シームレスな物理的人間-ヒューマノイドインタラクションに向けて：制御・意図・モデリングからの知見と今後の展望
Toward Seamless Physical Human-Humanoid Interaction: Insights from Control, Intent, and Modeling with a Vision for What Comes Next
物理的な人間-ヒューマノイドインタラクション（pHHI）の研究を、ヒューマノイドのモデリングと制御、人間意図推定、計算的人間モデルの3本柱でレビューし、統合的な枠組みへの道筋と今後の研究方向を提案したサーベイ論文。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ 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: Gustavo A. Cardona, Shubham S. Kumbhar, Panagiotis Artemiadis
分類: cs.RO
原文アブストラクト
Physical Human-Humanoid Interaction (pHHI) is a rapidly advancing field with significant implications for deploying robots in unstructured, human-centric environments. In this review, we examine the current state of the art in pHHI through three core pillars: (i) humanoid modeling and control, (ii) human intent estimation, and (iii) computational human models. For each pillar, we survey representative approaches, identify open challenges, and analyze current limitations that hinder robust, scalable, and adaptive interaction. These include the need for whole-body control strategies capable of handling uncertain human dynamics, real-time intent inference under limited sensing, and modeling techniques that account for variability in human physical states. Although significant progress has been made within each domain, integration across pillars remains limited. We propose pathways for unifying methods across these areas to enable cohesive interaction frameworks. This structure enables us not only to map the current landscape but also to propose concrete directions for future research that aim to bridge these domains. Additionally, we introduce a unified taxonomy of interaction types based on modality, distinguishing between direct interactions (e.g., physical contact) and indirect interactions (e.g., object-mediated), and on the level of robot engagement, ranging from assistance to cooperation and collaboration. For each category in this taxonomy, we provide the three core pillars that highlight opportunities for cross-pillar unification. Our goal is to suggest avenues to advance robust, safe, and intuitive physical interaction, providing a roadmap for future research that will allow humanoid systems to effectively understand, anticipate, and collaborate with human partners in diverse real-world settings.
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