公開日: 2025年3月18日 / 更新日: 2025年3月18日 – 著者: Konrad Wolfenstein
ヒューマノイドの立ち上がり制御：HoST により、ヒューマノイドは立ち上がることを学習します – 日常生活におけるロボットの画期的な進歩 – 画像: humanoid-standingup.github.io
立ち上がるだけではない：HoSTは自律型で多機能なヒューマノイドロボットへの道を切り開きます
シミュレーションから現実へ: HoST がヒューマノイドロボットに自立立ち上がることを教える方法
機械が人間の能力をますます模倣するヒューマノイドロボットの魅力的な世界では、一見単純でありながら根本的に重要なスキルが中心的な役割を果たしています。それは、立ち上がることです。人間にとって、それは第二の性質であり、毎日何度も無意識に行っている動作です。しかし、ヒューマノイドロボットにとって、立ち上がることは高度な制御システム、高精度なセンサー、そしてインテリジェントなアルゴリズムを必要とする複雑な課題です。この能力は、エンジニアリングの卓越した能力を示すだけでなく、ヒューマノイドロボットが私たちの日常生活に定着し、幅広いタスクで私たちをサポートするための不可欠な前提条件でもあります。.
様々な姿勢から立ち上がる能力は、単なる便利な追加機能ではありません。ヒューマノイドロボットの自律性と汎用性の基盤となるものです。ロボットが家事を手伝ったり、介護を補助したり、危険な環境で作業したりする姿を想像してみてください。こうしたあらゆるシナリオにおいて、様々な姿勢から自立して立ち上がる能力は不可欠です。理想的な開始姿勢でしか機能せず、転倒後に無力になってしまうロボットは、現実世界では全く役に立ちません。したがって、堅牢で汎用性の高い起立戦略の開発は、ヒューマノイドロボットを研究室から現実世界へと移行させるための重要なステップです。.
この問題を解決するための従来のアプローチは、しばしば限界に達しました。多くのアプローチは、制御された環境では機能する、綿密にプログラムされた動作シーケンスに依存していましたが、予測不可能な現実の世界ではすぐに限界に達しました。これらの硬直したシステムは柔軟性に欠け、変化する状況に適応できず、ロボットが予期せぬ位置や不整地に着地すると、悲惨な結果となりました。他のアプローチでは複雑なシミュレーション環境が用いられましたが、その結果を実際のロボットに移植することがしばしば困難でした。シミュレーションから現実への飛躍、いわゆる「シミュレーションから現実への移植」は、多くの有望な研究アプローチにとって障害となってきました。.
こうした状況の中、ヒューマノイドロボットの立ち上がり動作に対する私たちの考え方を根本的に変える可能性のある革新的なフレームワークが登場しています。それがHoST（Humanoid Standing-up Control：ヒューマノイド立ち上がり制御）です。HoSTは単なる手法ではなく、パラダイムシフトです。アジアの著名な大学からなるコンソーシアムによって開発されたHoSTは、従来のアプローチを打破し、ヒューマノイドロボットに立ち上がり動作を教える全く新しい道を切り開きます。その方法は驚くほど汎用性が高く、堅牢で、かつリアルです。
に適し：
HoST: 間違いから学ぶフレームワーク
HoSTのイノベーションの核心は、強化学習（RL）の応用にあります。これは、人間や動物の学習方法に着想を得た機械学習手法です。子供に自転車の乗り方を教える場面を想像してみてください。すべての筋肉の動きを細かく指示するのではなく、ただ試させるだけです。子供が転んだとしても、次の試みで正しい動きをします。試行錯誤と肯定的・否定的なフィードバックを通して、子供は徐々に自転車の乗り方を習得していきます。強化学習もこれと同様の原理で機能します。.
HoSTプロジェクトでは、ヒューマノイドロボットをシミュレーション環境に配置し、様々な姿勢から立ち上がるタスクを与えます。ロボットはこの環境内で「エージェント」として動作し、関節や体の動きといった動作を実行します。それぞれの動作に対して、成功度に応じて「報酬」または「罰」が与えられます。立ち上がると正の報酬が与えられ、転倒したり望ましくない動作をすると負の報酬が与えられます。無数の試行、経験の蓄積、そして戦略の最適化を通して、ロボットは徐々に最適な立ち上がり戦略を学習していきます。.
従来の強化学習ベースのアプローチとの決定的な違いは、HoSTがゼロから学習することです。事前にプログラムされた動作経路、人間によるデモンストレーション、その他の事前知識は一切使用しません。ロボットは白紙の状態からスタートし、完全に自律的に立ち上がり戦略を開発します。これは根本的な進歩であり、システムが人間のエンジニアが考えつくことをはるかに超える解決策を見つけられるようになります。さらに、固定的な仮定や人間のバイアスに依存しないため、システムの適応性は極めて高くなります。.
