論文の概要: HUSKY: Humanoid Skateboarding System via Physics-Aware Whole-Body Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.03205v1
- Date: Tue, 03 Feb 2026 07:18:01 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.124359
- Title: HUSKY: Humanoid Skateboarding System via Physics-Aware Whole-Body Control
- Title（参考訳）: HUSKY:物理を意識した全体制御による人型スケートボードシステム
- Abstract要約: 本稿では,ヒューマノイド・スケータボードシステムモデリングと物理を意識した全身制御を統合した学習ベースのフレームワークを提案する。
Unitree G1のヒューマノイドプラットフォームでの実験では、現実のシナリオにおいて、私たちのフレームワークがスケートボード上で安定的でアジャイルな操作を可能にすることが示されています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.58927286226925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: While current humanoid whole-body control frameworks predominantly rely on the static environment assumptions, addressing tasks characterized by high dynamism and complex interactions presents a formidable challenge. In this paper, we address humanoid skateboarding, a highly challenging task requiring stable dynamic maneuvering on an underactuated wheeled platform. This integrated system is governed by non-holonomic constraints and tightly coupled human-object interactions. Successfully executing this task requires simultaneous mastery of hybrid contact dynamics and robust balance control on a mechanically coupled, dynamically unstable skateboard. To overcome the aforementioned challenges, we propose HUSKY, a learning-based framework that integrates humanoid-skateboard system modeling and physics-aware whole-body control. We first model the coupling relationship between board tilt and truck steering angles, enabling a principled analysis of system dynamics. Building upon this, HUSKY leverages Adversarial Motion Priors (AMP) to learn human-like pushing motions and employs a physics-guided, heading-oriented strategy for lean-to-steer behaviors. Moreover, a trajectory-guided mechanism ensures smooth and stable transitions between pushing and steering. Experimental results on the Unitree G1 humanoid platform demonstrate that our framework enables stable and agile maneuvering on skateboards in real-world scenarios. The project page is available on https://husky-humanoid.github.io/.
- Abstract（参考訳）: 現在のヒューマノイド全体制御フレームワークは、主に静的環境の仮定に依存しているが、高いダイナミズムと複雑な相互作用によって特徴づけられるタスクに対処することは、非常に難しい課題である。
本稿では,不安定な車輪付きプラットフォーム上での安定した動的操作を必要とする,高度に困難な課題であるヒューマノイドスケートボードについて述べる。
この統合システムは、非ホロノミックな制約と密結合された人間と物体の相互作用によって制御される。
このタスクをうまく実行するには、ハイブリッドコンタクトダイナミクスの同時習得と、機械的に結合された動的に不安定なスケートボード上での堅牢なバランス制御が必要である。
上記の課題を克服するために,ヒューマノイドスケータボードシステムモデリングと物理対応全身制御を統合した学習ベースのフレームワークであるHUSKYを提案する。
まず, ボード傾きとトラックの操舵角度の結合関係をモデル化し, システム力学の原理解析を可能にする。
HUSKYは、Adversarial Motion Priors(AMP)を活用して、人間のようなプッシュモーションを学習し、物理誘導型で方向指向の戦略を、リーン・ツー・ステア行動に適用する。
さらに、軌道誘導機構により、押圧と操舵の間の滑らかで安定した遷移が保証される。
Unitree G1のヒューマノイドプラットフォーム上での実験結果から,現実のシナリオにおいて,我々のフレームワークがスケートボード上で安定かつアジャイルな操作を可能にすることが実証された。
プロジェクトのページはhttps://husky- Humanoid.github.io/.com/で公開されている。
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