2A1-08-006 強化学習を用いた宇宙ロボットの作業エラーリカバリー

抄録

本研究では, 環境等の未知変動のために作業を失敗した後のエラーリカバリーに対し, 強化学習を適用することを検討している。双腕宇宙ロボットの実験モデルがトラス組立作業を行う際に, 視覚計測など幾何学的な誤差に起因して作業が失敗したものと想定する。試行錯誤により, 状態に対する評価や行動を修正し, 作業を適切に行えるようになるか, 数値シミュレーションおよび実験により評価する。