r/singularityが押し上げたLATENT、5時間のimperfect motion dataから学ぶhumanoid tennis

なぜこのrobotics論文がr/singularityで大きく伸びたのか

2026年3月15日、LATENT を扱った r/singularity 投稿 は3,150 points、376 commentsを集めた。表向きには「約90% hit rate」が目を引くが、より本質的な理由は athletic humanoid learning の最大ボトルネックの一つである data collection を正面から扱っている点にある。論文によれば tennis はロボットにとって非常に厳しい課題で、人間は 6 m/s を超える速度で走り、15-30 m/s の incoming ball に反応し、接触時間は数ミリ秒しかない。

研究チームは perfect な試合レベル motion capture に頼っていない。代わりに five amateur players から primitive tennis skill だけを集め、合計 five hours の motion data を編集や annotation なしで使ったと説明する。取得空間は 3m x 5m で、full-size tennis court より 17x 以上小さい。この差は大きい。スポーツ型 humanoid dataset の収集コストそのものを変えるからだ。LATENT の核心は、不完全な motion fragment でも footwork や stroke primitive に関する prior を十分に含み、correction と composition を通せば有用な policy を学べるという主張にある。

技術的に何を加えているか

LATENT は自然な humanoid motion を表す latent action space を作り、その上で high-level policy が primitive を correction と composition によって tennis return task に適用する階層制御を採る。論文は hardware で成立させるための工夫も強調する。racket contact の精度を上げる wrist-level correction、reinforcement learning が不自然な動きへ流れるのを防ぐ latent action barrier、さらに dynamics randomization、observation noise、ball velocity 推定を安定させる sliding window などの sim-to-real 設計だ。実機は standard tennis racket を装着した 29-DoF Unitree G1 である。

報告された結果

simulation の数字は強い。forehand/backhand と forecourt/backcourt を組み合わせた4設定で、論文は 10,000 trials の成功率が 82.10% から 96.52% に達したと報告する。real world では低下するが、それでも注目に値する。20回の連続 human-robot rally 評価では、設定ごとに 77.78% から 90.90% の成功率が示されている。simulation の robot-robot self-play では最大 25 consecutive rallies も報告された。

だからこの Reddit 投稿は重要だった。LATENT は humanoid が球を返す派手な demo であるだけでなく、より安価で不完全な data から athletic robot skill を学べるかという主張でもある。この考え方が tennis 以外にも広がるなら、soccer や parkour のような高ダイナミクス humanoid task に対しても、「まず完璧な dataset が必要」という前提を弱める可能性がある。

原典: project page、arXiv paper。コミュニティ議論: r/singularity。