研究成果の概要 (和文) : 本研究では，「汎化機能を実現しているものは，学習により得られる内部モデルではなく，実世界に最初から存在している普遍的性質である」との仮説をたて，この「実世界の普遍的性質を利用した適応的な振る舞いの生成」について検討した．また，その一例として，シリコンゴムにより構成された柔軟な身体を持つ多脚型ロボットを開発し，環境に合わせて異なる移動パターンを強化学習により自律的に獲得可能であることを示した．さらに，この強化学習で獲得された政策は，他の類似した環境に対して追学習を行うことなくそのまま適用することが可能であることを示し，提案手法により，強化学習の政策を汎化することが可能であることを確認した．研究成果の概要 (英文) : In this study, we focused on properties of the real world, and we proposed a framework to realize adaptive behavior of a robot using properties of the real world.We developed a soft multi-legged robot based on the proposed framework, and we demonstrated that the developed robot could obtain locomotion patterns for given environments using reinforcement learning. We also confirmed that the obtained policy to realize the locomotion pattern is generalized and is applicable for other similar environments without additional learning
