論文の概要: Around the World: Unified Learned Locomotion on a 270 g Continuous-Rotation Quadruped

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.02728v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 03:03:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-06 00:14:30.175421
• Title: Around the World: Unified Learned Locomotion on a 270 g Continuous-Rotation Quadruped
• Title（参考訳）: 世界一周:270gの連続回転四足歩行で一貫したローコモーション
• Abstract要約: 連続回転脚により、MiNI-Qは体の両側のジオメトリーに270のグループドアクセスを与える。 我々は、この範囲を1つの姿勢条件付き強化学習ポリシーで活用し、完全にオンボードで実行します。 T8$のトーラスと重力条件変換に関する連続的な共同空間参照は、状態機械や位相切替なしに、直立歩行、反転歩行、着陸回収を接続する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Closed-loop learned locomotion is established on commercial quadrupeds but remains uncommon at the sub-kilogram scale. Continuous-rotation legs give MiNI-Q, a 270 g quadruped, access to supporting configurations on either side of the body. We exploit this range with a single posture-conditioned reinforcement-learning policy that runs entirely onboard. A continuous joint-space reference on the torus $T^8$ and its gravity-conditioned transformation connect upright walking, inverted walking, and landing recovery without state machines or phase switching. Coordinated posture and release curricula train this behavior family; identified actuation, cross-engine validation, and embedded execution support hardware transfer. The same sub-100k-parameter network tracks forward velocity with RMSE of 0.037 m/s upright and 0.050 m/s inverted, resumes walking in 24 of 30 release trials, and operates with four interchangeable foot geometries across four indoor surfaces. Hardware experiments and simulation ablations connect these capabilities to the representation, conditioning, and training choices that exploit the platform's motion range. Demonstration videos and supplementary material are available on the project website: https://submissionreview.github.io/around-the-world/.
• Abstract（参考訳）: 閉ループ学習ロコモーションは商業的な四重奏で確立されているが、サブキログラムスケールでは珍しくない。 連続回転脚は270gの四足歩行のMiNI-Qを与え、体の両側の支持構造にアクセスできる。 我々は、この範囲を1つの姿勢条件付き強化学習ポリシーで活用し、完全にオンボードで実行します。 トーラスのT^8$と重力条件変換に関する連続的な共同空間参照は、状態機械や位相切替なしに、直立歩行、反転歩行、着陸回収を接続する。 協調姿勢とリリースカリキュラムは、この行動ファミリーを訓練し、アクティベーション、クロスエンジニアリングバリデーション、組み込み実行サポートハードウェア転送を識別する。 同じ100k以下のパラメーターネットワークは、RMSEが直立0.037m/s、逆転0.050m/sで前進速度を追跡し、30回の放出試験のうち24回の歩行を再開し、4つの屋内表面を4つの交換可能なフィートジオメトリーで走行する。 ハードウェアの実験とシミュレーションは、これらの能力をプラットフォームの動き範囲を利用する表現、条件付け、および訓練の選択に結びつける。 デモビデオと補足資料はプロジェクトのWebサイト(https://submissionreview.github.io/around-the-world/)で公開されている。

関連論文リスト

• Vision-Guided Morphing Quadcopter for Multi-Geometry Payload Transport through Narrow Passages [0.0]
  本稿では,狭路を横断するマルチジオメトリペイロード輸送のための視覚誘導型クアッドコプターを提案する。 提案プラットフォームは4つのハイブリッドアームレッグ構造を用いており、着陸支援および把持部材として機能する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-22T09:45:13Z)
• GigaBrain-WBC-0.5: A Behavior World Model for Robust Whole-Body Control with Environment Interaction [68.67772166423812]
  ヒューマノイド全身制御のための行動世界モデル(BWM)であるGigaBrain-WBC-0.5を提案する。 純粋にリアクティブなトラッカーではなく、因果トランスフォーマーをトレーニングして、次のアクション、次の状態、次の潜伏動作コマンドに対する分布を共同で予測します。 自動地形アノテーションパイプラインは、再ターゲティングされた動きから完全な3D接触形状を復元し、既存の動きデータセットのスケールでの地形アノテートを可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-18T18:21:36Z)
• MARS-Dragonfly: Agile and Robust Flight Control of Modular Aerial Robot Systems [21.471271822760276]
  モジュラー・エアリアル・ロボット・システム(MARS)は、再構成可能な連結構造を持つ複数のドローンユニットから構成される。 MARSは単純な準静的モデルと規則に基づくアロケーションに依存しており、不連続かつ非有界なモーターコマンドを生成する。 我々は、受動ドッキング、検出不要な受動ロック、磁気アシスト分離が可能な小型機械システムを開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-07T06:43:08Z)
• Gait-Adaptive Perceptive Humanoid Locomotion with Real-Time Under-Base Terrain Reconstruction [86.53248703859718]
  本研究では,地形認識,歩行制御,全身制御を一つの強化学習ポリシーにマージする知覚的移動フレームワークを提案する。 31-DoF、1.65mのヒューマノイドロボットによる実験は、シミュレーションと実世界の両方で堅牢な移動を実証している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-12-08T11:42:41Z)
• Learning Humanoid Standing-up Control across Diverse Postures [27.79222176982376]
  立ち上がり制御はヒューマノイドロボットにとって不可欠であり、現在の移動と移動操作システムに統合される可能性がある。 本稿では,立ち上がり制御をゼロから学習する強化学習フレームワークであるHoST(Humanoid Standing-up Control)を提案する。 実験結果から, 各種実験室および屋外環境におけるスムーズ, 安定, 頑健な立位運動が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-02-12T13:10:09Z)
• Ultra-low Power Deep Learning-based Monocular Relative Localization Onboard Nano-quadrotors [64.68349896377629]
  この研究は、2つのピアナノドロンのディープニューラルネットワーク(DNN)を介して、単分子の相対的な局所化に対処する、新しい自律的なエンドツーエンドシステムを示す。 超制約ナノドローンプラットフォームに対処するため,データセットの増大,量子化,システム最適化などを含む垂直統合フレームワークを提案する。 実験の結果,DNNは低分解能モノクローム画像のみを用いて最大2mの距離で10cmのターゲットナノドローンを正確に局在させることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-03T14:14:08Z)
• Learning a Single Near-hover Position Controller for Vastly Different Quadcopters [56.37274861303324]
  本稿では,クワッドコプターのための適応型ニアホバー位置制御器を提案する。 これは、非常に異なる質量、大きさ、運動定数を持つクワッドコプターに展開することができる。 また、実行中に未知の障害に迅速に適応する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T17:55:05Z)
• VAE-Loco: Versatile Quadruped Locomotion by Learning a Disentangled Gait Representation [78.92147339883137]
  本研究では,特定の歩行を構成する主要姿勢位相を捕捉する潜在空間を学習することにより,制御器のロバスト性を高めることが重要であることを示す。 本研究では,ドライブ信号マップの特定の特性が,歩幅,歩幅,立位などの歩行パラメータに直接関係していることを示す。 生成モデルを使用することで、障害の検出と緩和が容易になり、汎用的で堅牢な計画フレームワークを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T19:49:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。