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Deep Learningを用いたロボット制御
- 3. 自己紹介
奥田 遼介
-2010一関工業高等専門学校
-2014東北大学 修士
— 文字列処理など
2014 (株)プリファードインフラストラクチャー
2014- (株)プリファードネットワークス
— チーフアーキテクト
— 映像解析系、製造業系にかかわる研究開発
— ChainerやCuPyの開発
- 4. 私とレゴ マインドストーム
2003年 中学生:RCX
2012年 大学院生:NXT 2.0
— ETロボコン2012に出場
— チャンピオンシップ大会 TOPPERS賞受賞,総合部門第4位
2015年 社会人: EV3
- 6. 会社紹介: Preferred Networks (PFN)
2014年3月設立(Preferred Infrastructureからスピンオフ)
本社:東京、アメリカ子会社:カリフォルニア州サンマテオ
社員数:約40名(そのうち35名程度はエンジニア)
投資元:NTT、FANUC、トヨタ自動車
ディープラーニング
(人工知能)
Industrial IoT
製造業
自動車
ヘルスケア
- 12. 状態 s の時に
どの行動 aを
取ればよいかを
報酬 r を
手掛かりに学習する
強化学習の問題設定(簡易版)
エージェント
行動 a
良い結果
・すいすい走る
悪い結果
・他車とぶつかる
評価
報酬 r を与える
(罰の場合もある)
状態 s:周りの情報
状態 sに対する行動 a
は直接教えない
- 20. レゴを使った利点
高速にデモを作れた
— 最初のデモは2か月で制作
— 他のラジコンカーも試したけど、EV3が一番安定して制御できた
— 制御・通信部分を自由にいじれる
ほど良いバッテリー時間とパワー
— 2時間くらい動いてくれる
— パワーが結構ある(CESの時は通信機と別バッテリーも搭載)
動くデモは圧倒的にインパクトがある
— 安定して動く
— 同じ型を大量に購入できる(最終的に20台くらい購入)
他の製品は付属品が品切れになっていたりした
- 23. バラ積み取り出し
— 乱雑に置かれた物体
— 入力:上方からの深度付き画像
— 出力:吸着ハンドの目標座標
自動車工場によくある設定
— 別工場から部品が箱にバラバラな状態で送られてくる
— 専用の機械(高価で煩い)か、人が取り出して並べていた
バラ積みロボットの学習
- 26. Amazon Picking Challengeとは
Amazonが主催
6/29-7/3, ドイツ
RoboCup2016 と併設
今年2回目
倉庫の自動化を目指す
タスク:指示された12個のitemを15分以内に棚から取っ
てくる / 棚に入れればOK