概要

ヒューマノイドロボットが自ら周囲の状況を把握し、必要な行動を試しながら学んでいく仕組みを実現します。人間が一つひとつ動きを教え込まなくても、ロボット自身が次に何を試すべきかを判断し、経験を積み重ねることで、できることを段階的に増やしていきます。そのために、周囲の環境を理解して行動を決める仕組みと、状況に応じて実際に体を動かす仕組みを組み合わせます。これにより、さまざまな環境で柔軟に動作し、経験を通じて自律的に成長し続けるヒューマノイドロボットの基盤をつくります。

※一部のイラストは生成AIで作成しています

2030年までのマイルストーン

ヒューマノイドロボットが自ら経験を蓄積し、すでに獲得した能力を活用しながら、できることを段階的に増やしていく「成長循環」の実現を目指します。ロボットは、過去の経験から身につけた動作や能力を再利用・組み合わせることで、より複雑で新しい動作を効率的に獲得していきます。具体的には、複数種類の複合的な動作を対象として、すでに獲得した能力を新たな学習の足場として活用し、より高度な能力を段階的に獲得できる仕組みを構築します。これにより、それぞれの動作を個別に一から学習する場合と比べて、必要な学習データを削減するとともに、より安定した学習過程をヒューマノイドロボットの動作生成において実現します。さらに、獲得した能力を評価し、その結果を次の学習や探索に活用することで、「経験の蓄積、能力の獲得、能力の評価、新たな能力への挑戦」という循環を形成します。この成長循環を実現することにより、人間が新しい動作ごとに詳細な報酬関数や探索方法を個別に設計することへの依存を減らし、ヒューマノイドロボットが自らの経験を活かしながら継続的に能力を拡張・改善していくことを可能にします。

研究開発項目

• [1] 能力拡張のための身体基盤
• [2] 能力拡張のための知能基盤
• [3] 能力拡張のための身体設計

課題推進者

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