[研究]この板は俺が乗っとった！！[論文] (27ﾚｽ)
上下前次1-新
1: 2015/07/06(月)20:39 ID:WQe(1/7) AAS
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: 2015/07/06(月)20:42 ID:WQe(2/7) AAS
Google Scholar直リンク
検索ワード「ロボット」
外部ﾘﾝｸ:scholar.google.co.jp
検索ワード「robot」
外部ﾘﾝｸ:scholar.google.co.jp
3(1): 2015/07/06(月)20:43 ID:WnN(1/2) AAS
支援
4: 2015/07/06(月)20:44 ID:WQe(3/7) AAS
>>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: 2015/07/06(月)20:57 ID:WnN(2/2) AAS
偶然偶然気にするな
6: 2015/07/06(月)20:57 ID:WQe(4/7) AAS
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
外部ﾘﾝｸ:robocupssl.cpe.ku.ac.th
論文一覧ページ
2014年
外部ﾘﾝｸ:robocupssl.cpe.ku.ac.th
2015年
外部ﾘﾝｸ:robocupssl.cpe.ku.ac.th
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。
省7
7: 2015/07/06(月)21:03 ID:WQe(5/7) AAS
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
省4
8: 2015/07/06(月)21:10 ID:WQe(6/7) AAS
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: 2015/07/06(月)21:13 ID:WQe(7/7) AAS
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: 2015/07/07(火)19:14 ID:rNz(1/7) AAS
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
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
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(1): 2015/07/07(火)20:35 ID:rNz(2/7) AAS
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
外部ﾘﾝｸ[html]:msl.cs.uiuc.edu
外部ﾘﾝｸ:en.wikipedia.org
こちらはオリジナルの論文である
外部ﾘﾝｸ[pdf]:msl.cs.uiuc.edu
外部ﾘﾝｸ[pdf]:msl.cs.uiuc.edu
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
省1
12: 2015/07/07(火)20:35 ID:rNz(3/7) AAS
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: 2015/07/07(火)21:33 ID:rNz(4/7) AAS
外部ﾘﾝｸ[php]:openwiki.red
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(1): 2015/07/07(火)22:07 ID:rNz(5/7) AAS
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: 2015/07/07(火)22:50 ID:rNz(6/7) AAS
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*
外部ﾘﾝｸ[pdf]:arxiv.org
外部ﾘﾝｸ[pdf]:arl.cs.utah.edu
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.golems.org
外部ﾘﾝｸ[pdf]:arxiv.org
BK-RRT
外部ﾘﾝｸ[pdf]:www.cs.cmu.edu
RRTwithGPU
外部ﾘﾝｸ[pdf]:faculty.cua.edu
省7
16(1): 2015/07/07(火)23:02 ID:rNz(7/7) AAS
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
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
動画ﾘﾝｸ[YouTube]
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: 2015/07/07(火)23:35 ID:5mI(1) AAS
支援
高度すぎてなかなか追いつけないが読んでるぜ
18: 2015/07/10(金)00:30 ID:sr9(1) AAS
今日もこれないぜ
すまんな
明日はくる予定
19: 2015/07/11(土)23:00 ID:Kbd(1/3) AAS
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: 2015/07/11(土)23:21 ID:Kbd(2/3) AAS
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。
それは外部ﾘﾝｸ[html]:msl.cs.uiuc.edu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
省10
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