論文の概要: Learning Purposeful Co-designs of Bio-inspired Quadrupedal Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.02462v1
• Date: Mon, 02 Nov 2026 03:25:36 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-03 19:48:09.085765
• Title: Learning Purposeful Co-designs of Bio-inspired Quadrupedal Robots
• Title（参考訳）: バイオインスパイアされた四足歩行ロボットの目的共設計学習
• Abstract要約: 我々はDoggerを紹介した。Doggerは生体に触発された四足歩行で、モジュラー3足歩行、4バーリンケージ、そして順応性のある膝のコンプライアンスを備えている。 強化学習とベイズ最適化を組み合わせた2段階フレームワークを開発した。 配備された設計と政策により、検査および積荷輸送作業の輸送コストが18.6%、35.7%削減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.487589475680992
• License:
• Abstract: Treating morphology and control as separate design problems has constrained the efficiency and adaptability of quadrupedal robots, while current co-design approaches are often constrained by restricted design spaces. We overcome this limit by introducing Dogger, a bio-inspired quadruped with modular three-segment legs, four-bar linkages and adjustable passive knee compliance. A two-stage framework combining reinforcement learning and Bayesian optimization is developed: the morphology-conditioned control policy is trained across designs and then held fixed during task-specific design selection. The resulting designs and policies deployed zero-shot reduce the cost of transport by 18.6% and 35.7% for inspection and payload-carrying tasks. Comparisons demonstrate that full geometry-compliance co-design outperforms fixed and restricted design scopes. Cross-task tests further reveal distinct task-specific morphologies with shared mechanical trade-offs. These results provide hardware-level evidence that expanding the physical design space alongside learned control is essential to realize the full potential of task-driven morphology-control co-design in legged robotics.
• Abstract（参考訳）: 形態学と制御を別々の設計問題として扱うことは、四足歩行ロボットの効率と適応性を制約する一方で、現在の共同設計アプローチは、しばしば制限された設計空間によって制約される。 この制限を克服するためにDoggerは、モジュラー三脚と4バーリンケージと調整可能な受動膝コンプライアンスを備えたバイオインスパイアされた四足歩行ロボットだ。 強化学習とベイズ最適化を組み合わせた2段階のフレームワークが開発され、形態条件付き制御ポリシーは設計全体にわたって訓練され、タスク固有の設計選択中に固定される。 その結果、ゼロショットを配備した設計と政策により、検査および積載貨物輸送作業の輸送コストは18.6%、35.7%削減された。 比較によって、全幾何学準拠の共設計は、固定された設計範囲と制限された設計範囲よりも優れていたことが示される。 クロスタスクテストはさらに、共通の機械的トレードオフを持つタスク固有の形態を明らかにしている。 これらの結果から,ロボット工学におけるタスク駆動型形態制御共設計の可能性を実現するためには,学習制御とともに物理設計空間を拡大することが不可欠であることが示唆された。

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