FCTS：用失败引导地形课程训练四足跑酷策略

FieldAI 提出失败条件化的地形课程框架 FCTS，用四足机器人局部穿越失败自动生成下一步训练地形，失败位置、终止模式、机器人状态与周边地形几何共同条件化生成过程，蒙特卡洛树搜索在固定训练预算下探索备选课程轨迹。 在由真实建筑工地扫描数据构建的地形上，FCTS 相对最强的跑酷或 LLM 课程基线，将中等难度课程成功率从 28.4% 提升至 85.8%，困难课程从 14.9% 提升至 44.7%。四足机器人实机实验确认学到的策略可迁移到真实世界。论文目前在审。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。