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全身制御ベンチマークarXiv:2511.17925

Switch-JustDance:家庭用ゲーム機で全身運動追従コントローラを評価するベンチマーク

Switch-JustDance: Benchmarking Whole Body Motion Tracking Controllers Using a Commercial Console Game

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Nintendo Switchの『Just Dance』を利用し、ゲーム内の振り付けをロボットの動作に変換して、ヒューマノイドの全身制御コントローラを実機で評価する低コストで再現可能なベンチマーク手法を提案した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- Nintendo Switch の商用ゲーム Just Dance を利用し、ロボットの whole-body motion tracking controller を評価する低コスト・再現可能な benchmarking pipeline「Switch-JustDance」を提案する研究。 - ゲーム内の振付を streaming・motion reconstruction・motion retargeting の各モジュールでロボット実行可能な動作へ変換し、ゲーム内蔵の scoring system で controller 性能を評価する。 - 人間とロボットを同一プラットフォーム上で直接比較できる点を狙う。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 既存評価は事前収集した human motion dataset や simulation ベースの実験に依存し、再現性・ハードウェア要因・人間とロボットの公平な比較に制約があった。 - 本研究は商用コンソールゲームという標準化された scoring system を流用し、実機での評価と人間との直接比較を低コストで可能にする点が新しい。 - 評価指標としての Just Dance の信頼性・妥当性・感度・バイアス源を分析している点も先行研究と異なる。

3. 技術・手法の肝は?

- Just Dance のゲーム内振付を取得する streaming モジュール。 - 取得した動作を再構成する motion reconstruction モジュール。 - 人間の動作をロボットへ変換する motion retargeting モジュール。 - 変換後の動作をロボットに実行させ、ゲーム内蔵の scoring system で controller の追従性能を定量評価する。 - 詳細なアルゴリズムは要旨からは不明。

4. どうやって有効だと検証した?

- Just Dance の評価特性として reliability・validity・sensitivity・potential sources of bias を分析し、一貫性があり解釈可能な性能指標を提供することを示した。 - その上で 3 つの state-of-the-art humanoid whole-body controller を実機で benchmark し、相対的な強みと限界に関する知見を得た。 - 具体的な被験者数や統計手法は要旨からは不明。

5. 議論はある?

- Just Dance の scoring system を benchmarking に用いる際のバイアス源や評価特性について分析・議論している。 - 実機 benchmark により 3 つの controller の相対的な強み・限界を示す。 - ゲーム固有のスコアリングがロボット制御性能をどこまで反映するか等の詳細な議論は要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で比較対象として明示された個別研究はない。 - 関連手法として、humanoid whole-body controller の代表的手法や、human motion dataset を用いた評価手法、simulation-based benchmark に関する文献を次に読むべき候補として挙げる。 - 具体的な論文名は要旨からは不明。

※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。

著者: Jeonghwan Kim, Wontaek Kim, Yidan Lu, Jin Cheng, Fatemeh Zargarbashi, Zicheng Zeng, Zekun Qi, Zhiyang Dou, Nitish Sontakke, Donghoon Baek, Sehoon Ha, Tianyu Li

分類: cs.RO, cs.CV

原文アブストラクト

Recent advances in whole-body robot control have enabled humanoid and legged robots to perform increasingly agile and coordinated motions. However, standardized benchmarks for evaluating these capabilities in real-world settings, and in direct comparison to humans, remain scarce. Existing evaluations often rely on pre-collected human motion datasets or simulation-based experiments, which limit reproducibility, overlook hardware factors, and hinder fair human-robot comparisons. We present Switch-JustDance, a low-cost and reproducible benchmarking pipeline that leverages motion-sensing console games, Just Dance on the Nintendo Switch, to evaluate robot whole-body control. Using Just Dance on the Nintendo Switch as a representative platform, Switch-JustDance converts in-game choreography into robot-executable motions through streaming, motion reconstruction, and motion retargeting modules and enables users to evaluate controller performance through the game's built-in scoring system. We first validate the evaluation properties of Just Dance, analyzing its reliability, validity, sensitivity, and potential sources of bias. Our results show that the platform provides consistent and interpretable performance measures, making it a suitable tool for benchmarking embodied AI. Building on this foundation, we benchmark three state-of-the-art humanoid whole-body controllers on hardware and provide insights into their relative strengths and limitations.

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