論文の概要: CyboRacket: A Perception-to-Action Framework for Humanoid Racket Sports

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14605v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 21:01:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.837249
• Title: CyboRacket: A Perception-to-Action Framework for Humanoid Racket Sports
• Title（参考訳）: CyboRacket:Humanoid Racketスポーツのための知覚と行動のフレームワーク
• Abstract要約: CyboRacketはヒューマノイドラケットスポーツのための階層的な知覚と行動のフレームワークである。 搭載されている視覚認識、物理に基づく軌道予測、大規模で事前訓練された全身制御を統合している。 視覚に基づくヒューマノイドテニスハイティングの課題について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.562008425243578
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Dynamic ball-interaction tasks remain challenging for robots because they require tight perception-action coupling under limited reaction time. This challenge is especially pronounced in humanoid racket sports, where successful interception depends on accurate visual tracking, trajectory prediction, coordinated stepping, and stable whole-body striking. Existing robotic racket-sport systems often rely on external motion capture for state estimation or on task-specific low-level controllers that must be retrained across tasks and platforms. We present CyboRacket, a hierarchical perception-to-action framework for humanoid racket sports that integrates onboard visual perception, physics-based trajectory prediction, and large-scale pre-trained whole-body control. The framework uses onboard cameras to track the incoming object, predicts its future trajectory, and converts the estimated interception state into target end-effector and base-motion commands for whole-body execution by SONIC on the Unitree G1 humanoid robot. We evaluate the proposed framework in a vision-based humanoid tennis-hitting task. Experimental results demonstrate real-time visual tracking, trajectory prediction, and successful striking using purely onboard sensing.
• Abstract（参考訳）: 動的球-相互作用タスクは、反応時間に制限された知覚-作用結合を必要とするため、ロボットにとって依然として困難である。 この課題はヒューマノイドラケットスポーツにおいて特に顕著であり、正確な視線追跡、軌道予測、調整された歩数、安定した全身の打撃に依存している。 既存のロボットラケットスポーツシステムは、状態推定のための外部モーションキャプチャや、タスクやプラットフォーム間で再トレーニングが必要なタスク固有の低レベルコントローラに依存していることが多い。 本稿では,ヒューマノイドラケットスポーツの階層的認識・行動フレームワークであるCyboRacketについて述べる。 このフレームワークは、搭載されているカメラを用いて、入ってくる物体を追跡し、その将来の軌道を予測し、推定されたインターセプション状態を目標のエンドエフェクタに変換し、ベースモーションコマンドに変換し、Unitree G1ヒューマノイドロボット上でSONICによる全身実行を行う。 視覚に基づくヒューマノイドテニスハイティング課題における提案手法の評価を行った。 実験により, 実時間視線追跡, 軌道予測, および純粋に搭載したセンシングによる打撃効果が示された。

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