論文の概要: Taxonomy and Trends in Reinforcement Learning for Robotics and Control Systems: A Structured Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.21758v3
• Date: Wed, 29 Oct 2025 11:02:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-30 13:34:45.428734
• Title: Taxonomy and Trends in Reinforcement Learning for Robotics and Control Systems: A Structured Review
• Title（参考訳）: ロボット・制御システムの強化学習における分類学と動向
• Authors: Kumater Ter, Ore-Ofe Ajayi, Daniel Udekwe,
• Abstract要約: この研究は、RLの原理、高度強化学習(DRL)アルゴリズム、ロボットと制御システムへの統合に関する詳細なレビューを提示する。 DDPG、TD3、PPO、SACといった現代のDRL技術は、高次元連続制御タスクの解決において有望であることを示している。 このレビューは、最近の研究成果を要約し、技術動向、デザインパターン、そして実世界のロボット工学におけるRLの成熟度の増加を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reinforcement learning (RL) has become a foundational approach for enabling intelligent robotic behavior in dynamic and uncertain environments. This work presents an in-depth review of RL principles, advanced deep reinforcement learning (DRL) algorithms, and their integration into robotic and control systems. Beginning with the formalism of Markov Decision Processes (MDPs), the study outlines essential elements of the agent-environment interaction and explores core algorithmic strategies including actor-critic methods, value-based learning, and policy gradients. Emphasis is placed on modern DRL techniques such as DDPG, TD3, PPO, and SAC, which have shown promise in solving high-dimensional, continuous control tasks. A structured taxonomy is introduced to categorize RL applications across domains such as locomotion, manipulation, multi-agent coordination, and human-robot interaction, along with training methodologies and deployment readiness levels. The review synthesizes recent research efforts, highlighting technical trends, design patterns, and the growing maturity of RL in real-world robotics. Overall, this work aims to bridge theoretical advances with practical implementations, providing a consolidated perspective on the evolving role of RL in autonomous robotic systems.
• Abstract（参考訳）: 強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、動的かつ不確実な環境でのインテリジェントなロボット動作を実現するための基礎的なアプローチとなっている。 この研究は、RLの原理、高度強化学習(DRL)アルゴリズム、ロボットと制御システムへの統合に関する詳細なレビューを提示する。 マルコフ決定過程(MDPs)の定式化から始まり、エージェント環境相互作用の本質的な要素を概説し、アクター・クリティカルな手法、価値に基づく学習、政策勾配などのアルゴリズム戦略を探求する。 DDPG、TD3、PPO、SACといった現代のDRL技術は、高次元連続制御タスクの解決において有望であることを示している。 構造的分類法を導入し、ロコモーション、操作、マルチエージェント調整、人間とロボットの相互作用といった領域にまたがるRLアプリケーションを分類し、トレーニング方法論と展開準備レベルを分類する。 このレビューは、最近の研究成果を要約し、技術動向、デザインパターン、そして実世界のロボット工学におけるRLの成熟度の増加を強調している。 全体として、本研究は、自律ロボットシステムにおけるRLの役割の進化に関する総合的な視点を提供するとともに、理論的進歩を実践的な実装で橋渡しすることを目的としている。

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