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岸田メル先生 直筆サイン色紙がメルカリで25万円で販売されているのを知り出禁を宣言


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バッファロー、2.4GHz無線対応の静音キーボードとマウスのセット – PC Watch


BSKBW340SBK

 バッファローは、無線静音キーボードとマウスのセット「BSKBW340SBK」を5月上旬に発売する。価格はオープンプライス。

 キーボード、マウスともに静音設計を採用し、音が気になる環境でも使いやすいのが特徴。キーボードはレイアウトがフルサイズの日本語配列、スイッチがメンブレン式で、角度調整用のチルトスタンドも装備。マウスはBlueLEDセンサーを採用しており、単3形乾電池1本で1年以上使える省電力設計となっている。

 BSKBW340SBKは、キーボードとマウスどちらも2.4GHz無線仕様で、1つのドングルで両方をまとめて接続できる。どちらも単3形乾電池1本で駆動する。本体サイズ/重量は、キーボードが約438×130×30mm/約490g、マウスが約62×109×39mm/約55g。

BSKBU340BK

 また、上記セットのキーボードをUSB有線仕様に変更し、単体モデルとした「BSKBU340BK」も用意。こちらも5月上旬発売で、価格はオープンプライス。

 本体サイズ/重量は、約438×130×30mm/約510g。ケーブル長は約1.5m。



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final、ASMR専用完全ワイヤレス通常モデル「ZE500 for ASMR」。8980円 – AV Watch


ZE500 for ASMR ダークグレー(左)、クリーム(右)

finalは、ASMR専用完全ワイヤレスイヤフォン「ZE500 for ASMR」を4月18日に発売する。カラーはダークグレーとクリームの2色。直販価格は8,980円。発売に先駆け、”国際ASMRの日”である9日より予約を開始した。

final独自の音響研究により、声や音を近距離で楽しむコンテンツへの深い没入感を追求したサウンドを実現する完全ワイヤレスイヤフォン。特に「声」の帯域を近接的に且つ自然に再生することにこだわり、ASMRのほか、ラジオ、配信、オーディオブックなど、長時間のリスニングでも快適に使えるとしている。

「音空間全体の解像度が一層高く、また音の分離感に優れているため、例えばライブ配信を試聴する際でも、背景のBGMから声がしっかりと際立って聴こえ、話者の口元の動きが見えるかのように立体的にイメージすることが可能」という。

なお、先行して限定販売された「ZE500 for ASMR -Patra Black/Patra White-」は周防パトラさんの作品に最適化された専用の音質設計を施したモデルで、今回のZE500 for ASMRは異なる音質設計になっている。

「寝ながらでも快適に使用できるイヤフォン」を目指し、極小イヤフォンとして定評のあるagブランド「COTSUBU」シリーズとの比較で体積を約35%小型化。

一体型ソフトイヤーピースにより耳の入口で密閉する設計で、圧迫感ゼロの理想的な装着感を実現し、枕やクッションで耳を圧迫しても異物感をほとんど感じない使用感で、寝ている間に姿勢を変えても外れにくい構造となっている。また、挿入深度が浅く設計されているため、COTSUBUシリーズより一層楽に装着し続けられるという。

専用アプリから、タップ操作及びガイダンス音声を無効にする「ASMRモード」に設定可能。誤タッチを防ぎたいときやよりASMRなどのコンテンツなどにより没入したいときに活躍する。「ボリュームステップ最適化」もアプリから設定可能で、簡単に細やかな音量調整が行なえる。

ノズル部には、入眠時や配信を視聴する際など長時間の使用を考慮し開発した「ASMRポート」を装備。耳道内の高まる圧力を調整することで、鼓膜への負担を和らげると同時に内部ドライバーへの負担も軽減。耳道内がムレにくく、長時間でも安心して使用できる。

COTSUBU for ASMR MK2/3Dに新色。周防パトラサイン付きが当たるキャンペーンも

COTSUBU for ASMR MK2 ブラック(左)、COTSUBU for ASMR 3D グレー(右)

agブランドのASMR専用完全ワイヤレスイヤフォン「COTSUBU for ASMR MK2/3D」には新色を追加。ともに4月18日より発売する。MK2にはブラック、3Dにはグレーが追加される。9日より予約受付を開始する。直販価格はMK2が7,980円、3Dが8,480円だが、新色限定で21日まで10% OFFで販売され、MK2が7,182円、MK2が7,632円となる。