マルチクリティカルアーキテクチャの魔法
HoSTのイノベーションにおけるもう一つの重要な要素は、マルチクリティックアーキテクチャです。これを理解するには、強化学習の仕組みを簡単に見ていく必要があります。一般的な強化学習システムには、アクターとクリティックという2つの中心的なコンポーネントがあります。アクターはいわばロボットの頭脳であり、行動を選択し、どの動作を実行するかを決定します。クリティックはアクターの行動を評価し、フィードバックを提供します。アクターの行動が良かったか悪かったか、そしてどのように改善できるかを伝えます。従来の強化学習アプローチでは、通常、クリティックは1つだけです。.
HoSTはこの慣習を破り、複数の専門化された評価者に依存します。立ち上がる動作には、バランスの維持、正しい姿勢の確保、関節の協調、回転運動量の制御など、複数の重要な側面が関わっていると想像してみてください。これらの側面はそれぞれ、専用の「専門家」によって評価できます。まさにこれが、マルチ評価者アーキテクチャが実現することです。HoSTは、それぞれが立ち上がるプロセスの特定の側面に特化した複数の評価者ネットワークを使用します。例えば、1つの評価者はバランスを、別の評価者は関節の協調を、そして3つ目の評価者は回転運動量を評価できます。.
この専門の批評家への分割は非常に効果的であることが証明されています。これは、従来の学習管理システムでしばしば発生する問題、すなわち「ネガティブな干渉」を解決します。1人の批評家が複雑なタスクのあらゆる側面を同時に評価しようとすると、矛盾や混乱が生じる可能性があります。様々な学習目標が互いに阻害し合い、学習プロセスを遅らせたり、失敗に至らせたりする可能性があります。マルチ批評アーキテクチャは、学習タスクをより小さく管理しやすいサブタスクに分割し、各サブタスクに専門の批評家を割り当てることで、この問題を回避します。アクターはすべての批評家からのフィードバックを受け取り、起床のさまざまな側面を最適に組み合わせる方法を学習します。.
このマルチクリティックアーキテクチャは、立ち上がるという複雑な動作に特に有効です。立ち上がるには、バランスを保ち転倒を防ぐために、様々な微細運動技能と回転運動量の正確な制御が必要です。HoSTは、専用のクリティックを介して、立ち上がる動作のこれらの様々な側面を具体的に訓練・最適化することができ、単一のクリティックを用いた従来のアプローチよりも大幅に優れた結果をもたらします。研究者たちは、マルチクリティックアーキテクチャによってパフォーマンスが大幅に向上し、従来の方法では達成できなかった立ち上がり戦略をHoSTが開発できることを実証しました。.
カリキュラム学習：単純なものから複雑なものへ
HoSTの成功のもう一つの鍵は、カリキュラムベースのトレーニングです。この方法は、人間の学習プロセスに基づいています。人間は複雑なスキルを段階的に習得していきます。まずは簡単な基礎から始め、徐々に難しいタスクへと進んでいきます。自転車の乗り方を例に考えてみましょう。子どもが二輪車に乗ることを学ぶ前に、まずバランスバイクでバランスを取ったり、補助輪を使ったりするかもしれません。こうした準備運動は、その後の学習プロセスを促進し、より迅速かつ効果的な進歩を確実にします。.
HoSTも同様の原理を採用しています。ロボットは最初から最も難しいタスク、つまりあらゆる表面上のあらゆる姿勢から立ち上がるというタスクに直面するわけではありません。代わりに、タスクが徐々に複雑になる段階的なカリキュラムを学習します。トレーニングは、平らな床に横たわった状態から立ち上がるといった単純なシナリオから始まります。ロボットがこのタスクを習得すると、条件は徐々に難しくなります。座った状態から立ち上がる、横たわって壁に寄りかかるといった新しい開始姿勢が追加されます。表面も変化に富んでおり、平らな床からわずかに凹凸のある表面、そして最終的にはより困難な地形へと変化します。.
このカリキュラムベースのトレーニングには、いくつかの利点があります。まず、ソリューション空間をより効率的に探索できるようになります。ロボットはまず、立ち上がるための基本的な側面に焦点を当て、シンプルなシナリオでそれらを習得します。これにより学習プロセスが加速され、ロボットはより早く優れたパフォーマンスレベルに到達できるようになります。次に、カリキュラムはモデルの一般化可能性を向上させます。ロボットを徐々により多様で複雑なタスクにさらすことで、ロボットは様々な状況に適応し、理想的な環境だけでなく現実世界の環境でも機能する堅牢な起立戦略を習得します。予測不可能な路面や開始位置が例外ではなく規則である現実世界において、システムの堅牢性を確保するには、トレーニング条件の多様性が不可欠です。.
