煙が立ち込めて前が見えない災害現場で、別途の視覚・触覚センサーの助けなしに階段を上り下りしたり、木の根っこなどがあるデコボコした環境でも倒れずに動く――。こんな四足歩行ロボット技術が、韓国科学技術院（KAIST）電気や電子工学部のミョンヒョン教授研究チーム（未来都市ロボット研究室）によって開発された。
研究チームは、人が睡眠中に起きて真っ暗な中でトイレに行く時、視覚的な助けがほとんどなくても歩行が可能なことに着目し、この技術を開発した。ブラインド歩行が可能なので付けられた技術名は「ドリームウォーク」（Dream WaQ）、この技術が適用されたロボットは「ドリームウォーカー（Dream WaQer）」と命名した。
これまでの歩行ロボット制御器は器具学、動力学モデルに基づいている。これをモデルベースの制御方式と表現するが、特に野原のような非定型的な環境で安定的な歩行をするためには、その環境の情報をより早くキャッチする必要がある。ただ、これは周辺環境の認知能力に大きく依存してきた。
これに比べ、ミョンヒョン教授研究チームが開発した、人工知能学習方法の一つである深層強化学習ベースの制御器は、シミュレーターから得られた多様な環境データを通じて歩行ロボットの各モーターに適切な制御命令を素早く計算することができる。
シミュレーションで学習された制御器が、実際のロボットでうまく作動するためには別途のチューニング過程が必要だった。だが研究チームが開発した制御器は別途のチューニングを要求しないという長所もあり、多様な歩行ロボットに簡単に適用できると期待される。
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