脚式マニピュレータによる台車押し学習のための部分的モーション模倣

arXiv cs.RO / 2026/3/30

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要点

本論文は、台車を押すといった現実のモバイルマニピュレーション課題において、脚式ロボットが正確な操作を実行しながら安定した移動（ロコモーション）を学習するという課題に取り組む。
それは、まず広範なドメインおよび地形ランダム化を用いて頑健なロコモーション方策を訓練し、移動スタイルを転送する部分的模倣学習手法を提案する。
ロコ・マニピュレーションでは、全身の挙動を模倣するのではなく、部分的な敵対的モーション事前分布を用いて下半身の動作のみを模倣することで、別個の方策を学習する。
実験の結果、得られた方策は IsaacLab 上で多様な軌道に沿って台車を押すことができ、さらに MuJoCo へも効果的に移植できることが示される。
複数のベースラインと比較して、本アプローチはロコ・マニピュレーション行動の安定性と精度の両方を向上させる。