論文の概要: Humanoid SRL: Augmenting Humanoids with Supernumerary Limbs for Coordinated Loco-Manipulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.25628v1
- Date: Mon, 19 Oct 2026 01:08:24 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2026-10-20 22:21:38.228032
- Title: Humanoid SRL: Augmenting Humanoids with Supernumerary Limbs for Coordinated Loco-Manipulation
- Title（参考訳）: ヒューマノイドSRL : コーディネートロコマニピュレーションのための上肢を有するヒューマノイドの増強
- Abstract要約: 我々は,超数アームをヒューマノイドプラットフォームに組み込んで,形態的拡張が実現可能な行動空間にどのように影響するかを調査する。
以上の結果から,ヒト型形態はヒト型形態に限らず,ロボット強化のためのデザイン空間として再想像できる可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.845262951580972
- License:
- Abstract: Humanoid robots are envisioned to perform diverse human-level tasks through their anthropomorphic morphology. Their dual-arm configuration enables a broad range of everyday actions. Yet, as in humans, this morphology can constrain loco-manipulation when both arms are occupied or additional contacts are required beyond their reach. Supernumerary robotic limbs (SRLs) offer a way to extend these capabilities, but their integration requires the added limb to be coordinated with whole-body motion and balance. In this study, we develop and integrate a supernumerary arm into a humanoid platform to investigate how morphological augmentation reshapes its feasible action space. Through quantitative analysis and hardware experiments across two configurations, we show how the additional limb expands whole-body interaction capabilities by enabling manipulation and support to be coordinated beyond the constraints of the native dual-arm configuration. To control this augmented morphology, we leverage model-based trajectory optimization (TO) to generate dynamically feasible motions for goal-conditioned reinforcement learning (RL) controllers. The controllers are trained in simulation and transferred to hardware in a zero-shot manner, enabling coordinated whole-body skills for contact-rich tri-arm loco-manipulation. We further show vision-guided autonomous execution on selected tasks using diffusion policies trained from hardware demonstrations. Our findings suggest that humanoid morphology need not be restricted to human-like forms, but can be reimagined as an extensible design space for robotic augmentation.
- Abstract（参考訳）: ヒューマノイドロボットは、その人型形態を通じて多様な人間レベルのタスクを実行することを想定されている。
彼らのデュアルアーム構成は、広範囲の日常的なアクションを可能にする。
しかし、人間のように、この形態は両腕が占有されたり、接触が到達範囲を超えて必要になったりする際に、ロコ操作を制限できる。
超数式ロボット手足(SRL)は、これらの機能を拡張する手段を提供するが、その統合には、足が全身の動きとバランスで調整される必要がある。
本研究では,超数アームをヒューマノイドプラットフォームに開発・統合し,形態的拡張が実現可能な行動空間にどう影響するかを考察する。
2つの構成をまたいだ定量的解析およびハードウェア実験により、追加の手足が、ネイティブなデュアルアーム構成の制約を超えて操作とサポートを調整できるようにすることで、全身のインタラクション能力を拡張する方法を示す。
モデルベーストラジェクトリ最適化(TO)を利用して,目標条件付き強化学習(RL)コントローラの動的動作を生成する。
コントローラはシミュレーションで訓練され、ゼロショット方式でハードウェアに転送される。
さらに,ハードウェアの実演から学習した拡散ポリシーを用いて,選択したタスクに対する視覚誘導型自律実行を示す。
以上の結果から,ヒト型形態はヒト型形態に限定される必要はなく,ロボット強化のための拡張可能な設計空間として再想像できることが示唆された。
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