人間のようなバドミintonの技術を習得する：人型ロボットのために

arXiv:2602.08370v1 Announce Type: cross Abstract: 高需要スポーツであるバドミintonにおいて、多様なかつ人間らしいパフォーマンスを実現することは、人型ロボティックスにとって大きな課題です。標準的な移動や静的操作とは異なり、このタスクは爆発的な全身の連携と、正確でタイミングが極めて重要であるインターセプションのシームレスな統合を求めます。最近の進歩により、生々しい動きの模倣は成されつつありますが、スタイルの自然さを損なわずに、運動学的模倣から機能的で物理法則を考慮した打ち撃りのギャップを埋めるのは容易ではありません。この課題に対処するため、我々は「模倣から対話へ（Imitation-to-Interaction）」という、ロボットを「模倣者」から能力のある「打撃者」へと進化させる漸近的強化学習フレームワークを提案しました。我々のアプローチは、人間のデータに基づいた堅牢なモータプリオを設定し、これをコンパクトなモデルベースの状態表現に精製すると同時に、敵対的プリオを通じてダイナミクスを安定化します。特に、専門家からの演示の希少性を超え、離散的な打撃点を濃密な相互作用空間へ一般化するため、多様性展開戦略を導入しました。われわれはシミュレーションを通じて、リフトやドロップショットを含む多様な技能の習得をフレームワークの検証に利用しました。さらに、我々は、人間形バドミintonの技能を人型ロボットへの初のゼロショット・シミュレーションから実世界への転送を示し、物理界において人類の選手同様の動力学的エレガンスと機能的精度を成功裏に再現しました。

arXiv:2602.08370v1 Announce Type: cross Abstract: Realizing versatile and human-like performance in high-demand sports like badminton remains a formidable challenge for humanoid robotics. Unlike standard locomotion or static manipulation, this task demands a seamless integration of explosive whole-body coordination and precise, timing-critical interception. While recent advances have achieved lifelike motion mimicry, bridging the gap between kinematic imitation and functional, physics-aware striking without compromising stylistic naturalness is non-trivial. To address this, we propose Imitation-to-Interaction, a progressive reinforcement learning framework designed to evolve a robot from a "mimic" to a capable "striker." Our approach establishes a robust motor prior from human data, distills it into a compact, model-based state representation, and stabilizes dynamics via adversarial priors. Crucially, to overcome the sparsity of expert demonstrations, we introduce a manifold expansion strategy that generalizes discrete strike points into a dense interaction volume. We validate our framework through the mastery of diverse skills, including lifts and drop shots, in simulation. Furthermore, we demonstrate the first zero-shot sim-to-real transfer of anthropomorphic badminton skills to a humanoid robot, successfully replicating the kinetic elegance and functional precision of human athletes in the physical world.