4月9日の「国際ASMRの日」に合わせ、「ASMR特化イヤホンシリーズ拡大&国際ASMRの日キャンペーン」も開催。finalの公式Xアカウントをフォローし、キャンペーン投稿のリポストすることで、抽選で4名にVTuber「周防パトラ」のサイン付き「ZE500 for ASMR」、もしくは「COTSUBU for ASMR MK2/3D」新カラーのいずれかが当たる。

ハッシュタグ「#国際ASMRの日」を付けて、お題に対するエピソードを投稿することで、当選確率がアップ。お題は、「はじめてハマったASMR」「オススメのASMR」「私しか知らないとっておきのASMR」「聴いてみたいASMR」の4つ。お題やエピソードを変えて、何回でも投稿可能。

Instagramでも同様のキャンペーンを実施し、公式アカウントをフォローし、キャンペーン投稿にいいねをして、キャンペーン投稿を自身のストーリーズでシェアすることで当選確率がアップする。



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益若つばさ、大病乗り越えた“丸刈り”の実母と「朝までオールで語り合ったよ」 大集合の家族写真に「本当に素敵」



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ヘアスタイルの理由もコメントしています。

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Game*Sparkレビュー:未知の惑星を駆けるオープンワールドSFアドベンチャー『スター・オーバードライブ』ホバーボードとギターで行方不明の恋人を救え | Game*Spark – 国内・海外ゲーム情報サイト



Game*Sparkレビュー:未知の惑星を駆けるオープンワールドSFアドベンチャー『スター・オーバードライブ』ホバーボードとギターで行方不明の恋人を救え | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト

4月10日に発売される新作SFアドベンチャーゲーム『スター・オーバードライブ』ニンテンドースイッチ版のレビューをお届けします。

本作は未知の惑星に閉じ込められてしまった恋人を救うために、惑星を駆け巡るオープンワールドゲーム。ホバーボードとギターを駆使して、原生生物を倒したり、謎解きをクリアしていきます。

どこまでも広がる空と大地を駆け抜けていく気持ちよさや、ほどよく捻りのある謎解きはグッドでしたが、繰り返し感の強いゲームプレイや、時折画面が止まるなど、見過ごせない問題点もある作品でした。

なお、本稿の執筆にあたっては3gooよりコードの提供を受けています。

突き抜ける青空の下、ホバーボードに乗り、ギターを掻き鳴らせ!ハイスピードな探索型アドベンチャー

ある日、宇宙を旅していた青年バイオスは、恋人からの救難信号を受け取ります。どうやら彼女はとある惑星に閉じ込められてしまったようで、バイオスは彼女の信号が放たれた星へと急ぎます。

惑星に建てられた起動エレベーターの最上階にいることがわかった彼は、タワーに動力を供給したり、地下坑道に叩き落されたりしながら、冒険を繰り広げていきます(道中で彼女の写真が拾えますが、恋人同士でしか撮れないカットが収められており、なかなかエモいです)。

本作は非常にオーソドックスなオープンワールドゲームですが、要素はかなり絞られており、ソリッドな印象がありました。

主人公の武器となるのは、移動用のアイテムであるホバーボードと、攻撃に用いるギターの「キーター」。ホバーボードは見ての通りの性能で、惑星のあらゆる坂という坂でジャンプをして、その直後にトリックを決めることで、着地時のスピードアップが図れます。

本作はファストトラベルが非常に限られているため、最初から最後までずーっとホバーボードを爆走させることになります。本作自体がこのホバーボードでの遊びを楽しめるかどうかに依存していると言っても過言ではないでしょう。

もちろん、その疾走感は折り紙付きであり、ひたすらに気持ちが良いのは間違いないです。カラッとした空に舞い上がりたい人はきっと楽しめることでしょう。

また、このホバーボードは各地で得た素材によって改造することができ、スピードやコントロール、重力制御などについて細かくいじることができます。プレイヤーの成長の代わりに、ホバーボードの性能が上がっていくというゲーム性は、オープンワールドとしてはなかなか珍しいかもしれません。

