論文の概要: Sampling Strategy Design for Model Predictive Path Integral Control on Legged Robot Locomotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01409v1
• Date: Sun, 04 Jan 2026 07:25:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.623626
• Title: Sampling Strategy Design for Model Predictive Path Integral Control on Legged Robot Locomotion
• Title（参考訳）: 脚移動ロボットのモデル予測経路積分制御のためのサンプリング戦略設計
• Abstract要約: 本稿では,足歩行ロボットにおけるモデル予測経路積分(MPPI)フレームワークにおけるサンプリング戦略設計の役割を体系的に検討する。 四足歩行ロボットプラットフォーム上での広範囲なシミュレーションにより、異なるサンプリング戦略が制御の滑らかさ、タスク性能、堅牢性、サンプル効率にどのように影響するかを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.24797585266791
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Model Predictive Path Integral (MPPI) control has emerged as a powerful sampling-based optimal control method for complex, nonlinear, and high-dimensional systems. However, directly applying MPPI to legged robotic systems presents several challenges. This paper systematically investigates the role of sampling strategy design within the MPPI framework for legged robot locomotion. Based upon the idea of structured control parameterization, we explore and compare multiple sampling strategies within the framework, including both unstructured and spline-based approaches. Through extensive simulations on a quadruped robot platform, we evaluate how different sampling strategies affect control smoothness, task performance, robustness, and sample efficiency. The results provide new insights into the practical implications of sampling design for deploying MPPI on complex legged systems.
• Abstract（参考訳）: モデル予測経路積分(MPPI)制御は,複雑・非線形・高次元システムのための強力なサンプリングベース最適制御法として登場した。 しかし、脚付きロボットシステムにMPPIを直接適用することはいくつかの課題を呈している。 本稿では,足歩行ロボットにおけるMPPIフレームワークにおけるサンプリング戦略設計の役割を体系的に検討する。 構造的制御パラメータ化の考え方に基づき、非構造的およびスプライン的アプローチを含む、フレームワーク内の複数のサンプリング戦略を探索・比較する。 四足歩行ロボットプラットフォーム上での広範囲なシミュレーションにより、異なるサンプリング戦略が制御の滑らかさ、タスク性能、堅牢性、サンプル効率にどのように影響するかを評価する。 以上の結果から, 複雑な脚系にMPPIを配置するためのサンプリング設計の実践的意義について, 新たな知見が得られた。

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