……Zoomオンライン受講
……見逃し視聴選択可
Sim-to-Realによる行動学習を軸にフィジカルAIを用いた自律移動ロボットの設計・実装手法と社会実装への課題を解説します。
講師
明治大学 総合数理学部 専任教授 博士（工学）森岡 一幸 氏
【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。
【専門】
ロボティクス（センサネットワーク、移動ロボット）
【本テーマ関連学協会での活動】
日本ロボット学会、SICEなどの会員
＜その他関連セミナー＞
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日時・受講料・お申込みフォーム
●日時：2026年3月6日(金) 13:00-16:30 ＊途中、小休憩を挟みます。
●受講料：
【オンライン受講（見逃し視聴なし）】：1名 45,100円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき34,100円
【オンライン受講（見逃し視聴あり）】：1名 50,600円(税込（消費税10％）、資料付)
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき39,600円
＊学校法人割引：学生、教員のご参加は受講料50％割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認ください。
＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
ご希望の方は、以下より別途お問い合わせ・お申込みください。
req@*********（*********にはjohokiko.co.jpを入れてください）
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配布資料・講師への質問など
●配布資料はPDFなどのデータで配布いたします。ダウンロード方法などはメールでご案内いたします。
・配布資料に関するご案内は、開催1週前～前日を目安にご連絡いたします。
・準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申込みをお願いいたします。
（土、日、祝日は営業日としてカウントしません。）
・セミナー資料の再配布は対応できかねます。必ず期限内にダウンロードください。
●当日、可能な範囲でご質問にお答えします。（全ての質問にお答えできない可能性もございます。何卒ご了承ください。）
●ご受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールアドレス宛にお問い合わせください。
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＊5名以上でのお申込の場合、更なる割引制度もございます。
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オンラインセミナーご受講に関する各種案内（必ずご確認の上、お申込みください。）
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→音声が聞こえない場合の対処例
→一部のブラウザは音声が聞こえないなどの不具合が起きる可能性があります。
対応ブラウザをご確認の上、必ず事前のテストミーティング をお願いします。
（iOSやAndroidOS ご利用の場合は、アプリインストールが必須となります）
→見逃し視聴について、 こちらから問題なく視聴できるかご確認ください。（テスト視聴動画へ）パスワード「123456」
＜見逃し視聴ご案内の流れ・配信期間詳細＞
セミナーポイント
■はじめに
自律移動ロボットは、ビル内の清掃やレストラン等での配膳、倉庫での搬送といった分野で活用され始めている。屋外での配送ロボット等への活用も期待されている。フィジカルAIは、そのような移動ロボットサービスをより身近にする可能性を秘めているものの、アーム型ロボットのピッキング動作などと比べて移動ロボットにおいてはフィジカルAIの研究例は世界的に見ても多くはない。セミナーでは、講師の研究室において2017年頃から取り組んできた、仮想環境での強化学習による行動学習結果を実際のロボットに適用するフィジカルAIのSim-to-Real転移により、従来型のロボット用地図や厳密な計算に基づく手法と比べて、汎用的で柔軟な行動を実現できる様子について、技術のポイントや行動学習や実機システム開発の実際を紹介し、社会実装に向けた展望などを述べる。
■想定される主な受講対象者
・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企画担当者
・移動体を開発するメーカーの技術者、知能化技術推進担当者
＊特に、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
■必要な予備知識
・今風のAIに関する基本的な知識（フィジカルAIに限らない一般的な話。難しい数式等での理解は必要無く、モデルの入出力、学習の概念的な理解があれば十分です）
・自律移動ロボットの現状（既存技術の内容や問題点などを認識していることが望ましいが、無くても問題ないと思われます）
■本セミナーに参加して修得できること
・フィジカルAIとは何かを理解
・自律移動ロボットにフィジカルAIを適用する一般的な手法
・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適用のインパクトを理解
セミナー内容
1．フィジカルAIとは？
1）一般的なロボット開発
2）フィジカルAIによるロボット開発
3）フィジカルAI研究の現状
4）フィジカルAI の学習方法（１）模倣学習
5）フィジカルAIの学習方法（２）強化学習
6）フィジカルAIのSim-to-Real転移
7）Sim-to-Real転移の問題点
2．自律移動ロボット向けのフィジカルAI
1）従来型の自律移動ロボット開発
2）自律移動ロボットへのフィジカルAI適用の概要
3）フィジカルAIを用いた自律移動ロボットの研究例
4）学習用仮想環境
5）学習用デモデータの取得
6）Sim-to-Realギャップの解消に向けて
3．研究室でのフィジカルAIへの取り組み
1）研究の始まり（2017年頃）
2）学習用簡易シミュレータの独自開発
3）2D-LiDARベース走行システムの基礎検討
4）ROSベース実機走行システムへのモデル転移
5）自律移動ロボット走行大会への参加
6）UnityゲームエンジンによるAIモデル学習
7）ゲームエンジンのアセットを活用した多様な学習
8）画像認識と組み合わせたSim-to-Realギャップ低減
9）屋内外実環境での長距離走行実験の様子
10）End-to-Endなシステムによる簡易構成のロボット実現の可能性
4．現在研究中のフィジカルAIベース移動ロボット
1）歩行者環境での柔軟な走行
2）行き止まりや袋小路を迂回した走行
3）人間用の地図を用いた走行
4）AIモデル学習者の裾野を広げる取り組み
5）行動モデルプラットフォーム
6）フィジカルAIの世界的潮流と我々の取り組み
7）今後の展望
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セミナーコード：AD260382
