| Project/Area Number |
21H03522
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
Matsubara Takamitsu 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (20508056)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,770,000 (Direct Cost: ¥2,900,000、Indirect Cost: ¥870,000)
Fiscal Year 2022: ¥6,110,000 (Direct Cost: ¥4,700,000、Indirect Cost: ¥1,410,000)
Fiscal Year 2021: ¥7,540,000 (Direct Cost: ¥5,800,000、Indirect Cost: ¥1,740,000)
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| Keywords | 強化学習 / 試行錯誤 / 安全性 / 信頼性 / エントロピー正則化 / 単調方策改善 / ロボットラーニング / 試行錯誤の安全性 / 学習の信頼性 / ドメインランダム化強化学習 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の目的は、環境や道具との物理的接触を伴う作業を学習可能なロボット強化学習の技術基盤の確立である。サイバー世界を指向する現行の強化学習の枠組みでは、試行錯誤の際、不意の物理接触・衝突に対して故障・損傷を防ぐ「安全性」、学習により行動規則を確実に改善する「信頼性」が備わっていない。本研究では「安全性」と「信頼性」を備えた実世界ロボット指向の理論および技術基盤の確立を狙う。
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we introduced a reinforcement learning framework that provides the necessary safety and reliability for robots to learn physical tasks involving contact with the environment and tools. Specifically, we developed theories and algorithms to enhance safety by reducing collision risks during trial and error, and to ensure reliability by alleviating policy oscillations due to insufficient experience samples. Additionally, we applied this framework to various tasks involving physical contact using actual robots and validated its effectiveness.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、労働力不足の問題が深刻化する人口減少や超高齢社会において、ロボットを効果的に活用するための強化学習技術基盤を開発した。その成果により、ロボットが環境や道具との物理的接触を伴う作業を、より安全かつ効率的に学習可能なった。今後は、部品組み立てや調理など、実世界の様々な産業やサービスへの応用が期待される。この技術は、ロボットの普及と実用化を促進し、社会的にも大きな意義を持つと考えられる。
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