を持つロボット：敏捷な脚式ロボットのための特異点のないクォータニオンベースのモデル予測制御
脚式ロボットの姿勢表現にクォータニオンを用い、大角度回転時の特異点を回避するモデル予測制御フレームワークを提案。iLQRを拡張し、四足歩行ロボットとヒューマノイドで性能と計算効率を実証した。
原題: Robots with Attitude: Singularity-Free Quaternion-Based Model-Predictive Control for Agile Legged Robots ／ Zixin Zhang, John Z. Zhang, Shuo Yang 他
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学習されたゼロダイナミクスポリシーによる堅牢な機敏性
劣駆動ハイブリッド系に対し、最適制御の不変写像を学習して次元削減しつつ安定性を保つゼロダイナミクスポリシーを提案し、3DホッピングロボットARCHERで不整地外乱下の安定跳躍を実証した。
原題: Robust Agility via Learned Zero Dynamics Policies ／ Noel Csomay-Shanklin, William D. Compton, Ivan Dario Jimenez Rodriguez 他
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AnyBipe：大規模言語モデルが導く二足歩行ロボットの学習・展開エンドツーエンドフレームワーク
LLMを活用して報酬関数設計からsim-to-real展開までを自動化し、二足歩行ロボットの制御方策を人間の介入を最小限に学習・展開するフレームワークを提案。
原題: AnyBipe: An End-to-End Framework for Training and Deploying Bipedal Robots Guided by Large Language Models ／ Yifei Yao, Wentao He, Chenyu Gu 他
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二足歩行ロボットのための重心運動と足裏計画のリアルタイム連成計画
SLIP型二足歩行ロボットに対し、各点を潜在的な足場とみなす新表現と再重み付きl1ノルムで足場数の制約を近似し、重心軌道と接触スケジュールをリアルタイムより高速に求める二次計画法を提案。
原題: Real-time Coupled Centroidal Motion and Footstep Planning for Biped Robots ／ Tara Bartlett, Ian R. Manchester
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勾配不要最適化によるヒューマノイド歩行制御アーキテクチャの自動ゲイン調整
ヒューマノイドの階層型歩行制御の全層ゲインを、遺伝的アルゴリズムなどの勾配不要最適化で自動調整する手法を提案し、シミュレーションと実機ergoCubで有効性を検証した。
原題: Automatic Gain Tuning for Humanoid Robots Walking Architectures Using Gradient-Free Optimization Techniques ／ Carlotta Sartore, Marco Rando, Giulio Romualdi 他
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適応的非線形重心MPCによる脚式ロボットの安定性保証付きロバスト歩行
脚式ロボットの重心MPCに適応制御と制御Lyapunov関数を組み合わせ、閉ループ安定性を保証し、未知の定常外乱に対するロバスト性を実現する手法を提案。
原題: Adaptive Non-linear Centroidal MPC with Stability Guarantees for Robust Locomotion of Legged Robots ／ Mohamed Elobaid, Giulio Turrisi, Lorenzo Rapetti 他
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揺れる剛体面上を歩行する劣駆動ヒューマノイドのための時変足配置制御
周期的に揺れる剛体面（電車・船・航空機など）上での劣駆動ヒューマノイド歩行を安定化するため、角運動量ベースの線形倒立振子モデルを揺れる地面に拡張し、時変足配置制御則と階層制御フレームワークを開発した。Digitロボットのシミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Time-Varying Foot-Placement Control for Underactuated Humanoid Walking on Swaying Rigid Surfaces ／ Yuan Gao, Victor Paredes, Yukai Gong 他
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人間中心の盲導犬ロボット開発から得られた教訓
視覚障害者の移動支援に向けた四足歩行ロボットの開発で、利用者や訓練士へのインタビューと実験を通じて安全性・信頼性・使いやすさを高める設計原則を明らかにした。
原題: Lessons Learned from Developing a Human-Centered Guide Dog Robot for Mobility Assistance ／ Hochul Hwang, Ken Suzuki, Nicholas A Giudice 他
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接触条件付き多歩容ロコモーションポリシーの学習
脚式ロボットの多歩容学習において、将来の接地切り替えを条件として与えることで、単一ポリシーが複数歩容を生成でき、訓練分布外でも汎化しやすいことを示した。
原題: Contact-conditioned learning of multi-gait locomotion policies ／ Michal Ciebielski, Federico Burgio, Majid Khadiv
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モデルベース足配置計画とモデルフリー強化学習を統合した動的二足歩行
LIPモデルによる足配置計画と強化学習を組み合わせ、足位置のみを追従させることで、MITヒューマノイドで最大1.5m/sの歩行や旋回を実現した研究。
原題: Integrating Model-Based Footstep Planning with Model-Free Reinforcement Learning for Dynamic Legged Locomotion ／ Ho Jae Lee, Seungwoo Hong, Sangbae Kim
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PIE: 脚式ロボットのための暗黙的・明示的学習フレームワークによるパルクール
低コストな四足歩行ロボットが、信頼性の低い自己中心深度カメラでも複雑なパルクール地形を走破できるよう、暗黙的・明示的推定を組み合わせた一段階のエンドツーエンド学習フレームワークを提案し、シミュレーション訓練から実機へのゼロショット展開に成功した。
原題: PIE: Parkour with Implicit-Explicit Learning Framework for Legged Robots ／ Shixin Luo, Songbo Li, Ruiqi Yu 他
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幾何学的手法による二足歩行
行列やヤコビアンを使わず、幾何学的手法のみで逆運動学を解く二足歩行アルゴリズムを提案し、基礎から解説した。
