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最新論文: 2024/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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強化学習による狭所3D空間での器用な脚式移動
狭いトンネルや不規則な空隙など全方向の制約がある3D空間を移動するため、古典的プランナと強化学習を組み合わせた階層型制御器を提案し、遠方の目標までの長期ナビゲーションを可能にした。
原題: Dexterous Legged Locomotion in Confined 3D Spaces with Reinforcement Learning ／ Zifan Xu, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao 他
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軟体脊椎の側屈によるラットロボットの動的バランス最適化
軟体アクチュエータ脊椎を備えたラットロボットにおいて、トロット歩容中の脊椎側屈が重心と支持領域の関係に与える影響をモデル化し、バランスを改善する制御器を開発した。
原題: Optimizing Dynamic Balance in a Rat Robot via the Lateral Flexion of a Soft Actuated Spine ／ Yuhong Huang, Zhenshan Bing, Zitao Zhang 他
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RicMonk: 受動グリッパを備えた省エネ型3リンク腕渡りロボット
テナガザルを模した3リンクの腕渡りロボットRicMonkを開発し、受動的な尾機構でエネルギー効率を高め、双方向の腕渡りを実現した。
原題: RicMonk: A Three-Link Brachiation Robot with Passive Grippers for Energy-Efficient Brachiation ／ Shourie S. Grama, Mahdi Javadi, Shivesh Kumar 他
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データ駆動型予測制御による頑健な外骨格歩行
ヘンケル行列と状態遷移行列を用いたデータ駆動型予測制御（DDPC）を提案し、下半身外骨格の歩行軌道を生成。ユーザーや積載量の変化に適応し、シミュレーションと実機実験でMPCより頑健な歩行を実証した。
原題: Data-Driven Predictive Control for Robust Exoskeleton Locomotion ／ Kejun Li, Jeeseop Kim, Xiaobin Xiong 他
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二足歩行ロボットの安全なナビゲーションのための統合経路・歩容計画
LIPモデルに基づくMPCと制御バリア関数を組み合わせ、経路計画と歩容計画を統合して障害物環境でも安全な二足歩行を実現する手法を提案し、Digitロボットのシミュレーションで検証した。
原題: Unified Path and Gait Planning for Safe Bipedal Robot Navigation ／ Chengyang Peng, Victor Paredes, Ayonga Hereid
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ロバストなヒューマノイド歩行のための重要推定変数の理解に向けて
ヒューマノイド歩行の学習制御において、どの状態推定変数が重要かを感度分析で特定し、推定の組み合わせを最適化することで、シミュレーションから実機への転移性能を向上させた。
原題: Toward Understanding Key Estimation in Learning Robust Humanoid Locomotion ／ Zhicheng Wang, Wandi Wei, Ruiqi Yu 他
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分散最適化による脚式ロボットのモデル予測制御の高速化
脚式ロボットのモデル予測制御を、ロボットの動力学を並列化可能な部分系に分解しADMMで整合させる分散最適化によって高速化する手法を提案し、集中型全身MPCと同等の解を最大75%短い計算時間で得られることを示した。
原題: Accelerating Model Predictive Control for Legged Robots through Distributed Optimization ／ Lorenzo Amatucci, Giulio Turrisi, Angelo Bratta 他
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GPUサンプリングベース確率予測制御による脚式移動の利点
GPU加速のサンプリングベース確率制御を四足歩行ロボットに適用し、歩容周波数適応を実現して外乱下で従来の勾配ベースMPCを上回ることを実機で示した。
原題: On the Benefits of GPU Sample-Based Stochastic Predictive Controllers for Legged Locomotion ／ Giulio Turrisi, Valerio Modugno, Lorenzo Amatucci 他
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適応的歩行周期による正確な足配置：足場が限られた地形でのロバストな二足歩行
歩行ロボットのDCMの離散発展に基づく多段階プレビュー足配置計画を提案し、歩行周期と遊脚軌道を適応的に変化させることで、飛び石のような足場が限られた地形でも安定して歩行できるようにした。
原題: Adaptive Step Duration for Accurate Foot Placement: Achieving Robust Bipedal Locomotion on Terrains with Restricted Footholds ／ Zhaoyang Xiang, Victor Paredes, Guillermo A. Castillo 他
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固い地面と砂上における人間の歩行運動の生体力学的比較
20人の健常成人を対象に固い地面と砂の上での歩行データを計測し、関節トルクや床反力などの生体力学的特徴の違いを分析した研究。
原題: Biomechanical Comparison of Human Walking Locomotion on Solid Ground and Sand ／ Chunchu Zhu, Xunjie Chen, Jingang Yi
