본 논문은 다양한 실제 환경에서 이족보행 로봇의 이동성을 향상시키기 위한 새로운 프레임워크인 GenTe를 제시합니다. 기존의 사전 정의된 높이 지도와 정적 환경을 사용하는 방법들이 비정형 지형의 복잡성을 해결하지 못하는 한계를 극복하기 위해, GenTe는 물리적으로 현실적이고 적응력 있는 지형을 생성하여 일반화된 보행 정책을 훈련하는 프레임워크입니다. 기하학적 및 물리적 지형을 포함하는 원자 지형 라이브러리를 구축하여 강화 학습 기반 보행 정책에 대한 커리큘럼 학습을 가능하게 합니다. Vision-Language Model(VLM)의 함수 호출 기법과 추론 능력을 활용하여 텍스트 및 그래픽 입력으로부터 복잡하고 문맥적으로 관련된 지형을 생성하며, 토양 침하 및 유체 저항과 같은 효과를 포착하는 현실적인 힘 모델링을 도입합니다. 100개의 생성된 지형으로 구성된 벤치마크를 함께 제시하며, 실험을 통해 이족보행 로봇의 보행에서 일반화 및 강건성이 향상됨을 보여줍니다.
