人の動きを学んだロボット、全身を使う作業に挑戦

Workhorseを開発したチームは、人の一人称視点映像を見せてUnitree G1ヒューマノイドに全身を使った操作の計画と実行を学習させた。視覚プランナーが胴体、手首、足のポーズを予測し、強化学習による追従制御がその目標を実現する。実機では箱の仕分けや、投げられた箱を受け止める動作、スーツケースによじ登る動作を行い、人に押された際にも体勢を立て直せる。シミュレーションでは箱の仕分けを77%の試行で完了し、最大40 N·sの押す力を受けた場合でも成功率は64%だった。