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最新論文: 2024/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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ヒューマノイドのパルクール学習
運動の事前知識なしに、視覚に基づく全身制御でヒューマノイドがパルクール動作を学習するフレームワークを提案。
原題: Humanoid Parkour Learning ／ Ziwen Zhuang, Shenzhe Yao, Hang Zhao
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スラスタ支援二足歩行におけるキャプチャポイント制御
スラスタを搭載した二足歩行ロボットHarpyの動力学モデルを構築し、外力を考慮したキャプチャポイント制御で上半身を安定化させる手法を提案、シミュレーションで検証した。
原題: Capture Point Control in Thruster-Assisted Bipedal Locomotion ／ Shreyansh Pitroda, Aditya Bondada, Kaushik Venkatesh Krishnamurthy 他
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腱駆動ソフト四足ロボットのモデルベース強化学習による最適歩容制御
圧縮可能な腱駆動ソフトアクチュエータを4つ備えたソフト四足ロボットに対し、モデルベース強化学習を用いて高速かつ安定な歩容制御を実現する手法を提案した。
原題: Optimal Gait Control for a Tendon-driven Soft Quadruped Robot by Model-based Reinforcement Learning ／ Xuezhi Niu, Kaige Tan, Lei Feng
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股関節・膝関節制御を可能にする8ニューロン四足歩行ネットワーク
対称性理論に基づき、スタイン神経モデルで構成された8ニューロン回路を設計し、5種類の歩容と股関節・膝関節の協調制御を実現した。
原題: An eight-neuron network for quadruped locomotion with hip-knee joint control ／ Yide Liu, Xiyan Liu, Dongqi Wang 他
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スラスター支援による傾斜歩行
鳥の翼支援傾斜走行に着想を得て、4脚ロボットHusky Carbonにスラスターを搭載し、急斜面歩行をシミュレーションで検証した。
原題: Thruster-Assisted Incline Walking ／ Kaushik Venkatesh Krishnamurthy, Chenghao Wang, Shreyansh Pitroda 他
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QuadrupedGPT：オープンエンド環境で活躍する万能四足ロボットエージェント
大規模マルチモーダルモデルを活用し、人間の指示を理解して歩行とナビゲーションを統合しながら長期目標を分解・実行する四足ロボットエージェントを提案した。
原題: QuadrupedGPT: Towards a Versatile Quadruped Agent in Open-ended Worlds ／ Yuting Mei, Ye Wang, Sipeng Zheng 他
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PlaMo: 複雑な3D物理環境における計画と移動
複雑な3Dシーンで指定された目的地と移動様式に従い、シーンを考慮した経路計画と物理ベースの制御を組み合わせてヒューマノイドを移動させる手法を提案。
原題: PlaMo: Plan and Move in Rich 3D Physical Environments ／ Assaf Hallak, Gal Dalal, Chen Tessler 他
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SLR: 特権情報なしで四足歩行ロコモーションを学習
特権情報を使わず、自己学習型の潜在表現によって四足ロボットの高性能な歩行制御方策を学習する手法を提案し、既存手法を上回る性能を示した。
原題: SLR: Learning Quadruped Locomotion without Privileged Information ／ Shiyi Chen, Zeyu Wan, Shiyang Yan 他
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ソーシャルゾノトープネットワークとモデル予測制御による社会的に受容される二足歩行ロボットナビゲーション
歩行者との相互影響を考慮し、歩行者の将来到達可能領域とロボット自身の社会的に受容される到達可能領域をゾノトープとして予測するニューラルネットワークSZNを提案し、MPCと統合して二足歩行ロボットDigitの足取り計画を行うフレームワークを実現した。
原題: Socially Acceptable Bipedal Robot Navigation via Social Zonotope Network Model Predictive Control ／ Abdulaziz Shamsah, Krishanu Agarwal, Nigam Katta 他
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教師なし学習で探る都市環境でのロボットと歩行者のインタラクション
都市部でのロボットと歩行者の衝突シナリオを対象に、PCAとK-meansでインタラクションデータのパターンを抽出するパイプラインを提案し、実データで検証した。
原題: Using Unsupervised Learning to Explore Robot-Pedestrian Interactions in Urban Environments ／ Sebastian Zug, Georg Jäger, Norman Seyffer 他
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CDM-MPC：二足歩行ロボットの跳躍のための統合動的計画・制御フレームワーク
