研究課題
基盤研究(B)
本研究では、ロボットが環境や道具との接触を伴う物理的作業を学習する際に要求される安全性と信頼性を備えた強化学習技術基盤を提案した。特に、試行錯誤時における衝突リスクの低減による安全性や、経験サンプル不足等による方策改善時の方策振動を抑制する信頼性を実現するための理論やアルゴリズムを開発した。さらに実ロボットを用いた複数の物理接触を含む作業タスクに適用し、その有効性を検証した。
知能ロボティクス
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。
