Fugu-MT 論文翻訳(概要): SPRINT: Efficient Spectral Priors for Humanoid Athletic Sprints

論文の概要: SPRINT: Efficient Spectral Priors for Humanoid Athletic Sprints

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.28549v1
Date: Wed, 27 May 2026 14:40:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-05-28 17:38:56.123428
Title: SPRINT: Efficient Spectral Priors for Humanoid Athletic Sprints
Title（参考訳）: SPRINT:ヒューマノイド・アスレチックスプリントの効率的なスペクトル優先
Authors: Yantong Wei, Kaihong Huang, Hainan Pan, Jiawei Luo, Jiawei Zhou, Ziyan Mai, Zhiwen Zeng, Yaonan Wang, Huimin Lu,
Abstract要約: SPRINTは、効率の良い周波数適応スペクトルプリミティブによって駆動されるフレームワークである。これらの先行は、広い速度スペクトルにわたって運動学的に実現可能な関節軌道を生成する。 SPRINTはUnitree G1プラットフォーム上でのフィールド実験においてゼロショットのsim-to-real転送を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 30.263536765379754
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The pursuit of humanoid athletic sprints is hindered by a scarcity of humanoid-viable kinematic reference data and the inability of existing frameworks to maintain stability during sprints. To overcome these limitations, we introduce SPRINT, a novel framework driven by efficient, frequency-adaptive spectral priors. By characterizing the fundamental periodicity of human locomotion in the frequency domain using a reference library of five discrete motion sequences, these priors generate kinematically feasible joint trajectories across a broad velocity spectrum, successfully extrapolating to speeds that exceed the reference distribution. Guided by these pretrained priors, the SPRINT policy achieves zero-shot sim-to-real transfer in field experiments on the Unitree G1 platform, reaching a peak sprinting velocity of 6 m/s and demonstrating seamless gait transitions while preserving biomimetic naturalness. Ultimately, this work establishes frequency-adaptive spectral priors as a highly data-efficient foundation for humanoid athletic sprints. The project page is available at https://anonymous.4open.science/w/SPRINT-138A/.
Abstract（参考訳）: ヒューマノイド運動スプリントの追求は、ヒューマノイドが動作可能な運動基準データの不足と、既存のフレームワークがスプリント中に安定性を維持することができないことによって妨げられている。これらの制限を克服するために、SPRINT(SPRINT)という、効率的な周波数適応スペクトルプリミティブによって駆動される新しいフレームワークを導入する。 5つの離散的な動き列の参照ライブラリを用いて、周波数領域における人間の移動の基本周期性を特徴付けることにより、これらの先行は、広い速度スペクトルにわたって運動的に実現可能な関節軌跡を生成し、基準分布を超える速度への外挿に成功した。これらの事前訓練によって導かれたSPRINTポリシは、Unitree G1プラットフォーム上でのフィールド実験においてゼロショットのsim-to-real転送を実現し、最高速度は6m/sに達し、生体模倣的な自然性を保ちながらシームレスな歩行遷移を示す。最終的に、この研究は、ヒューマノイド運動スプリントのための非常にデータ効率のよい基礎として、周波数適応スペクトル事前を確立する。プロジェクトページはhttps://anonymous.4open.science/w/SPRINT-138A/で公開されている。

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