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最新論文: 2026/5/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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四足壁面歩行ロボット向けの高負荷密度・接着力制御可能な電磁永久磁石足
四足ロボットが鉄磁性面を登るための、高負荷密度で接着力を制御できる電磁永久磁石足を提案し、最大1000N以上の接着力と200:1以上の荷重比を実現した。
原題: High-Load-Density Electro-Permanent Magnetic Foot with Controllable Adhesion for Quadruped Wall-Climbing Robots ／ An Li, Bo Tao, I-Ming Chen 他
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コンプライアント足部を備えた4脚ロボットのエネルギー効率的な歩行
4脚ロボットの足にバネなどの柔軟性を持たせ、強化学習で歩行制御を学習させたところ、適度な硬さのバネがエネルギー消費を約17%削減できることをシミュレーションと実機で示した論文。
原題: Energy-Efficient Quadruped Locomotion with Compliant Feet ／ Pramod Pal, Shishir Kolathaya, Ashitava Ghosal
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S-Cheetah: 3自由度能動脊椎を備えた新規四足ロボットによる俊敏な移動学習
生物の脊椎を模した3自由度の能動脊椎を持つ四足ロボットS-Cheetahを開発し、強化学習と加速度カリキュラム学習により、ギャロップ走行や空中での姿勢回復など俊敏な移動能力を実現した。
原題: S-Cheetah: A Novel Quadrupedal Robot with a 3-DOF Active Spine Learning Agile Locomotion ／ Zimu Li, Weibang Bai
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ロボット・イカゲーム：狭いトンネルを横断する四足歩行
四足ロボットが狭いトンネルなどの閉鎖環境を自律的に移動するための強化学習フレームワークを提案。手続き的環境生成とポリシー蒸留を組み合わせ、複雑な報酬設計なしで多様なトンネル形状に対応する。
原題: Robot Squid Game: Quadrupedal Locomotion for Traversing Narrow Tunnels ／ Amir Hossain Raj, Dibyendu Das, Xuesu Xiao
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非慣性環境における脚式ロボティクスの調査：過去、現在、そして未来
移動・傾斜・加速する地面など非慣性環境での脚式ロボットの歩行を扱ったサーベイ論文。モデリング、状態推定、制御の既存手法と課題を整理し、将来の研究方向を提示している。
原題: A Survey of Legged Robotics in Non-Inertial Environments: Past, Present, and Future ／ I-Chia Chang, Xinyan Huang, Tzu-Yuan Lin 他
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HALO: 学習された潜在ダイナミクス、ポアンカレ写像、および引力領域を用いたハイブリッド自動符号化歩容
歩行ロボットの軌道データから低次元の潜在状態とステップ間ダイナミクスを学習し、安定性解析と引力領域の推定を可能にするフレームワークを提案した。
原題: HALO: Hybrid Auto-encoded Locomotion with Learned Latent Dynamics, Poincar\'e Maps, and Regions of Attraction ／ Blake Werner, Sergio A. Esteban, Massimiliano De Sa 他
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膝を持つ平面ほぼ線形二足ロボットの漸近安定歩容生成と瞬時歩行可能性判定
膝を持つ平面二足ロボットの運動方程式を線形近似し、数値積分なしで将来状態や歩行可能性を瞬時に計算する手法を提案した。
原題: Asymptotically Stable Gait Generation and Instantaneous Walkability Determination for Planar Almost Linear Biped with Knees ／ Fumihiko Asano, Ning Lei, Taiki Sedoguchi
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ハイブリッド周期軌道の微分可能不変集合と脚式ロボットへの応用
脚式ロボットの周期歩行軌道の周りに前方不変集合を計算する手法を提案し、その不変集合を最大化する制御器設計を最適化問題として解いた。
原題: Differentiable Invariant Sets for Hybrid Limit Cycles with Application to Legged Robots ／ Varun Madabushi, Akash Harapanahalli, Samuel Coogan 他
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平面粘弾性結合リムレスホイールのモデリング、解析と駆動
粘弾性要素で結合した2つの十字フレームからなる受動歩行ロボットを提案し、その歩容特性を数値解析するとともに、安定した平地歩行を実現する駆動方法を検討した。
原題: Modeling, Analysis and Activation of Planar Viscoelastically-combined Rimless Wheels ／ Fumihiko Asano, Yuxuan Xiang, Yanqiu Zheng 他
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物理的模倣学習：制御ポリシーを受動弾性へ蒸留する
強化学習で得た制御ポリシーを能動と受動の寄与に分解し、受動部分を並列弾性関節にオフロードすることでエネルギー効率を向上させる手法を提案した。シミュレーションの四足歩行で最大95%の機械的パワーを受動ダイナミクスに移行できることを示した。
