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最新論文: 2026/3/1 ／ arXivを3時間ごとに自動収集
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MorFiC: ゼロショット四足歩行移行のための価値関数の誤較正の修正
異なる形態の四足ロボット間でゼロショットで歩行ポリシーを移行するための強化学習手法MorFiCを提案。共有クリティックの形態依存の較正問題を解決し、シミュレーションでの形態ランダム化のみで未見ロボットへの転移を実現。
原題: MorFiC: Fixing Value Miscalibration for Zero-Shot Quadruped Transfer ／ Prakhar Mishra, Amir Hossain Raj, Xuesu Xiao 他
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反作用ホイールを用いた低重力二足ホッピングロボットの動的モデリングと姿勢制御
月や小惑星などの低重力環境でのホッピング移動中に生じる姿勢不安定を、内部の反作用ホイールで能動的に補正する二足ホッピングロボットを提案し、シミュレーションで姿勢誤差を大幅に低減できることを示した。
原題: Dynamic Modeling and Attitude Control of a Reaction-Wheel-Based Low-Gravity Bipedal Hopper ／ Shriram Hari, M Venkata Sai Nikhil, R Prasanth Kumar
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GeoLoco: 視覚基盤モデルの3D幾何学的先験知識を活用したRGBのみによる頑健な人型ロコモーション
深度センサーに頼らず、単眼RGB画像と視覚基盤モデルの幾何学的先験知識を用いて、シミュレーションのみで訓練した人型ロボットの歩行制御を実現し、実機へのゼロショット転送を可能にした。
原題: GeoLoco: Leveraging 3D Geometric Priors from Visual Foundation Model for Robust RGB-Only Humanoid Locomotion ／ Yufei Liu, Xieyuanli Chen, Hainan Pan 他
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容易に分離可能な関節を持つ脚式モジュラーロボットの関節負荷と機動性を両立する歩容生成
脚式モジュラーロボットの歩容生成において、関節負荷を最小化しつつ移動速度と安定性を維持するパレート最適解をNSGA-IIIで導出する手法を提案し、シミュレーションと実機実験で有効性を示した。
原題: Gait Generation Balancing Joint Load and Mobility for Legged Modular Robots with Easily Detachable Joints ／ Kennosuke Chihara, Takuya Kiyokawa, Kensuke Harada
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粒状斜面における脚式ロボットの失敗メカニズムとリスク推定
粒状斜面での脚式ロボットの移動性能低下の原因をモデル化し、沈下と滑りによる失敗領域を予測する位相図を構築した。
原題: Failure Mechanisms and Risk Estimation for Legged Robot Locomotion on Granular Slopes ／ Xingjue Liao, Feifei Qian
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前を見て後ろへ歩く：前方視覚による後方移動のための効率的な地形記憶
前方カメラしか持たない脚ロボットが、前方移動中に地形の記憶を書き込み、後方移動時にその記憶を利用して衝突を回避しながら複雑な地形を歩行できるフレームワークを提案した。
原題: Look Forward to Walk Backward: Efficient Terrain Memory for Backward Locomotion with Forward Vision ／ Shixin Luo, Songbo Li, Yuan Hao 他
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CMoE: 人型ロボットの運動制御と地形適応のための対比混合エキスパート
混合エキスパートのゲーティングが地形ごとに均一化する問題を、対比学習で専門化を促すことで解決し、複雑な地形を歩行できる人型ロボット制御手法を提案した。
原題: CMoE: Contrastive Mixture of Experts for Motion Control and Terrain Adaptation of Humanoid Robots ／ Shihao Ma, Hongjin Chen, Zijun Xu 他
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SLowRL: 安全な低ランク適応強化学習による歩行制御
シミュレーションで学習した歩行ポリシーを実機で安全かつ効率的に微調整するフレームワークSLowRLを提案。低ランク適応と回復ポリシーによる安全制約を組み合わせ、Unitree Go2ロボットでのジャンプとトロットタスクで微調整時間を46.5%削減し、安全性違反をほぼゼロにした。
原題: SLowRL: Safe Low-Rank Adaptation Reinforcement Learning for Locomotion ／ Elham Daneshmand, Shafeef Omar, Glen Berseth 他
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二足歩行ロボットのアロメトリー則
二足歩行ロボットの設計を異なるサイズにスケールする際の法則を、文献調査とシミュレーションにより導出した。質量はL^2、速度はL^(1/2)、トルクはm*Lに比例するなど、生物や等尺性スケーリングとは異なる傾向を示した。
原題: Allometric Scaling Laws for Bipedal Robots ／ Naomi Oke, Aja M. Carter, Ben Gu 他
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小型トカゲ型ロボットにおける地形特性評価と移動適応
小型のトカゲ型ロボットが、砂地などの複雑な地形を移動する際に、関節トルクなどの自己受容感覚から地形の深さを推定し、最適な体の動きを適応させる制御手法を提案した論文。
原題: Terrain characterization and locomotion adaptation in a small-scale lizard-inspired robot ／ Duncan Andrews, Landon Zimmerman, Evan Martin 他
