論文の概要: Learning Soccer Skills for Humanoid Robots: A Progressive Perception-Action Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.05310v1
• Date: Thu, 05 Feb 2026 05:05:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.193076
• Title: Learning Soccer Skills for Humanoid Robots: A Progressive Perception-Action Framework
• Title（参考訳）: ヒューマノイドロボットのためのサッカースキルの学習 : プログレッシブ・パーセプション・アクション・フレームワーク
• Abstract要約: サッカーはヒューマノイドロボットにとって重要な課題であり、密に統合された知覚アクション機能を必要としている。 本稿では,サッカースキル獲得を3段階に分割するプログレッシブアーキテクチャであるパーセプション・アクション統合意思決定(PAiD)を提案する。 ユニトリーG1の実験では、多種多様な条件下で頑健な性能を持つ高忠実な人間のような蹴りが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.6604971348824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Soccer presents a significant challenge for humanoid robots, demanding tightly integrated perception-action capabilities for tasks like perception-guided kicking and whole-body balance control. Existing approaches suffer from inter-module instability in modular pipelines or conflicting training objectives in end-to-end frameworks. We propose Perception-Action integrated Decision-making (PAiD), a progressive architecture that decomposes soccer skill acquisition into three stages: motion-skill acquisition via human motion tracking, lightweight perception-action integration for positional generalization, and physics-aware sim-to-real transfer. This staged decomposition establishes stable foundational skills, avoids reward conflicts during perception integration, and minimizes sim-to-real gaps. Experiments on the Unitree G1 demonstrate high-fidelity human-like kicking with robust performance under diverse conditions-including static or rolling balls, various positions, and disturbances-while maintaining consistent execution across indoor and outdoor scenarios. Our divide-and-conquer strategy advances robust humanoid soccer capabilities and offers a scalable framework for complex embodied skill acquisition. The project page is available at https://soccer-humanoid.github.io/.
• Abstract（参考訳）: サッカーはヒューマノイドロボットにとって重要な課題であり、知覚誘導蹴りや全身バランス制御といったタスクに対して、密に統合された知覚アクション機能を必要としている。 既存のアプローチはモジュール間パイプラインでのモジュール間不安定や、エンドツーエンドフレームワークでのトレーニング目標の相反に悩まされている。 サッカーのスキル獲得を3段階に分解するプログレッシブアーキテクチャであるパーセプション・アクション統合意思決定(PAiD)を提案する。 この段階的な分解は、安定した基礎スキルを確立し、知覚統合中の報酬の衝突を避け、シム・トゥ・リアルギャップを最小限にする。 ユニツリーG1の実験では、スタティックボールやローリングボール、様々な位置、外乱などの様々な条件下での高忠実な人間のような蹴りが、屋内および屋外のシナリオで一貫して実行され続けることを示す。 我々の配当戦略は、堅牢なヒューマノイドサッカー能力を推進し、複雑な具体的スキル獲得のためのスケーラブルなフレームワークを提供する。 プロジェクトページはhttps://soccer- Humanoid.github.io/.com/で公開されている。

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