Improving the capabilities of humanoid robots using machine learning and exteroceptive information

• Project/Area Number: 24KF0125
• Research Category: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 外国
• Review Section: Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
• Research Institution: National Institute of Advanced Industrial Science and Technology
• Principal Investigator: 森澤 光晴 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 副連携研究ラボ長 (00392671)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): LEZIART PIERRE-ALEXANDRE 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 外国人特別研究員
• Project Period (FY): 2024-07-26 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥2,100,000 (Direct Cost: ¥2,100,000); Fiscal Year 2026: ¥100,000 (Direct Cost: ¥100,000); Fiscal Year 2025: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000); Fiscal Year 2024: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)

Outline of Research at the Start

本研究では、外界センサを用いた機械学習によるロバストな二足歩行技術を開発する。ロボットに搭載されたカメラにより路面情報を取得し、路面情報や制約を考慮した効率の良い学習フレームワークを開発する。更にロボットが荷物を移動する、ドアを押すなどの環境との相互作用を伴うロコマニピュレーションタスクへ拡張する。これらのタスクをシミュレータで学習し、シミュレーションと実機のギャップの課題を解決し、ヒューマノイドロボット実機で実現する。