電動4足歩行ロボットやヒューマノイドロボットなどの大きな自由度を持つ複雑なロボットは、従来のルールベースのロボット制御で多種多様な動作に対応するプログラムを開発するのは、非常に大きいな困難に直面します。このため、シミュレーション環境の中で、深層強化学習のシミュレーションを繰り返し、ロボットの動作を開発し、それを実機実装する手法が主流になりつつあります。本講演では、TechShareで開発した歩行シミュレーションからUnitree G1への実装する環境とサンプルプログラムを含むSim-to-Real深層強化学習パッケージの概要を紹介します。

※講演内容の詳細は、予告なく変更されることがありますので、あらかじめご了承ください。