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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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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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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
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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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
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
流動性斜面における足場操作による二足歩行の堅牢化
この論文は、粒状斜面での二足歩行ロボットの性能を、足の爪（cleat）の間隔を調整して地面の変形を制御することで向上させる方法を研究したものです。適切な間隔により、最大30度の斜面での歩行が可能になることを示しました。
原題: Robust bipedal locomotion on flowable slopes via foot-driven terrain manipulation ／ Deniz Kerimoglu, Junnosuke Kamohara, Jiyeon Maeng 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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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
日本語で読む → - 論文歩行位置推定/センサフュージョンロボティクス
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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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
日本語で読む → - 論文歩行者自律航法ロボティクス
ForestBack: パンくず方式の歩行者自律航法によるインフラ不要の帰還ナビゲーション
GPSやWi-Fiなどの外部インフラに依存せず、歩行経路をパンくずノードとして記録し、逆方向の経路案内を行う帰還ナビゲーションシステムを提案した。
原題: ForestBack: Breadcrumb-Based Pedestrian Dead Reckoning for Infrastructure-Free Return Navigation ／ Aueaphum Aueawatthanaphisut, Chanakan Chaipan
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Shield-Loco: 予測的安全フィルタリングによる歩行ポリシーの保護
強化学習による歩行ポリシーに対し、衝突予測に基づいて接触位置を事後フィルタリングする安全フィルタを提案。実機四足ロボットで安全性違反を大幅に削減しつつ、タスク性能の低下を最小限に抑えた。
原題: Shield-Loco: Shielding Locomotion Policies with Predictive Safety Filtering ／ Aditya Shirwatkar, Sebastian Sanokowski, Shishir Kolathaya 他
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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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月面粒状地盤と相互作用する四足ロボットの歩容解析
月面の粒状レゴリスを模擬した軟らかい接触環境で強化学習による四足歩行訓練を行い、剛体接触環境と比較して歩容やエネルギー消費の違いを解析した論文。
原題: Locomotion analysis of a quadruped interacting with the lunar granular surface ／ Yash J Vyas
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Booster Lab: 展開可能な人型ロボット歩行ポリシー学習のためのデータ中心パイプライン
人型ロボットの歩行学習に必要な物理的に実現可能で自然な動作データを収集・選別し、実機適応とシミュレーション学習を統合したデータ中心のパイプラインを提案し、実機で検証した。
原題: Booster Lab: A Data-Centric Pipeline for Learning Deployable Humanoid Locomotion Policies ／ Penghui Chen, Tinglong Zheng, Yufeng Zhang 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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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
日本語で読む → - 論文四足歩行ロボティクス
無限の動きを解き放つ：生成ビデオ事前学習による表現豊かな四足歩行のスケーリング
動物を介さずに、LLMとビデオ拡散モデルで四足ロボットの多様な動きを生成し、実機で追従させるパイプラインUni-Moを提案した。
原題: Unleashing Infinite Motion: Scaling Expressive Quadrupedal Motion via Generative Video Priors ／ Youzhi Liu, Li Gao, Yifei Qian 他
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DynaWM: 動力学認識蒸留とワールドモデル・モーメンタムターゲットによる連続階段の滑らかな移動
二足車輪ロボットの連続階段移動を可能にするため、ワールドモデルとモーメンタムターゲットを用いた動力学認識表現学習フレームワークDynaWMを提案した。
原題: DynaWM: Dynamics-Aware Distillation with World Model and Momentum Targets for Smooth Locomotion over Continuous Stairs ／ Haidong Hou, Zhangguo Yu, Hengbo Qi 他
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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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砂地でのロボット歩行シミュレーション：オープンソース物理エンジンにおける抵抗体力理論
砂地でのロボット歩行をシミュレートするため、抵抗体力理論を物理エンジンMuJoCoに実装し、12自由度の六脚ロボットの歩行距離と足の沈み込みを実験の20%以内で予測できることを示した。
原題: Simulating Robotic Locomotion in Sand: Resistive Force Theory in an Open-Source Physics Engine ／ Ryan Walker Brown, Laura K. Treers, Kathryn A. Daltorio
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MARCH: モデル支援強化学習による疎な足場上のヒューマノイドの知覚制御
モデルベース手法とモデルフリー強化学習を組み合わせ、安全な参照軌道とCLF報酬を用いて教師ポリシーを訓練し、視覚ベースの学生ポリシーへ蒸留することで、疎な足場上の二足歩行を実現する。
原題: MARCH: Model-Assisted Reinforcement Learning for the Perceptive Control of Humanoids over Sparse Footholds ／ Codrin Crismariu, Ryan K. Cosner
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HORIZON: 回復可能性に基づく物理領域スケーリングのカリキュラム
ロボットポリシーの堅牢性を高めるため、物理領域を段階的に拡張するカリキュラム学習手法HORIZONを提案。回復可能性を制約として、四足歩行タスクで有効性を示した。
原題: HORIZON: Recoverability-Governed Curriculum for Physical-Domain Scaling ／ Chenhao Bai, Liqin Lu, Kaijun Wang 他
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力誘導学習による腕なし二輪二足ロボットの堅牢な転倒復帰
腕や他の脚を持たない二輪二足ロボットが、脚の駆動のみで転倒から復帰するための強化学習フレームワークFTSRを提案し、シミュレーションと実機でその有効性を検証した。
原題: Robust Fall Recovery for Armless Bipedal-Wheeled Robots Via Force-Guided Learning ／ Haidong Hou, Zhangguo Yu, Tao Han 他
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GuideWalk: 多様な地形を横断する人型ロボットのための統合型自律ナビゲーションと移動学習
人型ロボットが多様な地形で障害物を回避しながら安定して移動できるよう、ナビゲーションと移動を統合したエンドツーエンドのフレームワークを提案した。
原題: GuideWalk: Learning Unified Autonomous Navigation and Locomotion for Humanoid Robots across Versatile Terrains ／ Haoxuan Han, Chen Chen, Linao Gong 他
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深層強化学習を用いた脚車輪ロボットGo2-Wの長距離実環境ナビゲーション
市販の脚車輪ロボットGo2-W向けに深層強化学習ベースの移動制御と自律ナビゲーションシステムを構築し、約2.8kmの実環境経路を自律走行させた。
原題: Long-Distance Real-World Navigation of the Legged-Wheeled Robot Go2-W Using Deep Reinforcement Learning ／ Takaaki Matsuzawa, Kiyoshi Irie, Tomoaki Yoshida 他
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TACT-ful：ペイロードに頑健な知覚ヒューマノイド歩行のためのマルチチャネル地形アフォーダンスとコンプライアンス訓練
単一の高さ情報では捉えられない地形特性を考慮するため、平坦性・急峻性・速度考慮の高さ可能性を組み合わせたマルチチャネル地形コストと前進登坂報酬を提案し、GPU並列DCM足場プランナと非対称アクタークリティック方策を深度画像からPPOで訓練する。また、仮想力を受ける下半身コンプライアンス訓練を導入し、力センサなしで負荷外乱に適応するヒューマノイド歩行を実現する。
原題: TACT-ful: Multi-Channel Terrain Affordance and Compliance Training for Payload-Robust Perceptive Humanoid Locomotion ／ Thanh Ly, Truong-Duy Dang, Chien Le 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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