SkateNav：被动轮四足机器人通过自适应滑行学习节能导航

SkateNav 是一个基于强化学习的滑行导航框架，让被动轮四足机器人联合学习转向、推进及两者的时间分配，并通过自适应滑行周期与每步频率调制调整滑行、推进和恢复的相位时长。仿真中其平均成功率和运输成本均优于所对比的规划器-控制器基线，消融实验验证了周期结构与频率自适应的作用。实机实验在被动轮 Mini Cheetah 上实现从仿真到现实的零样本迁移，覆盖杂乱室内空间、坡道和铺装室外地面。