物理的事前知識を活用するロボットの強化学習

• 研究課題/領域番号: 25K03203
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分61050:知能ロボティクス関連
• 研究機関: 東京農工大学
• 研究代表者: 有泉 亮 東京農工大学, 工学(系)研究科(研究院), 准教授 (30775143)
• 研究分担者: 安部 祐一 広島大学, 先進理工系科学研究科(工), 准教授 (90778622)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 18,850千円 (直接経費: 14,500千円、間接経費: 4,350千円); 2028年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円); 2027年度: 5,070千円 (直接経費: 3,900千円、間接経費: 1,170千円); 2026年度: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2025年度: 6,890千円 (直接経費: 5,300千円、間接経費: 1,590千円)
• キーワード: 受動性 / 強化学習 / 最適制御 / ロボット

研究開始時の研究の概要

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．