序盤はそこまでスピードが出せませんが、ゲームの進行に連れてどんどんホバーボードは強化されていくうえに、プレイヤーの熟練度も上がっていくので、最終的に凄まじいスピードを維持しながらマップ中を行き来することができるようになります。

「採掘地点」を巡るのが楽しい 優等生なパズルと、面倒な通常戦闘

ホバーボードで各地を巡って色々なアクティビティをクリアしていくわけですが、もっともコクがあったのは「採掘地点」という謎解き要素でした。

有体に言ってしまえば、こちらは『ゼルダの伝説 ブレス オブ ザ ワイルド』におけるに相当するもので、地下に用意された独立した3Dパズルプラットフォーマーをひとつずつ解いていく遊びです(というか、本作はとにかく随所に『ブレス オブ ザ ワイルド』と『ティアーズ オブ ザ キングダム』の影響が見られます)。

バイオスは最大6つの能力を入手でき、ゲーム中はこれらの能力を駆使して採掘地点を攻略していくことになります。どこかにくっつけるとトランポリンとして機能するビームや、物を捕まえて運んだり投げたりするグラブ、モンスターなどを魅了して特定地点まで誘導させるチャームなど、これまた『ブレス オブ ザ ワイルド』の影響下にあるようなメカニクスをしています。

発想自体は二番煎じではあるものの、謎解きの面白さは本家に肉薄するものでした。自分で踏むだけでは足りないスイッチや、塔の大きさを変えて上手い具合にトランポリンで頂上まで行かないといけない仕掛けなど、頭を捻らないと解けないものが多かった印象で、どれもかなり楽しむことができました。

一方、世界各地には当然ながらザコ敵がいるわけですが、なかなかこいつらがストレスであり、評価を下げざるを得ない要因でした。

積極的にギターを強化しないと大きなダメージを与えられない作りなのはまだしも(といっても素材は大体ホバーボードに入れたくなるんですが)こちらを捕縛して一定時間動けなくさせるものや、自爆突進のような攻撃をしてくるものなど、面と向かって対峙して鎬を削るデザインではなく、単にお邪魔をするだけの敵が目立ちました。

また、各地には狩り場という中ボスを討伐するアクティビティもあります。こちらはホバーボードに乗って「デューン・ジャンパー」というサンドワームのような敵を追いかけて倒すゲームなのですが、いかんせんこれも倒し方がワンパターンであり、そこまで深みのあるものではありませんでした。

なお、ストーリー上のボスに関しては、明確に弱点や対処法があり、正しく戦えば問題なく倒せる難易度で、アクションゲームのボスらしい王道な戦いが楽しめました。

その他気になる点:画面が止まる問題や、起伏のないゲームループとストーリー

本作でもっとも気になる点は、やはり最適化の問題でした。

ホバーボードで爆走しているときや、敵の集団に囲まれたときに高確率でコマ落ちし、体感で0.2秒ほど画面が止まるのが非常に気になります。ニンテンドースイッチの性能の問題もあるかもしれませんが、PC版よりも早く出しておきながらこれは、ちょっと首を傾げてしまいます。ホバーボードでの移動がメインのフィーチャーである以上、どうにか最適化も行ってほしかったところです。

また、ゲームの要素自体が少なく、どうしても繰り返し感が付きまとうという点も気になりました。ひとつひとつの遊びは決して悪くないのですが、ホバーボードで新しい土地に行き、塔に登ってマップを開き、ストーリーが語られるカットシーンを観て、採掘地点に潜ったりタイムトライアルをしたりボスと戦ったりする……これ以上のものはありません。

それでもストーリーに魅力があればよかったのですが、終始オフビートで進むうえにキャラクターもほとんど登場しないので、起伏に乏しいものになってしまっています。独特の旅情感が出ていると言えなくもないですが、やはりもう少し動機付けを強くしてほしかったところです(そもそもミッションの内容からして、独自の固有名詞が多すぎてまるで頭に入ってきません)。

また、サウンドについても、ギターが武器として出てくる割にはかなり残念です。戦闘に突入すると専用のギターロックが流れるのですが、これが非常にシンプルで、まるでフリー素材のようにつまらない楽曲ばかりです。曲としてもメリハリがないだけでなく、戦闘時のエフェクトもショボいので、なんだか開発途中のゲームのバトルを見ているような気分になります。

