論文の概要: HumanoidVLM: Vision-Language-Guided Impedance Control for Contact-Rich Humanoid Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.14874v1
- Date: Wed, 21 Jan 2026 11:04:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.882373
- Title: HumanoidVLM: Vision-Language-Guided Impedance Control for Contact-Rich Humanoid Manipulation
- Title（参考訳）: HumanoidVLM: コンタクトリッチヒューマノイドマニピュレーションのためのビジョンランゲージ誘導インピーダンス制御
- Abstract要約: 本稿では,Unitree G1ヒューマノイドが,エゴセントリックなRGB画像から直接タスク適合インピーダンスパラメータとグリップ構成を選択できるようにする,視覚言語による検索フレームワークであるHumanoidVLMを紹介する。
我々は14の視覚的シナリオでHumanoidVLMを評価し,93%の精度で検索を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.460614761319643
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Humanoid robots must adapt their contact behavior to diverse objects and tasks, yet most controllers rely on fixed, hand-tuned impedance gains and gripper settings. This paper introduces HumanoidVLM, a vision-language driven retrieval framework that enables the Unitree G1 humanoid to select task-appropriate Cartesian impedance parameters and gripper configurations directly from an egocentric RGB image. The system couples a vision-language model for semantic task inference with a FAISS-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) module that retrieves experimentally validated stiffness-damping pairs and object-specific grasp angles from two custom databases, and executes them through a task-space impedance controller for compliant manipulation. We evaluate HumanoidVLM on 14 visual scenarios and achieve a retrieval accuracy of 93%. Real-world experiments show stable interaction dynamics, with z-axis tracking errors typically within 1-3.5 cm and virtual forces consistent with task-dependent impedance settings. These results demonstrate the feasibility of linking semantic perception with retrieval-based control as an interpretable path toward adaptive humanoid manipulation.
- Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットは、様々な物体やタスクに接触行動を適用する必要があるが、ほとんどのコントローラーは固定された手動インピーダンスゲインとグリッパー設定に依存している。
本稿では,Unitree G1ヒューマノイドを用いた視覚言語による検索フレームワークであるHumanoidVLMを紹介した。
このシステムは、FAISSベースのRetrieval-Augmented Generation (RAG)モジュールとセマンティックタスク推論のための視覚言語モデルとを結合し、2つのカスタムデータベースから実験的に検証された剛性減衰対とオブジェクト固有のグリップ角を検索し、コンプライアンス操作のためのタスク空間インピーダンスコントローラを介して実行する。
我々は14の視覚的シナリオでHumanoidVLMを評価し,93%の精度で検索を行った。
実世界の実験では、z軸追跡誤差は通常1-3.5cm以内で、仮想力はタスク依存インピーダンス設定と一致している。
これらの結果は、適応的なヒューマノイド操作への解釈可能な経路として、意味認識と検索に基づく制御をリンクする可能性を示している。
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