2026年05月26日（火）
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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。
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・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
・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
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。
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
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