模倣学習と深層強化学習によるマニピュレータを用いた扉の開閉動作の獲得の効率化

摘要

近年，我々の身近な環境で活躍するサービスロボットの開発が盛んに行われている．少子高齢化による労働人口の減少により，人の業務の代替を行うサービスロボットにかかる期待は今後さらに高まっていくと考えられる．サービスロボットが業務を行う場は人の生活環境であるため，扉を開ける動作やエレベータのボタンを押す動作をマニピュレータを用いて人と同等に行うことで，活動の場はさらに拡大できる．マニピュレータの一例をFig. 1に示す．この際，ロボットには常に複雑に変化する実世界において，汎用性の高い柔軟な動作が求められる．