原題: Physical Imitation Learning: Distilling Control Policies into Passive Elasticity ／ Huyue Ma, Yurui Jin, Helmut Hauser 他
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進化的強化学習による頑健な四足歩行
シミュレーションで訓練した四足歩行ポリシーの実環境適応性を高めるため、進化的探索を組み合わせた強化学習手法を評価し、粗い地形への転移性能が向上することを示した。
原題: Robust Quadruped Locomotion via Evolutionary Reinforcement Learning ／ Brian McAteer, Karl Mason
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選択的敵対的動作事前分布を用いたヒューマノイドロボットのマルチ歩容学習
ヒューマノイドロボットが歩行、行進、走行、階段昇降、跳躍の5つの歩容を統一的な強化学習フレームワークで習得する手法を提案。安定性重視の歩容にはAMPを適用し、動的歩容には適用しない選択的AMP戦略により、全歩容で性能が向上することを示した。
原題: Multi-Gait Learning for Humanoid Robots Using Reinforcement Learning with Selective Adversarial Motion Prior ／ Yuanye Wu, Keyi Wang, Linqi Ye 他
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モーション生成とモーショントラッキングによる全身ヒューマノイド歩行の学習
参照モーションから学習した全身スキルと地形認識適応を組み合わせたヒューマノイド歩行フレームワークを提案し、実機で箱や階段などの複合地形を踏破できることを示した。
原題: Learning Whole-Body Humanoid Locomotion via Motion Generation and Motion Tracking ／ Zewei Zhang, Kehan Wen, Michael Xu 他
日本語で読む → - 論文強化学習/部分観測/MPC/四足歩行機械学習
PriPG-RL: 部分観測システムのための特権プランナー誘導強化学習と常時実行可能なMPC
部分観測環境下で強化学習ポリシーを訓練する際、訓練時のみ利用可能な特権プランナー（近似モデルと完全状態情報を持つMPC）が学習エージェントを誘導する枠組みを提案し、シミュレーションと実機の四足ロボットで検証した。
原題: PriPG-RL: Privileged Planner-Guided Reinforcement Learning for Partially Observable Systems with Anytime-Feasible MPC ／ Mohsen Amiri, Mohsen Amiri, Ali Beikmohammadi 他
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泥濘地形における脚式移動のための足部抵抗力モデル
泥などの変形しやすい地形での脚式ロボットの移動を支援するため、足と泥の相互作用を記述する抵抗力モデルを提案し、そのモデルに基づいて変形可能なロボット足を設計して移動性能とエネルギー効率を向上させた。
原題: A Foot Resistive Force Model for Legged Locomotion on Muddy Terrains ／ Xunjie Chen, Liuyin Wang, Xinyan Huang 他
日本語で読む → - 論文歩行/格闘/スキル遷移ロボティクス
RPG: 人間型格闘における複数スキル遷移のためのロバストなポリシーゲーティング
人間型ロボットの格闘動作において、複数のスキルを切り替える際の不安定さを解決するため、遷移ランダム化と時間ランダム化を用いたハイブリッド専門家ポリシーフレームワークを提案し、シミュレーションと実機で検証した。
原題: RPG: Robust Policy Gating for Smooth Multi-Skill Transitions in Humanoid Fighting ／ Yucheng Xin, Jiacheng Bao, Yubo Dong 他
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弾性ヘビロボットの自然ダイナミクスを利用した移動
弾性ヘビロボットの非線形な自然ダイナミクスを利用した効率的な歩容を設計し、シミュレーションで従来手法と比較して効率性を検証した論文。
原題: Locomotion of an Elastic Snake Robot via Natural Dynamics ／ Tristan Ehlert, Arne Sachtler, Annika Schmidt 他
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RecoverFormer: ヒューマノイドロボットのためのエンドツーエンド接触認識回復
ヒューマノイドロボットが不意の外乱から回復するためのエンドツーエンドポリシーを提案し、補償ステップや環境接触などの回復行動を学習する。
原題: RecoverFormer: End-to-End Contact-Aware Recovery for Humanoid Robots ／ Zihui Liu
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リムレスホイールの受動動歩行における安定性原理
重力のみで駆動するリムレスホイールの受動歩行が常に漸近安定となる原理を、運動方程式の線形化とエネルギー保存則の関係から数学的に再考した論文。
原題: Stability Principle Underlying Passive Dynamic Walking of Rimless Wheel ／ Fumihiko Asano
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二足サッカーロボットのための強化学習による適応型マルチタスク制御
二足サッカーロボットの歩行と起き上がりなどの複数タスクを、強化学習と状態機械を組み合わせたモジュール型フレームワークで適応的に制御する手法を提案した。
原題: Reinforcement Learning Enabled Adaptive Multi-Task Control for Bipedal Soccer Robots ／ Yulai Zhang, Yinrong Zhang, Ting Wu 他
