ロボット学習

事前にプログラムされたロボットは設定された環境内で固定された指示に従って動作するため、予期しない変化への適応性が制限されています。

AI 駆動型ロボットはシミュレーションベースの学習によってこれらの制限に対処し、動的な条件下で自律的に知覚し、計画し、行動することができます。 ロボット学習により、ナビゲーション、操作などの行動セットである学習済みポリシーを使用して新しいスキルを習得・改良し、さまざまな状況での意思決定を向上させることができます。

シミュレーションベースのロボット学習の利点

柔軟性と拡張性

実際のロボットで収集したデータやシミュレーション内の合成データなど、さまざまなデータソースを使用して、実世界のシナリオ向けにロボットポリシーを反復、改良、展開できます。これは自律型モバイルロボット（AMR）、ロボットアーム、人型ロボットなど、あらゆるロボットの具現化に適用できます。 「シミュレーション優先」のアプローチにより、数百から数千のロボットインスタンスを並行して迅速にトレーニングすることも可能です。  

スキル開発の加速

物理的なロボットハードウェアの再プログラミングなしに、新しいタスクのバリエーションに適応できるよう、シミュレーション環境でロボットをトレーニングします。 

物理的に正確な環境

物体の相互作用（剛体または変形可能）、摩擦などの物理的要因を簡単にモデル化し、シミュレーションと現実のギャップを大幅に縮小します。  

安全な検証環境

人間の安全を危険にさらしたり機器を損傷させたりすることなく、潜在的に危険なシナリオをテストできます。

コスト削減

大量の合成データを生成し、シミュレーションで訓練されたロボットポリシーを検証し、ロボットへの展開を迅速化することで、実世界のデータ収集とラベリングコストの負担を回避できます。 

ロボット学習アルゴリズム

模倣学習や強化学習などのロボット学習アルゴリズムは、ロボットが学習したスキルを一般化し、変化する環境や新しい環境でのパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。 いくつかの学習テクニックがあります：

• 強化学習：ロボットが取った行動に基づいて報酬またはペナルティを受け取る試行錯誤のアプローチ。 
• 模倣学習：ロボットは人間によるタスクのデモンストレーションから学習できます。 
• 教師あり学習：ロボットはラベル付きデータを使用して特定のタスクを学習するようトレーニングできます。
• 拡散ポリシー：ロボットは生成モデルを使用して、望ましい結果のためのロボット行動を作成および最適化します。
• 自己教師あり学習：ラベル付きデータセットが限られている場合、ロボットはラベルのないデータから独自のトレーニングラベルを生成して、意味のある情報を抽出できます。