提案手法では、どのようにロボットの形態の違いを学習に活用しているのか?
提案手法である統一ロボット形態アーキテクチャ（URMA）は、ロボットの形態の違いを学習に活用するために、形態に依存しないエンコーダとデコーダを使用しています。URMAは、ロボットの観測を特定の部分に分割し、注意機構を用いてそれぞれの関節や足の情報を効果的にエンコードします。このアプローチにより、異なるロボットの特性を抽象化し、共通の表現空間を学習することが可能になります。さらに、URMAは、異なるロボットの行動空間を統一的に扱うことで、ゼロショットや少数ショットでのポリシーの転送を実現し、未見のロボットに対しても高い適応性を示します。