ロボット学習：チュートリアル

要旨

ロボット学習は、機械学習の急速な進歩と大規模なロボティクスデータの利用可能性の高まりによって、転換点を迎えています。従来のモデルベースの手法から、データ駆動型の学習ベースのパラダイムへのこのシフトは、自律システムにおいて前例のない能力を解き放っています。本チュートリアルは、現代のロボット学習の全体像を概観し、強化学習や行動クローニングの基礎原理から、多様なタスクや異なるロボットの形態にわたって動作可能な汎用言語条件付きモデルまでの道筋を示します。この研究は、研究者や実務者向けのガイドとして意図されており、読者がロボット学習の進展に貢献するために必要な概念的理解と実用的なツールを提供することを目的としています。具体的な例として、lerobotで実装されたすぐに使えるサンプルを用意しています。

English

Robot learning is at an inflection point, driven by rapid advancements in machine learning and the growing availability of large-scale robotics data. This shift from classical, model-based methods to data-driven, learning-based paradigms is unlocking unprecedented capabilities in autonomous systems. This tutorial navigates the landscape of modern robot learning, charting a course from the foundational principles of Reinforcement Learning and Behavioral Cloning to generalist, language-conditioned models capable of operating across diverse tasks and even robot embodiments. This work is intended as a guide for researchers and practitioners, and our goal is to equip the reader with the conceptual understanding and practical tools necessary to contribute to developments in robot learning, with ready-to-use examples implemented in lerobot.

ロボット学習：チュートリアル

Robot Learning: A Tutorial

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