物理的事前知識を活用するロボットの強化学習

• Project/Area Number: 25K03203
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: Tokyo University of Agriculture and Technology
• Principal Investigator: 有泉 亮 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30775143)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 安部 祐一 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (90778622)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥18,850,000 (Direct Cost: ¥14,500,000、Indirect Cost: ¥4,350,000); Fiscal Year 2028: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2027: ¥5,070,000 (Direct Cost: ¥3,900,000、Indirect Cost: ¥1,170,000); Fiscal Year 2026: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2025: ¥6,890,000 (Direct Cost: ¥5,300,000、Indirect Cost: ¥1,590,000)
• Keywords: 受動性 / 強化学習 / 最適制御 / ロボット

Outline of Research at the Start

本研究では，物理的・幾何学的な事前情報を活用する効率的な強化学習の枠組み提案と，実際のロボットへの活用を目指す．その実現のために，まずは研究代表者が研究を進めてきている受動性を活用する強化学習の枠組みを発展させ，必ずしも受動的とは限らない生物模倣ロボットなどのシステムにも活用可能な枠組みを提案する．また，ヘビ型ロボットや脚ロボットに対し，それぞれの特徴を生かした効率的な強化学習の枠組みの提案を目指す．