マニピュレーションとは
ロボットマニピュレーション（Manipulation）とは、ロボットアームやハンドを使って物体を把持、移動、操作するタスクの総称です。強化学習を用いたマニピュレーションの研究は、従来のプログラミングベースの制御では実現困難な柔軟で適応的な操作能力の獲得を目指しています。
マニピュレーションタスクの例
ピック＆プレイス（物体の把持と配置）、組み立て作業（ペグの挿入、ネジ締め）、道具使用、布の折り畳み、器用なハンド操作（ルービックキューブの回転など）が代表的です。これらは接触力学の複雑さ、物体形状の多様性、精密な制御の必要性から、ロボティクスの中でも特に挑戦的な分野です。
強化学習によるアプローチ
シミュレーション環境（MuJoCo、Isaac Gym）で多数のロボットを並列に訓練し、Sim-to-Real転移で実ロボットに適用する方法が主流です。視覚情報を状態として使う視覚ベースの強化学習や、触覚フィードバックを利用する手法も研究されています。
最近の成果
OpenAIのロボットハンドによるルービックキューブ操作、GoogleのRT-2による自然言語指示に基づくマニピュレーション、器用なロボットハンドによる箸使いなど、強化学習と深層学習の進歩により目覚ましい成果が報告されています。