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論理による堅牢な歩行：信号時相論理ガイド型モデル予測制御による外乱耐性二足歩行
信号時相論理（STL）で安定性指標を定量化し、モデル予測制御に組み込むことで、並進・回転外乱に耐える二足歩行の回復軌道を生成する枠組みを提案した。
原題: Robust-Locomotion-by-Logic: Perturbation-Resilient Bipedal Locomotion via Signal Temporal Logic Guided Model Predictive Control ／ Zhaoyuan Gu, Yuntian Zhao, Yipu Chen 他
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FootstepNet: 二足歩行の高速オンライン足先計画と予測のための効率的なActor-Critic手法
深層強化学習（Actor-Critic）を用いて、障害物のある環境で二足歩行ロボットの足先計画をオンラインで高速に行い、さらに目標到達に必要な歩数を見積もる予測手法を提案し、RoboCup 2023での実機実験で有効性を示した。
原題: FootstepNet: an Efficient Actor-Critic Method for Fast On-line Bipedal Footstep Planning and Forecasting ／ Clément Gaspard, Grégoire Passault, Mélodie Daniel 他
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ガードサルテーションマトリクスを用いた零次確率非線形モデル予測制御によるモデルベース歩行のロバスト化
接触の不確かさを考慮した確率的・ロバスト非線形モデル予測制御を提案し、車輪脚ロボットの実機実験で有効性を示した。
原題: Robustifying Model-Based Locomotion by Zero-order Stochastic Nonlinear Model Predictive Control with Guard Saltation Matrix ／ Sotaro Katayama, Noriaki Takasugi, Mitsuhisa Kaneko 他
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MorphoGear: 不整地移動のための多肢形態形成ギアを備えたUAV
4本の3自由度ロボット肢を脚とマニピュレータとして兼用する新型ロータUAVを開発し、飛行・複数歩容での歩行・把持を実現、歩行精度と歩幅を実験で評価した。
原題: MorphoGear: An UAV with Multi-Limb Morphogenetic Gear for Rough-Terrain Locomotion ／ Mikhail Martynov, Zhanibek Darush, Aleksey Fedoseev 他
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強化学習なしで俊敏な運動スキルを効率的に学習するモデルベース手法
世界モデルとVAEベースのポリシーネットワークを組み合わせ、実動物の行動を模倣することで、四足ロボットの運動スキルを強化学習より10倍効率的に学習する手法を提案。
原題: An Efficient Model-Based Approach on Learning Agile Motor Skills without Reinforcement ／ Haojie Shi, Tingguang Li, Qingxu Zhu 他
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適応的エネルギー正則化による四足歩行の自律的歩容遷移と省エネルギー化
エネルギー消費を最小化する適応的な報酬設計により、四足ロボットが速度に応じて歩容を自律的に切り替え、省エネで安定した移動を実現する手法を提案した。
原題: Adaptive Energy Regularization for Autonomous Gait Transition and Energy-Efficient Quadruped Locomotion ／ Boyuan Liang, Lingfeng Sun, Xinghao Zhu 他
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OGMP: オラクル誘導マルチモード方策による俊敏で多用途なロボット制御
訓練中に閉ループで状態参照を生成する「オラクル」を導入し、タスク非依存の方策最適化と少数のモード・遷移の学習で無限ホライズンタスクを実現。二足ロボットHECTORのパルクールとダイビングで実機転移に成功。
原題: OGMP: Oracle Guided Multi-mode Policies for Agile and Versatile Robot Control ／ Lokesh Krishna, Nikhil Sobanbabu, Quan Nguyen
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未知の鉛直地面運動下における四足歩行ロボットのHT-LIPモデルに基づくロバスト制御
未知で非周期的な鉛直運動をする動的剛体面上での四足歩行を実現するため、新しいハイブリッド時変線形倒立振子(HT-LIP)モデルに基づく階層型制御フレームワークを提案し、Unitree Go1での実機実験でロバスト性を検証した。
原題: HT-LIP Model based Robust Control of Quadrupedal Robot Locomotion under Unknown Vertical Ground Motion ／ Amir Iqbal, Sushant Veer, Christopher Niezrecki 他
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SpaceHopper: 低重力天体探査のための小型脚式ロボット
小惑星や衛星の探査を目指し、3本脚で飛行中に姿勢を制御して着地する5.2kgの小型ロボットを開発し、深層強化学習による制御で低重力環境でのジャンプ移動を実現した。
原題: SpaceHopper: A Small-Scale Legged Robot for Exploring Low-Gravity Celestial Bodies ／ Alexander Spiridonov, Fabio Buehler, Moriz Berclaz 他
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四足ロボットのための高ダイナミック動作の学習
