NVIDIA、キャラやロボットの動作をリアルタイム生成する「MotionBricks」をオープンソース公開
NVIDIAはリアルタイム動作生成モデル「MotionBricks」をオープンソースで公開した。前後の目標ポーズを指定するだけで中間の自然な動作を補完し、障害物の乗り越えや着席などの動きをブロックのように連結できる。SOMA人体モデルとUnitree G1向けモデルがGitHubで利用可能だ。
NVIDIAはリアルタイム動作生成モデル「MotionBricks」をオープンソースで公開した。前後の目標ポーズを指定するだけで中間の自然な動作を補完し、障害物の乗り越えや着席などの動きをブロックのように連結できる。SOMA人体モデルとUnitree G1向けモデルがGitHubで利用可能だ。
研究チームが人型ロボット協調制御フレームワーク「PingpongDuo」を発表した。2体のUnitree G1ロボットが狭い空間で交互に打球し、互いに衝突を避けながら道を譲り合って10回以上の連続ラリーを成功させた。ただし現在は外部モーションキャプチャに依存している。
人間の単眼動画から人型ロボットのインタラクションスキルを生成・学習させるフレームワーク「HumanX」が公開されました。Unitree G1のシミュレーション環境で、動画からパスキャッチやフェイクシュート、サッカーキックを再現可能です。高価なモーションキャプチャなしで動画から動作ポリシーを訓練できます。
NVIDIAなどの研究チームはリアルタイム動作生成フレームワーク「MotionBricks」を発表した。単一モデルで35万種以上の動作スキルに対応し、15,000FPSのスループットと2ミリ秒の低遅延を実現。ゲーム用アニメーション生成と実世界のUnitree G1人型ロボット制御を統合しており、GitHubでプレビュー版コードが公開されている。
Horizon Roboticsは、人型ロボット向け全身制御モデル「HoloMotion-1」をオープンソースで公開した。4億パラメータのMoE構造を採用し、エッジ側で約300 FPSのリアルタイム推論を実現。Unitree G1などのロボットが追加訓練なしでダンスや蹴り技などの複雑な動作を再現できる。
清華大学や北京大学などの研究チームが、わずか5時間の断片的なモーションキャプチャデータから運動スキルを学習する「LATENT」を開発した。Unitree G1ロボットに適用したところ、秒速15m超のボールを約90%の精度で打ち返し、人間と安定したラリーを維持することに成功した。
研究チームが人型ロボット向け制御フレームワーク「OmniXtreme」をオープンソースで公開した。シミュレーション事前学習と残差強化学習を組み合わせ、モーターの過負荷を防ぎつつ Unitree ロボットで連続バク転や倒立などの高難度動作を実現する。GitHub でコードと重みが提供されている。
Unitree(宇樹科技)は春節特番の舞台裏を公開し、数十台の「G1」が遠隔操作なしで素早く協調動作する世界初の完全自律型群集カンフー演武を披露したと発表した。四足歩行ロボットと連携したH2も登場し、ヒューマノイドの高度な運動制御と群制御技術の実用性を示している。
中国のスタートアップMindOne Roboticsは、同社のAI「MindOn」を搭載したUnitree G1が水やりや掃除などの家事を自律してこなす動画を公開した。倍速や遠隔操作なしを謳うスムーズな動作がロボット業界の注目を集めている。
中国・杭州で世界初の人型ロボットキックボクシング大会が開催され、Unitreeの「G1」がリングに上がりました。体重35kgのG1はリングサイドの人間の遠隔指示と協調し、パンチや前蹴り、回避動作を披露。高度な動的バランス制御と人機協調の実用性を示しています。
2025年、研究チームはシミュレーションと実環境の物理ギャップを克服する2段階フレームワーク「ASAP」を発表した。シミュレーション事前学習と実機から得た残差アクションモデルを組み合わせ、Unitree G1ロボットで高精度かつ俊敏な全身動作の制御に成功している。
Unitree Roboticsは二足歩行ヒューマノイドロボット「Unitree G1」の量产モデルを発表した。過去数カ月で外観や性能を強化し、本格的な量産要件に最適化したという。低価格帯人型ロボットの実用化に向けた進展として注目される。