論文の概要: Toward Seamless Physical Human-Humanoid Interaction: Insights from Control, Intent, and Modeling with a Vision for What Comes Next

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07765v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 17:47:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.212541
• Title: Toward Seamless Physical Human-Humanoid Interaction: Insights from Control, Intent, and Modeling with a Vision for What Comes Next
• Title（参考訳）: シームレスな物理的ヒューマン・ヒューマノイド相互作用に向けて:制御, インテント, モデリングの視点と今後の展望
• Authors: Gustavo A. Cardona, Shubham S. Kumbhar, Panagiotis Artemiadis,
• Abstract要約: 物理的ヒト・ヒューマノイド相互作用(PHHI)は、非構造的、人間中心の環境にロボットを配置する上で重要な意味を持つ、急速に進歩する分野である。 本稿では, pHHIにおける技術の現状を, (i) ヒューマノイドモデリングと制御, (ii) 人間の意図推定, (iii) 計算的人間モデルという3つの柱を通して検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.748609364020611
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Physical Human-Humanoid Interaction (pHHI) is a rapidly advancing field with significant implications for deploying robots in unstructured, human-centric environments. In this review, we examine the current state of the art in pHHI through three core pillars: (i) humanoid modeling and control, (ii) human intent estimation, and (iii) computational human models. For each pillar, we survey representative approaches, identify open challenges, and analyze current limitations that hinder robust, scalable, and adaptive interaction. These include the need for whole-body control strategies capable of handling uncertain human dynamics, real-time intent inference under limited sensing, and modeling techniques that account for variability in human physical states. Although significant progress has been made within each domain, integration across pillars remains limited. We propose pathways for unifying methods across these areas to enable cohesive interaction frameworks. This structure enables us not only to map the current landscape but also to propose concrete directions for future research that aim to bridge these domains. Additionally, we introduce a unified taxonomy of interaction types based on modality, distinguishing between direct interactions (e.g., physical contact) and indirect interactions (e.g., object-mediated), and on the level of robot engagement, ranging from assistance to cooperation and collaboration. For each category in this taxonomy, we provide the three core pillars that highlight opportunities for cross-pillar unification. Our goal is to suggest avenues to advance robust, safe, and intuitive physical interaction, providing a roadmap for future research that will allow humanoid systems to effectively understand, anticipate, and collaborate with human partners in diverse real-world settings.
• Abstract（参考訳）: 物理的ヒト・ヒューマノイド相互作用(PHHI)は、非構造的、人間中心の環境にロボットを配置する上で重要な意味を持つ、急速に進歩する分野である。 本総説では, pHHIの現況を3つの柱を通して検証する。 一 ヒューマノイドのモデリング及び制御 二 人間の意図の推定、及び (三)人間の計算モデル。 各柱について、代表的アプローチを調査し、オープンな課題を特定し、堅牢でスケーラブルで適応的なインタラクションを妨げる現在の制限を分析します。 これには、不確実な人間の力学を扱える全身制御戦略、限定的な感覚下でのリアルタイムな意図推論、人間の物理的状態の変動を考慮に入れたモデリング技術などが含まれる。 各ドメイン内では大きな進歩があったが、柱間の統合は依然として限られている。 本稿では,これらの領域にまたがる手法を統一し,密結合型相互作用フレームワークを実現する手法を提案する。 この構造により、現在の景観を地図化できるだけでなく、これらの領域を橋渡しすることを目的とした将来の研究の具体的な方向性も提案できる。 さらに,モータリティに基づくインタラクションタイプ統合分類を導入し,直接的インタラクション(例えば,身体接触)と間接的インタラクション(例えば,物体媒介)を区別し,支援から協力,協力まで,ロボットのエンゲージメントのレベルについて検討した。 この分類学の各カテゴリにおいて、我々は、クロスピラー統一の機会を強調する3つの中核柱を提供する。 私たちのゴールは、堅牢で安全で直感的な物理的相互作用を推進し、ヒューマノイドシステムを効果的に理解し、予測し、人間のパートナーと協力することを可能にする将来の研究のロードマップを提供することです。

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