概要
ETH ZurichのSoft Robotics Labは、ロボットハンドの指で体重を支え、移動や方向転換、転倒からの姿勢回復を行う技術を発表した。動作はタスクごとにシミュレーションで学習したポリシーで制御され、推論と出力制御はロボット本体上で実行される。
详细事实
指を接地させて移動や操作を実演
ETH ZurichのSoft Robotics Labは、ロボットハンドの指を足のように使い、環境と接触しながら動作する技術を発表した。強化学習を用いたハンドは、自身の体重を支えながら這うように移動し、方向転換や転倒後の姿勢回復を行う。公開動画は2026年9月16日付で、屋内外の表面での移動のほか、キーボードのキーを押す動作や物体を押し出す動作を紹介している。移動の実演はケーブルレスで行われた。
查看出处 ↗タスクごとの学習と本体上での制御
各動作には、シミュレーション環境で学習したタスク固有のポリシーが用いられている。這行、方向転換、転倒回復、キー押下、物体の押し出しは、それぞれ独立したポリシーに基づいて制御される。ポリシーの推論処理と出力制御はロボット本体に搭載された機器上で行われる。キーボード操作では視覚フィードバックを使わず、物体を押し出す動作では頭上のカメラから視覚情報を得る。
查看出处 ↗独自観点のコメント
把持以外の役割を指に持たせる設計は、ロボットハンドを環境との接触や移動にも使う研究の方向性を示す。移動、姿勢回復、物体操作を同じ機体で実演した点は、ハンドの機能を把持性能だけで評価しない設計上の違いとして注目できる。
一方、記載された制御は動作ごとの個別ポリシーに基づいており、複数タスクを単一の汎用ポリシーが処理する構成ではない。視覚を使わないキー押下と、カメラを使う押し出し動作の違いも、タスクに応じてセンシングを分けていることを示す。今回の実演から確認できるのは個別スキルの実現であり、異なるタスクを連続して切り替える能力や、実環境での長期運用性までは示されていない。
出处
- 媒体报道 ロボスタ — 阅读原文 ↗