Heracles：厳密な追跡と生成的合成による、汎用ヒューマノイド制御の橋渡し

Abstract

汎用的なヒューマノイド制御を実現するには、命令された運動を正確に実行することと、予測不能な環境の擾乱から回復するために必要となる柔軟で人間らしい適応性との、繊細なバランスが求められます。現在の汎用コントローラの多くは、運動制御を剛性のある参照追従問題として定式化しています。これらのトラッカは通常条件では有効である一方、重大な擾乱下では脆く、人間らしくない失敗モードを示すことが多く、人間の運動制御に内在する生成的適応性を欠いています。この制約を克服するために、私たちは、正確な運動追従と生成的合成を橋渡しする新しい状態条件付き拡散ミドルウェアであるHeraclesを提案します。剛性のある追従パラダイムや複雑な明示的モード切替に依存するのではなく、Heraclesは、高レベルの参照運動と低レベルの物理トラッカとの間に介在する中間層として動作します。ロボットのリアルタイム状態に条件付けすることで、拡散モデルはその振る舞いを暗黙的に適応させます。すなわち、状態が参照とよく一致している場合には恒等写像を近似し、ゼロショットの追従の忠実性を維持します。逆に、大きな状態の逸脱に遭遇した場合には、自然で人間らしい回復軌道を生成する生成的合成器へと円滑に移行します。私たちの枠組みは、生成的事前知識を制御ループに統合することにより、極端な擾乱に対する頑健性が大幅に向上するだけでなく、ヒューマノイド制御を剛性のある追従パラダイムから、開かれた生成的な汎用アーキテクチャへと引き上げられることを示します。