Joohwan Seo氏らの研究チームは、ヒューマノイドロボット向けの全身制御器「ResGAC」を発表した。幾何学的アドミッタンス制御に、モデル化されていない動力学を補正する残差強化学習レイヤーを組み合わせている。実機のUnitree G1で試験したところ、従来のSONICベースラインと比べて、並進と回転の誤差が小さくなった。立位でのペグ挿入試験では、成功率はSONICの50%に対し、ResGACは90%だった。
なぜ重要か
追従精度が高まれば、ヒューマノイドロボットは歩行中でも繊細な作業をこなせるようになり、製造やサービスの現場で活用の幅が広がる。
