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最新論文: 2026/7/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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停止して判断する：マッピング不要の四足点検のための遅延を考慮した自己受容的ナビゲーション基本動作
四足ロボットの階段頂上検出における制御ループの遅延がオーバーシュートを引き起こす問題を分析し、連続登攀ではなく「停止して判断する」リズムを提案して、オーバーシュートをほぼゼロに抑えた。
原題: Stop to Decide: Latency-Aware Proprioceptive Navigation Primitives for Mapping-Free Quadruped Inspection ／ Hanting Suo, Haonan Yan, Liang Wang 他
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EgoHTR: 人間の地形移動の自己中心視点4Dデモンストレーション
自己中心視点のウェアラブルと3Dスキャナを用いて、複雑な環境での人間の移動シーンを再構成するパイプラインとデータセットを構築し、これを活用して人型ロボットの移動ポリシーを訓練し実機で検証した。
原題: EgoHTR: Egocentric 4D Demonstrations of Human Terrain Traversal ／ Alex Brandes, Haig Conti Georges Sajelian, Manthan Patel 他
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壁支持二足歩行のためのマルチレート非線形モデル予測制御：四足ロボットの統合的計画・制御フレームワーク
四足ロボットが壁を利用して二足歩行するための、接触点と重心軌道を同時に計画するマルチレート非線形モデル予測制御（MR-NMPC）と全身制御を組み合わせた階層的制御フレームワークを提案した。シミュレーションで不整地や外乱下での頑健性を実証した。
原題: Multi-Rate Nonlinear Model Predictive Control for Wall-Supported Bipedal Locomotion of Quadrupedal Robots ／ Taizoon Chunawala, Jeeseop Kim, Kaveh Akbari Hamed
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脚式ロボットの進歩、課題、そして機会
ヒューマノイドや四足ロボットの現状をハードウェア、移動、自律性、データ、応用の観点から評価し、普及に向けた課題と将来展望を論じたレビュー論文。
原題: Advances, challenges, and opportunities for legged robots ／ Jonas Frey, Matías Mattamala, Hae-Won Park 他
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歩容を考慮した四足歩行の時間論理仕様による学習
信号時相論理(STL)で歩容を指定し、報酬整形に用いることで、四足歩行の強化学習を改善する手法を提案した。
原題: Learning Gait-Aware Quadruped Locomotion with Temporal Logic Specifications ／ Merve Atasever, Cagan Bakirci, Alfredo Reina Corona 他
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GaitSpan: 歩行から走行へのヒューマノイド移動能力の成長
事前学習した歩行ポリシーを拡張し、連続的な速度指令に応じて歩行・ジョギング・走行を切り替えられる単一のヒューマノイドポリシーを実現するフレームワークを提案した。
原題: GaitSpan: Growing Humanoid Locomotion from Walking to Running ／ Kwan-Yee Lin, Zilin Wang, Janelle J. Liu 他
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野生環境における四足ロボットの敏捷な多技能移動
四足ロボットが複雑な地形を高速で移動するための、行動事前学習トランスフォーマーを用いた強化学習フレームワークを提案し、実機で最大6m/sの速度を達成した。
原題: Agile perceptive multi-skill locomotion for quadrupedal robots in the wild ／ Jun-Gill Kang, Jaehyun Park, Tae-Gyu Song 他
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物理誘導による生体力学的歩容適応：極端な傾斜地形での人型ロボット歩行
急斜面での人型ロボットの頑健な歩行を実現するため、傾斜適応ZMP正則化と生体力学的歩容適応器を組み合わせた二段階フレームワークを提案した。シミュレーションから実機への転移実験で、姿勢劣化を抑え、盲目的な連続移動を可能にした。
原題: Physics-Guided Biomechanical Gait Adaptation for Humanoid Locomotion on Extreme Sloped Terrains ／ Xuanyu Chen, Mohan Liu, Dengchen Mei 他
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四足歩行のためのトルク駆動強化学習に向けて
重い高トルク四足ロボット向けに、速度推定を必要としないトルク制御ベースの強化学習フレームワークを提案し、シミュレーションで階段昇降や高速歩行を実現した。
原題: Towards Torque-Driven Reinforcement Learning for Quadruped Locomotion ／ Jordan Dowdy, Jean Chagas Vaz
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四元数平均に基づく適応相補フィルタを用いた足装着型AHRSによる歩行者デッドレコニング
足に装着したAHRSを用いた歩行者位置推定（PDR）の精度向上のため、角速度・加速度・磁気の四元数をMarkleyの平均法で融合し、歩行位相と磁気外乱に応じて重みを適応調整するQAACFを提案した。実験で既存手法より低い誤差を達成しつつ、カルマンフィルタより計算コストを削減した。
