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2026 Shorttrack

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豊橋技術科学大学大学院

情報・ロボットシステム研究室（IRSL）

伊敷 真乃介

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目的

  • vnoidショートトラック用ロボットの歩行速度を最大化する設定を探索
  • 対象: 古典的footstep制御コントローラ（vnoid_sample_controller）
  • 学習方策（RL）は物理エンジンの差異により不安定だったため、

こちらを採用

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動作環境

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項目

内容

CPU

Intel Core i9-14900K（24コア）

GPU

NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti（12GB VRAM）

メモリ

64GB

OS

Ubuntu 24.04.2

シミュレータ

Choreonoid 2.6.0（AISTSimulator, time step 1ms）

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手法

  • SimpleControllerのcontroller_options経由でパラメータを実行時に上書き可能に改修
  • Choreonoidをヘッドレス・非実時間モードで自動実行し、

前進速度・横ドリフトを計測するツールを構築

  • 段階的に探索範囲を拡大：
  • stride・duration の格子探索（121通り）
  • Stabilizerゲイン等も含めた乱数探索（600通り）

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変更パラメータ

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sample_robot_ver2.body

パラメータ

デフォルト

Best

stride（歩幅）[Sec]

0.1

0.23

duration（歩行周期）[Sec]

0.5

0.34

spacing（左右足間隔）[m]

0.20

0.20

orientation_ctrl_gain_p（姿勢P）

50.0

63.0

orientation_ctrl_gain_d（姿勢D）

5.0

3.3

dcm_ctrl_gain（DCMバランス）

2.0

2.0

swing_height（遊脚高さ）[m]

0.05

0.073

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シミュレーションの様子

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結果

  • 時間: 119.88 s → 29.40 s （約1/4）
  • 前進速度: 0.18 m/s → 0.767 m/s（約4.3倍）
  • 横方向ドリフト: -0.025 m/s（30秒間で約-0.72 m、許容範囲1m以内）
  • 600通り中、安定歩行157通り／フィールド内収束115通り

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