に適し：
動きの制限によるリアリズム
HoSTのもう一つの重要な側面は、現実世界への適用性を考慮していることです。シミュレーションはロボットの訓練において強力なツールですが、現実世界ははるかに複雑で予測不可能です。シミュレーションと現実世界のギャップをうまく埋めるために、HoSTは2つの重要な動作制約を実装し、学習した戦略をロボットに損傷を与えることなく実際のハードウェアに適用できるようにします。.
最初の制約は、滑らかさの正則化です。これは、振動的な動きを減らすことを目的としています。シミュレーションでは、ロボットは現実世界では問題となるような動きをすることがあります。例えば、ぎくしゃくした揺れのある動きをすると、物理的なハードウェアに損傷を与えたり、動作が不安定になったりする可能性があります。滑らかさの正則化により、学習した動作はより滑らかで流動的になり、ハードウェアへの負担が軽減されるだけでなく、より自然で安定した立ち上がり動作につながります。.
2つ目の制限は、暗黙的な速度制限です。これは、過度に速い動きや急激な動きを防ぎます。繰り返しになりますが、シミュレーションでは、ロボットが非現実的な速度で動作を実行できる理想的な条件がしばしば提示されます。しかし、現実世界では、このような急激な動きは、例えばモーターの過負荷や関節の損傷など、ロボットに損傷を与える可能性があります。速度制限は、学習した動作が実際のハードウェアの物理的限界内にとどまり、ロボットを危険にさらさないことを保証します。.
これらの動作制限は、シミュレーションで得られた知識を現実世界へ移行させる上で極めて重要です。シミュレーションで学習した戦略が理論上だけでなく、ハードウェアに過負荷をかけたり損傷を与えることなく、実際のロボットに実際に実装できることを保証します。これは、シミュレーションと現実のギャップを埋め、ヒューマノイドロボットを現実世界での使用に備えるための重要なステップです。.
実技テスト：Unitree G1のHoST
ロボット制御手法の真のテストは、実機への実装です。HoSTの能力を実証するため、研究者たちはシミュレーションで学習した制御戦略をUnitree G1ヒューマノイドロボットに移植しました。Unitree G1は、俊敏性、堅牢性、そしてリアルなデザインを特徴とする先進的なヒューマノイドプラットフォームです。実世界におけるHoSTの能力を評価するための理想的なテストベッドです。.
実用試験の結果は素晴らしく、HoSTアプローチの有効性を裏付けるものでした。HoSTによって制御されたUnitree G1ロボットは、様々な姿勢から優れた起立能力を発揮しました。横臥姿勢、座位、膝立ち姿勢、さらには物に寄りかかった姿勢や不整地からの起立にも成功しました。シミュレーションで得られた能力はほぼシームレスに現実世界へ移行され、HoSTのシミュレーションから現実世界への転送品質の高さが際立っています。.
特に注目すべきは、HoST制御のUnitree G1が実証した外乱に対する堅牢性です。実験では、ロボットは衝突や衝撃などの外力にさらされました。また、立ち上がる能力を妨げる障害物にも遭遇しました。さらに、安定性と耐荷重性をテストするために、最大12kgの重い荷物を積載しました。これらの状況すべてにおいて、ロボットは驚くべき回復力を発揮し、バランスを崩したり転倒したりすることなく、自力で起き上がることに成功しました。.
印象的なデモ動画は、HoSTの堅牢性を明確に示していました。Unitree G1ロボットが立ち上がる際に、人が押したり蹴ったりする様子が映し出されていました。こうした大きな外乱にも関わらず、ロボットは動揺することなく、リアルタイムで動作を修正し、予期せぬ衝撃にも適応し、最終的に安全かつ安定して立ち上がりました。このデモは、予測不可能な現実世界におけるHoSTシステムの実用性と信頼性を印象的に示しています。.
に適し：
アブレーション研究：構成要素の相互作用
HoSTの個々の構成要素の重要性をより詳細に検討するため、研究者らは広範なアブレーション研究を実施しました。これらの研究では、HoSTフレームワークの個々の要素を削除または変更し、それらが全体的なパフォーマンスに与える影響を分析しました。これらの研究の結果は、HoSTの機能に関する貴重な知見をもたらし、その中核となるイノベーションの重要性を裏付けました。.
アブレーション研究における重要な発見は、マルチクリティックアーキテクチャの重要な役割が確認されたことです。研究者がシステムを改造して単一のクリティックのみを使用するようにしたところ、システムは見事に失敗しました。もはや正常な立位パターンを学習できなくなり、ロボットはほとんどの場合、無力に横たわったままになってしまいました。この結果は、マルチクリティックアーキテクチャがHoSTのパフォーマンスにとって極めて重要であることを強調し、専門化されたクリティックが学習の成功に大きく貢献していることを裏付けています。.
