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[研究]この板は俺が乗っとった!![論文]

1名無しさん@おーぷん:2015/07/06(月)20:39:58 ID:WQe()
このスレは近年のロボット研究論文を何か短く紹介するサイトです
もし興味があったら1年に1回ぐらい書き込みしてください
2名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)20:42:25 ID:WQe()
Google Scholar直リンク
検索ワード「ロボット」
https://scholar.google.co.jp/scholar?hl=ja&q=%E3%83%AD%E3%83%9C%E3%83%83%E3%83%88&btnG=&lr=
検索ワード「robot」
https://scholar.google.co.jp/scholar?q=robot&btnG=&hl=ja&as_sdt=0%2C5
3名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)20:43:49 ID:WnN
支援
4名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)20:44:21 ID:WQe()
>>3
書き込み早すぎだろ
最後のスレ建てが100日以上前だぞ
5名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)20:57:23 ID:WnN
偶然偶然気にするな
6名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)20:57:23 ID:WQe()
まずは軽い軽いジャブからいこう
言わずと知れたロボカップ小型機リーグ、通称SSLの大会向け論文の紹介からだ!
ロボカップ小型機リーグの公式リーグは下記のとおり
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/
論文一覧ページ
2014年
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/robocup2014:teams
2015年
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/robocup2015:teams

なぜこの論文を選んだかというとすごく内容が薄くて読みやすいからだ。
英語初心者にもおすすめなうえに、ロボットの機械電気情報3分野をすべて網羅した内容になっている。

大会上位チームのペーパー
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/_media/robocup2015:tdp:cmdragons.pdf
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/_media/robocup2015:tdp:erforce.pdf
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/_media/robocup2015:tdp:immortals.pdf
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/_media/robocup2015:tdp:mrl.pdf
http://robocupssl.cpe.ku.ac.th/_media/robocup2015:tdp:robodragons.pdf
7名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)21:03:02 ID:WQe()
ロボカップは2050年までにプロサッカー選手に勝てるサッカーロボットの開発を目標として
世界中の研究者が力を合わせて技術促進しようぜ!ってコンセプトの大会だ。
初めはサッカーロボットから始まったが、現在では
サッカー大会部門(車輪型)
micro-size
small-size
middle-size
サッカー大会部門(人型)
middle-size
adult-size
レスキューロボット部門
家庭用ロボット部門
などなど様々な分野の退会が行われている。
よくテレビでやられてるロボコンとはまったく別物なので注意
8名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)21:10:12 ID:WQe()
大会の特筆すべき特徴は人間は一切操縦をシナイというところだ。
完全に自律稼働するロボットによる大会であり、試合が始まれば(終了まで細かいルールを無視すれば)人間は見ているだけだ

昔は人工知能の構成の難しさからただボールに近づいてゴールに向かって蹴るだけのおもちゃの大会だったが
近年はパスはもちろんのこと、以下に相手からゴールを奪うか、ゴールを守るかなどを確率論の観点から考察したり、
高速な試合展開に耐えうる画像処理技術の研究がされたりと本格的だ。

さらに通常のロボット研究だとある教授は人工知能のスペシャリストだが機械製作についてはまったく無知なんてことしょっちゅうだが
ロボカップではそういった専門分野の壁をぶち破るための研究者同士の交流の場としても非常に役目を果たしている。
どの研究者たちも論文の認知度だけではなく大会での成績を勝ち取るために多くの分野に精通している。
9名無しさん@おーぷん :2015/07/06(月)21:13:58 ID:WQe()
ロボカップについては興味があったら動画なんかも見てほしい。

さて今日は早くもここまでだが、明日は上記ロボカップに関連して
ロボカップでよく使われている行動探索手法であるRapidly Exploring Random Tree(RRT)について紹介しようと思う。
高速に目標を達成する行動を探索できると有名な手法である。(本当は色々制約あるんだけどねぇ~)
それではばいちゃ
10名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)19:14:02 ID:rNz()
ただいま
今日は予告どおりRRTの解説をする予定
だがその前にrobocupの動画をはっておこう
http://youtu.be/jQXPy9rsaAA
http://youtu.be/6lLSTcZ_S0I
こちらが小型機リーグだ
小型機リーグの強豪チームの大半が今日紹介するRRTを使っている。

