知能処理の回路化とロボットプラットフォームへの適用

智能处理电路化及其在机器人平台上的应用

基本信息

  • 批准号:
    20J23242
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 1.98万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for JSPS Fellows
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-24 至 2023-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

家庭用サービスロボットにおける,認識機能の自動獲得を目指して,フォトリアリスティックなシミュレータを用いた深層学習訓練用データセットの自動生成システムの研究開発を行った.提案システムでは,Sim2Realのために,強化学習で用いられるDomain Randomizationを応用し,背景のテクスチャや色,物体の位置,光源の位置や強さ,鏡面反射率など様々なパラメータを複雑に変化させ,多様なデータセットを生成する.CPUにXeon W-2235を使用した場合,シミュレータを5並列で動作させることで,1時間で約25万枚の画像・アノテーションデータを同時に生成することができ,人が撮影・アノテーションして作成する場合に比べ,約877倍高速であった.また,YCBオブジェクト内の55クラスを用いて,50万枚のデータを生成し,インスタンスセグメンテーションのモデル(YolactEdge)を学習したところ,APが71.10%であった.このことから,Sim2Realでの頑健な物体認識ができていることがわかった.提案システムを用いて学習した物体認識システムを,家庭用ホームサービスロボットの国際的な競技会である,World Robot Challenge (WRC) 2020 Partner Robot Challenge (Real Space)で使用したところ,約79%の認識率を達成することができ,実ロボットでの使用にも問題ないことが確認できた.WRCでは,室内環境があらかじめ指定されているが,シミュレータでは様々な環境を用意することで,どのような環境でも頑健な物体認識ができることを目指した.そして,この成果は,本競技会での優勝に大きく貢献した.
为了自动获取家庭服务机器人的识别功能,我们利用逼真的模拟器研发了深度学习训练数据集的自动生成系统。在所提出的系统中,对于 Sim2Real,我们应用强化学习中使用的域随机化来复杂地改变各种参数,例如背景纹理和颜色、对象位置、光源位置和强度以及镜面反射率。当CPU使用Xeon W-2235时,通过5个并行运行模拟器,可以在一小时内同时生成大约250,000张图像和注释数据,比之前的情况快大约877倍。此外,当我们使用 YCB 对象中的 55 个类生成 500,000 条数据并学习实例分割模型(YolactEdge)时,AP 为 71.10%。这表明Sim2Real能够实现鲁棒的物体识别。当使用该系统训练的物体识别系统用于家庭服务机器人国际竞赛“世界机器人挑战赛(WRC)2020 合作伙伴机器人挑战赛(真实空间)”时,我们实现了约 79% 的识别率。这个目标,并且证实在实际的机器人上使用不会有任何问题。在WRC中,室内环境是预先指定的,但通过在模拟器中准备各种环境,我们的目标是能够在任何环境下进行鲁棒的物体识别。这一结果为赢得比赛做出了巨大贡献。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
WRSに向けた高速な知的処理システムの開発とそのシミュレータプログラムのOSS化
WRS高速智能处理系统开发及其模拟器程序OSS
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Shunsuke Omae;Takanori Takahashi;Mutshunori Uenuma;Yukiharu Uraoka;山口飛翔;小野 智寛,柴田 智広,田向 権
  • 通讯作者:
    小野 智寛,柴田 智広,田向 権
ホームサービスロボットのための高精度な特定人物追跡システムの開発
家庭服务机器人高精度特定人员追踪系统的开发
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Yugen CHEN;Fumitaka ISHIWARI;Keita FUCHISE;and Takanori FUKUSHIMA;Hagino Kouichi,Yarita Keigo,Negishi Kousuke,Oono Kenji,Hayashida Mitsuki,Kitajima Masatoshi,Kohmura Takayoshi,Tsuru Takeshi,Tanaka Takaaki,Uchida Hiroyuki,Kayama Kazuho,Amano Yuki,Kodama Ryota,Takeda Ayaki,Mori Koji,Nishioka Yusuke,Yukumoto Masataka,Hida ;小野 智寛,阿部 佑志,石田 裕太郎,柴田 智広,田向 権
  • 通讯作者:
    小野 智寛,阿部 佑志,石田 裕太郎,柴田 智広,田向 権
Object Retrieval by Searching and Displacing in Cluttered Shelf
通过在杂乱的书架中搜索和移动来检索对象
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Tomoya Shiba;Tomohiro Ono;Yuma Yoshimoto and Hakaru Tamukoh
  • 通讯作者:
    Yuma Yoshimoto and Hakaru Tamukoh
ホームサービスロボットのためのGazeboシミュレータを用いた半自動学習データセット生成手法の開発
使用Gazebo模拟器开发家庭服务机器人半自动学习数据集生成方法
  • DOI:
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    CHEN YUGEN;石割文崇;福井智也;梶谷孝;福島孝典;小野 智寛,阿部 佑志,石田 裕太郎,田向 権
  • 通讯作者:
    小野 智寛,阿部 佑志,石田 裕太郎,田向 権
A dataset generation for object recognition and a tool for generating ROS2 FPGA node
用于对象识别的数据集生成和用于生成 ROS2 FPGA 节点的工具
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Hayato Amano;Hayato Mori;Akinobu Mizutani;Tomohiro Ono;Yuma Yoshimoto;Takeshi Ohkawa;Hakaru Tamukoh
  • 通讯作者:
    Hakaru Tamukoh
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小野 智寛其他文献

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    $ 1.98万
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