四つ足ロボットはさまざまな歩行リズムを使うことができ、各リズムは地形を通過する能力とエネルギー効率の点で異なる特性を持っています。異なる環境でリズムを積極的に調整することにより、四つ足ロボットはエネルギーを節約し、適応性の高い運動戦略を実現することができます。本文では、強化学習に基づく四つ足ロボットの運動戦略のエネルギー効率と地形通過能力をさまざまなリズムパラメーターで探究し、個々の運動戦略を効率的なマルチスキル運動戦略に統合するトレーニングおよび統合フレームワークを提案します。実験結果は、このマルチスキル戦略がエネルギーを最適化し、滑らかで安全なリズムの移行を実現できることを示しています。

強化学習; 運動; 運動学習; エネルギー効率