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最新論文: 2026/6/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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CacheMPC: 四足歩行のための認証付きキャッシュ型モデル予測制御
四足歩行の階層制御で使われるMPCのQP求解をキャッシュ再利用で高速化し、クエリごとの認証で安全性を保証する手法を提案・実機検証した論文。
原題: CacheMPC: Certified Cached Model Predictive Control for Quadruped Locomotion ／ Nimesh Khandelwal, Mehul Anand, Shakti S. Gupta 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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四足ロボットのための知覚を活用した適応的歩行制御の学習
四足ロボットの歩行制御において、形態の異なるロボット間で汎化するために、知覚情報をどのように統合するかを研究し、批評家のみに知覚を用いる手法が頑健性と追従性を向上させることを示した。
原題: Learning Perceptive Platform Adaptive Locomotion Controllers for Quadrupedal Robots ／ David Rytz, Kim Tien Ly, Ioannis Havoutis
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ばねクラッチ脚を備えたエネルギー回収型リムレスホイールの動力学、安定性、およびエネルギー効率
衝撃エネルギーを蓄えて再利用するばねクラッチ脚を持つリムレスホイールを提案し、シミュレーションと試作実験で歩行効率の向上と受動歩行の実現可能性を示した。
原題: Dynamics, stability, and energy efficiency of an energy-recycling rimless wheel with spring-clutch legs ／ Tongchen Lin, Yanqiu Zheng, Chuhan Zhang 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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能動的つま先を備えた二足歩行ロボットの敏捷性・効率・衝撃吸収に関する比較研究
人間のつま先の特性を模した14自由度の二足歩行ロボットを提案し、能動的つま先の有無が歩行性能（効率、衝撃吸収、敏捷性）に与える影響を強化学習シミュレーションで比較・定量評価した。
原題: Comparative Study on Agility, Efficiency, and Impact Absorption of Bipedal Robots with Active Toes ／ Joong-Gil Kim, Wontae Ye, Geunwoo Cho 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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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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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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LP-NavOA: 限られた知覚下での人型ロボットの統合ローカルナビゲーションと障害物回避
短距離・部分観測のセンシングしか持たない人型ロボット向けに、障害物回避とゴール復帰を両立するナビゲーション手法を提案。強化学習で歩行制御を学習後、A*教師から蒸留した再帰型プランナーが指令を上書きし、マップ不要で高い到着率を達成した。
原題: LP-NavOA: Integrated Local Navigation and Obstacle Avoidance for Humanoid Robots under Limited Perception ／ Yukun Luo, Jianjun Ma, Yuyao Min 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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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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TAGA: 地形認識に基づく能動的注視学習による汎用俊敏人型ロコモーション
人間が歩行中に地形の関連箇所を選択的に見る仕組みに着想を得て、視覚・固有感覚・運動指令を統合し、高さスキャンの特定領域へ能動的に注意を向ける学習フレームワークを提案。強化学習のみで注視行動が創発し、実機で1.2mのギャップ横断など汎用的で頑健な歩行を実現した。
原題: TAGA: Terrain-aware Active Gaze Learning for Generalizable Agile Humanoid Locomotion ／ Peizhuo Li, Hongyi Li, Mingfeng Fan 他
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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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T-GMP: 地形条件付き生成動作プリエントによる多様で自然な人型ロコモーション
地形条件付きの動作プリエントを学習し、人型ロボットが多様な地形で自然かつ堅牢に歩行できるようにする手法を提案した。
原題: T-GMP: Terrain-conditioned Generative Motion Priors for Versatile and Natural Humanoid Locomotion ／ Junhong Guo, Hao Hu, Chen Chen 他
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SWAP: 対称等変ワールドモデルによる俊敏なロボットパルクール
左右対称性をワールドモデルとアクタークリティックに組み込んだ等変モデルを提案し、四足ロボットのパルクールで記録的な跳躍・登攀を達成した。
原題: SWAP: Symmetric Equivariant World-Model for Agile Robot Parkour ／ Kaixin Lan, Ze Wang, Hongyi Li 他
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フォールトトレラントな脚式移動のためのMixture-of-Experts強化学習
脚式ロボットのアクチュエータ故障に対応するため、故障診断情報を利用して専門化された制御エキスパートを活性化するモジュール型アーキテクチャを提案し、単一ポリシーよりも高い性能を達成した。
原題: Mixture-of-Experts RL for Fault-Tolerant Legged Locomotion ／ Giulio Turrisi, Ozan Pali, Luca Oneto 他
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歩行者歩行のための社会的相互作用の制約付き定量化学習
群衆中の歩行者の長期的な経路予測を改善するため、ラベルなしで社会的相互作用のパターンをクラスタリングし、予測モデルに統合する手法を提案した。
原題: Learn to Quantify Social Interaction with Constraints for Pedestrian Walking ／ Xiaodan Shi
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UniReLo: 転倒回復から多様な地形での歩行までを統合する人型ロボットポリシーの学習
転倒からの回復と歩行を一つのポリシーで統合し、多様な地形で安定した回復から歩行への遷移を実現する手法を提案した。
原題: UniReLo: Learning a Unified Humanoid Policy from Fall Recovery to Locomotion across Diverse Terrains ／ Xiaoyu Xu, Zhiming Chen, Yuenan Zhao 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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FastDSAC: 制約付き探索によるポリシー可塑性の向上とスケーラブルな人型ロコモーション
並列サンプリング環境での強化学習の安定性とポリシー可塑性を向上させるため、切断ガウス分布を用いた行動制約を導入したDistributional Actor-Criticの高速版FastDSACを提案した。
原題: FastDSAC: Enhancing Policy Plasticity via Constrained Exploration for Scalable Humanoid Locomotion ／ Guanchen Lu, Yajuan Dun, Yi Zhou 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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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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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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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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最小限の近接センシングによる不連続地形での歩行学習
四足ロボットの足に低コストの赤外線近接センサを埋め込み、接地前の情報を活用して不連続地形（隙間や飛び石）の歩行を強化学習で実現。シミュレーションから実機への転移も高精度で、従来の視覚システムに比べ低遅延・低消費電力で頑健性を向上させる。
原題: Learning Locomotion on Discrete Terrain via Minimal Proximity Sensing ／ Jiale Fan, Connor Flynn, Tianao Xu 他
日本語で読む → - 論文ヒューマノイド歩行ロボティクス
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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隠れ状態は価値勾配である：リカレント方策のポントリャーギン構造
リカレント方策の隠れ状態がポントリャーギンの最小原理における随伴状態（価値関数の勾配）として解釈できることを示し、それを活用した随伴損失で歩行タスクの方策を改善した。
原題: Hidden States as Value Gradients: The Pontryagin Structure of Recurrent Policies ／ David Leeftink, Max Hinne, Marcel van Gerven
日本語で読む → - 論文四足歩行ロボティクス
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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ParkourFormer：予測的監督と系列モデリングをパルクール移動に統合する
ヒューマノイドのパルクール移動を未来条件付き意思決定問題として再構成し、Transformerベースの系列モデリングで将来の身体状態を予測して行動生成に活用するフレームワークを提案。シミュレーションと実機で高い成功率を達成した。
原題: ParkourFormer: Integrating Predictive Supervision and Sequence Modeling into Parkour Locomotion ／ Yanheng Mai, Wenhao Xu, Zirui Huang 他
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