論文の概要: Movement Primitives in Robotics: A Comprehensive Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02379v1
• Date: Wed, 17 Dec 2025 20:55:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-11 18:48:17.553864
• Title: Movement Primitives in Robotics: A Comprehensive Survey
• Title（参考訳）: ロボットの運動プリミティブ:総合的な調査
• Authors: Nolan B. Gutierrez, William J. Beksi,
• Abstract要約: 移動原始的アプローチの百科事典の概要と時系列順への応用について述べる。 ロボット工学の領域内では、運動プリミティブは、ロボットがカップをつかむ方法のような、軌道レベルでの基本的な動きを符号化することができる。 目的は,主要な運動プリミティブフレームワークを体系的にレビューし,その強みと弱点を検証し,運動プリミティブをうまく活用したアプリケーションを強調し,かつ,オープンな質問を検証し,ロボット工学に運動プリミティブを適用する際の実践的課題について議論することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.98948649099252
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Biological systems exhibit a continuous stream of movements, consisting of sequential segments, that allow them to perform complex tasks in a creative and versatile fashion. This observation has led researchers towards identifying elementary building blocks of motion known as movement primitives, which are well-suited for generating motor commands in autonomous systems, such as robots. In this survey, we provide an encyclopedic overview of movement primitive approaches and applications in chronological order. Concretely, we present movement primitive frameworks as a way of representing robotic control trajectories acquired through human demonstrations. Within the area of robotics, movement primitives can encode basic motions at the trajectory level, such as how a robot would grasp a cup or the sequence of motions necessary to toss a ball. Furthermore, movement primitives have been developed with the desirable analytical properties of a spring-damper system, probabilistic coupling of multiple demonstrations, using neural networks in high-dimensional systems, and more, to address difficult challenges in robotics. Although movement primitives have widespread application to a variety of fields, the goal of this survey is to inform practitioners on the use of these frameworks in the context of robotics. Specifically, we aim to (i) present a systematic review of major movement primitive frameworks and examine their strengths and weaknesses; (ii) highlight applications that have successfully made use of movement primitives; and (iii) examine open questions and discuss practical challenges when applying movement primitives in robotics.
• Abstract（参考訳）: 生物学的システムは、連続的なセグメントからなる連続的な動きの流れを示し、創造的で汎用的な方法で複雑なタスクを実行できる。 この観察は、ロボットのような自律システムでモーターコマンドを生成するのに適した運動プリミティブとして知られる、基本的なビルディングブロックの特定に繋がった。 本調査では,移動原始的アプローチの百科事典的概要と時系列順の応用について述べる。 具体的には,人間による実演を通して獲得したロボット制御の軌跡を表現する手段として,運動原始的枠組みを提案する。 ロボット工学の領域内では、運動プリミティブは、ロボットがカップをつかむ方法や、ボールを投げるのに必要な一連の動きなど、軌道レベルでの基本的な動きを符号化することができる。 さらに、運動プリミティブは、スプリングダッパーシステムの望ましい分析特性、複数のデモンストレーションの確率的カップリング、高次元システムにおけるニューラルネットワークの使用、その他、ロボット工学における困難な課題に対処するために開発された。 運動プリミティブは様々な分野に広く応用されているが、この調査の目的は、ロボット工学の文脈におけるこれらのフレームワークの使用について実践者に知らせることである。 具体的には 一 主要な運動原始的枠組みの体系的見直し及びその強み及び弱みについて検討すること。 二 運動プリミティブをうまく活用した応用を強調すること。 三 ロボット工学に運動プリミティブを適用する際に、オープンな質問を検証し、実践的な課題について議論すること。

