論文の概要: Kine2Go: Kinematic dataset for the Unitree Go2 robot with diverse gaits and motions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14433v1
- Date: Fri, 12 Jun 2026 13:13:53 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.908263
- Title: Kine2Go: Kinematic dataset for the Unitree Go2 robot with diverse gaits and motions
- Title（参考訳）: Kine2Go:多様な歩行と動きを持つUnitree Go2ロボットのキネマティックデータセット
- Authors: Władysław Pałucki, Paweł Siwak, Krzysztof Ciebiera, Marek Cygan,
- Abstract要約: 我々は,Unitree Go2ロボットのための800種類の歩行運動軌跡データを用いたデータセットKine2Goを提案する。
我々のパイプラインは、様々な4つの形態からデータを受け取り、それらをGo2互換のフォーマットに変換する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.199807441687141
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The recent popularity of robotics, combined with the steadily decreasing cost of robotic hardware, has lowered the entry barrier to robotics research and enabled rapid advancements in the field. One of the primary examples is the Unitree Go2 quadruped robot, which is often used by researchers in the areas of locomotion, navigation, control, and others. Many researchers use the Go2 robot in combination with techniques like imitation learning, reinforcement learning, and behavioral cloning to allow machine learning systems to take full control of the robot. At the same time, many of those techniques require demonstration data consisting of the robot's kinematics information and actions applied to the motors. Obtaining such data is difficult, requires building complex pipelines, and can take significant time. To aid in those kinds of efforts, we present Kine2Go - a dataset with 800 diverse gait kinematics trajectory motion data for the Unitree Go2 robot, derived from 40 distinct policies. Our pipeline accepts data from various quadruped morphologies and translates them to a Go2-compatible format. Then we use Reinforcement Learning to train policies following a given motion, and finally we gather data from those policies, which grants robust, perturbed kinematic data with corresponding motor-level actions.
- Abstract（参考訳）: 近年のロボティクスの人気は、ロボットハードウェアのコストが着実に低下していることと相まって、ロボティクス研究への参入障壁を低くし、この分野の急速な進歩を可能にした。
主な例の1つは、Unitree Go2の四足歩行ロボットで、しばしば移動、ナビゲーション、制御などの分野の研究者によって使われている。
多くの研究者がGo2ロボットと模倣学習、強化学習、行動クローニングといった技術を組み合わせて、機械学習システムがロボットを完全に制御できるようにする。
同時に、これらの技術の多くは、ロボットの運動学情報とモーターに適用される動作からなる実演データを必要とする。
このようなデータを取得するのは難しく、複雑なパイプラインを構築する必要があり、かなりの時間を要する可能性がある。
Kine2Go - 40の異なるポリシーから派生したUnitree Go2ロボットのための800種類の歩行運動軌跡運動データを持つデータセット。
我々のパイプラインは、様々な4つの形態からデータを受け取り、それらをGo2互換のフォーマットに変換する。
次に、強化学習を用いて、与えられた動きに従ってポリシーを訓練し、最後にこれらのポリシーからデータを収集する。
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