論文の概要: SKATER: Synthesized Kinematics for Advanced Traversing Efficiency on a Humanoid Robot via Roller Skate Swizzles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.04948v1
• Date: Thu, 08 Jan 2026 13:54:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.699367
• Title: SKATER: Synthesized Kinematics for Advanced Traversing Efficiency on a Humanoid Robot via Roller Skate Swizzles
• Title（参考訳）: SKATER:ローラースケートスワッズによるヒューマノイドロボットの高度なトラバース効率のための合成キネマティクス
• Authors: Junchi Gu, Feiyang Yuan, Weize Shi, Tianchen Huang, Haopeng Zhang, Xiaohu Zhang, Yu Wang, Wei Gao, Shiwu Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,ローラースケート用の4輪の受動車輪を脚に備えた新しいヒューマノイドロボットを提案する。 また, ローラースケートの内在特性に基づいて, 報奨関数を設計したシュリップルゲイトに対して, 深部強化学習制御フレームワークを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.525815316903754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although recent years have seen significant progress of humanoid robots in walking and running, the frequent foot strikes with ground during these locomotion gaits inevitably generate high instantaneous impact forces, which leads to exacerbated joint wear and poor energy utilization. Roller skating, as a sport with substantial biomechanical value, can achieve fast and continuous sliding through rational utilization of body inertia, featuring minimal kinetic energy loss. Therefore, this study proposes a novel humanoid robot with each foot equipped with a row of four passive wheels for roller skating. A deep reinforcement learning control framework is also developed for the swizzle gait with the reward function design based on the intrinsic characteristics of roller skating. The learned policy is first analyzed in simulation and then deployed on the physical robot to demonstrate the smoothness and efficiency of the swizzle gait over traditional bipedal walking gait in terms of Impact Intensity and Cost of Transport during locomotion. A reduction of $75.86\%$ and $63.34\%$ of these two metrics indicate roller skating as a superior locomotion mode for enhanced energy efficiency and joint longevity.
• Abstract（参考訳）: 近年,人型ロボットの歩行・走行の進歩は著しいが,移動時の地上での足の打倒は必然的に即時的な衝撃力を発生させ,関節摩耗の悪化とエネルギー消費の低下につながる。 ローラースケートは、相当なバイオメカニカルな価値を持つスポーツであり、身体慣性を合理的に利用することで高速かつ連続的な滑りを達成でき、運動エネルギーの損失は最小限である。 そこで本研究では,ローラースケート用の4輪の受動車輪を備えた新しいヒューマノイドロボットを提案する。 また, ローラースケートの内在特性に基づいて, 報奨関数を設計したシュリップルゲイトに対して, 深部強化学習制御フレームワークを開発した。 学習されたポリシーはまずシミュレーションで分析され、その後物理ロボットに展開され、移動中の衝撃強度と輸送コストの観点から従来の二足歩行よりもスリップル歩行の滑らかさと効率を実証する。 この2つの指標のうち75.86.%と63.34.%の削減は、ローラースケートをエネルギー効率と関節長寿を高めるための優れた移動モードとして示している。

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