HUGWBC - 上海交通大学と上海AI研究所が共同開発した、人型ロボットの全身制御装置。 - AiBoss

HUGWBCとは何ですか？

HUGWBC（Humanoid Unified and General Whole-Body Controller）は、上海交通大学と上海AI研究所が共同開発したヒューマノイドロボットの全身コントローラで、精密な動作制御を可能にします。拡張されたコマンド空間と高度なトレーニング技術に基づき、HUGWBCはロボットが様々な自然な歩行（歩行、走行、ジャンプ、立位、片足跳びなど）を実行できるようにし、リアルタイムの上肢外部制御信号をサポートし、複雑な運動タスクを実現します。HUGWBCは、シミュレーション環境で強化学習を用いてトレーニングされ、非対称トレーニングフレームワーク（AAC）を使用してポリシーを実際のロボットに直接転送します。

HUGWBCの主な機能

複数の歩行モードに対応歩行、走行、ジャンプ、起立、片足跳びなど、様々な歩行動作をロボットに実行させるための制御をサポートします。
パラメータの微調整歩行頻度、足の振り出し高さ、体高、腰の回転、体の傾斜角などのパラメータを調整することで、さまざまなタスク要件に対応できます。
リアルタイムの外部介入本システムは、上肢に対するリアルタイムの外部制御信号（遠隔操作や動作方向転換など）をサポートしており、ロボットが動作タスクを実行する際に複雑な操作を行うことを可能にする。
高い堅牢性と適応性HUGWBCは、さまざまな地形や外部からの妨害に適応し、動作中の安定性と精度を維持することができます。

HUGWBCの技術原則

拡張されたコマンドスペースロボットの動きと姿勢を柔軟に制御するために、タスクコマンドと動作コマンドを含む汎用コマンド空間を設計する。
強化学習トレーニング制御戦略は、強化学習（特にPPOアルゴリズム）に基づいたシミュレーション環境で訓練され、ロボットの動作性能を最適化するための報酬関数が定義される。
非対称トレーニングフレームワーク非対称トレーニングフレームワーク（AAC）を採用することで、批評ネットワークはすべての特権情報にアクセスできる一方、アクターネットワークは実際のロボットが利用できるセンサーデータのみを使用するようになり、ポリシーの汎化能力が向上します。
対称性の喪失対称的な損失関数を導入することで、ポリシーが自然で対称的な動きを生成するように促され、それによって動きの安定性と効率性が向上する。
介入トレーニングトレーニング中に外部からの介入信号を導入することで、下肢の動きの安定性と精度を維持しながら、上肢のリアルタイム制御に適応できるようにする。
足の軌道計画遊脚期におけるスムーズな足の動きを確保するために、5次多項式軌道計画法が用いられ、それによって動作の自然さと安定性が向上する。

HUGWBCプロジェクトの住所

プロジェクト公式サイト：https://hugwbc.github.io/
arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.03206

HUGWBCの応用シナリオ

複雑な地形でのナビゲーション人型ロボットを制御して、不整地を歩行、走行、ジャンプさせ、険しい山道、遺跡、建設現場などの様々な複雑な環境に適応させ、捜索救助活動を行う。
動的タスク実行これにより、ロボットは走る、跳ぶ、片足で跳ぶといった非常にダイナミックな動作を実行できるようになり、スポーツイベントの支援や緊急対応など、迅速な対応と高い機動性が求められる場面で重要な役割を果たすことができる。
人間と機械の協働作業リアルタイムでの上肢外部介入に基づき、ヒューマノイドロボットは人間のオペレーターと協力して、取り扱い、組み立て、精密作業などの複雑な作業を完了することができ、それによって作業効率と安全性を向上させることができる。
サービスロボットの応用家庭やサービス業の現場において、ヒューマノイドロボットは、掃除、物の運搬、高齢者や障害者の介助といった日常的な作業をこなすことができ、より自然で柔軟なサービスを提供することができる。
科学研究開発新しい動作制御アルゴリズム、人間とコンピュータの相互作用技術、およびロボットの知覚能力を開発・試験し、それによってヒューマノイドロボット技術のさらなる発展を促進する。