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小型ロボットの傾斜地ホッピング制御の改善：スプリングマスモデルを用いたアプローチ
傾斜地でのホッピングロボットの不安定化をスプリングマスモデルで解析し、着地角度の調整と離陸前の補正トルクという簡単な対策で安定性を向上させる手法を提案した。
原題: Improved hopping control on slopes for small robots using spring mass modeling ／ Heston Roberts, Pronoy Sarker, Sm Ashikul Islam 他
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散らかった空間を移動する：VRによる3Dシーン認識型ヒューマノイド歩行のデータ収集とベンチマークのスケーリング
VRを使って散らかった3D環境での人間の全身運動を収集し、ヒューマノイドロボットに再ターゲットするフレームワークを提案。145のシーンで348の軌道からなるデータセットを構築し、歩行性能を評価するベンチマークを導入した。
原題: Moving Through Clutter: Scaling Data Collection and Benchmarking for 3D Scene-Aware Humanoid Locomotion via Virtual Reality ／ Beichen Wang, Yuanjie Lu, Linji Wang 他
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コスト整合モデル予測制御によるヒューマノイド歩行の効率的強化学習
MPCベースの強化学習フレームワークにおいて、MPCのコスト関数を行動価値関数に整合させることで、効率的な勾配学習を実現し、ヒューマノイド歩行性能とロバスト性を向上させた。
原題: Cost-Matching Model Predictive Control for Efficient Reinforcement Learning in Humanoid Locomotion ／ Wenqi Cai, Kyriakos G. Vamvoudakis, Sébastien Gros 他
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REAL: 時空間ポリシー学習と物理誘導フィルタリングによる堅牢な極限アジリティ
視覚ノイズや遅延に頑健な四足ロボットのパルクール学習フレームワークを提案。クロスモーダルな教師ポリシーを、視覚ノイズを能動的にフィルタリングするMambaベースの学生ポリシーに蒸留し、物理誘導ベイズ推定で剛体整合性を保つ。
原題: REAL: Robust Extreme Agility via Spatio-Temporal Policy Learning and Physics-Guided Filtering ／ Jialong Liu, Dehan Shen, Yanbo Wen 他
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歩行ポリシーにおける潜在的な位相構造と分岐ロジックの解明：HalfCheetahを対象としたケーススタディ
深層強化学習で学習された歩行制御ポリシーの内部状態遷移を、状態類似性と遷移の一貫性に基づいて意味的な位相に集約し、周期構造と分岐が存在することを実証した。さらに、各位相の意思決定を説明可能なブースティングマシンで近似し、ポリシーが注目する状態特徴と行動出力の制御を解析した。
原題: Uncovering Latent Phase Structures and Branching Logic in Locomotion Policies: A Case Study on HalfCheetah ／ Daisuke Yasui, Toshitaka Matsuki, Hiroshi Sato
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仮想非ホロノミック拘束による足滑り下での二足歩行の安定化
足滑りを明示的にモデル化した仮想非ホロノミック拘束を導入し、滑り条件下でも安定な二足歩行を実現する制御フレームワークを提案した。
原題: Stable Walking for Bipedal Locomotion under Foot-Slip via Virtual Nonholonomic Constraints ／ Leonardo Colombo, Álvaro Rodríguez Abella, Alexandre Anahory Simoes 他
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SteadyTray: 残差強化学習による人型ロボットのトレイ運搬における物体バランス学習
人型ロボットが歩行中にトレイ上の物体を安定して運ぶための階層型強化学習フレームワークを提案し、歩行制御と物体安定化を分離することで高い成功率と実機でのゼロショット転移を実現した。
原題: SteadyTray: Learning Object Balancing Tasks in Humanoid Tray Transport via Residual Reinforcement Learning ／ Anlun Huang, Zhenyu Wu, Soofiyan Atar 他
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BinWalker: 持続可能なごみ収集のための四足マニピュレータプラットフォームの開発とフィールド評価
不整地での自律ごみ収集を目的とした四足ロボットプラットフォームを開発し、屋外実験でその有効性を実証した論文。
原題: BinWalker: Development and Field Evaluation of a Quadruped Manipulator Platform for Sustainable Litter Collection ／ Giulio Turrisi, Angelo Bratta, Giovanni Minelli 他
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四足ロボットの斜面歩行におけるエネルギー予測
四足ロボットの野外でのエネルギー消費を、傾斜角と進行方向に基づく簡易モデルで予測する手法を提案し、実地検証でその有効性を示した論文。
原題: Energy Prediction on Sloping Ground for Quadruped Robots ／ Mohamed Ounally, Cyrille Pierre, Johann Laconte
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足元に注意：雑然とした環境での意味論ガイド付き歩行学習
雑然とした環境で低い障害物を避けるため、意味情報と幾何情報を統合した二段階強化学習フレームワークSemLocoを提案し、衝突を大幅に減らすことを実証した。
原題: Watch Your Step: Learning Semantically-Guided Locomotion in Cluttered Environment ／ Denan Liang, Yuan Zhu, Ruimeng Liu 他
