１．ロボット開発とＡＩ活用の概要

　　（１）．従来型のロボット開発

　　（２）．ロボットへのＡＩ活用の現状

　　（３）．フィジカルＡＩとは？

　　（４）．フィジカルＡＩの世界的潮流

　　（５）．Ｅｎｄ－ｔｏ－Ｅｎｄロボット制御システム

　　（６）．フィジカルＡＩのＳｉｍ－ｔｏ－Ｒｅａｌ転移

２．ロボット向けＡＩの学習の基本

　　（１）．模倣学習

　　（２）．ロボットアームを用いた模倣学習の例

　　（３）．強化学習

　　（４）．学習用シミュレータ

　　（５）．仮想環境での強化学習の例

　　（６）．学習環境

３．自律移動ロボット向けのフィジカルＡＩの概要

　　（１）．従来型の自律移動ロボット開発

　　（２）．地図ベースの自律走行ロボット

　　（３）．汎用的な移動知能

　　（４）．フィジカルＡＩによる自律移動

　　（５）．フィジカルＡＩを用いた自律移動ロボットの研究例

　　（６）．学習用仮想環境

　　（７）．学習用デモデータの取得

４．移動ロボット向けフィジカルＡＩの具体的な開発手順

　　（１）．シミュレータによる強化学習

　　（２）．仮想走行環境の構築

　　（３）．ロボットモデルの導入

　　（４）．外界センサの選定

　　（５）．状態、行動の設計

　　（６）．報酬の設計

　　（７）．Ｕｎｉｔｙ　ＭＬ－Ａｇｅｎｔｓによる学習

　　（８）．カリキュラム学習

　　（９）．実機への適用

　　（１０）．ＲＯＳ２での走行システム

　　（１１）．学習モデル推論ＲＯＳノード

　　（１２）．Ｓｉｍ－ｔｏ－Ｒｅａｌ転移の工夫

５．研究室におけるフィジカルＡＩベースの移動ロボット研究紹介

　　（１）．研究の始まり

　　（２）．学習用簡易シミュレータの独自開発

　　（３）．２Ｄ－ＬｉＤＡＲベース走行システムの基礎検討

　　（４）．ＲＯＳベース実機走行システムへのモデル転移

　　（５）．自律移動ロボット走行大会への参加

　　（６）．ＵｎｉｔｙゲームエンジンによるＡＩモデル学習

　　（７）．ゲームエンジンのアセットを活用した多様な学習

　　（８）．画像認識と組み合わせたＳｉｍ－ｔｏ－Ｒｅａｌギャップ低減

　　　　・仮想空間で様々なパターンを学習させ、現実の環境へ適応させる

　　（９）．屋内外実環境での長距離走行実験の様子

　　（１０）．Ｅｎｄ－ｔｏ－Ｅｎｄなシステムによる簡易構成のロボット実現の可能性

６．今後の発展に向けて

　　（１）．歩行者環境での柔軟な走行

　　（２）．行き止まりや袋小路を迂回した走行

　　（３）．人間用の地図を用いた走行

　　（４）．ＡＩモデル学習者の裾野を広げる取り組み

　　（５）．行動モデルプラットフォーム

　　（６）．今後の展望