強化学習を基にした二足歩行ロボットの設計

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：MAG25031,LD25042

グループ名：【A】基礎・材料・共通部門 マグネティックス/【D】産業応用部門 リニアドライブ合同研究会

発行日：2025/6/23

タイトル(英語)：Design of a Bipedal Robot Based on Reinforcement Learning

著者名：油田 崚市(鈴鹿工業高等専門学校),打田 正樹(鈴鹿工業高等専門学校)

著者名(英語)： Ryoichi Yuda(National Institute of Technology (KOSEN), Suzuka College),Masaki Uchida(National Institute of Technology (KOSEN), Suzuka College)

キーワード：ロボット,二足歩行ロボット,強化学習,Ｇｅｎｅｓｉｓ,Robot,Bipedal Robot,Reinforcement Learning,Genesis

要約(日本語)：人体の質量バランスを模倣した二足歩行ロボットモデル制作し、その歩行訓練を強化学習を用いて行った。 質量バランス、つま先角度をそれぞれ変更したモデルを用いて実験し、人間らしいジオメトリが自然な歩容へつながることが示唆された。

要約(英語)：A bipedal robot model that mimics the human body's mass distribution was developed and trained to walk using reinforcement learning. Experiments were conducted using models with different mass distributions and toe angles, suggesting that human-like geometry contributes to more natural gait patterns.

本誌：2025年6月26日-2025年6月27日マグネティックス/リニアドライブ合同研究会

本誌掲載ページ：47-51p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,190Kバイト