強化学習におけるリワードシェイピングがSim-to-Real転移に与える影響の分析

強化学習におけるリワードシェイピングがSim-to-Real転移に与える影響の分析とは

「強化学習におけるリワードシェイピングがSim-to-Real転移に与える影響の分析」とは、シミュレーション環境で学習した強化学習モデルを実世界（Real）に適用するSim-to-Real転移において、報酬設計手法であるリワードシェイピングがその転移性能にどのような影響を与えるかを評価・解明する研究テーマです。Sim-to-Real転移では、シミュレーションと実環境の間のギャップ（Sim-to-Realギャップ）が課題となりますが、リワードシェイピングは学習効率を高め、望ましい行動を促すことで、このギャップを乗り越え、実世界でのロバストなロボット制御を実現するための鍵となります。その効果を多角的に分析することは、Sim-to-Realにおけるロボット開発の効率化と性能向上に不可欠な要素です。

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