AI（人工知能）を活用して、二足ロボットがより安定して歩行できる制御手法の開発を行っています。
深層強化学習によるロバストな歩行制御の実現
本研究では、深層強化学習を用いて二足ロボットの安定した歩行動作を実現することを目指しています。 従来の力学モデルに基づく制御手法では、正確なモデル化が難しく、外乱や地形の変化に弱いという課題がありました。 これに対して深層強化学習を用いることで、ロボット自身が試行錯誤を通して歩行パターンを学習し、さまざまな環境に対応できるロバストな歩行ポリシーを獲得できます。
下の図は、シミュレーション環境で複数のロボットが歩行動作を学習している様子です。IMU（姿勢センサ）やモータから得られるフィードバックデータを活用し、安定した歩行が可能になっていきます。
