論文の概要: Learning Thermal-Aware Locomotion Policies for an Electrically-Actuated Quadruped Robot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.01631v1
• Date: Mon, 02 Mar 2026 09:06:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.820416
• Title: Learning Thermal-Aware Locomotion Policies for an Electrically-Actuated Quadruped Robot
• Title（参考訳）: 電気駆動型四足歩行ロボットの熱認識ロコモーションポリシーの学習
• Authors: Letian Qian, Yuhang Wan, Shuhan Wang, Xin Luo,
• Abstract要約: 本研究は、運動温度を強化学習ロコモーションポリシーに組み込む熱認識制御法を提案する。 ユニツリーA1の実際の実験では、固定された3kgのペイロードの下で、ベースラインポリシーがオーバーヒート保護をトリガーし、約7分以内に停止することを示した。 提案手法は,命令追跡性能を同等に保ちながら,熱的中断なく27分以上連続的に動作可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.393707423105182
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electrically-actuated quadrupedal robots possess high mobility on complex terrains, but their motors tend to accumulate heat under high-torque cyclic loads, potentially triggering overheat protection and limiting long-duration tasks. This work proposes a thermal-aware control method that incorporates motor temperatures into reinforcement learning locomotion policies and introduces thermal-constraint rewards to prevent temperature exceedance. Real-world experiments on the Unitree A1 demonstrate that, under a fixed 3 kg payload, the baseline policy triggers overheat protection and stops within approximately 7 minutes, whereas the proposed method can operate continuously for over 27 minutes without thermal interruptions while maintaining comparable command-tracking performance, thereby enhancing sustainable operational capability.
• Abstract（参考訳）: 電気的に作動する四足歩行ロボットは複雑な地形で高い移動性を持つが、モーターは高トルクの循環負荷下で熱を蓄積する傾向にあり、オーバーヒートの保護と長期の作業の制限を引き起こす可能性がある。 本研究は,運動温度を強化学習ロコモーションポリシーに組み込んだサーマルアウェア制御手法を提案し,温度超過を防止するためにサーマルコントラスト報酬を導入する。 Unitree A1の実際の実験では、固定された3kgのペイロードの下では、ベースラインポリシーはオーバーヒート保護をトリガーし、約7分以内に停止する。

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