不整合な動作事前分布からのタスク中心型方策最適化

要約

ヒューマノイド制御において、人間のデモ動作は最適でない場合やロボットの身体と適合しない場合があり、単純な模倣はタスク性能を低下させる課題がある。本研究は「Task-Centric Motion Priors (TCMP)」を提案し、模倣を対等な目標ではなく条件付きの正則化として扱い、タスク達成を最優先しつつ自然な動作生成を実現する。

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