原題: Quaternion-Averaging-Based Adaptive Complementary Filter for Pedestrian Dead Reckoning With a Foot-Mounted AHRS ／ Shunsei Yamagishi, Lei Jing
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ADP: 物理的に接地された人型ロコモーションのための敵対的ダイナミクス事前分布
運動学的特徴ではなく、重心運動や接触力などの動力学特徴を敵対的学習で正則化することで、外乱に頑健な人型ロボットの歩行制御を実現した。
原題: ADP: Adversarial Dynamics Priors for Physically Grounded Humanoid Locomotion ／ Seokju Lee, Jeongtae Lee, Jeonghyeok Lim 他
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Isaac Simから実機へ：四足歩行の強化学習に基づく移動制御
NvidiaのIsaac SimとIsaac Labを用いて四足歩行ロボットの全身制御を強化学習で訓練し、実機のUnitree Go1でゼロショットのsim-to-realを実証した論文。
原題: Isaac Sim-to-Real: Reinforcement Learning based Locomotion for Quadrupeds ／ Jordan Dowdy, Jean Chagas Vaz
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四足ロボットのための行動基盤：ABot-C0 テクニカルレポート
四足ロボット向けの汎用動作制御システムABot-C0を提案し、大規模データパイプラインとフローマッチングポリシーにより、動作追跡のスケーリング則を初めて実証した。
原題: Behavior Foundations for Quadruped Robots: ABot-C0 Technical Report ／ Xufeng Zhao, Fuzhi Yang, Jianhui Chen 他
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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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SKooP: 対称コープマン予測による強化学習を用いた脚式ロボットの高速かつ汎用的な歩行
強化学習のサンプル効率を改善するため、形態対称性とコープマンモデルを組み合わせたSKooPを提案し、四足ロボットの二足歩行タスクで収束時間の短縮と報酬の向上を実証した。
原題: SKooP: Symmetric Koopman Predictions for Faster and More Generalizable Legged Robot Locomotion with Reinforcement Learning ／ Evelyn D'Elia, Weishu Zhan, Giulio Turrisi 他
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敵対的動作事前分布に基づく人型ロボットのローラースケート動作学習
人型ロボットにローラースケートの2つの歩法（ポンプグライドとプッシュグライド）を、モーションキャプチャデータを参照動作として用いた敵対的動作事前分布（AMP）強化学習で習得させる手法を提案した。
原題: Learning Roller-Skating Motions of Humanoid Robots Based on Adversarial Motion Priors ／ Yunkang Cheng, Yutong Wu, Menghan Li 他
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模倣学習に基づく再利用可能なハイブリッド動作プリミティブによる人型ロボット歩行
人型ロボットの歩行制御を、モーションキャプチャの模倣学習で得たスキルを再利用可能な動作プリミティブに変換し、様々なタスクに適用する手法を提案した。
原題: Learning Reusable Hybrid Motion Priors for Humanoid Locomotion from Motion Imitation ／ Valerio Belli, Valerio Modugno, Enrico Mingo Hoffman 他
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LoComposition: 歩容事前知識なしの地形適応型・高エネルギー効率四足歩行
報酬設計をタスク・制約・エネルギー最小化・地形適応に分離し、歩容の事前知識なしで効率的な四足歩行を実現。実機Go2でゼロショット転送に成功し、コスト・オブ・トランスポートを56%削減した。
原題: LoComposition: Terrain-Adaptive Energy-Efficient Quadruped Locomotion without Gait Priors ／ Loukas Kordos, Leonard T. Franz, Simon Rappenecker 他
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歩みに注意：正確な人型ロボットの足場追跡のための汎用学習フレームワーク
人型ロボットの足場配置を明示的に追跡する汎用の強化学習フレームワークを提案し、実世界のノイズに頑健な目標表現とゴールサンプラーにより、様々な高レベルプランナーと組み合わせ可能な低レベルコントローラを実現した。
原題: Mind Your Steps: A General Learning Framework for Accurate Humanoid Foothold Tracking ／ Alessandro Montenegro, Shihao Li, Puze Liu 他
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LadderMan: 人型ロボットによる知覚的梯子登りの学習
人型ロボットが様々な梯子を頑健に登り、梯子上での操作も行える統一システムを提案。シミュレーションで学習したポリシーを実機にゼロショット転送し、多様な梯子形状での登攀と操作タスクを実現した。
原題: LadderMan: Learning Humanoid Perceptive Ladder Climbing ／ Siheng Zhao, Yuanhang Zhang, Ziqi Lu 他
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予測的スタイルマッチング：自然で頑健な人型ロボット歩行