この様な素早い試合展開の最中の動作計画にも使える高速な動作生成アルゴリズム。それがRRTだ
11名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)20:35:02 ID:rNz()
RRTはもともとは経路探索問題を解くために考案されたアルゴリズムである。
下記サイトはRRTをわかりやすく説明したサイトなので、まずこちらでアルゴリズムの図的イメージを理解してほしい
http://msl.cs.uiuc.edu/rrt/gallery.html
https://en.wikipedia.org/wiki/Rapidly_exploring_random_tree
こちらはオリジナルの論文である
http://msl.cs.uiuc.edu/~lavalle/papers/Lav98c.pdf
http://msl.cs.uiuc.edu/~lavalle/papers/LavKuf01b.pdf

簡単に説明すると、
「現在の初期地点を開始としてランダムに経路探索をしていきましょうね。
 でも完全にランダムだと時間かかるから次々と枝を伸ばしていくように徐々に探索をしていこうね」と言う思想

アルゴリズムが非常に簡単なのも特徴の一つだ。
12名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)20:35:35 ID:rNz()
いまtexでアルゴリズムの流れ書いてるからちょっと待ってろ
13名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)21:33:00 ID:rNz()
http://openwiki.red/index.php?title=RRT
書いた。書いたら力尽きて画像にしてこちらにもってくるのが非常に面倒くさくなった。すまんな

まぁそんな感じのアルゴリズムがRRTだ。
手順5にあるランダム点と木の中の点をつなぐような入力さえ分かって入れば、とにかく単純に探索ができる。

この手法がなぜ高速なのかは
>>11の2つ目の論文に書いてあるように、状態空間に対してボロノイ的な広がり方をする探索ができるためだ。
14名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)22:07:19 ID:rNz()
しかしこのRRTにも問題があった。

問題1:ランダム探索であるため、基本的には目標位置への最適性が保証されない。
つまり最短経路探索には使えない。

問題2:手順5にあるランダム点に近づくような木の点を繋ぐ入力をどのようにすればあらかじめ分かってなければならない。
例えばいきなりまったくやったことのないゲームを説明書を見ずにやるときを考えてほしい。
まったく操作が分からずに、どのボタンをおしたらうまく動いてくれるか分からないはずだ。
同じようにRRTにおいてはどのような行動をしたらどのように状態が遷移するかが既にある程度分かっている前提が必要である。

問題3:早いといっても遅い。
いくらRRTが早いといっても限界がある。非常に大規模な問題を解くためにはまだまだ不十分であったのだ。
15名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)22:50:06 ID:rNz()
これら問題を解決するための手法として提案された派生RRTがいくつもでてきた。

RRT*
http://arxiv.org/pdf/1005.0416.pdf
http://arl.cs.utah.edu/pubs/ICRA2013-1.pdf
http://www.golems.org/papers/AkgunIROS11-sampling.pdf
http://arxiv.org/pdf/1404.2334.pdf

BK-RRT
http://www.cs.cmu.edu/~mmv/papers/09cgf-stefan.pdf

RRTwithGPU
http://faculty.cua.edu/plaku/icra2013tamp_proc/paperPark.pdf
http://sertac.scripts.mit.edu/web/wp-content/papercite-data/pdf/bialkowski.karaman.ea-iros11.pdf
http://www.cs.cmu.edu/~maxim/files/RGPU_icra10.pdf
http://groups.csail.mit.edu/robotics-center/public_papers/Shkolnik09.pdf

正直多すぎてまったく読む気になれなかった論文がいくつもある。愛されすぎているぐらいだ
この様に様々な変革を遂げながらこれからもRRTは進化しつづける気がする(適当)
とりあえず今日はこれぐらい。
上記した派生RRTに関する詳細はまた明日しようと思う。ではさらば
16名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)23:02:51 ID:rNz()
ごめん最後にもう一つ
上であげたBK-RRTを用いたロボカップ小型機リーグの成果の動画
http://youtu.be/X7wk2tjNo2k
http://youtu.be/fehMmGeLsIY
http://youtu.be/I71nNoANBAE
小型機リーグトップは、この技術の登場でしばらくの間ずっと独占状態だった
17名無しさん@おーぷん :2015/07/07(火)23:35:21 ID:5mI
支援
高度すぎてなかなか追いつけないが読んでるぜ
18名無しさん@おーぷん :2015/07/10(金)00:30:32 ID:sr9()
今日もこれないぜ
すまんな
明日はくる予定
19名無しさん@おーぷん :2015/07/11(土)23:00:06 ID:Kbd()
すまんな研究が行き詰まりすぎてこれなかったぜ