重心角運動量と重心合成剛体慣性の変化を考慮したMPCベースの統合計画・制御フレームワークを提案し、実機ヒューマノイドKUAVOでの跳躍を実現した。
原題: CDM-MPC: An Integrated Dynamic Planning and Control Framework for Bipedal Robots Jumping ／ Zhicheng He, Jiayang Wu, Jingwen Zhang 他
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離散地形を横断するヒューマノイドの汎用的で動的な歩行の学習
強化学習で訓練した方策とモデル予測制御・全身インパルス制御を組み合わせ、地面の高さマップに応じて歩行・跳躍・跳び越えを選択しながらヒューマノイドが離散地形を動的に移動できる制御アーキテクチャを提案した。
原題: Learning Generic and Dynamic Locomotion of Humanoids Across Discrete Terrains ／ Shangqun Yu, Nisal Perera, Daniel Marew 他
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複雑地形におけるフリッパー移動を強化する身体性設計
ウミガメの稚魚に着想を得て、フリッパーと胴体の形状や歩容が砂から岩までの多様な地形での移動性能に与える影響をロボット実験で調べた。
原題: Embodied Design for Enhanced Flipper-Based Locomotion in Complex Terrains ／ Nnamdi Chikere, John McElroy, Yasemin Ozkan-Aydin
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姿勢操作と推力ベクトル制御を統合した狭路の動的歩行
スラスタを搭載した四足ロボットHuskyが、姿勢操作と推力ベクトル制御を組み合わせてパイプ上やスラックラインのような狭い経路を動的に歩行できるよう、簡略化モデルと最適制御フレームワークを構築し、シミュレーションで検証した。
原題: Narrow-Path, Dynamic Walking Using Integrated Posture Manipulation and Thrust Vectoring ／ Kaushik Venkatesh Krishnamurthy, Chenghao Wang, Shreyansh Pitroda 他
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Gaitor: 四足歩行の歩容を統一表現で学習する実世界ロコモーション
四足ロボットの複数歩容を2次元の解釈可能な潜在空間で統一的に表現し、歩容間の連続的な遷移と不整地適応を実現した。
原題: Gaitor: Learning a Unified Representation Across Gaits for Real-World Quadruped Locomotion ／ Alexander L. Mitchell, Wolfgang Merkt, Aristotelis Papatheodorou 他
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DiPPeST: 四足歩行ロボットの経路計画のための拡散ベース軌道生成
画像とゴールを条件とする拡散モデルで四足歩行ロボットの経路を生成し、追加学習なしでカメラ入力に反応してリアルタイムに経路を修正する手法を提案。実機で80%の成功率を達成。
原題: DiPPeST: Diffusion-based Path Planner for Synthesizing Trajectories Applied on Quadruped Robots ／ Maria Stamatopoulou, Jianwei Liu, Dimitrios Kanoulas
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ゲームプレイフィルタ：敵対的想像によるロバストなゼロショット安全性
シミュレーションで訓練した安全戦略と最悪ケースを引き起こす仮想敵を継続的に対戦させ、将来の失敗を防ぐ予測型安全フィルタを提案。四足歩行ロボットの全身動力学に適用し、大きな外乱下でもゼロショットで安全を確保できることを実機で示した。
原題: Gameplay Filters: Robust Zero-Shot Safety through Adversarial Imagination ／ Duy P. Nguyen, Kai-Chieh Hsu, Wenhao Yu 他
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CTS: 脚式移動のための並行教師-生徒強化学習
教師と生徒のポリシーを強化学習の枠組みで同時に訓練する新しいアーキテクチャを提案し、不整地での四足・二足ロボットの移動性能を向上させた。
原題: CTS: Concurrent Teacher-Student Reinforcement Learning for Legged Locomotion ／ Hongxi Wang, Haoxiang Luo, Wei Zhang 他
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歩行支援全方向型外骨格ロボットWANDERのための個人適応型コントローラ
全方向移動プラットフォームと体重支持構造を備えた歩行支援ロボットWANDERを開発し、ユーザの好みに基づく最適化で制御パラメータを個人適応させ、エネルギー消費とぎくしゃく感を低減した。
原題: A Personalizable Controller for the Walking Assistive omNi-Directional Exo-Robot (WANDER) ／ A. Fortuna, M. Lorenzini, M. Leonori 他
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四足ロボットの高速・高効率な非対称走行のための自然振動の活用
胴体の受動的な振動を活かし、前後脚を独立に制御することで、四足ロボットのバウンディング走行を高速化・高効率化する手法を提案し、実機で約4m/sを達成した。
