APEX: 휴머노이드 로봇의 고지형 적응형 횡단을 위한 심층 강화학습 기반 등반·보행 제어 시스템
📌 핵심 요약 (Key Takeaways) 핵심 성과 1: 29-DoF Unitree G1 휴머노이드 기준 다리 길이의 114%에 달하는 0.8m 높이의 고지형을 제로샷(Zero-shot) 시뮬레이션-투-실물(Sim-to-Real) 전송으로 자율 등반·횡단 달성 독창적 차별점 2: 속도 기반 제약 대신 최적 진행 상황을 추적하고 비개선 단계를 페널티로 부과하는 ‘일반화된 래칫 보상(Generalized Ratchet Progress Reward)’ 도입 실무 파급력 3: 지형 조건부 행동(등반, 하강, … 더 읽기