Game*Spark レビュー『スター・オーバードライブ』 ニンテンドースイッチ/PC(Steam)2025年4月10日リリース(PC版は未定)

ホバーボードは気持ちよくパズルの出来も良いが、ゲーム全体を通して単調で、ストーリーとサウンドも退屈

GOOD

  • 開けた砂漠でホバーボードを乗り回す体験
  • 採掘地点という各地に点在するパズルステージ

BAD

  • いちいち発生するプチフリーズ
  • 面倒臭いだけの通常戦闘
  • 味気ないストーリーとBGM



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ミュゼ社長 従業員にも責任がある



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国内ベンチャーの「空飛ぶクルマ」が初飛行 約4分ほど、高度5mで浮遊



国内ベンチャーの「空飛ぶクルマ」が初飛行 約4分ほど、高度5mで浮遊

4月13日から開催される大阪・関西万博で、目玉の一つである「空飛ぶクルマ」。その開発を進める国内スタートアップのSkyDriveが、3人乗りのeVTOL機を万博のメディアデーにて初披露した。あわせて離陸の様子も実演。4分弱ほど浮遊した。

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『劇場版 忍たま乱太郎 ドクタケ忍者隊最強の軍師』Blu-ray&DVD発売決定!豪華特典も盛りだくさんの3種類を展開 – 女性向けアニメ情報サイトにじめん



2025年 04月10日
Thursday 00:00

『劇場版 忍たま乱太郎 ドクタケ忍者隊最強の軍師』のBlu-ray&DVDが2025年6月25日(水)に発売決定しました!

『劇場版 忍たま乱太郎 ドクタケ忍者隊最強の軍師』Blu-ray&DVD発売決定!

 

この度、興行収入30億円を突破した本作がついに自宅でも楽しめるようになります。

 

また、本日4月10日(木)よりU-NEXTにてセル&レンタル独占先行配信も開始。劇場で見逃した方も、もう一度見たい方も今すぐ視聴することができますよ。

 

 

封入特典

・書き下ろしドラマCD(3話)
・メモリアルブックレット
・スピンオフ小説「受け継ぐ者の段」
・ドクタケ忍者隊謹製漫画「ドクタケ忍者隊巻ノ一」

 

さらに「松竹DVD倶楽部」限定版の豪華版Blu-rayには、約600ページにも及ぶ貴重な絵コンテ集が付属。制作の裏側を垣間見ることができる貴重なアイテムとなっています。

 

また各店舗では、本編で印象的だったシーンを新たに描き下ろしたイラストなどを使用した特典も用意されていますよ。

 

 

映像特典

・大西流星・藤原丈一郎(なにわ男子)のアニメスタジオ潜入!!前編・後編~ノーカット版~
・スペシャルゲストアフレコメイキング~ノーカット版~
・六年生全員集合!舞台挨拶
・PV集/予告集
・「勇気100%」アニメMV

 

 

商品概要

Blu-ray&DVD詳細

・松竹DVD倶楽部限定 豪華版Blu-ray:15,400円(税込)
・豪華版Blu-ray:10,780円(税込)
・通常版DVD:4,840円(税込)

 

 

U-NEXT」セル&レンタル配信詳細

・レンタル:599円(税込)/3日間
・購入(セル):2,500円(税込)/視聴期限なし

 

詳しくは公式サイトを確認してください。

 

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殺人犯になる可能性が高い人物を特定できる「殺人予測システム」をイギリス政府が開発していた



イギリス司法省が殺人犯になる可能性が高い人物を特定するための「殺人予測システム」を極秘に開発していると、イギリス市民団体のStatewatchが明らかにしました。この取り組みは2023年1月に当時のリシ・スナク政権が「殺人予測プロジェクト(Homicide Prediction Project)」として始めたもので、将来誰が殺人を犯す可能性が高いかを予測することを目的としています。

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Disney Researchのかわいい二脚ことBDXドロイドの論文ツリー #強化学習 – Qiita



Disney Researchのかわいい二脚ことBDXドロイドの論文ツリー #強化学習 - Qiita

はじめに

ついに東京ディズニーランドにもBDXドロイドが上陸して盛り上がっていますね.一部ロボットの界隈では昨年後半から話題になっていて,かく言う私も「これ作りたい!!!!!」と色々調査していました.