動物の動作データから四足ロボットがスプリントやジャンプ、急旋回などの高ダイナミックな動きを学習し、棒を使った人間とのインタラクションで動作を切り替えられるようにした研究。
原題: Learning Highly Dynamic Behaviors for Quadrupedal Robots ／ Chong Zhang, Jiapeng Sheng, Tingguang Li 他
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四足ロボットの脚故障に対する能動的耐故障制御器のマルチタスク学習
脚の電力喪失や関節ロックといった故障に能動的に対応するため、健全・電力喪失・ロックの3つの関節タスク方策を並列に学習する階層的耐故障制御を提案し、実機SOLO8でゼロショットSim2Real転移を実現した。
原題: Multi-Task Learning of Active Fault-Tolerant Controller for Leg Failures in Quadruped robots ／ Taixian Hou, Jiaxin Tu, Xiaofei Gao 他
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脳・身体・タスクの共適応による二足歩行の自律学習と速度向上
腱駆動の過剰駆動二足ロボットが、自然な運動バブリングと3層ニューラルネットワークにより、短時間で歩行を学習し、環境との相互作用を活用する手法を提案。
原題: Brain-Body-Task Co-Adaptation can Improve Autonomous Learning and Speed of Bipedal Walking ／ Darío Urbina-Meléndez, Hesam Azadjou, Francisco J. Valero-Cuevas
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重要交通状況における歩行者行動の特定と抽出
110時間の映像から歩行者と車両の軌跡を解析し、衝突余裕時間と新たな動作適応指標を組み合わせて危険な相互作用を抽出した。
原題: Identifying and Extracting Pedestrian Behavior in Critical Traffic Situations ／ Martin Schachner, Bernd Schneider, Fabian Weissenbacher 他
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SKOOTR: 滑走・全方向移動が可能な三脚ロボット
摩擦接触と転がり接触を組み合わせ、中央の自由回転球で安定性を高めた三脚ロボットを開発。多様な歩容や旋回、障害物踏破、階段昇降が可能で、オープンソースかつ約500ドルで製作できる。
原題: SKOOTR: A SKating, Omni-Oriented, Tripedal Robot ／ Adam Joshua Hung, Challen Enninful Adu, Talia Y. Moore
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決定トランスフォーマーによる省リソース四足歩行のための小型強化学習
模倣学習を条件付き系列モデリングとして定式化し、決定トランスフォーマーを量子化と枝刈りで圧縮して、低コスト四足ロボットBittleの自然な歩容を実現した。
原題: Tiny Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion using Decision Transformers ／ Orhan Eren Akgün, Néstor Cuevas, Matheus Farias 他
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次トークン予測としてのヒューマノイド歩行
センサ運動軌跡を自己回帰的に次トークン予測するTransformerで学習し、実機ヒューマノイドをサンフランシスコでゼロショット歩行させた研究。
原題: Humanoid Locomotion as Next Token Prediction ／ Ilija Radosavovic, Bike Zhang, Baifeng Shi 他
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複雑なモデルにおけるエネルギー保存的な間欠接触運動
非弾性衝突を含む機械系でもエネルギーを保存する無衝突運動が存在することを、N自由度系に拡張して解析し、調和近似でその解が系のスペクトルで決まることを示した。
原題: Energy-conserving intermittent-contact motion in complex models ／ Sergey Pankov
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人間の参照動作を用いた全身ヒューマノイドロボットの歩行・移動
人間の動作データを模倣学習に用いる新フレームワークを開発し、フルサイズヒューマノイド「Adam」で人間に匹敵する複雑な移動動作を実現した。
原題: Whole-body Humanoid Robot Locomotion with Human Reference ／ Qiang Zhang, Peter Cui, David Yan 他
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分散位相振動子による創発的歩容の学習：観測・報酬・フィードバックの役割
各脚に独立した位相振動子を置き、接地力の局所フィードバックと位相観測・位相ベース報酬を組み合わせることで、歩容を指定せずに四足歩行の創発的な歩容を学習させる手法を提案し、その要素を体系的に検証した。
原題: Learning Emergent Gaits with Decentralized Phase Oscillators: on the role of Observations, Rewards, and Feedback ／ Jenny Zhang, Steve Heim, Se Hwan Jeon 他
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教えることを学ぶ：多様な地形における人型ロボット歩行のためのサンプル効率の良い特権学習
教師と生徒の強化学習を統合した一段階訓練フレームワークL2Tを提案し、シミュレーションサンプルを再利用してサンプル効率を高め、Digitロボットで12以上の地形をゼロショットで実現した。
原題: Learn to Teach: Sample-Efficient Privileged Learning for Humanoid Locomotion over Diverse Terrains ／ Feiyang Wu, Xavier Nal, Jaehwi Jang 他
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