KUPAC 第4回フィジカルAIハンズオン開催のお知らせ

本ハンズオンでは、四脚ロボット Unitree Go2 を題材として、強化学習によるロボットの歩行制御を基礎から実機動作まで一通り体験します。

ロボット学習環境 mjlab を用いて、シミュレーション上で Go2 の歩行方策を強化学習によって学習します。環境構築や観測・行動・報酬設計といった基本的な流れを確認しながら、学習した方策を評価します。

さらに、シミュレーションで学習した方策を実機の Unitree Go2 へ転送し、実際にロボットを歩行させる Sim-to-Real まで体験します。シミュレーションと実機の両方を通して、強化学習がロボットの運動生成にどのように利用されるのかを理解することを目指します。