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第一原理計算と機械学習を用いた材料設計 ~基礎原理から機械学習力場活用の最新動向まで~
全国41,8002024-05-29
強化学習の基礎からロボットの運動制御への応用方法,最先端事例まで解説!
講師
国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 准教授 博士(工学) 松原 崇充 先生
セミナーポイント
国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 准教授 博士(工学) 松原 崇充 先生
セミナーポイント
昨今,我々の生活空間で作業の代行や支援ができるロボットに期待が寄せられています.そのようなロボットの実現には,不確実環境下において知的かつ頑健にタスクを遂行するための運動計画・制御・学習技術が必要不可欠です.
本講義では,そのようなロボットの運動制御系を,ロボットが試行錯誤を通じて学習する仕組みとして,強化学習と呼ばれる機械学習技術について紹介します.さらに,実際にロボットの運動制御に強化学習を適用するための基本的な考え方から応用技術についても幅広く紹介します.
最後に研究事例として,我々の研究室で取り組んでいるロボットの運動制御や応用技術についても解説します.
■この講座を受講して得られる情報・知見:
強化学習の概要・基礎,ロボットの運動制御への応用方法,強化学習をロボットの運動制御に応用した最先端事例 など
セミナー内容
1. 導入
2. 強化学習
2.1 歴史
2.2 基本的な数理
(1)価値関数
(Q-learning, SARSAなど)
(2)方策探索
(Policy Gradient, EM policy Searchなど)
(3)モデルベース強化学習
3. ロボットの運動制御への応用技術
3.1 強化学習によるロボットの運動制御問題の定式化
3.2 連続状態のための関数近似
(線形モデル,カーネル法など)
3.3 運動軌道を生成する方策モデル
(経由点表現, Dynamical Movement Primitivesなど)
3.4 学習を安定化する技術
(KL制御,正則化)
4. 事例紹介
4.1 触覚センサ付きロボットハンドによる器用な操り技能
4.2 外骨格ロボットによる運動支援
4.3 双腕ロボットによる柔軟物操作
(ディープラーニング)
<質疑応答>
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
12:30 ~
受講料
41,040円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込
開催場所
神奈川県
【川崎市幸区】川崎市産業振興会館
【JR】川崎駅 【京急】京急川崎駅
主催者
キーワード
機械技術
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