ROBOT LEARNING SUPPORT
ロボットの強化学習を、
学習環境づくりから実機まで。
XGO-Duck（Microduck 系の二足歩行ロボット）の歩行を、MuJoCo・mjlab での強化学習で実際に学習させた経験をもとに、小型ロボットの強化学習を支援します。研究・開発・教材づくりの「最初の一歩」から、実機で歩かせるところまでご相談ください。
強化学習について相談するサポートできること
1. 学習環境の構築
MuJoCo・mjlab での学習環境を用意します。ロボットのモデル（MJCF・URDF）の整備、関節や質量の確認、歩行・姿勢などのタスクと報酬の設計を行います。
2. 実機に合わせる（sim-to-real）
サーボの特性を実測してモデル化し（BAM などの手法）、シミュレーションと実機の差を小さくします。ドメインランダム化や、センサー・通信の遅れの扱いも検討します。
3. 学習と評価
GPU での PPO などによる学習を回し、ログを見ながら報酬やパラメータを調整します。学習済みポリシーを比べ、実機で試す候補を選びます。
4. 実機へのデプロイ
ポリシーを書き出し、ロボットのボード上で動かします。校正の手順、支えながらの段階的な試運転、異常時に止める方法まで含めてお手伝いします。
5. 部品と試作
ロボットのパーツ・キットの販売と、試作部品の3Dプリントも当社で対応できます（完成品の販売は行っていません）。
関連ページ
Microduck は Pollen Robotics、mjlab・BAM は各プロジェクトのソフトウェアです。開成はこれらのプロジェクトとは関係ありません。