原題: Harnessing Natural Oscillations for High-Speed, Efficient Asymmetrical Locomotion in Quadrupedal Robots ／ Jing Cheng, Yasser G. Alqaham, Zhenyu Gan
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ロバスト性評価の再考：学習ベース四足歩行制御器への敵対的攻撃
学習ベースの四足歩行制御器に対し、時系列に沿った敵対的攻撃を生成して脆弱性を定量的に特定する手法を提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Rethinking Robustness Assessment: Adversarial Attacks on Learning-based Quadrupedal Locomotion Controllers ／ Fan Shi, Chong Zhang, Takahiro Miki 他
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二足歩行のための深層強化学習：簡潔なサーベイ
二足歩行ロボットの深層強化学習フレームワークをエンドツーエンド型と階層型に分類し、比較・分析したサーベイ論文。
原題: Deep Reinforcement Learning for Bipedal Locomotion: A Brief Survey ／ Lingfan Bao, Joseph Humphreys, Tianhu Peng 他
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四足歩行ロボットのための時空間モーションリターゲティング
手持ちカメラ映像などのノイズを含む動作源から、形態や物理特性の異なる四足ロボットへ動的で敏捷な動きを転移する手法を提案し、実機でバク宙などの技能を実現した。
原題: Spatio-Temporal Motion Retargeting for Quadruped Robots ／ Taerim Yoon, Dongho Kang, Seungmin Kim 他
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学習ベース階層制御：生物模倣脚式ロボットの歩行における中枢神経系の模倣
脊髄と上位中枢の役割を別々のニューラルネットに分け、CPGのリズム生成と環境に応じた歩容調整を階層的に学習させることで、段差や障害物を含む不整地を歩行できる脚式ロボット制御を実現した。
原題: Learning-based Hierarchical Control: Emulating the Central Nervous System for Bio-Inspired Legged Robot Locomotion ／ Ge Sun, Milad Shafiee, Peizhuo Li 他
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DiffuseLoco: オフラインデータセットからの拡散モデルによるリアルタイム脚式移動制御
オフラインデータセットから拡散モデルを用いて多様な脚式移動スキルを学習し、実機の四足ロボットでリアルタイム制御とゼロショット転移を実現したフレームワーク。
原題: DiffuseLoco: Real-Time Legged Locomotion Control with Diffusion from Offline Datasets ／ Xiaoyu Huang, Yufeng Chi, Ruofeng Wang 他
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限られた知覚で3次元複雑環境を踏破する四足ロボット
視覚やLiDARに頼らず固有受容感覚のみで衝突を検知・定位し、未知の複雑な3次元環境を俊敏に踏破する四足ロボットのエンドツーエンド学習制御器を提案した。
原題: Quadruped robot traversing 3D complex environments with limited perception ／ Yi Cheng, Hang Liu, Guoping Pan 他
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TOP-Nav: 地形・障害物・固有感覚推定を統合した脚式ナビゲーション
視覚と固有感覚を組み合わせ、地形の走破性評価と障害物回避を統合した脚ロボットのナビゲーション手法を提案し、実環境で有効性を示した。
原題: TOP-Nav: Legged Navigation Integrating Terrain, Obstacle and Proprioception Estimation ／ Junli Ren, Yikai Liu, Yingru Dai 他
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H∞ロコモーション制御の学習
四足歩行ロボットの頑健な歩行制御を、状態に依存した学習可能な外乱との敵対的相互作用として定式化し、H∞制約で安定に最適化する手法を提案した。
原題: Learning H-Infinity Locomotion Control ／ Junfeng Long, Wenye Yu, Quanyi Li 他
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強化学習による敏捷で汎用的な二足歩行ロボットの追従制御
単一の小規模ニューラルネットワークとモデルベースIK・強化学習を組み合わせ、足首と体幹の軌道追従を幅広い歩容で実現する二足歩行ロボットの汎用コントローラを提案した。
原題: Agile and versatile bipedal robot tracking control through reinforcement learning ／ Jiayi Li, Linqi Ye, Yi Cheng 他
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EgoPet: 動物視点の自己運動とインタラクションデータセット
ペットの視点から撮影した映像で自己運動とマルチエージェント相互作用を同時に含むデータセットを構築し、四足歩行ロボットの事前学習に有効であることを示した。
原題: EgoPet: Egomotion and Interaction Data from an Animal's Perspective ／ Amir Bar, Arya Bakhtiar, Danny Tran 他
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