強化学習を用いた柔軟多脚型ロボットの制御　ソフトボディを用いた状態行動空間の抽象化

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CT23120

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 制御研究会

発行日: 2023/12/13

タイトル(英語): Control of a soft legged-robot using reinforcement learning - Abstraction of the state-action space using soft body-

著者名: 水野 吏揮(法政大学),伊藤 一之(法政大学)

著者名(英語): Riki Mizuno(Housei University),Kazuyuki Ito(Housei University)

キーワード: 生物模倣ロボット|ソフトロボット|柱状物登攀|床面歩行|状態行動空間削減|汎化能力|Bio-inspired robots|Soft robotics|Pillar Climbing|Walking on the floor|state action space reduction|generalization capability

要約(日本語): 本稿では、ソフトボディの物理的特性を利用した強化学習の状態行動空間の抽象化について考察する。_x000D_ ソフトロボットはその柔軟性により複雑な環境に適応し状態行動空間を抽象化する。_x000D_ 抽象化を用いて獲得された方針は一般性を持ち、状態行動空間のサイズを大幅に削減できることがわかった。_x000D_ この提案したフレームワークをソフト多脚型ロボットTAOYAKA-S IIIに適用し、与えられた環境内を移動するための効果的な方策をロボットが容易に獲得できることを示した。_x000D_ 実験では、パイプ上を登る動作と平坦な路面上を歩く動作を行った。_x000D_ また、ロボットが獲得した登り動作の方針は汎用性が高いため、四角い柱や二対のパイプ、自然の樹木など、他の柱状物にも追加学習を必要とせずに適用可能であった。

要約(英語): This paper discusses an abstraction of the state-action space for reinforcement learning using the physical properties of soft bodies.We apply the proposed framework to the soft multi-legged robot TAOYAKA-S III and show that it can easily acquire effective policies for moving within a given environment.

本誌: 2023年12月16日制御研究会

本誌掲載ページ: 13-19 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 3,007 Kバイト