耐故障ロボット制御のための強化学習

耐故障ロボット制御のための強化学習

故障が生じても歩行動作が可能なロボット制御のための強化学習法の研究を進めています.我々の研究では,まずシミュレーション環境で故障を発生させたうえで歩行動作を十分に学習することによって,現実世界に適用できる制御則の獲得(Sim2Real)をねらっています.

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