論文の概要: Sim-to-Real of Humanoid Locomotion Policies via Joint Torque Space Perturbation Injection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.21853v2
• Date: Wed, 25 Mar 2026 12:06:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-26 14:25:25.979239
• Title: Sim-to-Real of Humanoid Locomotion Policies via Joint Torque Space Perturbation Injection
• Title（参考訳）: 関節トルク空間摂動注入によるヒューマノイドロコモーション反応のシミュレート
• Abstract要約: 提案手法は前方シミュレーション中に入力関節トルクに状態依存性の摂動を注入する。 これらの摂動は、標準パラメータのランダム化よりも幅広い現実のギャップをシミュレートするように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.888645031096754
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper proposes a novel alternative to existing sim-to-real methods for training control policies with simulated experiences. Unlike prior methods that typically rely on domain randomization over a fixed finite set of parameters, the proposed approach injects state-dependent perturbations into the input joint torque during forward simulation. These perturbations are designed to simulate a broader spectrum of reality gaps than standard parameter randomization without requiring additional training. By using neural networks as flexible perturbation generators, the proposed method can represent complex, state-dependent uncertainties, such as nonlinear actuator dynamics and contact compliance, that parametric randomization cannot capture. Experimental results demonstrate that the proposed approach enables humanoid locomotion policies to achieve superior robustness against complex, unseen reality gaps in both simulation and real-world deployment.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,既存のシミュレート・トゥ・リアル手法の代替として,シミュレートされた経験を持つ制御ポリシーの学習方法を提案する。 固定有限のパラメータ集合に対する領域ランダム化に依存する従来の手法とは異なり、提案手法は前方シミュレーション中に入力関節トルクに状態依存の摂動を注入する。 これらの摂動は、追加の訓練を必要とせず、標準パラメータのランダム化よりも幅広い現実のギャップをシミュレートするように設計されている。 ニューラルネットワークをフレキシブルな摂動発生器として使用することにより、非線形アクチュエータダイナミクスや接触コンプライアンスなど、複雑で状態に依存しない不確実性を表現することができ、パラメトリックランダム化では捕捉できない。 実験により,提案手法により,シミュレーションと実世界展開の両方において,複雑で見えない現実的ギャップに対して優れたロバスト性を実現することができることが示された。

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