論文の概要: Learning Locomotion on Complex Terrain for Quadrupedal Robots with Foot Position Maps and Stability Rewards

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.02744v1
• Date: Fri, 03 Apr 2026 05:37:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-06 17:20:24.333942
• Title: Learning Locomotion on Complex Terrain for Quadrupedal Robots with Foot Position Maps and Stability Rewards
• Title（参考訳）: 四足歩行ロボットにおける足位マップと安定リワードを用いた複雑な地形の学習
• Authors: Matthew Hwang, Yubin Liu, Ryo Hakoda, Takeshi Oishi,
• Abstract要約: 本研究では,高度マップに統合された足位マップと,複雑な地形上での移動を実現するために,注意に基づくフレームワーク内での動的移動安定報酬を導入する。 提案手法は高精度かつ安定な移動を可能にし,ドメイン内およびOOD地形上での移動の成功率の向上を図っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0994685543838654
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Quadrupedal locomotion over complex terrain has been a long-standing research topic in robotics. While recent reinforcement learning-based locomotion methods improve generalizability and foot-placement precision, they rely on implicit inference of foot positions from joint angles, lacking the explicit precision and stability guarantees of optimization-based approaches. To address this, we introduce a foot position map integrated into the heightmap, and a dynamic locomotion-stability reward within an attention-based framework to achieve locomotion on complex terrain. We validate our method extensively on terrains seen during training as well as out-of-domain (OOD) terrains. Our results demonstrate that the proposed method enables precise and stable movement, resulting in improved locomotion success rates on both in-domain and OOD terrains.
• Abstract（参考訳）: 複雑な地形上での四足歩行は、ロボット工学における長年の研究トピックである。 最近の強化学習に基づく移動法は、一般化性と足の位置決め精度を向上させるが、最適化に基づくアプローチの明確な精度と安定性の保証を欠いて、関節角度から足の位置を暗黙的に推測することに頼っている。 これを解決するために,高度マップに統合された足位マップと,複雑な地形上での移動を実現するための注意に基づくフレームワーク内での動的移動安定報酬を導入する。 本手法は、トレーニング中に見られた地形や、領域外(OOD)の地形に対して広範に検証する。 提案手法は高精度かつ安定な移動を可能にし,ドメイン内およびOOD地形上での移動の成功率の向上を図っている。

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