GalbotのPASSAGE、雑多空間でかがむ・跨ぐ・横向き通過を学習
Unitree G1で未見の物理レイアウト50件を転倒なしで完走、うち45件は非接触。シミュレーション到達98.67%、非接触70.3%。
要点： Galbotは2026年10月13日、PASSAGEを紹介した。知覚条件付きプランナー・トラッカーで、ヒューマノイドが障害の越え方（跨ぐ・かがむ・横向き）を選ぶ。1500シーン・約100時間のシーン整合モーションで学習し、Unitree G1上でJetson AGX OrinとLiDARにより完全オンボード、事前地図なし。
数字
未見シーンのシミュレーション750回で到達率98.67%、非接触条件では70.3%。未見の物理50レイアウトでは転倒・安全介入なしで全50完走、うち45が非接触。限定的な研究評価であり、Galbot自社ET1の製品主張ではない。
なぜ重要か
足が通っても肩がドアに当たる。PASSAGEは単一の全身制御で行動を組み合わせ、障害種別ごとのポリシーを不要にする——人向け空間には有用だが、非接触ギャップは難しさも示す。
出典 出典確認済み
- 1.Humanoids Daily: Galbot PASSAGE obstacle traversal (Oct 13, 2026)humanoidsdaily.com
- 2.Interesting Engineering: Humanoid learns to duck and step over (Oct 14, 2026)interestingengineering.com
- 3.PASSAGE project page (Galbot et al.)galaxygeneralrobotics.github.io
- 4.arXiv: PASSAGE — Scaling Scene-Aligned Motion Learning (2026)arxiv.org
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