WholeBody
[Paper Note] General Humanoid Whole-Body Control via Pretraining and Fast Adaptation, Zepeng Wang+, arXiv'26, 2026.02
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#NeuralNetwork #ReinforcementLearning #MoE(Mixture-of-Experts) #Robotics #EmbodiedAI #Initial Impression Notes Issue Date: 2026-02-14 GPT Summary- ヒューマノイドロボットの全身コントローラー学習は、多様な動作や迅速な適応の難しさから依然課題が残る。既存手法はタスク固有のトレーニングを要し、新しい動作への適応時に性能が低下することが多い。本研究では、高速適応と安定した動作追跡を実現する「FAST」を提案。FASTは軽量のデルタアクションポリシーを学習し、分布外動作への効率的適応と壊滅的な忘却の軽減を図る。さらに、センターオブマスに基づく制御を導入し、バランス向上を目指す。広範なシミュレーションと実世界の実験により、FASTは堅牢性や適応効率で最先端のベースラインを超える性能を示した。 Comment
元ポスト:
腕の操作だけのような特定の部位に特化したモーションを学習するのではなく、全身の動きを制御するコントローラーをMoE+3層MLPのアーキテクチャでRL（PPO)によって学習するような手法らしい