ヒューマノイドが人の動作と視覚情報をもとに「目で見て手を動かす」動作を学べる新技術「HEAD」が、スタンフォード大学の研究チームから公開されました。
スタンフォード大学の研究チームが発表したHEADは、人間のモーションと視覚認知データを活用し、ヒューマノイドがナビゲーション、歩行（ロコモーション）、および目と手の動作（リーチング）を同時に学習できる新たなフレームワークです。この仕組みでは、高レベルな計画者（プランナー）が手や目の到達位置・方向を指示し、低レベルな制御政策（ポリシー）が全身の動きを制御します。こうしたモジュラー設計により、複雑な動作を柔軟に学習させることが可能になります。
この技術は、サービス業や物流、自動化された診療・介護現場などで、より自然で人間に近い動作を実現するヒューマノイド開発に道を開く可能性があります。将来的には、ロボットが人の動きを観察し、自らの手と目で操作を行うような場面で、HEADの導入が進むことが期待されます。
Hand-Eye Autonomous Delivery: Learning Humanoid Navigation, Locomotion and Reaching
Paper description.
stanford-tml.github.io
