ユニツリーH1-2、人の動きをまねずに積み作業時間を半減（ジョージア工科大）

人の実演で到達すべき目標点が分かった後、ヒューマノイドは作業員の動作パターンを再現するより、自分の姿勢と経路で目標に向かう方が効率的なのか。

建設現場は階段や足場、出入口、手工具まで人の体に合わせて作られている。ヒューマノイドを現場に入れる最大の理由はここにあり、多くの開発チームは遠隔操作や熟練工の映像で動作を教える。実演には作業の情報が含まれるが、腕を高く上げる、手を大きく広げる、作業域の上で回り込むといった人の体に合った癖も一緒に入る。関節構造や限界が異なる機械がそのまま写すと、時間とエネルギーを無駄にしかねない。

人の動作の転写が標準的な手法だ。H2OやOmniH2Oなどの遠隔操作システムは操作者の姿勢をリアルタイムでロボットに送り、HumanPlusやOKAMIなどの学習手法は記録した人の動作で方策を学習する。2026年には建設作業への応用研究も出た。いずれも人の動作をできるだけ忠実に再現することを目指し、目標点が分かった後にロボットが実演から外れるべきかは問うてこなかった。

チームは建設経験のある作業員1人をiPhone 16 Pro（RGBとLiDAR深度）で撮影し、MediaPipeで3次元の腕姿勢を復元、上腕と前腕の向きを合わせる方法でH1-2に写して50ヘルツで送った。ロボット固有動作の条件では、同じ4目標点の腕の関節角をロボットモデルの逆運動学で求め、膝を曲げた姿勢を保ったまま目標間を躍度最小の軌道でつないだ。両条件とも関節速度は機体最大値の半分に制限し、人間工学評価指標RULAのスコアで両者の姿勢が実際に異なることを確かめた。

各条件3回の試行で、ロボット固有動作は作業時間12.87秒対25.03秒（1.9倍速い）、ブロック経路0.92メートル対4.33メートル（4.7倍短い）、両腕の機械的仕事58.7ジュール対247.3ジュール（約4.2分の1）だった。両条件とも全試行で4目標すべてに到達した。人の動作の転写では1試行あたり把持点に8回入り直し、ロボット固有動作は3回で、余分な経路の大半はここから生じた。実際の手先軌道は指令軌道から1.2〜2.8センチ以内だった。速度を制限し、経路長と仕事は時間配分に依存しないため、差は単に速く動いた結果ではないと著者は説明している。

プレプリントで初期段階の研究だ。実演者は1人、簡略化したピック＆スタック動作1種、実際の現場ではなく実験室、上半身のみの転写で、条件ごと3回の試行では統計検定ができないと著者自身も認めている。ロボット固有動作は既知の目標に対し逆運動学で手作業で計画したもので、認識や荷重下のバランス、左官や位置合わせのように人の技能が効く作業については何も示さない。比較対象の人の動作側も学習済みの全身方策ではなく、単純なリターゲティングの仕組みだ。