論文の概要: PRIOR: Perceptive Learning for Humanoid Locomotion with Reference Gait Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18979v1
• Date: Thu, 19 Mar 2026 14:42:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:06.207428
• Title: PRIOR: Perceptive Learning for Humanoid Locomotion with Reference Gait Priors
• Title（参考訳）: PRIOR:基準利得を優先したヒューマノイドロコモーションの知覚学習
• Authors: Chenxi Han, Shilu He, Yi Cheng, Linqi Ye, Houde Liu,
• Abstract要約: PRIORはIsaac Lab上に構築された効率的で再現可能なフレームワークである。 本研究では,人間的な歩行と頑健な地形トラバースを実現する枠組みを提案する。 トレーニングパイプラインやパラメトリック歩行生成器,評価ベンチマークなどを含む,完全なPRIORフレームワークをオープンソースとして公開します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.48639232018629
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Training perceptive humanoid locomotion policies that traverse complex terrains with natural gaits remains an open challenge, typically demanding multi-stage training pipelines, adversarial objectives, or extensive real-world calibration. We present PRIOR, an efficient and reproducible framework built on Isaac Lab that achieves robust terrain traversal with human-like gaits through a simple yet effective design: (i) a parametric gait generator that supplies stable reference trajectories derived from motion capture without adversarial training, (ii) a GRU-based state estimator that infers terrain geometry directly from egocentric depth images via self-supervised heightmap reconstruction, and (iii) terrain-adaptive footstep rewards that guide foot placement toward traversable regions. Through systematic analysis of depth image resolution trade-offs, we identify configurations that maximize terrain fidelity under real-time constraints, substantially reducing perceptual overhead without degrading traversal performance. Comprehensive experiments across terrains of varying difficulty-including stairs, boxes, and gaps-demonstrate that each component yields complementary and essential performance gains, with the full framework achieving a 100% traversal success rate. We will open-source the complete PRIOR framework, including the training pipeline, parametric gait generator, and evaluation benchmarks, to serve as a reproducible foundation for humanoid locomotion research on Isaac Lab.
• Abstract（参考訳）: 自然の歩行で複雑な地形を横断する知覚的ヒューマノイド移動政策の訓練は、通常、多段階の訓練パイプライン、敵の目標、または広範囲の現実世界の校正を必要とする、オープンな課題である。 私たちはIsaac Lab上に構築された効率的かつ再現可能なフレームワークであるPRIORを紹介します。 一 対向訓練をせずに、モーションキャプチャから派生した安定した基準軌跡を供給するパラメトリック歩行発生装置 (II)自己教師型高度マップ再構成による自我心深度画像から直接地形形状を推定するGRUに基づく状態推定装置 三 渡航地への足場配置を案内する地形適応型足場報酬 深度画像解像度トレードオフの系統的解析により、リアルタイム制約下で地形の忠実度を最大化し、トラバース性能を低下させることなく、知覚的オーバーヘッドを大幅に低減する構成を同定する。 様々な難易度、階段、ボックス、ギャップを含む地形における総合的な実験により、各コンポーネントが補完的かつ不可欠なパフォーマンス向上を達成し、完全なフレームワークが100%のトラバース成功率を達成することを実証した。 我々は、トレーニングパイプライン、パラメトリック歩行生成器、評価ベンチマークを含む完全なPRIORフレームワークをオープンソース化し、Isaac Labにおけるヒューマノイド運動研究の再現可能な基盤として機能する。

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