論文の概要: A System for Fast, Resilient, and Adaptable Loco-Manipulation Behaviors on Humanoid Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01518v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 16:47:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.838673
• Title: A System for Fast, Resilient, and Adaptable Loco-Manipulation Behaviors on Humanoid Robots
• Title（参考訳）: ヒューマノイドロボットの高速・弾力性・適応性を考慮したロコマニピュレーションシステム
• Authors: Duncan Calvert, Luigi Penco, Dexton Anderson, Tomasz Bialek, Arghya Chatterjee, Beomyeong Park, Robert Griffin,
• Abstract要約: 有用なロボットは、移動、全身の動き、知覚、接触、操作者の監督を調整する必要がある。 本稿では,これらの課題に対処するロボットローカルな実行可能動作オーサリングとランタイムシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.767210236542832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is tremendous value in humanoid robots taking on physically demanding, hazardous, and repetitive work in spaces built for humans. However, a useful robot for these spaces must coordinate locomotion, whole-body motion, perception, contact, and operator supervision. We present a robot-local, runtime-editable behavior authoring and runtime system that addresses these challenges. We argue that behavior architecture can be a primary enabler of capability, speed, and reliability, and that runtime editability enables fast behavior creation, adaptation, extension, and combination. Our behavior architecture combines object-centric Affordance Templates, a tree structure that provides organization and logic, and runtime-editable perception through a behavior scene and primitive scene actions. Our operator interface remains continuously synchronized to the robot for runtime authoring, monitoring, and repair. Action primitives execute through a whole-body controller that supports concurrent body motions and walking. Demonstrations of our system cover six task variants on Unitree H1-2 and Alex. We execute a push door traversal in 34 seconds and sort six balls by color in 45 seconds under human disturbance. Timed authoring sessions show scratch creation of new loco-manipulation behaviors and adaptation of existing ones in hours. Comparison against the literature finds our approach to be competitive with recent learned systems.
• Abstract（参考訳）: 人間のために作られた空間において、物理的に要求され、危険であり、繰り返し作業を行うヒューマノイドロボットには、非常に価値がある。 しかし、これらの空間に有用なロボットは、移動、全身の動き、知覚、接触、操作者の監督を調整する必要がある。 本稿では,これらの課題に対処するロボットローカルな実行可能動作オーサリングとランタイムシステムを提案する。 私たちは、動作アーキテクチャが能力、スピード、信頼性の主要な実現要因になりうるし、実行時の編集性は、高速な動作生成、適応、拡張、組み合わせを可能にしている、と論じます。 私たちの振る舞いアーキテクチャは、振る舞いシーンとプリミティブなシーンアクションを通じて、組織とロジックを提供するツリー構造であるオブジェクト中心のAffordanceテンプレートを組み合わせています。 私たちのオペレータインターフェースは、実行時のオーサリング、監視、修復のために、ロボットと継続的に同期します。 アクションプリミティブは、ボディモーションとウォーキングを同時にサポートする全身コントローラを介して実行される。 我々のシステムの実証は、Unitree H1-2とAlexの6つのタスク変種をカバーする。 プッシュドアトラバーサルを34秒で実行し、6つのボールを45秒で色分けします。 タイムリーなオーサリングセッションでは、新しいロコ操作行動の創出と、既存のものへの数時間の適応が示されている。 文献との比較により,近年の学習システムと競合するアプローチを見出した。

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