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目次
1.
背景
: GMO
インターネットグループ陸上部
–
GMO
ロボッツ
2.
データ収集
**: **
モーションキャプチャとリターゲティング
3.
走行ポリシーの学習
4.
これまでの成果と明らかになった課題
5.
まとめと展望
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まとめ
GMO
ロボッツは、駅伝日本一の陸上部とエンジニアが
組んで、
•
ヒューマノイド
の社会実装を競技という形で前進させるプロジェクト
報酬設計の調整などを行い、強化学習を用いた学習で得たポリシーで
•
5m/s
モーションデータを活用し、人の自然な走りをヒューマノイドの
以上の速度の走行を確認
•
走行時の歩様に反映
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今後の展望
•
より安定して高速な走りを獲得
•
自律
走行（レーン認識＋経路追従）との統合
旋回性能の向上
•
ハードウェア側
の効率／放熱
の改善
検証を進める
•
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実機
で見えて
きたハードの課題
**5.5m/s **
程度のスピードで
30
〜
40m
走ると
•
発熱
で停止／転倒する
電流指令が高速・大振幅で振動していること
•
が原因で
MOSFET
が異常に発熱
対策候補
•
FF
トルク＋
PD
•
推論
周期
ゲインチューニング
•
放熱
ヒートシンクの追加
の高速化
•
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