論文

検証ゲート付き継続学習で四脚ロボットの地形走破性を予測、履歴忘却を23.1%低減

本論文は、四脚ロボットが未踏地形で得た接触指標を、DINOv3の視覚特徴から不確実性付きで予測する継続学習パイプラインを提案したプレプリントである。逐次的な実機データストリームで、履歴検証ゲート付きリプレイはゲートなしリプレイに比べ最終アンカーNLL劣化を23.1%相対低減し、新地形への適応はほぼ同等だった。この手法は、地形の見た目ではなくロボット自身の接触応答に基づく走破性評価を可能にする点で重要である。