論文の概要: FAME: Force-Adaptive RL for Expanding the Manipulation Envelope of a Full-Scale Humanoid

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08961v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 21:49:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:42.1312
• Title: FAME: Force-Adaptive RL for Expanding the Manipulation Envelope of a Full-Scale Humanoid
• Title（参考訳）: FAME:フルスケールヒューマノイドの操作範囲を拡大する力適応型RL
• Authors: Niraj Pudasaini, Yutong Zhang, Jensen Lavering, Alessandro Roncone, Nikolaus Correll,
• Abstract要約: 外力下でのバランスを維持することは、ヒューマノイドのバイマニュアル操作にとって重要である。 力適応型強化学習フレームワークである textbfFAME を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.604822515681256
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Maintaining balance under external hand forces is critical for humanoid bimanual manipulation, where interaction forces propagate through the kinematic chain and constrain the feasible manipulation envelope. We propose \textbf{FAME}, a force-adaptive reinforcement learning framework that conditions a standing policy on a learned latent context encoding upper-body joint configuration and bimanual interaction forces. During training, we apply diverse, spherically sampled 3D forces on each hand to inject disturbances in simulation together with an upper-body pose curriculum, exposing the policy to manipulation-induced perturbations across continuously varying arm configurations. At deployment, interaction forces are estimated from the robot dynamics and fed to the same encoder, enabling online adaptation without wrist force/torque sensors. In simulation across five fixed arm configurations with randomized hand forces and commanded base heights, FAME improves mean standing success to 73.84%, compared to 51.40% for the curriculum-only baseline and 29.44% for the base policy. We further deploy the learned policy on a full-scale Unitree H12 humanoid and evaluate robustness in representative load-interaction scenarios, including asymmetric single-arm load and symmetric bimanual load. Code and videos are available on https://fame10.github.io/Fame/
• Abstract（参考訳）: 外力下でのバランスを維持することは、相互作用力がキネマティックチェーンを介して伝播し、実現可能な操作エンベロープを拘束するヒューマノイドのバイマニュアル操作において重要である。 本稿では,上半身の関節構成と対人的相互作用力を符号化した学習文脈上で,立位ポリシーを規定する力適応型強化学習フレームワークである「textbf{FAME}」を提案する。 トレーニング中、各手に多様で球面的な3D力を適用し、シミュレーション中の乱れを、上半身のポーズカリキュラムと共に注入し、連続的に変化する腕構成の操作によって引き起こされる摂動に対するポリシーを明らかにする。 展開時には、ロボット力学から相互作用力を推定し、同じエンコーダに供給することで、手首の力/トルクセンサなしでオンライン適応することができる。 ランダム化された手力と命令されたベース高さを持つ5つの固定アーム構成のシミュレーションにおいて、FAMEは平均立位成功率を73.84%に改善し、カリキュラムのみのベースラインは51.40%、ベースポリシーは29.44%に改善した。 我々はさらに、学習方針をフルスケールのUnitree H12ヒューマノイド上に展開し、非対称単腕負荷や対称双対負荷を含む代表的負荷-相互作用シナリオにおける堅牢性を評価する。 コードとビデオはhttps://fame10.github.io/Fame/で公開されている。

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