RAIBO2は、坂道や階段、凍った道路などのさまざまな地形をシミュレートできる環境「RaiSim」を活用し、強化学習アルゴリズムを使用して安定した歩行方法を学習した。また、高トルク透過性ジョイント機構により、下り坂でエネルギーを効率的に収集し、急な坂を登る際に使用するエネルギーの一部を補った。RAIBO開発研究室の出身者らが設立したRAION ROBOTICSとの協力の下、機構設計と電気設計、ソフトウェア、人工知能など、全ての手順と部品を内製化し、歩行効率を総合的に向上した。

RAIBOに関する研究論文の共同筆頭著者である、博士課程学生のChoongin Lee氏は「マラソンを通じて、人や物体が多い都市環境で配達や巡回などのサービスを安定的に実行できる、 RAIBO2の歩行性能を実証しました。後続研究では、自律進路決定機能をRAIBOに追加し、山岳地帯や災害環境で世界最高の歩行性能の達成を目指します」と説明した。

（fabcross for エンジニアより転載）