テクノロジー
X-Humanoid「SOLO」 胸部深度カメラだけで屋外1.5kmを一気に踏破する知覚型ヒューマノイド歩行 飛び石96%対ベースライン0〜3%
出典: arXivhttps://arxiv.org/abs/2608.26583公開:
原文を読む
3行まとめ
1
知覚型ヒューマノイド方策は知覚と制御の誤差が蓄積して脆くなる。地形復元が細部を潰す問題と、模倣学習に時間的な功績配分が無い問題の2点を特定
2
Query ReconstructorはFourier符号化クエリで高さマップの誤差をSTART・DPL比3.3〜4.0倍削減（2.98cm対4.32〜4.36cm）。Trajectory-Aware MSE蒸留で教師・生徒の不一致を報酬に入れる
3
難地形ストレステスト97.5%（ベースライン75%）、飛び石96%（0〜3%）、7地形で69/70成功。Omni実機（Jetson AGX Thor、25次元・50Hz）で屋外1.5kmをリセット・介助なしで踏破
要約
北京のX-Humanoidを中心に中国科学技術大学・香港大学・清華大学など8機関の20名が、知覚型ヒューマノイド歩行の「SOLO」を公開した。問題意識は、知覚に基づく歩行方策が長距離では知覚と制御の誤差が蓄積して脆くなること。原因として、地形の復元が段差の縁など重要な細部を潰すことと、模倣学習には早い段階の行動に功績を配る仕組みが無いことの2点を挙げる。前者にはFourier符号化したクエリで深度センサから鋭い境界を保ったまま地形を取り出すQuery Reconstructor、後者には教師方策と生徒方策の不一致を報酬信号に組み込むTrajectory-Aware MSE蒸留を当てた。
Query Reconstructorは高さマップの誤差をSTART・DPL比で3.3〜4.0倍削減し（2.98cm対4.32〜4.36cm）、難地形のストレステストで成功率97.5%（密な復元器の変種は75.0〜75.6%）、飛び石コースで96%（ベースライン0〜3%）、7種の地形で69/70成功。実機は自社ヒューマノイドOmniで、胸部の深度カメラと自己受容感覚だけを入力に、Jetson AGX Thor上の7.56MBのTensorRTエンジンが25次元の関節オフセットを50Hzで出す。自然の階段・斜面・草地の遷移・不整地を含む屋外1.5kmを、方策のリセットも介助も無しに1回で踏破し、屋内の混合地形コースも中断なく通した。
出典: arXivhttps://arxiv.org/abs/2608.26583公開:
原文