ロボットがより複雑なタスクを担うようになる中で、従来のプログラミングメソッドは不十分になっています。強化学習 (RL: Reinforcement learning) は、この課題に対応するために設計された機械学習技術であり、ロボットの行動をプログラミングします。シミュレーションの RL では、ロボットはあらゆる仮想環境で試行錯誤を通じて学習することができ、制御、経路計画、操作などのスキルが格段に向上します。
RL モデルは望ましい行動に対して高い報酬値を割り当てるため、常に適応し改善を続けます。このアプローチにより、ロボットは新しい物体の把握、四足歩行、複雑な操作スキルの習得など、実世界の自動化タスクに必要となる高度な粗大運動技術と微細運動技術を身につけることができます。
報酬値に基づいて制御方針を継続的に改良し、ロボットの行動を分析する RL は、新しい状況や予期せぬ課題にも対応できるようにロボットを調節し、実世界のタスクへの適応性を高めるのに役立ちます。