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遠隔動的環境における脚式ロボットの学習ベース故障検出
四足ロボットの固有受容センサデータから単一肢の故障をオフライン学習で検出し、適切な三脚歩容を選択するための手法を開発した。
原題: Learning-Based Fault Detection for Legged Robots in Remote Dynamic Environments ／ Abriana Stewart-Height, Seema Jahagirdar, Nikolai Matni
日本語で読む → - 論文歩行/強化学習/sim2realロボティクス
asRoBallet: 摩擦を考慮した強化学習による非駆動球体ダイナミクスのSim2Realギャップ解消
ヒューマノイド型ボールボットの移動制御に、摩擦モデルを考慮した強化学習を適用し、実機へのゼロショット転送を実現した初のエンドツーエンドポリシーを提案する論文。
原題: asRoBallet: Closing the Sim2Real Gap via Friction-Aware Reinforcement Learning for Underactuated Spherical Dynamics ／ Fang Wan, Guangyi Huang, Tianyu Wu 他
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スイッチ：ヒューマノイドロボットの俊敏なスキル切り替えの実現
ヒューマノイドロボットが複数の移動スキルをシームレスに切り替えられるようにする階層型マルチスキルシステムを提案した論文。
原題: Switch: Learning Agile Skills Switching for Humanoid Robots ／ Yuen-Fui Lau, Qihan Zhao, Yinhuai Wang 他
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LatentMimic: 潜在空間模倣による地形適応型歩容生成
模倣学習と地形適応のトレードオフを解消するため、潜在空間での分布乖離最小化により歩容スタイルを保ちつつ、地形に応じた脚先適応を可能にする四足歩行制御フレームワークを提案した。
原題: LatentMimic: Terrain-Adaptive Locomotion via Latent Space Imitation ／ Zhiquan Wang, Yunyu Liu, Dipam Patel 他
日本語で読む → - 論文歩行者快適性ロボティクス
移動ロボットと歩行者の遭遇時における歩行者快適性の実証的予測
移動ロボットと歩行者の遭遇時の運動学的変数と主観的快適性の関係を実験的に分析し、快適性を予測する推定器を設計した。
原題: Empirical Prediction of Pedestrian Comfort in Mobile Robot Pedestrian Encounters ／ Alireza Jafari, Hong-Son Nguyen, Yen-Chen Liu
日本語で読む → - 論文自動運転/歩行者インタラクションロボティクス
歩行者と自動運転車の「チキンゲーム」
自動運転車が歩行者に無条件に道を譲ると停止問題が起きるため、ゲーム理論のSequential Chickenモデルを用いて、実際の自動運転車と人間の被験者で実験し、歩行者の行動がこのモデルでよく説明できることを示した。
原題: Pedestrians play chicken with an autonomous vehicle ／ Rakshit Soni, Charles Fox
日本語で読む → - 論文歩行ロボティクス
コンプライアント蠕動ロボットの動的モデリングとロバスト歩容最適化
波形パイプを移動するコンプライアント蠕動ロボットのハイブリッド動的モデルとエネルギー消費モデルを構築し、速度と消費電力のトレードオフを考慮したロバストな歩容最適化フレームワークを提案した。
原題: Dynamic Modeling and Robust Gait Optimization of a Compliant Worm Robot ／ Xinyu Zhou, Yu Mei, Faith Thomson 他
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足位置マップと安定性報酬を用いた四足ロボットの複雑地形歩行学習
四足ロボットの複雑地形歩行を強化学習で行う際、高さマップに足位置マップを統合し、動的安定性報酬を導入することで、正確で安定した歩行を実現した。
原題: Learning Locomotion on Complex Terrain for Quadrupedal Robots with Foot Position Maps and Stability Rewards ／ Matthew Hwang, Yubin Liu, Ryo Hakoda 他
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受動的身体ダイナミクスを活用したモデルベース強化学習による高性能二足歩行ロボットの歩容生成
バネなどの受動要素を持つ二足ロボットのモデルをシミュレータで構築し、モデルベース深層強化学習により歩行・走行を生成。受動要素により安定したリミットサイクルが形成され、ロバストでエネルギー効率の高い歩容が獲得できることを示した。
原題: Model-Based Reinforcement Learning Exploits Passive Body Dynamics for High-Performance Biped Robot Locomotion ／ Tomoya Kamimura, Haruka Washiyama, Akihito Sano
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SafeMind: 適応的で安全な四足歩行のためのリスク認識型微分可能制御フレームワーク
確率的制御バリア関数と意味理解、メタ適応的リスク調整を統合し、四足ロボットの安全な歩行を実現する微分可能な制御フレームワークを提案した。
原題: SafeMind: A Risk-Aware Differentiable Control Framework for Adaptive and Safe Quadruped Locomotion ／ Zukun Zhang, Kai Shu, Mingqiao Mo
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