機械学習・強化学習によるロボットの運動制御と運動・動作計画・認識・学習への応用とそのポイント

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本セミナーでは、ロボットの動作計画・認識・制御・学習と強化学習応用について解説いたします。

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本セミナーでは、ロボットの運動生成のための、機械学習・強化学習の基礎知識を提供します。ロボットの自律化技術は多岐にわたる技術的側面を有するもので、本セミナーではロボットの動作計画・認識・制御・学習についての基礎事項を丁寧に解説します。  近年、人工知能関連の技術応用が盛んに行われ、ロボットへの応用も期待を集めています。これを踏まえ、動作するロボットへの応用に関連する技術の概観、強化学習・逆強化学習の考え方・研究動向を紹介します。

  1. ロボットの運動計画・動作制御の概略
    1. モデル (世界地図と計画) にもとづくアプローチ
    2. センサ情報から直接制御入力を決定するアプローチ
      1. 教示:人の操縦情報にもとづく方法
      2. 強化学習:運動学習・認識学習にもとづく方法
  2. ロボットの運動計画のための基礎
    1. コンフィギュレーションとは
    2. コンフィギュレーション空間・コンフィギュレーション障害物
    3. 運動計画のための空間の構造化
    4. グラフ構造と探索
  3. ロボットの運動計画
    1. ポテンシャル法・ボロノイ図法
    2. ダイクストラ法とA*法
    3. 確率ロードマップ法とRRTアルゴリズム
    4. 車輪型移動ロボットへの適用例
      • Hybrid A*
      • TEBなど
    5. 大域的計画と局所計画、DWA
    6. マルコフ決定過程・最適ベルマン方程式と動的計画法
  4. ロボット制御にかかわる機械学習の基礎と応用
    1. 機械学習問題の分類
      • 教師あり学習
      • 教師なし学習
      • 強化学習
      • 決定論的
      • 確率的
      • ベイズ
    2. 回帰:最小二乗法とガウス過程
    3. 階層型ニューラルネットワークと深層学習
    4. クラスタリング・AutoEncoderとVAE
    5. Transformerと大規模言語モデル・
    6. 生成AIとDiffusionモデル・Transfusion
  5. ロボット制御のための強化学習の基礎と応用
    1. 強化学習と運動計画の相違点
    2. 価値ベースの強化学習 (Q学習) と方策ベースの強化学習
    3. 方策勾配法
    4. 深層強化学習 (深層学習と強化学習の統合)
    5. エントロピー正則化
  6. 強化学習に関する最近の話題と応用事例
    1. 教示とDiffusion Policy
    2. 実経験にもとづくモデル学習と強化学習
    3. 物理シミュレーション利用にもとづく強化学習
    4. 強化学習の応用例
      • ダイナミックな車両制御
      • 船舶制御
      • 四脚ロボットによる不整地歩行制御など

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