LatentMimic：潜在空間の模倣による地形適応型ロコモーション
arXiv cs.RO / 2026/4/21
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要点
- LatentMimicは、複雑な地形に適応しつつ元のモーションスタイルを損なわないことを目指した四足ロボット向けのロコモーション学習フレームワークである。
- イミテーション学習における最適化上のトレードオフを、スタイルの忠実さと幾何学的制約を切り離すことで解消し、学習したmocap（モーションキャプチャ）事前分布に対する潜在空間の発散を最小化する。
- これにより、硬い姿勢追従を条件付きでより柔軟な目的関数へと再定式化し、歩行（gait）の位相構造を保ちながら、凹凸のある地面に対して手先・足先（エンドエフェクタ）を独立に調整できるようにする。
- 地形が変わる際の分布シフトに対処するため、動的リプレイバッファを備えた地形適応モジュールを導入している。
- 4種類のロコモーションスタイルと4種類の地形での検証により、モーション追跡型の最先端手法よりも地形踏破の成功率が高く、かつスタイルの忠実さも高いことが示された。
