論文の概要: Predictive Training with Latent Imagination for Visual Quadruped Navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.17574v1
- Date: Mon, 20 Jul 2026 05:33:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-21 18:48:37.508864
- Title: Predictive Training with Latent Imagination for Visual Quadruped Navigation
- Title（参考訳）: 視覚四角形ナビゲーションのための潜時イマジネーションによる予測トレーニング
- Authors: Yancheng Zhu, Wanli Ma, Chen Han, Irvin Haozhe Zhan, Bingfeng Qin, Yixin Xu,
- Abstract要約: 脚付きロボットの強化学習ナビゲーションポリシーは、現在の観測と短期記憶から反応的に行動を選択する。
トレーニング中にポリシーの繰り返し状態に適用される軽量な予測監督は、推論時コントローラを変更することなく予測障害ダイナミクスを符号化することができる。
動的障害物を伴うシミュレーションおよび実世界のナビゲーションベンチマークにおいて,予測学習信号のみでの衝突速度を低減しつつ,ナビゲーションの成功を著しく改善する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.687590979817173
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Reinforcement-learning navigation policies for legged robots select actions reactively from current observations and short-term memory, with limited capacity to anticipate how moving obstacles will evolve in the near future. In dynamic environments, this reactivity causes the robot to respond too late because collision risk depends on short-horizon scene structure rather than on current obstacle positions alone. Lightweight predictive supervision applied to the policy's recurrent state during training can encode anticipatory obstacle dynamics without modifying the inference-time controller. We augment a reactive LSTM-SRU navigation backbone with an auxiliary JEPA-style predictor and SIGReg regularization: during training, the predictor supervises the deterministic hidden state to anticipate its own next state; at inference, it is fully discarded, incurring zero additional computational cost. On simulated and real-world navigation benchmarks with dynamic obstacles, our method substantially improves navigation success while reducing collision rates through the predictive training signal alone, without additional inference-time parameters. Real-robot deployment on a Unitree Go2 demonstrates zero-shot sim-to-real transfer: the controller navigates cluttered indoor and dynamic outdoor environments without fine-tuning, with evasive behavior consistent with the collision reduction observed in simulation.
- Abstract（参考訳）: 脚のあるロボットの強化学習ナビゲーションポリシーは、現在の観測と短期記憶から反応的に行動を選択する。
動的環境において、この反応は、衝突リスクが現在の障害物位置のみに依存するのではなく、短水平のシーン構造に依存するため、ロボットの応答が遅すぎる原因となる。
トレーニング中にポリシーの繰り返し状態に適用される軽量な予測監督は、推論時コントローラを変更することなく予測障害ダイナミクスを符号化することができる。
我々は、補助的なJEPAスタイルの予測器とSIGReg正規化により、反応性LSTM-SRUナビゲーションバックボーンを増強する:トレーニング中、予測器は、決定論的隠れ状態を監督して、次の状態を予測し、推測すると、完全に破棄され、追加の計算コストがゼロになる。
動的障害物を伴うシミュレーションおよび実世界のナビゲーションベンチマークにおいて,予測学習信号のみでの衝突率を抑えつつ,追加の推論時間パラメータを伴わず,航法成功率を大幅に向上させる。
コントローラは、微調整なしで散らばった屋内環境と動的屋外環境をナビゲートし、シミュレーションで観測された衝突の低減と同等な回避行動を行う。
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