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本研究課題では，ヒトの脳内に備わっているとされている身体表象の変容メカニズムを参考に，ロボットが身体性の違いを自動的に獲得する手法の開発が目的である．ロボットが自動的に身体の構造や各要素部品（リンクやジョイントなど）の接続関係，関係性を獲得することで，転移学習に必要な身体性の違いを記述しマッピング作業を自動化する．研究成果として，ロボットが自動的に身体構造を学習するボディキャリブレーションを提案・開発し，物理演算シミュレーション内で構築した仮想多脚型ロボットと2種類の実多脚型ロボットを用いて，それらのロボット間で強化学習と転移学習を実行し，提案手法の有用性を評価した．
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