| 作成年度 | 2026 年度 |
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| 論文名 | OPERA 機械土工用シミュレータの高精度化に関する共同研究報告書（２）ドメインランダム化強化学習に基づく油圧ショベルによる臨機応変な地盤掘削 |
| 論文名（和訳） | |
| 論文副題 | |
| 発表会 | |
| 誌名 | 共同研究報告書 |
| 巻・号・回 | 第633号 |
| 発表年月日 | 2026/05/29 |
| 所属研究室／機関名 | 著者名（英名） |
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| 技術推進本部 先端技術チーム | 味田 悟、橋本 毅、遠藤 大輔、山内 元貴、阿部 太郎 |
| 奈良先端科学技術大学院大学 | 松原 崇充、角川 勇貴、Kim Gahee、Alcantara Tacora Sandro Manuel |
| 抄録 |
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| 本研究では，Opera シミュレータおよび機械学習を用いて，現場で収集された少量のデータと，物理パラメータをランダム化して生成するシミュレーションデータを融合することで，油圧ショベルによる臨機応変な地盤掘削動作の計画・実行を可能にするAI 技術を開発することを目的とする．この目的達成に向けて，実環境で収集される少量のデータから物理シミュレータのパラメータをベイズ推論するAI 技術と，推定されたパラメータ分布に基づいてパラメータをランダム化しながら頑健な行動方策を学習するドメインランダム化強化学習によるAI 技術を開発する．多様な地盤環境において，油圧ショベルによる頑健な掘削作業が実現可能であるかを実験検証する． |
