論文の概要: Efficient and Versatile Quadrupedal Skating: Optimal Co-design via Reinforcement Learning and Bayesian Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18408v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 02:12:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-21 18:33:56.971981
• Title: Efficient and Versatile Quadrupedal Skating: Optimal Co-design via Reinforcement Learning and Bayesian Optimization
• Title（参考訳）: 効率的な四足歩行:強化学習とベイズ最適化による最適共設計
• Authors: Hanwen Wang, Zhenlong Fang, Josiah Hanna, Xiaobin Xiong,
• Abstract要約: 本研究では、受動車輪を備えた四足歩行ロボット上で、効率的で多目的なローラースケートを可能にするハードウェア制御協調設計手法を提案する。 パッシブホイールスケートは脚の慣性を減少させ、特に高速でエネルギー効率を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.969390069418777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a hardware-control co-design approach that enables efficient and versatile roller skating on quadrupedal robots equipped with passive wheels. Passive-wheel skating reduces leg inertia and improves energy efficiency, particularly at high speeds. However, the absence of direct wheel actuation tightly couples mechanical design and control. To unlock the full potential of this modality, we formulate a bilevel optimization framework: an upper-level Bayesian Optimization searches the mechanical design space, while a lower-level Reinforcement Learning trains a motor control policy for each candidate design. The resulting design-policy pairs not only outperform human-engineered baselines, but also exhibit versatile behaviors such as hockey stop (rapid braking by turning sideways to maximize friction) and self-aligning motion (automatic reorientation to improve energy efficiency in the direction of travel), offering the first system-level study of dynamic skating motion on quadrupedal robots.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、受動車輪を備えた四足歩行ロボットにおいて、効率的かつ多目的なローラースケートを可能にするハードウェア制御協調設計手法を提案する。 パッシブホイールスケートは脚の慣性を減少させ、特に高速でエネルギー効率を向上させる。 しかし、ダイレクトホイールのアクティベーションが欠如していることは、機械設計と制御を密に結合する。 上層ベイズ最適化は機械設計空間を探索し、下層強化学習は各候補設計に対してモータ制御ポリシーを訓練する。 結果として得られたデザインとポリティクスのペアは、人間工学のベースラインを上回るだけでなく、ホッケーストップ(摩擦を最大化するために横向きに旋回するレイプブレーキ)や自方向運動(旅行方向のエネルギー効率を改善するためのオートマチックな方向転換)のような多目的な行動も示しており、四足歩行ロボットにおける動的スケート運動のシステムレベルでの最初の研究を提供している。

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