車輪付き二足ロボットは、車輪による移動と二足による跳躍を組み合わせることで、不整地での機動性を高める可能性を秘めている。しかし、跳躍高さの正確な制御は非常に難しい課題である。跳躍中には、非駆動関節、非線形なダイナミクス、瞬間的な衝撃などが関与し、従来の制御手法では高精度な高さ制御が困難である。実際のロボットでは、安全マージンを取るために必要以上の高さで跳躍することが多く、その結果、モーターの摩耗、大きな地面反力、エネルギーの浪費が生じている。
この問題を解決するため、研究チームは新しい車輪付き二足跳躍力学モデル（W-JBD）を提案した。このモデルは物理法則に基づいており、理論的には正確な高さ制御を可能にする。しかし、W-JBDモデルから得られるトルク曲線は急激なステップ状の変化を含むため、実際のロボットハードウェアに適用するには適さない。そこで、ベイズ最適化に基づくトルク計画手法（BOTP）が開発された。
BOTPは、正確な力学モデルを必要とせず、少数の実験サンプルからベイズ最適化を用いて最適なトルク曲線を探索する。W-JBDモデルで得られたトルク曲線を初期探索空間として利用することで、収束が大幅に加速され、平均40回の反復で最適解に達する。Webotsシミュレーションプラットフォームでの検証実験では、BOTP手法により跳躍高さ誤差が82.3%削減され、エネルギー消費が26.9%削減された。生成されたトルク曲線は連続的で滑らかであり、実機への適用が可能である。
この研究の革新性は、力学モデルとデータ駆動型最適化を組み合わせた点にある。モデルによる事前知識で探索空間を狭め、ベイズ最適化でモデル誤差を補完することで、実用的な性能を達成している。今後は、実際のロボットによる実験と、さらなる実験回数削減のためのアルゴリズム改良が期待される。この技術は、災害救助や探査など、正確な跳躍が必要な分野での応用が有望視されている。