原題: Bipedal locomotion using geometric techniques ／ Antonio Losada Gonzalez, Manuel Perez Cota
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動的に変化する環境における単脚ホッパーのモデル予測パルクール制御
動的に変化する障害物コースを混合整数計画で経路計画し、PD制御と状態機械で単脚ホッパーを走破させるモデル予測パルクール制御を提案した。
原題: Model Predictive Parkour Control of a Monoped Hopper in Dynamically Changing Environments ／ Maximilian Albracht, Shivesh Kumar, Shubham Vyas 他
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スマート歩行支援ロボットによる歩行対称性評価：新しい移動機能評価アプローチ
歩行支援ロボットに搭載したセンサで利用者との相互作用トルクを計測し、歩行の非対称性を84.9%の精度で検出する手法を提案した。
原題: Evaluating Gait Symmetry with a Smart Robotic Walker: A Novel Approach to Mobility Assessment ／ Mahdi Chalaki, Abed Soleymani, Xingyu Li 他
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モンテカルロ木探索と教師あり学習による非歩容的脚式移動
サンプリングベース手法と教師あり学習を組み合わせ、脚式ロボットの歩容系列とタイミングを最適化する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Non-Gaited Legged Locomotion with Monte-Carlo Tree Search and Supervised Learning ／ Ilyass Taouil, Lorenzo Amatucci, Majid Khadiv 他
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MASQ: 四足歩行ロボット単体の歩容学習のためのマルチエージェント強化学習
四足ロボットの各脚をエージェントとみなし、グローバルクリティックを共有するマルチエージェント強化学習で歩容を学習させ、収束の高速化と実環境での頑健性向上を実現した。
原題: MASQ: Multi-Agent Reinforcement Learning for Single Quadruped Robot Locomotion ／ Qi Liu, Jingxiang Guo, Sixu Lin 他
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CHIGLU：ステッピングモータ駆動四足ロボット向けモジュラー型ハードウェア — 設計・解析・製作・検証
12個のステッピングモータを制御する積層型PCBを設計・製作し、電力分配網の解析と製造性を考慮した検証を行った。
原題: CHIGLU: A Modular Hardware for Stepper Motorized Quadruped Robot $\unicode{x2014}$ Design, Analysis, Fabrication, and Validation ／ Abid Shahriar, Monim Hasan Anik
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視覚から地形の物理パラメータを推定：物理特性を考慮した歩行とナビゲーションに向けて
シミュレーションで摩擦や剛性を予測する物理デコーダを訓練し、実世界の画像に自己教師ありでラベル付けすることで、視覚から地形の物理パラメータを推定する手法を提案した。
原題: Identifying Terrain Physical Parameters from Vision -- Towards Physical-Parameter-Aware Locomotion and Navigation ／ Jiaqi Chen, Jonas Frey, Ruyi Zhou 他
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SF-TIM: 地形想像と計測を組み合わせた四足ロボットの跳躍敏捷性を高める簡易フレームワーク
地形の想像と計測を統合した単一ポリシーで、四足ロボットの盲歩行能力を保ちつつ高所やギャップを跳び越える敏捷性を向上させ、実機でゼロショット転移を実現した。
原題: SF-TIM: A Simple Framework for Enhancing Quadrupedal Robot Jumping Agility by Combining Terrain Imagination and Measurement ／ Ze Wang, Yang Li, Long Xu 他
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ノイズ除去世界モデル学習によるヒューマノイドの難地形歩行の実現
ノイズ除去世界モデル学習(DWL)という強化学習フレームワークを提案し、ヒューマノイドが雪上や傾斜地、階段、極度の凹凸地形をゼロショットのsim-to-real転移で歩行できることを示した。
原題: Advancing Humanoid Locomotion: Mastering Challenging Terrains with Denoising World Model Learning ／ Xinyang Gu, Yen-Jen Wang, Xiang Zhu 他
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点接触を超えて：階層的全身体モーメンタム制御による非自明な足を持つヒューマノイドへのALIPモデル拡張
ALIPモデルの点接触・角運動量無視の仮定を緩め、全身制御で重心角運動量を調整することで、大きなオフセット足を持つヒューマノイドの安定歩行を実現した。
原題: Moving past point-contacts: Extending the ALIP model to humanoids with non-trivial feet using hierarchical, full-body momentum control ／ Victor C. Paredes, Daniel A. Hagen, Samuel W. Chesebrough 他
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中枢神経系に着想を得た自律ロボットの階層型学習制御
大脳皮質・小脳・脊髄の階層構造と能動・受動制御の組み合わせを模した学習制御フレームワークを提案し、六脚ロボットの障害物越えや部分損傷からの復帰で有効性を検証した。
原題: Hierarchical learning control for autonomous robots inspired by central nervous system ／ Pei Zhang, Zhaobo Hua, Jinliang Ding
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実演からの制御可能な運動スキルの統合
多様な運動スキルを単一の方策に統合するフレームワークCSIを提案し、言語指示によるスキル制御も可能にした。
原題: Integrating Controllable Motion Skills from Demonstrations ／ Honghao Liao, Zhiheng Li, Ziyu Meng 他
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