何が起きたか
ボストン・ダイナミクスは、ヒューマノイドのAtlasが車輪で移動する動画を公開した。実験では、モデルに基づく古典的な制御と全身の強化学習を組み合わせ、整備されていない地形でも安定を保つようにした。同社は、車輪付きのAtlasは製品ではなく、研究用の試験台だと強調している。
なぜ重要か
Atlasの制御エンジニアのAndy Wuは、駆動を限界まで押し上げ、モデルだけでは通用しない予測不能な環境にロボットがどう適応するかを理解したかった。Atlasはセンサーのフィードバックと速度指令を処理し、姿勢と力を調整して外乱を打ち消す。滑走だけでなくピルエットや激しい動きもこなし、平地での高速な滑走と、障害物を越える脚での移動を切り替える。
数字で見る
カスタムのアダプター1個で、標準的なスクーター用の車輪をAtlasの足首のアクチュエーターに取り付ける。改造全体で新しい部品はこれだけだ。
背景
Wuはシミュレーションでシステムを訓練した。すべての動作をそこで学習し、現実で実行すると、その精度に本人も驚いたという。彼によれば、Atlasの移動方式の切り替えは、自転車の車輪を替える程度の簡単さだった。ロボットが量産と修理のしやすさを前提に設計されていたからだ。ソフトウェア上では、各車輪は連続して回転できる足首としてモデル化されている。関連する話題として、Mamíferoは韓国が初のヒューマノイド用データ工場を開設、触覚を感じる繊維の袖が映像を映す、Ai2がロボット用シミュレーション世界「ToyBlocks」を発表、Underdogが32MBのオフライン音声モデル「Woof」を披露を掲載している。
今後
Wuが次に答えたいのは、アクチュエーターが故障したときに制御ポリシーがどう反応するかだ。安全のうえで重要で、故障時にシステムが何をするかを知るためにも欠かせない。
まとめ
ごくわずかな調整で動き方を変えるロボットを示した実験だが、同社が車輪付きの市販モデルに触れない限り、あくまで試験にとどまる。
出典
- The Robot Report、ボストン・ダイナミクスの動画に関する記事（2026年11月9日閲覧）。
- カバー画像：Web Summit、CC BY 2.0、Wikimedia Commonsより
編集：Rodrigo Cornejo。選定と検証の方法：ノートを書いているのは誰か。
