# ResGAC、Unitree G1の手先追従精度を向上

> 新しいResGAC制御器は姿勢誤差を抑え、立位での peg-in-hole 成功率を50%から90%に高めた。

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/ja/resgac-improves-end-effector-tracking-on-unitree-g1-humanoid

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。

## 事実

- 論文の公開日：2026-10-08
- 立位でのペグ挿入成功率はResGACが90%、SONICが50%

## 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。

## 出典と参考資料

1. [Precise SE(3) End-Effector Tracking in Whole-Body Humanoid Control](https://arxiv.org/abs/2610.09479) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

最終更新: 2026-10-08