今日は上記したRRT*について語ろうと思う。
以前述べたようにRRTは状態空間に対してボロノイ的な広がり方をみせるため
高速に問題を解くことが出きるが、一方でランダムサンプリングによって成長した木は
一度生成されたら2度と変更されないため、目的位置までの最短経路を見つけることができないと言う問題があった。
RRT*はこの問題に対して、一度作った木の中で点と点の再接続を行うことによって最短経路を発見しようと試みている。
20名無しさん@おーぷん :2015/07/11(土)23:21:29 ID:Kbd()
RRT*のすごいところは最短経路を発見するための点と点の再接続を行うためにはどの点と点を繋げば最短になるかを
逐次評価してやらなければならないが、その逐次評価の対象となる点をなるべく絞って計算時間を減らす工夫をしていることだ。
そのため極端な問題ではなければ、最短経路に近い経路を短時間に発見できる。

ではこのRRT*の問題点は何かというと、かなり大きな問題が一つある。
それはhttp://msl.cs.uiuc.edu/rrt/gallery.htmlに示すような、carやらbike、ホバークラフトのような
位置だけではなく、速度も加味した上での経路生成問題に関しては、点と点の再接続が厳密な意味では成り立ちづらいため、
近似的な意味で再接続をしない限りは、最短経路を見つけることがほぼ不可能である。
分かり辛いと思うので、例を使って説明しよう。
今の状態点が
Position=0
Velocity=0
であるとして、加速度aをt秒間加えると
Position_next =(at^2)/2
Velocity_next =(at)
となる。つまり状態点[Position,Velocity]から接続ができる可能性のある点はaに関する関数の形で表される点に限定される。
通常木のなかにある点は、このようなaに関する関数の形で表される位置の上に所属する点ではないため、再接続が可能であることは極めてまれである。

そこで文献http://arl.cs.utah.edu/pubs/ICRA2013-1.pdfでは
「点と点の接続を厳密に状態遷移ができなくてもOK。何となく点との距離が近ければ接続したことにするよ。」
と言うスタンスでRRT*を力学的拘束を受ける制御対象に置いても実現している。
ずる賢い。非常にずる賢い。
21名無しさん@おーぷん :2015/07/11(土)23:36:37 ID:Kbd()
RRT*の説明は以上だ。分かり辛いと思うがすまん。wikiを充実させる予定なのでもし分からなかったらそっちで補完頼む

次にBK-RRTだ。こちらは>>14のRRTの問題点のうちの2,3の問題点を解決しようとした王技だ。
>>16のように実用面での性能も十分である。

基本コンセプトとしては、
「どうやって制御入力いれたら(行動したら)ランダムに置かれた状態点に近づくか分からないね。困ったね。
 でも人間が持ってる知識を使えば、なんとなくどんな行動したらいいかわかるね。
 じゃあ人間がある程度の行動プログラムを組んでやって、それにランダム性を持たせてやることでランダム探索を実現しよう」
というものだ。
人間がある程度の行動プログラムを構成してやることによって効率よくランダム探索を行うことが出きるというわけだ。
無論、人間が与えてやった行動プログラムがわるいならば探索が成功しないことすらあるため、
アルゴリズムの純粋な性能という面で評価はし辛いが、私個人としてはもっとも成功しているRRTの形であると思う。
22名無しさん@おーぷん :2015/08/03(月)19:17:16 ID:Gmj
3か坊主になってすまんかったな
研究がうまく行かずに自暴自棄になってたわ
23名無しさん@おーぷん :2015/08/03(月)19:17:34 ID:Gmj
とりあえずwikiの方を更新始めるわ
24名無しさん@おーぷん :2015/09/26(土)19:49:07 ID:wV6
帰ってきました
だれもいないが・・・
25名無しさん@おーぷん :2015/09/28(月)09:02:44 ID:HMp
はよwiki更新しろ
26名無しさん@おーぷん :2015/10/01(木)04:08:55 ID:MiO
論文の紹介したいが時間がない・・・
27名無しさん@おーぷん :2015/10/01(木)04:50:44 ID:Dhh
RRTの将来性は並列計算と相性がいいところだよな

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