上記の関連の対象バージョンと役割は確認待ちです。
LocoFormer は Skild AI の脚式・車輪式ロボット向け汎用移動方策です。手続き生成ロボットの大規模 PPO 学習と Transformer-XL 記憶で、試行をまたぐ履歴から適応します。
単一方策による未知形態・動力学変化への移動適応研究です。ロボット状態履歴を使い、共通関節空間で目標関節位置を出力します。動画言語操作モデルではありません。Go2/Go2-W・G1・H1等の実機例と、表1の10形態シミュレーション値を区別します。少数試行評価は事前適応5秒で、初期失敗もあります。2025年9月28日は arXiv 初公開で重み公開日ではありません。
論文あり
最終確認: 2026-11-07
資料公開日: 2025-09-28
資料公開日: 2025-09-28
論文あり
LocoFormer: Generalist Locomotion via Long-context Adaptation
著者の順序: 原文順
Original LocoFormer generalist locomotion policy; simulation quantitative evaluation and separate real-robot demonstrations. Not S1 manipulation or a released public checkpoint.
出典確認日 · 2026-11-07
Skild AI / LocoFormer authors · 研究論文
公開日: 2025-09-28 · 参照日: 2026-11-07
LocoFormer v1：研究条件
Skild AI / LocoFormer authors · 研究論文
公開日: 2025-09-28 · 参照日: 2026-11-07
LocoFormer v1：研究条件
Skild AI / LocoFormer authors · 研究論文
公開日: 2025-09-28 · 参照日: 2026-11-07
LocoFormer v1：研究条件
Skild AI / LocoFormer authors · 研究論文
公開日: 2025-09-28 · 参照日: 2026-11-07
LocoFormer v1：研究条件
Skild AI / LocoFormer authors · 研究論文
公開日: 2025-09-28 · 参照日: 2026-11-07
LocoFormer v1：研究条件
Skild AI / LocoFormer authors · 研究論文
公開日: 2025-09-28 · 参照日: 2026-11-07
出典の種類は内容の検証を意味しません。
このバージョンまたは選択した重みの検証済み独立評価結果はありません。
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · G1 / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.96 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 G1 / ゼロショット: 0.96 ± 0.16.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · H1 / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.98 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 H1 / ゼロショット: 0.98 ± 0.12.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · GR1 / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.95 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 GR1 / ゼロショット: 0.95 ± 0.21.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · TRON1 / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.87 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 TRON1 / ゼロショット: 0.87 ± 0.31.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · BK-H / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.98 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 BK-H / ゼロショット: 0.98 ± 0.11.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · A1 / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.92 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 A1 / ゼロショット: 0.92 ± 0.26.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · Spot / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 1 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 Spot / ゼロショット: 1.00 ± 0.06.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · AnyMal C / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.95 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 AnyMal C / ゼロショット: 0.95 ± 0.22.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · TRON1-W / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.99 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 TRON1-W / ゼロショット: 0.99 ± 0.07.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · Go2-W / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.97 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 Go2-W / ゼロショット: 0.97 ± 0.16.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · 10形態平均 / ゼロショット ↗正規化目標変位[0,1]: 0.96 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 10形態平均 / ゼロショット: 0.96 ± 0.19.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · G1 / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.98 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 G1 / 事前適応5秒: 0.98 ± 0.11.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · H1 / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.99 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 H1 / 事前適応5秒: 0.99 ± 0.08.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · GR1 / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.99 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 GR1 / 事前適応5秒: 0.99 ± 0.09.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · TRON1 / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.96 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 TRON1 / 事前適応5秒: 0.96 ± 0.18.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · BK-H / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.99 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 BK-H / 事前適応5秒: 0.99 ± 0.09.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · A1 / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.94 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 A1 / 事前適応5秒: 0.94 ± 0.23.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · Spot / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 1 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 Spot / 事前適応5秒: 1.00 ± 0.05.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · AnyMal C / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.96 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 AnyMal C / 事前適応5秒: 0.96 ± 0.19.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · TRON1-W / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 1 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 TRON1-W / 事前適応5秒: 1.00 ± 0.04.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · Go2-W / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.98 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 Go2-W / 事前適応5秒: 0.98 ± 0.10.
公開元の評価 · 報告値・独立再現なし
LocoFormer 未知ロボット模擬評価 · 10形態平均 / 事前適応5秒 ↗正規化目標変位[0,1]: 0.98 score
著者報告の表1で独立再現ではありません。未知10形態の二足・四足・車輪式、各1000模擬環境、粗い地形と広いドメインランダム化。無作為目標への正規化変位[0,1]で百分率成功・完全自律・実機値ではありません。ゼロショットと事前適応5秒を区別し、±の統計定義は推定しません。公開重みは未確認です。 10形態平均 / 事前適応5秒: 0.98 ± 0.13.
移動動作制御
共通関節空間の目標関節位置
単一方策による未知形態・動力学変化への移動適応研究です。ロボット状態履歴を使い、共通関節空間で目標関節位置を出力します。動画言語操作モデルではありません。Go2/Go2-W・G1・H1等の実機例と、表1の10形態シミュレーション値を区別します。少数試行評価は事前適応5秒で、初期失敗もあります。2025年9月28日は arXiv 初公開で重み公開日ではありません。 公式の公開訓練コード・重み・API・モデル許諾は未確認です。論文 CC BY4.0 はコードや重みの許諾ではありません。表1は各形態1000模擬環境の目標方向正規化変位[0,1]で、百分率成功ではなく著者報告です。独立再現はしていません。訓練計算負荷と手設計の課題空間に依存し、急な形態変化で転倒・適応失敗もあり、試行間記憶は無中断耐障害性や安全保証ではありません。操作や一般全身課題の能力は未確認です。 [Paper](https://arxiv.org/abs/2509.23745) · [Project](https://generalist-locomotion.github.io/)
利用前に確認すること: 公式の公開訓練コード・重み・API・モデル許諾は未確認です。論文 CC BY4.0 はコードや重みの許諾ではありません。表1は各形態1000模擬環境の目標方向正規化変位[0,1]で、百分率成功ではなく著者報告です。独立再現はしていません。訓練計算負荷と手設計の課題空間に依存し、急な形態変化で転倒・適応失敗もあり、試行間記憶は無中断耐障害性や安全保証ではありません。操作や一般全身課題の能力は未確認です。 重みやコードの公開は、そのままロボットで動作することを意味しません。必要な構成、データ、インターフェースを資料で確認してください。
