フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの実現に向けて

セミナー趣旨

フィジカルAIとは、一般的にロボットなどの動作を出力して実世界に作用できるAIのことである。本講座では、自律移動ロボットの実環境ナビゲーションに向けたフィジカルAIについて、学習方法や実機へのSim-to-Real転移、世界的な研究の潮流などについて解説する。また、社会実装に向けた展望などを述べる。

受講対象・レベル

・フィジカルAIについて興味を持っている方
・移動ロボットサービスへの新規参入を考えている企業の方
・自律移動ロボットや自動運転など移動体を開発するメーカーの技術者の方
・不整地走行などが可能な移動体のハードウェア技術を持ち、自動走行ビジネス実施中、もしくは新規事業展開を考える企業
・画像、システム、ソフトウェア、自動車、建設、農業その他関連企業の方

習得できる知識

・自律移動ロボットにフィジカルAIを適用する手法
・自律移動ロボット向けフィジカルAIの学習方法
・自律移動ロボット開発におけるフィジカルAI適用の応用例

セミナープログラム

１．ロボット開発とAI活用の概要  
　　1-1　従来型のロボット開発  
　　1-2　ロボットへのAI活用の現状  
　　1-3　フィジカルAIとは？  
　　1-4　フィジカルAIの世界的潮流  
　　1-5　End-to-Endロボット制御システム  
　　1-6　フィジカルAIのSim-to-Real転移  
２．ロボット向けAIの学習の基本  
　　2-1　模倣学習  
　　2-2　ロボットアームを用いた模倣学習の例  
　　2-3　強化学習  
　　2-4　学習用シミュレータ  
　　2-5　仮想環境での強化学習の例  
　　2-6　学習環境  
３．自律移動ロボット向けのフィジカルAIの概要  
　　3-1　従来型の自律移動ロボット開発  
　　3-2　フィジカルAIによる汎用的な自律移動  
　　3-3　フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの研究例  
　　3-4　学習用仮想環境  
　　3-5　学習用デモデータの取得  
４．自律移動ロボット向けフィジカルAIの具体的な開発手順  
　　4-1　シミュレータによる強化学習  
　　4-2　仮想走行環境の構築  
　　4-3　外界センサの選定  
　　4-4　状態、行動、報酬の設計  
　　4-5　Unity ML-Agentsによる学習  
　　4-6　カリキュラム学習  
　　4-7　実機への適用  
　　4-8　ROS2での走行システム  
５．今後の発展に向けて  
　　5-1　歩行者環境での柔軟な走行  
　　5-2　行き止まりや袋小路を迂回した走行  
　　5-3　人間用の地図を用いた走行  
　　5-4　AIモデル学習者の裾野を広げる取り組み  
　　5-5　行動モデルプラットフォーム  
　　5-6　今後の展望

キーワード：
AI,ロボティクス,エージェント,エッジ,人工知能,オンライン,WEBセミナー

セミナー講師

明治大学　総合数理学部　専任教授　博士（工学） 森岡 一幸　氏
【専門】
ロボティクス（センサネットワーク、移動ロボット）
【略歴】
2005年3月　東京大学大学院工学系研究科電気工学専攻博士課程修了
2005年4月　東京理科大学理工学部嘱託助手
2006年4月　明治大学理工学部専任講師
2013年4月　明治大学総合数理学部専任准教授を経て、現在に至る。

セミナー受講料

49,500円（税込、資料付）
■ 会員（案内）登録していただいた場合、通常1名様申込で49,500円（税込）から
　★1名で申込の場合、46,200円（税込）へ割引になります。
　★2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計49,500円（2人目無料）です。
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主催者

開催場所

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