2026年9月21日、arXiv の Robotics（cs.RO）分野に論文「HOTICE: Whole-Body Humanoid Object Transportation in Cluttered Environments」が投稿された。著者は Toan Nguyen 氏ほか4名の計5名である。人形ロボットが実世界の人間中心環境で物体を運搬する能力は基本的だが、ロボット本体と搬送物の周囲の自由空間が雑然とした障害物によって制限される場合、既存手法は十分に対応できない。HOTICE は、そうした雑然環境で物体を運ぶための全身ヒューマノイド学習フレームワークとして提案されている。
第一の技術要素は Humanoid-Object Decoupled Potential Fields である。これはロボット本体と搬送物体の両方について衝突回避のガイダンスを同時に符号化し、両者が協調して障害物を考慮した動きを取れるようにする。ロボット自身だけでなく、運んでいる物体の空間的な広がりも考慮する点が特徴で、狭く混雑した場所でも物体が障害物に衝突しにくくなる。
第二に、全身の loco-manipulation に伴う大きな行動空間に対処するため、上下半身の制御を分離する二エージェント強化学習アーキテクチャを設計している。上半身と下半身を別々に扱いつつ、共有された状態観測と報酬によって全身の協調を保つ。さらに、多様な雑然シーンへ汎化するため、特権情報を持つ教師方策を単一の実機展開可能な生徒方策へ蒸留する specialist-to-generalist 蒸留を採用している。
評価は MuJoCo シミュレーションと実機の Unitree G1 ヒューマノイドで行われた。HOTICE は雑然としたシナリオで形状の異なる物体を有効かつ堅牢に運搬し、全身運動と物体を考慮した衝突回避を信頼性高く調整できることを示した。また、未知の雑然環境へ効果的に汎化し、sim2real 展開でも強い性能を達成した。ただし、これらは著者らによる評価であり、独立した第三者による再現や査読済みの検証は示されていない。
論文情報は、Robotics（cs.RO）に属し、arXiv:2609.25363 として公開されている。v1 は2026年9月21日 20:01:04 UTC に投稿され、ファイルサイズは約31,068 KB。arXiv では PDF、実験的 HTML、TeX ソースなどを閲覧できる。引用は arXiv:2609.25363 [cs.RO]、DOI は DataCite 経由で登録待ちとされている。