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HybridMimic: ハイブリッドRL-セントロイダル制御による人型ロボットの動作模倣
学習ポリシーがセントロイダルモデルベースのコントローラを動的に変調し、連続的な接触状態と目標重心速度を予測することで、ドメインシフト下でも物理的に実現可能なフィードフォワードトルクを生成する人型ロボットの動作模倣フレームワークを提案した。実機実験でベース位置追従誤差を13%削減した。
原題: HybridMimic: Hybrid RL-Centroidal Control for Humanoid Motion Mimicking ／ Ludwig Chee-Ying Tay, I-Chia Chang, Yan Gu
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CReF: 深度条件付きヒューマノイド歩行のためのクロスモーダル・リカレント融合
生の深度画像から直接歩行制御を学習する単段階のヒューマノイド歩行フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で多様な地形の踏破とゼロショット転移を実証した。
原題: CReF: Cross-modal and Recurrent Fusion for Depth-conditioned Humanoid Locomotion ／ Yuan Hao, Ruiqi Yu, Shixin Luo 他
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SmoothTurn: 四足歩行ロボットの俊敏なナビゲーションのためのスムーズな旋回学習
四足歩行ロボットが高速走行中に滑らかに方向転換できるよう、連続目標ナビゲーションタスクを定式化し、将来の目標を見越した観測とカリキュラム学習で制御方策を学習するフレームワークを提案。
原題: SmoothTurn: Learning to Turn Smoothly for Agile Navigation with Quadrupedal Robots ／ Zunzhi You, Yunke Wang, Haolan Guo 他
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PRIOR: 参照歩容事前知識を用いたヒューマノイド歩行の知覚学習
ヒューマノイドの自然な歩行と複雑地形の踏破を両立するフレームワークPRIORを提案。パラメトリック歩容生成器とGRU状態推定器、地形適応型足場報酬を組み合わせ、深度画像から地形を推定し、100%の踏破成功率を達成した。
原題: PRIOR: Perceptive Learning for Humanoid Locomotion with Reference Gait Priors ／ Chenxi Han, Shilu He, Yi Cheng 他
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電気駆動四足ロボットのための熱を考慮した歩行ポリシーの学習
モーター温度を強化学習の歩行ポリシーに組み込み、熱制約報酬を導入して過熱を防ぐ手法を提案。Unitree A1での実機実験で、従来は約7分で過熱停止したのに対し、提案法は27分以上連続動作可能であることを示した。
原題: Learning Thermal-Aware Locomotion Policies for an Electrically-Actuated Quadruped Robot ／ Letian Qian, Yuhang Wan, Shuhan Wang 他
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人間の動作模倣学習だけでは生体力学的に妥当な歩行キネティクスは保証されない
動作模倣学習にキネティクス情報を組み込まない場合、歩行の関節モーメント推定精度が低下することを示し、キネティクスを考慮した学習の必要性を明らかにした。
原題: Imitation Learning from Human Motion Alone Does Not Guarantee Biomechanically Plausible Gait Kinetics ／ Xinyi Liu, Jangwhan Ahn, Edgar Lobaton 他
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RoboForge: 物理最適化されたテキスト誘導型ヒューマノイド全身歩行
テキストから生成した人間らしい動作をヒューマノイドロボットで物理的に実行可能にするため、物理的妥当性を最適化する双方向結合フレームワークを提案した。
原題: RoboForge: Physically Optimized Text-guided Whole-Body Locomotion for Humanoids ／ Xichen Yuan, Zhe Li, Bofan Lyu 他
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多接触全身軌道最適化によるヒューマノイド歩行の運動学的・動学的モーションリターゲティング
モーションキャプチャと床反力データを用い、剛体動力学と接触相補性制約を課した多接触全身軌道最適化としてリターゲティングを行うことで、物理的に整合したヒューマノイド歩行軌道を生成するフレームワークを提案した。
原題: Kinodynamic Motion Retargeting for Humanoid Locomotion via Multi-Contact Whole-Body Trajectory Optimization ／ Xiaoyu Zhang, Steven Haener, Varun Madabushi 他
日本語で読む → - 論文歩行者意図予測画像認識
心理学的特徴とTransformer融合による歩行者横断意図予測
歩行者の横断意図を、注意・位置・状況・相互作用の4つの行動ストリームをTransformerで融合し、不確実性も考慮して予測する軽量モデルを提案した。PSIベンチマークで高い性能を示し、選択的予測により精度も向上した。
原題: Pedestrian Crossing Intent Prediction via Psychological Features and Transformer Fusion ／ Sima Ashayer, Hoang H. Nguyen, Yu Liang 他
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産業運搬タスクにおける人型ロボットの負荷対応歩行制御
人型ロボットが荷物を運搬する際の安定歩行を実現するため、強化学習と運動学に基づく参照軌道を組み合わせた負荷対応フレームワークを提案し、シミュレーションと実機で有効性を検証した。
原題: Load-Aware Locomotion Control for Humanoid Robots in Industrial Transportation Tasks ／ Lequn Fu, Yijun Zhong, Xiao Li 他
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