モデル ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(1/4)
１．ロボット学習のためにシミュレーションと現実のギャップを埋める(1/4)まとめ ・ロボットを自律的に学習させるためにはシミュレーションが有用であるが現実世界との間にギャップがある ・現実世界とのギャップは、現実とシミュレーションの間の微妙...
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モデル ロボット Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(3/3)まとめ ・Form2Fitは組立キットの回転や変化、混在した状況、学習時に見た事がない部品などにも対応可能 ・回転、空間的方向、物体の同一形状などを学...
ロボット Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(2/3)まとめ ・Form2Fitは吸着、配置、マッチングの３つのネットワークにより構成される ・完成品を解体する事は組立より簡単であると言う洞察を元に分解デ...
アプリケーション Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)
１．Form2Fit:物体の分解と組立てを行う事でロボットが組合わせの概念を学習(1/3)まとめ ・Form2Fitは物体をどのように組み合わせるか？をロボットに学ばさせるロボット操作アルゴリズム ・組み合わせの概念を学習する事により物体の...
学習手法 ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(3/3)まとめ ・ROBELは剛い物体も柔らかい物体も扱う事が出来、予期せぬ妨害や障害に関しても対応可能 ・複数のD'Clawが経験を共有することで、タスクをまとめてより速く学習す...
入門／解説 ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(2/3)
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(2/3)まとめ ・ROBELにはD'Clawを用いた操作タスクとD'Kittyを用いた歩行タスクが用意されている ・２つの機関でドキュメントと指示書のみを用いてROBELの構築と再...
ロボット ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(1/3)
１．ROBEL:3Dプリンタで作成可能な強化学習用ロボット(1/3)まとめ ・シミュレーション環境でロボットを強化学習させると微妙な誤差や遅延により現実世界への展開が困難 ・しかし、物理的なロボットは高価で工業用途向けに作られているために強...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(2/2)まとめ ・OPCはSim-to-Realテクニックによって訓練されたモデルの評価に対しても有効であった ・OPCのスコアと現実世界のタスクの成功...
モデル Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)
１．Off-Policy Classification:強化学習モデルを選別する新手法(1/2)まとめ ・完全ポリシー外強化学習は過去に収集されたデータのみを使って学習するタイプの強化学習 ・物理的なロボットがなくてもモデルをトレーニングが...
ロボット 再始動したGoogleのロボットプロジェクトの内情
１．再始動したGoogleのロボットプロジェクトの内情まとめ ・2013年にGoogleが始動した人間そっくりのロボットを作るプロジェクトは頓挫 ・現在のプロジェクトは機械学習を用いてシンプルなロボットアーム等を自律学習させる方向にシフト ...
AI関連その他 TossingBot：物理学と深層学習の統合(2/2)
１．TossingBot：物理学と深層学習の統合(2/2)まとめ ・TossingBotは物理学と深層学習、及び残差物理学を組み合わせて高性能を実現 ・残差物理学とは物理学が提供する理論値と現実世界のズレをニューラルネットワークで埋める作業...
ロボット TossingBot：物理学と深層学習の統合(1/2)
１．TossingBot：物理学と深層学習の統合(1/2)まとめ ・非構造化環境でロボットを安全に動作させる事は依然として困難 ・TossingBotは乱雑な状況で稼働可能なピッキングロボット ・投げたオブジェクトが何処に着地したかを観察し...