本稿では,調査の一環で並べた「BDXドロイドを強化学習で制御する論文と,それに関連する論文ツリー」をご紹介します.ドロイドくんの制御のあれこれ,というよりも「関連する技術をざっくり俯瞰的に」知ることができます!

論文ツリー

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今回は上図のようなツリーを描いてみました.図中でアルファベットが付された円はグラフのノード,数字が振られた線はエッジを表しており,次節以降の説明で用いられる記号と対応しています.

ツリーを構成する論文(ノード)

コア論文(a): Design and Control of a Bipedal Robotic Character

BDXドロイドに対して姿勢や歩容を強化学習ベースで制御する手法を提案している論文.今回の調査の原点.ドロイドくんホントかわいいですね.

(b): Interactive Design of Stylized Walking Gaits for Robotic Characters​

この論文では,アーティストが自由にデザインした個性的な歩行動作を実際の二足歩行ロボットで実現するためのシステムを提案しました.物理的制約を考慮したリアルタイム編集ツールを用いて動きを生成し,複数の歩行パターンを組み合わせることで,さまざまな速度でも自然で表情豊かな歩きを可能にしています.

(c): DOC: Differentiable Optimal Control for Retargeting Motions onto Legged Robots

この論文では,動物やアニメーションの自然な動きをロボットに転写するための微分可能最適制御(DOC)手法を提案しました.体型や関節数が異なるロボットにも柔軟に対応し,最適化により自然な動きを実現します.さらに,モデル予測制御(MPC)を活用することで,実際のロボットが突発的な外乱にも安定して対応可能であることを示しました.

(d): Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots

この論文では,モデルベース制御が抱える不安定性を克服するため,強化学習を用いてシミュレーション上でロバストな二足歩行制御を学習させて実機(Cassieロボット)に転移する手法を提案しました.環境のばらつきを考慮することで,従来手法より安定かつ多様な歩行動作(速度・高さ・方向の調整)が可能となっています.

(e): Animated Cassie: A Dynamic Relatable Robotic Character

この論文では,感情表現をする二足歩行ロボットのためのアニメーションから実世界への展開手法を提案しました.仮想キャラクター向けの感情豊かな動きを物理的に実現可能な動作に変換し,Cassieロボットで実験的に検証しています.これにより,動的な動きで感情を伝える新しいロボットのジャンル「Dynamic Relatable Robotic Characters」を提唱しました.

(f): AMP: Adversarial Motion Priors for Stylized Physics-Based Character Control​

この論文では,キャラクターが自然で多様な動きを自動生成できるように敵対的模倣学習を用いた新たな手法を提案しました.人間が詳細な動作指示を行わなくても,大量の動作データから自動的に適切な動きを選び出し,高品質で柔軟な動作を合成することに成功しています.

(g): DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills

この論文では,物理シミュレーション上でリアルな動きを再現しつつ,状況変化に柔軟に対応できるキャラクターアニメーションを強化学習で実現しました.さまざまな動作データを模倣しながら,歩行,アクロバット,格闘技など多彩な動きを持つキャラクターがインタラクティブに振る舞えるようにりました.

(h): Real-time dance generation to music for a legged robot

この論文では,四足歩行ロボットがリアルタイムで音楽を聞き取り,そのリズムに合わせて多彩なダンスを踊れる仕組みを開発しました.音楽のビートをリアルタイムで検出し,マルコフ連鎖を使って多様な動作を選択し,フィードバック制御で正確なタイミングを調整することで,音楽との高精度な同期を実現しています.

エッジの説明

1: (b)はロボットの制約を考慮しつつ芸術的な歩行モーションを設計するためのインタラクティブな手法を提供しており​,表現豊かな動作をロボットで実現するという(a)のベースになっています.特に,リズムやジェスチャーを付与した歩行を実ロボットで直接デザイン・適用できる点は,(a)の目的と強く合致しています.

2: (c)ではアニメーションや生物由来の動作をロボットに適用する手法を提案し​,ロボットが元の動きを再現しつつ安定動作できることを示しました.(a)の強化学習による手法は,この先行研究(c)とアプローチは異なるものの,ロボットが感情表現などの動作を実現するという目標においては共通しており,最適制御と学習ベース制御のそれぞれの利点が議論されています.