関連論文リスト

• Recognizing Actions from Robotic View for Natural Human-Robot Interaction [52.00935005918032]
  自然人-ロボットインタラクション(Natural Human-Robot Interaction, N-HRI)は、ロボット自身が動いているか静止しているかに関わらず、ロボットが様々な距離と状態で人間の行動を認識することを要求する。 N-HRIの既存のベンチマークは、限られたデータ、モダリティ、タスクカテゴリ、主題や環境の多様性のために、N-HRIのユニークな複雑さに対処できない。 モバイルサービスロボットで広く使われている知覚中心ロボットビューのための大規模データセット(Action from Robotic View)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-30T09:48:34Z)
• Text-driven Motion Generation: Overview, Challenges and Directions [5.292618442300405]
  テキスト駆動モーション生成は、自然言語から直接人間の動きを生成する、強力で直感的な方法を提供する。 これは、仮想現実、ゲーム、人間とコンピュータのインタラクション、ロボット工学などの分野で特に有用である。 この分野が現在どこにあるのかを把握し、重要な課題や限界に注意を向け、将来の探査に向けた有望な方向性を明らかにすることを目指しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-14T13:33:12Z)
• I-CTRL: Imitation to Control Humanoid Robots Through Constrained Reinforcement Learning [8.97654258232601]
  有界残留強化学習(I-CTRL)によるヒューマノイドロボットの制御フレームワークの開発 I-CTRLは5つのロボットにまたがるシンプルでユニークな報酬で、動きの模倣に優れています。 本フレームワークでは,大規模動作データセットを管理するための自動優先度スケジューラを導入している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-14T16:12:27Z)
• Universal Humanoid Motion Representations for Physics-Based Control [71.46142106079292]
  物理学に基づくヒューマノイド制御のための総合的な運動スキルを含む普遍的な運動表現を提案する。 まず、大きな非構造運動データセットから人間の動きをすべて模倣できる動き模倣機を学習する。 次に、模倣者から直接スキルを蒸留することで、動作表現を作成します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-06T20:48:43Z)
• Verifiable Learned Behaviors via Motion Primitive Composition: Applications to Scooping of Granular Media [4.467856695642982]
  自然言語の抽象者によって作成された学習行動が構築によって検証できる枠組みを構築した。 本研究では,この検証可能な行動生成能力について,探索作業におけるシミュレーションと,粒状メディアをスクープするロボットによるハードウェア上で実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T12:51:03Z)
• Task-Oriented Human-Object Interactions Generation with Implicit Neural Representations [61.659439423703155]
  TOHO: 命令型ニューラル表現を用いたタスク指向型ヒューマンオブジェクトインタラクション生成 本手法は時間座標のみでパラメータ化される連続運動を生成する。 この研究は、一般的なヒューマン・シーンの相互作用シミュレーションに向けて一歩前進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-23T09:31:56Z)
• Neural Dynamic Movement Primitives -- a survey [3.644868888022173]
  このような動作制御を提供する能力は、そのような動作のエンコード方法と密接に関連している。 ディープラーニングは、ダイナミック・ムーブメント・プリミティブ(Dynamic Movement Primitives)のための新しいアプローチの開発に強い影響を与えてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T08:11:08Z)
• Automatic Acquisition of a Repertoire of Diverse Grasping Trajectories through Behavior Shaping and Novelty Search [0.0]
  この問題を解決するために,多様な把握動作を生成する手法を提案する。 運動は、特定の対象位置に対するシミュレーションで生成される。 生成した動きが実際のバクスターロボットで実際に動作することを示すが、目的は、この手法を用いて大規模なデータセットを作成し、ディープラーニング手法をブートストラップすることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-17T09:17:31Z)
• AMP: Adversarial Motion Priors for Stylized Physics-Based Character Control [145.61135774698002]
  我々は,与えられたシナリオで追跡するキャラクタの動作を選択するための完全自動化手法を提案する。 キャラクタが実行するべきハイレベルなタスク目標は、比較的単純な報酬関数によって指定できる。 キャラクタの動作の低レベルスタイルは、非構造化モーションクリップのデータセットによって指定できる。 本システムでは,最先端のトラッキング技術に匹敵する高品質な動作を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-05T22:43:14Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。