安全な人・ロボット協働のためのロボット学習：制約付き強化学習と形式的検証を統合した統一的フレームワーク
| 体系的番号 |
JPMJSC2503 |
研究代表者 |
松原 崇充 国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2025 – 2028
|
| 概要 | 本課題は、安全かつ高性能に人と協働作業するロボットの行動方策を、データ効率よく獲得する統一的学習フレームワークを提案する。制約付き強化学習（CRL）、確率的モーションプリミティブおよび形式的検証手法を統合することにより、動的かつ人間中心環境に適応可能なモバイルロボットシステムの実現を目指す。特に以下の二点に重点を置く。1) CRLによる安全なスキル獲得：ロボットが人と協働作業において、安全性制約を満たしつつ、行動方策を高精度かつ高効率に学習する。2) 制御バリア関数および形式的検証を用いたリアルタイム運用時の安全性保証：学習された行動方策が実際の運用環境で安全であることを、制御バリア関数および形式的検証によりリアルタイムに保証する。本研究の成果は、実環境における協働モバイルロボットを通じて検証し、将来的な産業・福祉への応用を目指す。
|
|---|
| 研究領域 | 物理世界におけるAI技術 |
|---|