カリキュラムベースのトレーニングは、アブレーション研究において重要な成功要因であることが証明されました。研究者がカリキュラムを、難易度を段階的に上げないランダム化トレーニングに置き換えたところ、システムのパフォーマンスは著しく低下しました。ロボットの学習速度は低下し、パフォーマンスレベルも低下し、開始位置や表面の状態に対する堅牢性も低下しました。これは、カリキュラムベースのトレーニングが学習プロセスの効率を向上させ、モデルの一般化可能性を高めるという仮説を裏付けています。.
実装された動作制約も、特に実用性という点において、全体的なパフォーマンスに大きく貢献しました。研究者らが滑らかさの正則化と動作速度の制限を削除した場合でも、ロボットはシミュレーションにおいて回復戦略を学習しましたが、現実世界では安定性が低下し、転倒や望ましくないぎくしゃくした動作が頻繁に発生しました。これは、動作制約がシミュレーションではシステムの柔軟性をわずかに制限するものの、現実世界では堅牢で安全かつハードウェアに優しい動作を確保するために不可欠であることを示しています。.
HoST: 多用途ヒューマノイドロボットの出発点
異なる姿勢から立ち上がる能力は、一見些細なことのように思えるかもしれませんが、実際には、真に汎用性が高く自律的なヒューマノイドロボットを開発するための基礎となる要素です。これは、より複雑な移動・マニピュレーションシステムへの統合の基盤となり、多様な新たな応用の可能性を切り開きます。立ち上がるだけでなく、ソファから立ち上がり、テーブルまで歩き、物を掴み、障害物を避け、つまずいても立ち上がるなど、様々なタスク間をシームレスに移動できるロボットを想像してみてください。人間にとって第二の天性である、環境とのこのようなシームレスなインタラクションこそが、ヒューマノイドロボットの目標であり、HoSTはそれを実現するための重要な一歩を踏み出すものです。.
HoSTの活用により、ヒューマノイドロボットは、その人間らしい形状と人間環境とのインタラクション能力が強みとなる様々な分野で将来的に活用される可能性があります。介護分野では、高齢者や病人の起立・着席を補助したり、物を手渡したり、家事の手伝いをしたりといったサポートが可能になります。サービス分野では、ホテル、レストラン、店舗などで接客、商品の運搬、情報提供などに活用できます。災害救助や工場といった危険な環境においては、人間にとって危険が大きすぎたり、重労働が伴う作業を代替することが可能です。.
さらに、起き上がる能力は転倒からの回復に不可欠です。転倒はヒューマノイドロボットにとって、特に凹凸のある環境や動きの激しい環境ではよくある問題です。転倒後に自力で起き上がることができないロボットは、そのような環境ではすぐに無力になってしまいます。HoSTは、ロボットが予期せぬ姿勢からでも自力で起き上がり、作業を続行できるようにすることで、この問題に対する解決策を提供します。これにより、ヒューマノイドロボットの信頼性と安全性が向上し、より堅牢で実用的なツールとなります。.
HoSTは新世代のヒューマノイドロボットへの道を切り開く
HoSTは、既存の手法の単なる進化にとどまらず、ヒューマノイドロボットの制御における画期的な進歩です。マルチクリティカルアーキテクチャとカリキュラムベースのトレーニングを組み合わせた革新的な強化学習の活用により、従来のアプローチの限界を克服し、ロボットが驚くほど多様な姿勢や路面から立ち上がることを可能にします。Unitree G1で実証されたシミュレーションから実機ロボットへの移行の成功と、外乱に対する優れた堅牢性は、この手法が実用化において大きな可能性を秘めていることを強く示しています。.
HoSTは、実験室で感動を与えるだけでなく、現実世界で真の付加価値を提供できるヒューマノイドロボットの実現に向けた重要な一歩です。HoSTは、ヒューマノイドロボットが私たちの日常生活にシームレスに統合され、様々な作業をサポートし、私たちの生活をより安全、快適、そして効率的にする未来像に私たちを近づけます。HoSTのような技術によって、かつては未来の夢だったヒューマノイドロボットが私たちの日常生活に寄り添うという構想は、ますます現実味を帯びてきています。.
に適し：
あなたのグローバルマーケティングおよびビジネス開発パートナー
☑️ 私たちのビジネス言語は英語またはドイツ語です
☑️ NEW: 母国語での通信!
Konrad Wolfenstein
喜んで個人アドバイザーとしてあなたと私のチームにお役に立ちたいと思っています。
お問い合わせフォームにご記入 +49 89 89 674 804 (ミュンヘン)までお電話ください。私のメールアドレスは: wolfenstein ∂ xpert.digital
私たちの共同プロジェクトを楽しみにしています。
