フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの実現に向けて【アーカイブ配信】

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