論文の概要: Data-Driven Physics Embedded Dynamics with Predictive Control and Reinforcement Learning for Quadrupeds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.14333v1
• Date: Sun, 15 Mar 2026 11:52:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.754748
• Title: Data-Driven Physics Embedded Dynamics with Predictive Control and Reinforcement Learning for Quadrupeds
• Title（参考訳）: 予測制御と強化学習を用いた四足歩行のためのデータ駆動物理埋め込みダイナミクス
• Authors: Prakrut Kotecha, Aditya Shirwatkar, Shishir Kolathaya,
• Abstract要約: モデル予測制御(MPC)と強化学習(RL)を統合した4次手法の現状 ラグランジアンニューラルネットワーク(LNN)をRL MPCフレームワークに統合することで、これらの問題に対処する。 サンプル効率の向上,長軸誤差の低減,非構造的ニューラルダイナミクスよりも高速なリアルタイム計画法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.85987101794478
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: State of the art quadrupedal locomotion approaches integrate Model Predictive Control (MPC) with Reinforcement Learning (RL), enabling complex motion capabilities with planning and terrain adaptive behaviors. However, they often face compounding errors over long horizons and have limited interpretability due to the absence of physical inductive biases. We address these issues by integrating Lagrangian Neural Networks (LNNs) into an RL MPC framework, enabling physically consistent dynamics learning. At deployment, our inverse dynamics infinite horizon MPC scheme avoids costly matrix inversions, improving computational efficiency by up to 4x with minimal loss of task performance. We validate our framework through multiple ablations of the proposed LNN and its variants. We show improved sample efficiency, reduced long-horizon error, and faster real time planning compared to unstructured neural dynamics. Lastly, we also test our framework on the Unitree Go1 robot to show real world viability.
• Abstract（参考訳）: State of the art quadrupedal locomotion approachは、モデル予測制御(MPC)と強化学習(RL)を統合し、計画と地形適応行動を伴う複雑な動き機能を実現する。 しかし、長い地平線上で複雑な誤差に直面し、物理的帰納バイアスがないため、解釈可能性に制限がある。 ラグランジアンニューラルネットワーク(LNN)をRL MPCフレームワークに統合し、物理的に一貫した動的学習を可能にすることで、これらの課題に対処する。 本手法は, 計算効率を最大4倍に向上し, タスク性能の損失を最小限に抑える。 我々は,提案するLNNとその変種を複数組み合わせて検証する。 サンプル効率の向上,長軸誤差の低減,非構造的ニューラルダイナミクスよりも高速なリアルタイム計画法を示す。 最後に,Unitree Go1ロボット上で,現実の生存可能性を示すフレームワークをテストした。

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