募集中AI研究
四足歩行ロボットを使用した歩行動作開発
Unitree Go2 R&Dを用いて、段差を滑らかに越える歩行動作を開発します。
メンバー数: 若干名
活動開始: 2026-08
プロジェクト詳細
貸与されるUnitree Go2 R&Dを活用し、段差等をスムーズに乗り越える歩行動作を実現するための手法を実機ロボットで開発します。
目的
強化学習を中心としたフィジカルAI手法により、段差乗り越え性能の高い歩行動作を構築し、実機適用までつなげる。
場所
京都大学 吉田キャンパス 本部構内 国際科学イノベーション棟
※ Unitree Go2 R&Dは株式会社たけびし様より貸与いただきます。
実装内容
シミュレーションと実機評価を組み合わせ、段差通過に強い歩行モデルを開発します。
主な取り組み
- -Unitree Go2 R&Dを用いた歩行動作モデル開発
- -強化学習を中心とした手法の適用と検証
- -Isaac Sim等のシミュレータ活用
- -Lidarや深度カメラの活用検討
- -初学者向けに基本手法のレクチャーを実施予定
成果公開方針
成果物はApache License 2.0またはCC BY 4.0、CDLA Permissive 2.0で公開し、知的財産権は参加者に留保されます。
募集メンバー・条件
募集人数
若干名
スケジュール
募集期間: 8/14まで（状況に応じて延長の可能性あり）
実施期間: 2026/08/05-2026/12/31
必須要件
- -博士以下の主に京都大学の学生であること
- -他大生は応相談
歓迎要件
- -PythonでのAI開発経験（特に強化学習・Sim2Realの実装経験）
- -Linuxでの開発経験
- -チームでの開発経験
参加メンバーが強化学習中心の開発経験を持たないことを想定し、基本手法のレクチャーを予定しています。
特典
- -貸与されるUnitree Go2 R&Dをプロジェクト範囲で利用できます。
- -開発に係るGPUなどのコンピューティングリソースを提供します。
- -制作物はポートフォリオ掲載可能で、希望時は公開時にクレジット表記を行います。
応募・問い合わせ方法
KUPAC Discordにて、所属（学校・学部学科等）とともに「参加希望」の旨をメッセージしてください。