Creation of a technological platform for robot reinforcement learning with safety and reliability

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21H03522
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61050:Intelligent robotics-related
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology
• 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)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• 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

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.

Free Research Field

知能ロボティクス

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。