ヒューマノイドロボットモデルに対する強化学習に基づく転倒防止踏ん張り制御

摘要

本研究では強化学習を用いたヒューマノイドロボットモデルの転倒防止問題を扱った．外力を加えられた時に踏ん張り動作のみで転倒を防止することを目的とし，転倒防止中のロボットの行動を制限し，入力の次元数を減らすことで学習時間を短縮する手法を提案した．さらに過去の経験を利用して，未知の大きさの外力に対しても転倒防止を実現する入力の予測を試みた．数値シミュレーションを行った結果，踏ん張り動作のみで転倒を防止することができることを確認し，提案手法の有効性を示した．