# 人の動きを学んだロボット、全身を使う作業に挑戦

> 研究チームは人が記録した動きをもとにUnitree G1を訓練し、箱の仕分けや押された後の立て直しを可能にした。

Oossa · 2026-10-08 · https://oossa.com/ja/workhorse-robot-learns-whole-body-tasks-from-human-demos

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。

## 事実

- シミュレーションでの箱の仕分け成功率は77%
- 最大40 N·sの押す力を受けた場合の成功率は64%

## なぜ重要か

この手法が発展すれば、日常的なサービスロボットが、用途ごとに細かくプログラムを作り込まなくても、接触を伴う複雑な作業をこなせるようになる可能性がある。

## 出典と参考資料

1. [Workhorse: Learning Robust Whole-Body Humanoid Loco-Manipulation from Human Data](https://arxiv.org/abs/2610.09117) – arXiv cs.RO, 2026-10-08

最終更新: 2026-10-08