行進はもう不要：短距離SE(2)目標に向けた二足歩行（ヒューマノイド）ロコモーションの学習

arXiv cs.RO / 2026/4/23

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要点

この論文は、ヒューマノイドロボットがSE(2)空間の短距離目標姿勢へ、速く・頑健で・省エネルギーな遷移で到達する方法を扱っています。
先行する学習ベースのロコモーション手法が速度追従に最適化し、姿勢到達そのものを直接狙わないため、短いタスクでは非効率な「行進（marching）」挙動につながる点を指摘しています。
著者らはSE(2)目標に向けた運動を明示的に最適化する、強化学習フレームワークと新しいコンステレーション（星座）ベースの報酬関数を提案しています。
エネルギー消費、目標到達までの時間、足踏み回数を、さまざまなSE(2)ゴールに対して測るベンチマーク手法も新たに導入しています。
結果として、提案手法は標準手法より一貫して優れ、シミュレーションから実機への転移にも成功しており、実用的な短距離ロコモーションでは目標指向の報酬設計が重要であることを示しています。