HiPAN：階層型姿勢適応ナビゲーション—四足ロボットの不整地3D環境における移動
arXiv cs.RO / 2026/4/30
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要点
- 本論文では、狭く高さの制約がある空間を含む不整地3D環境で動く四足ロボット向けに、HiPANという階層型ナビゲーション手法を提案します。
- HiPANは、従来のマッピング–計画の多段パイプラインを用いず、導入時には搭載の深度画像を直接活用し、上位ポリシー（平面速度と身体姿勢）と下位の姿勢適応型ロコモーション制御器に役割を分けます。
- 局所的で視野の狭い行動を抑え、長期的な航法を可能にするために、Path-Guided Curriculum Learningを導入し、ナビゲーションのホライズンを反応的回避から戦略的な移動へ段階的に拡張します。
- シミュレーションでは、古典的な反応型プランナーやエンドツーエンド基線よりも、到達成功率と経路効率の点で優れた結果が得られ、実世界実験でも多様な環境での適用可能性が裏付けられます。
- この手法は、計算負荷の低減と知覚誤差の蓄積の抑制を通じて、リソース制約のあるプラットフォームでの利用性向上を狙っています。
