フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの実現に向けて

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本セミナーでは、自律移動ロボットの実環境ナビゲーションに向けたフィジカルAIについて、学習方法や実機へのSim-to-Real転移、世界的な研究の潮流などについて解説いたします。

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プログラム

フィジカルAIとは、一般的にロボットなどの動作を出力して実世界に作用できるAIのことである。 　本講座では、自律移動ロボットの実環境ナビゲーションに向けたフィジカルAIについて、学習方法や実機へのSim-to-Real転移、世界的な研究の潮流などについて解説する。また、社会実装に向けた展望などを述べる。

  1. ロボット開発とAI活用の概要
    1. 従来型のロボット開発
    2. ロボットへのAI活用の現状
    3. フィジカルAIとは?
    4. フィジカルAIの世界的潮流
    5. End-to-Endロボット制御システム
    6. フィジカルAIのSim-to-Real転移
  2. ロボット向けAIの学習の基本
    1. 模倣学習
    2. ロボットアームを用いた模倣学習の例
    3. 強化学習
    4. 学習用シミュレータ
    5. 仮想環境での強化学習の例
    6. 学習環境
  3. 自律移動ロボット向けのフィジカルAIの概要
    1. 従来型の自律移動ロボット開発
    2. フィジカルAIによる汎用的な自律移動
    3. フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの研究例
    4. 学習用仮想環境
    5. 学習用デモデータの取得
  4. 自律移動ロボット向けフィジカルAIの具体的な開発手順
    1. シミュレータによる強化学習
    2. 仮想走行環境の構築
    3. 外界センサの選定
    4. 状態、行動、報酬の設計
    5. Unity ML-Agentsによる学習
    6. カリキュラム学習
    7. 実機への適用
    8. ROS2での走行システム
  5. 今後の発展に向けて
    1. 歩行者環境での柔軟な走行
    2. 行き止まりや袋小路を迂回した走行
    3. 人間用の地図を用いた走行
    4. AIモデル学習者の裾野を広げる取り組み
    5. 行動モデルプラットフォーム
    6. 今後の展望

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