English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．
- Wataru Okamoto and Kazuhiko Kawamoto, Reinforcement Learning with Randomized Physical Parameters for Fault-Tolerant Robots, Proc. SCIS-ISIS, pp.449-452, 2020.
- 岡本航昇，川本一彦，物理パラメータのランダム化による耐故障ロボットのための強化学習，3Rin4-02, 第34回人工知能学会全国大会，2020.
- 大里虹平，川本一彦，状態遷移差分の学習による耐故障ロボットのための強化学習，3Rin4-34, 第34回人工知能学会全国大会，2020.