3: (d)はモデルフリー強化学習で二足歩行ロボットの多目的な歩行ポリシーを学習し,目標速度や姿勢を変化させても安定して歩行できることを示しました.(a)はこの知見(ドメインランダム化によるシミュレーションや実機への転移手法​など)を踏まえてシステムを設計しています.

4: (e)は動的二足歩行ロボットに感情豊かなキャラクター表現を持たせる試みの黎明で,アニメーション制作の手法を実ロボットの動作生成に組み込んだフレームワークを確立しました.(e)が示す感情表現動作の最適化手法​に対して,(a)は強化学習とリアルタイム制御によってより多様な動作と操作性を実現しており,(e)で示された手法を発展させています.

5: (f)はAMP (Adversarial Motion Priors)と呼ばれる手法です.物理シミュレーション上でスタイルの異なる動作を敵対的学習により獲得させることに成功しており,複雑な報酬関数の設計を不要としました.(a)はロボット実機上での多様な動作制御に取り組む中で,これに基づいて動作のスタイルとタスクを両立させる手法を示しています.

6: (g)はDeepMimicと呼ばれる参考モーションの模倣によって物理キャラクターに高度な動作を習得させる手法です.(a)はDeepMimicで可能となった多様なスキルの統合学習​を参考に,ロボット用に強化学習ポリシーを設計,訓練しています.

7: (h)は四足ロボットが音楽に合わせて多彩なダンスを披露した事例であり​,エンターテインメントロボットとして人の目を引く動作生成の可能性を示しました.(a)で示されたのは自律的なダンスではなく,遠隔操作と事前アニメーション生成の組合せですが,「観客に訴求するロボットの身体表現」という点で(h)とコンセプトが同じであり関連の研究として示されています.

8: (f)のAMPは,自身の2018年のDeepMimic(g)に直接言及しており,それの性能を向上させる形で提案されています.DeepMimic(g)では各モーションに対し目的関数を調整する必要がありましたが,AMP(9)では敵対的な学習を用いることでこれを解決しました.

おわりに

いかがでしたか?強化学習ベースのロボットの制御,めっちゃ盛り上がっていますね.僕も自分だけのドロイドくん早く作りたいです.夢の国のドロイドくん早く見に行きたい!!!

それでは。

参考文献

(a): Ruben Grandia, Espen Knoop, Michael A. Hopkins, Georg Wiedebach,
Jared Bishop, Steven Pickles, David Müller, and Moritz Bächer,Design and Control of a Bipedal Robotic Character,Robotics: Science and Systems,-, 2024.

(b): Michael A. Hopkins, Georg Wiedebach, Kyle Cesare, Jared Bishop, Espen Knoop, and Moritz Bächer.,Interactive Design of Stylized Walking Gaits for Robotic Characters​,ACM Transactions on Graphics (ToG),43,2024.

(c): Ruben Grandia, Farbod Farshidian, Espen Knoop, Christian Schumacher, Marco Hutter, and Moritz Bächer.,DOC: Differentiable Optimal Control for Retargeting Motions onto Legged Robots,ACM Transactions on Graphics (ToG),42,2023.

(d): Zhongyu Li, Xuxin Cheng, Xue Bin Peng, Pieter Abbeel, Sergey Levine, Glen Berseth, and Koushil Sreenath,Reinforcement Learning for Robust Parameterized Locomotion Control of Bipedal Robots​,Proceedings of IEEE ICRA 2021,pages 2811–2817,2021.

(e): Zhongyu Li, Christine Cummings, and Koushil Sreenath,Animated Cassie: A Dynamic Relatable Robotic Character,Proceedings of IEEE/RSJ IROS 2020,pages 3739–3746,2020.

(f): Xue Bin Peng, Ze Ma, Pieter Abbeel, Sergey Levine, and Angjoo Kanazawa,AMP: Adversarial Motion Priors for Stylized Physics-Based Character Control​,ACM Transactions on Graphics (ToG),40(4):1–20,2021.

(g): Xue Bin Peng, Pieter Abbeel, Sergey Levine, and Michiel Van de Panne.,DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills​,ACM Transactions on Graphics (ToG),37(4):1-13,2018.

(h): Thomas Bi, Péter Fankhauser, Dario Bellicoso, and Marco Hutter.,Real-time dance generation to music for a legged robot.,Proceedings of IEEE/RSJ IROS 2018,-,2018.



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