論文の概要: TERRA: Terrain-Aware Reconstruction, Retargeting and Control for Musculoskeletal Locomotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.38653v1
• Date: Tue, 29 Sep 2026 23:19:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-01 18:57:26.834541
• Title: TERRA: Terrain-Aware Reconstruction, Retargeting and Control for Musculoskeletal Locomotion
• Title（参考訳）: TERRA : 骨格筋の再建・再ターゲティング・制御
• Abstract要約: TERRAは、筋骨格運動の地形認識と制御のためのエンドツーエンドパイプラインである。 9.4時間多彩な移動における筋活動制御の訓練を成功させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.419959451125784
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent advances in musculoskeletal modeling and reinforcement learning have enabled muscle-actuated agents to reproduce increasingly complex human motions. Yet these capabilities remain largely confined to flat ground, in part because motion datasets rarely include aligned terrain geometry and because retargeting terrain interactions to complex musculoskeletal bodies is challenging. We present TERRA, an end-to-end pipeline for terrain-aware retargeting and control of musculoskeletal locomotion. From kinematic trajectories alone, TERRA combines terrain priors, estimated contacts, and negative free-space evidence to recover task-relevant support geometry. TERRA further considers anatomical, tendon-continuity, and contact constraints during retargeting. Using the resulting motion-terrain pairs from five datasets, we successfully train a single muscle-actuated control policy on 9.4 hours of diverse locomotion. Across reconstruction, retargeting, and held-out tracking benchmarks, TERRA improves terrain accuracy, sharply reduces anatomical and interaction violations, and achieves the highest observed completion rate over supported terrain families. Overall, TERRA provides a practical route from scene-less motion data to muscle-actuated locomotion over diverse non-flat terrain. Project website: https://cnai.epfl.ch/terra/
• Abstract（参考訳）: 近年の筋骨格モデリングと強化学習の進歩により、筋活性化剤はより複雑な人間の動きを再現できるようになった。 しかし、運動データセットには地形の整列がほとんど含まれていないことや、複雑な筋骨格体との地形の相互作用の再ターゲティングが難しいことなどから、これらの能力は主に平地に限定されている。 本稿では,筋骨格運動の地形認識再ターゲティングと制御のためのエンド・ツー・エンドパイプラインであるTERRAについて述べる。 キネマティック軌道のみから、TERRAは地形の先行、推定された接触、負の自由空間証拠を組み合わせてタスク関連支持幾何学を復元する。 TERRAはさらに、再ターゲティング中の解剖学的、腱連続性、接触制約も考慮している。 5つのデータセットから得られたモーション・テランのペアを用いて、我々は、異なる移動時間9.4時間で単一の筋肉活性化制御ポリシーをトレーニングすることに成功しました。 再建、再ターゲティング、ホールドアウトトラッキングベンチマークを通じて、TERRAは、地形の精度を改善し、解剖学的および相互作用違反を著しく低減し、支持された地形群よりも観測された最も高い完了率を達成する。 全体的に、TERRAは、シーンレスモーションデータから、多様な非平坦な地形における筋運動への実践的な経路を提供する。 プロジェクトウェブサイト: https://cnai.epfl.ch/terra/

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