強化学習による人型ロボットの歩行制御において、オフライン予測器が状態履歴と速度指令から上半身の関節目標と歩容目標を生成し、報酬形成に用いることで、タスク報酬のみのベースラインと同等の頑健性を保ちつつ、スタイル誤差を約1桁削減する手法を提案した。
原題: Predictive Style Matching: Natural and Robust Humanoid Locomotion ／ Simeon Nedelchev, Ekaterina Chaikovskaia, Egor Davydenko 他
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ヒューマノイド知覚歩行のための地形符号化におけるグローバル・ローカル注意分解
ヒューマノイドの強化学習歩行において、広域の地形把握と正確な足場選択を分離するため、粗密エンコーダと注意機構を組み合わせたGLADを提案し、実機で頑健な歩行を実現した。
原題: Global-Local Attention Decomposition for Terrain Encoding in Humanoid Perceptive Locomotion ／ Shengcheng Fu, Yang Zhang, Zhanxiang Cao 他
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ZiMPedance: 受動的ペイロード運搬を考慮した四脚ロボットのインピーダンス認識ZMPモデリングと制御
四脚ロボットが受動バネアームで荷物を運ぶ際の安定性を、拡張ZMPとモデル予測制御で向上させる手法を提案した。
原題: ZiMPedance: Impedance-Aware ZMP Modeling and Control for Payload Carrying with Quadruped Robots ／ Giovanni B. Dessy, Lorenzo Amatucci, Victor Barasuol 他
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人型ロボットのための非同期上半身タスク空間軌道追従ポリシーの学習
人型ロボットの高レベルプランナーが出力する低レートのタスク空間軌道と、高レートで動作する全身制御の間の時間的非同期性と構造的不完全性に対処するため、非同期の上半身タスク空間追従フレームワークを提案。教師-学生蒸留とスライディングウィンドウ報酬を用いてフレームドリフトを低減し、シミュレーションと実機で有効性を実証した。
原題: Learning Asynchronous Upper-body Task-space Trajectory Tracking Policy for Humanoid Robots ／ Yumeng Liu, Dongqi Wang, Jiyu Yu 他
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脚式オドメトリのための接触表現学習
脚式ロボットの接地・遊脚相を関節エンコーダのみから自己教師あり学習で推定する手法を提案し、力センサ不要で高精度な接触検出を実現した。
原題: Learning Contact Representation for Leg Odometry ／ Emre Girgin, Cagri Kilic
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最小限の外部センサ監視による頑健な脚式オドメトリのオンライン学習
外部センサの校正や運動学モデルを必要とせず、既存の外部センサによる運動追跡を教師信号として、プロプリオセプティブデータから速度を学習するニューラルネットワークをオンライン学習し、InEKFで融合することで、外部センサが劣化した際も頑健に動作する脚式オドメトリシステムを提案した。
原題: Online Learning of Robust Legged Odometry with Minimal Exteroceptive Supervision ／ Abhijeet M. Kulkarni, Yuze Du, Guoquan Huang
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CoRe-MoE：歩容適応を備えた多地形ヒューマノイド歩行のための対比的重み付け混合エキスパート
歩行と走行の切り替えと多地形適応を単一ポリシーで実現するため、歩容生成と地形適応を分離した二段階強化学習フレームワークを提案した。
原題: CoRe-MoE: Contrastive Reweighted Mixture of Experts for Multi-Terrain Humanoid Locomotion with Gait Adaptation ／ Kailun Huang, Zikang Xie, Yanzhe Xie 他
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SlipSense: 脚式ロボットのオンライン滑り検出のためのマルチモーダルセンシング
脚式ロボットの足に軽量センサを取り付け、LSTMモデルで接地反力を推定し、滑りを示す異常を検出する新しい枠組みを提案。Unitree Go1で検証し、従来の運動学的手法より高精度・高分解能で早期滑りを検出した。
原題: SlipSense: Multimodal Sensing for Online Slip Detection in Legged Robots ／ Iris Szu-Yao Liu, Chien Chern Cheah, Meng Yee Michael Chuah
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MPC注入：オフポリシー歩行強化学習を制御器誘発の行動盆地へバイアスする手法
強化学習が非実用的な局所解に陥る問題を解決するため、モデル予測制御器の遷移をリプレイバッファに注入し、設計者が好む歩容へ学習を誘導する手法を提案した。報酬設計や敵対的模倣学習の複雑さを避けつつ、シミュレーションと実機で効果を実証した。
原題: MPC-Injection: Biasing Off-Policy Locomotion RL Toward Controller-Induced Behavior Basins ／ Roy Xing, Seyoung Ree, Brian Plancher
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腕と歩行の制御を統合するスパイキングニューラルアーキテクチャ
スパイキングニューラルネットワークを用いて、ヒューマノイドの腕の力制御と二足歩行を統合する制御システムを提案し、シミュレーションで動作を実証した。
原題: A Spiking Neural Architecture for Coordinating Arm and Locomotor Control ／ Lea Steffen, Kathryn Simone, Graeme Damberger 他
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