APT-RL Trajectory-Optimization Motion Priors

APT-RL 论文描述的二维轨迹优化运动先验：8 分钟生成 18 万条、合计 15.5 小时，用于 TVAE 和高速 trot/bound 策略训练；当前没有公开数据文件、生成代码、固定版本或许可证。

开放状态: 项目已核验·制品未开放
许可证: 轨迹语料、生成器、训练代码、模型权重和项目媒体均未声明可复用许可证
商业使用: 阻断：等待实际数据制品和许可证
人工评审结论: paper_and_project_verified_generated_trajectory_corpus_not_released
机器人: KAIST HOUND 45kg
任务: trot/bound 速度范围、跳跃、落台和复杂地形运动先验
模态: 二维质心/足端运动轨迹、对应控制输入/力矩标注、速度和步态条件、下游地形观测不在语料发布中
格式: 未发布；论文描述为 trajectory-optimization torque-annotated motion data
采集/生成方式: 自定义二维轨迹优化＋Isaac Gym 下游强化学习
已知问题: 无数据、代码、权重、格式、划分或许可证；二维简化语料不是传感丰富真机数据；最终部署只有 trot/bound；速度是瞬时/特定动作口径；无独立复现。