賢いロボットの作り方

賢いロボットの作り方
～自分で考えて行動するロボットをつくる～
関東学院大学
理工学部（届出設置書類提出中）
准教授 元木 誠
2012/7/14
夢ナビライブ東京 賢いロボットの作り方
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本日の講義内容
 周囲の状況を認識し，自分で考えて行動するロボットのことを
知能ロボットといいます。
 知能ロボットは賢さのレベルによって作り方が違います。
 生物の脳をモデルにしたシステム（ニューラルネットワーク）で
作る方法を紹介します！
知能ロボットと人工知能
人工知能の分類
人工知能を搭載したロボット
車輪型移動ロボットを賢くしてみましょう！
今後の知能ロボット研究
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知能ロボットと人工知能
 知能ロボットとは？
周囲の情報をもとに自分で考え行動するロボットこと。
人工知能を搭載しています。
技術は、身近なところで応用されています。
 人工知能の特徴
人間と同じように、自らの考えと行動を成長させ、
発展させることができる！！
「学習」と「進化」という二つの方法があります。
 学習
「見本」データと照合することで最も適切な行動を導き、
その行動の結果から内部情報を修正していく方法。
 進化
ある行動に対する評価値を設定し、
最も評価値の高い行動だけを残していく方法。
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ニューラルネットワーク
 脳の神経回路の仕組みを数学モデルにしたもの
シナプス
軸索
神経細胞
 脳の神経回路
樹状突起
入手した情報を信号にして伝達していきます。
一つの信号が次のニューロン（神経細胞）に伝わり、さらに次々と複雑に伝
達することで情報処理を行います。
この仕組みを利用
 数式にしてコンピュータ処理することで、センサで感知した情報を、
人間と同じように処理する人工知能をつくることができる！！
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ニューラルネットワークを用いた人工知能
 ニューラルネットワークを使うと・・・
シナプス
例えば、「障害物をよける」といった
単純な反応行動を実現できます。
 もう少し複雑な行動を行うためには・・・
軸索
神経細胞
樹状突起
例えば、「一つ目の角を右折し、二つ目の角を左折する」
といった計画行動には、
「パルスニューラルネットワーク」
という仕組みが使用されます。
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より複雑で高度な行動を実現するためには・・・
 ニューラルネットワークを使うと・・・
⇒ 単純な反応行動
 パルスニューラルネットワーク
⇒ もう少し高度な計画行動
 さらに、より高度な行動を行うためには・・・
例えば、「人と対話をする」などの
相互理解が必要な行動には、
別の機能が使われます。
夢ナビホームページより
いくつかの人工知能システムを使い分けることによって、
より人間に近い行動が可能になります。
もしかしたら、人間が考えつかない「最良の方法」を、
人工知能が教えてくれる日が来るかも・・・
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人工知能の分類（知能ロボットの場合）
 反応行動・・・障害物回避，注視反応など
外界の事象を感じ，素早く反応するような行動。
 計画行動・・・目標到達・帰還行動など
環境の地図や事物の知識と現在の状態とを照らし合わせつつ，
一定の目的に向かって遂行する行動。
 適応行動・・・ニューラルネットワークの学習，強化学習など
経験を通じて自己の行為を改良することで目的を達成する行動。
 協調行動・・・協調運搬，役割分担など
一定の評価軸から見たとき，複数のロボットが1体ロボットの行動よりも
高い評価を達成する集団行動。
 相互理解・・・行為理解，模倣など
他者や自分の状況，振舞い，意図，感情などを理解したり，
それに基づき意思疎通を行う知能。
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ロボットの行動決定～反応行動～（1）
 Bioloidに自律行動させる
頭の中央赤外線反射率感知センサに反応があれば
挨拶する。
拍手の回数に応じてロボットも同じ回数だけ拍手をする。
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ロボットの行動決定～反応行動～ （2）
スタート
直立姿勢に
判断ポイント
ＹＥＳ
挨拶モーションを再生
中央センサ値＞50？
ＮＯ
ＹＥＳ
音感知回数!=0？
ＮＯ
拍手モーションを
音感知回数だけ繰り返し再生
音感知回数←0
終了
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ロボットの行動決定～計画行動～（1）
二足歩行ロボットが自律的にボールを探索し，
ゴールとボールの位置関係を考慮して
ゴールにボールをシュートする
unification module
su
state
su
r
au
around module
sl2
state1
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shoot module
lower
layer
sl3
state2
sensor
evaluation
au
selection of modules
approach module
sl1
r
action
evaluation
r’
upper layer
state3
action
motor
al
environment
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ロボットの行動決定～計画行動～（2）
二足歩行ロボットが自律的にボールを
探索し，ゴールとボールの位置関係を
考慮してゴールにボールをシュートする
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ロボットの行動決定～適応行動～
視覚センサで目標物（緑色の球）を
探索し，追従するように学習
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人工知能を搭載したロボット
PALRO（パルロ） （1）
富士ソフト
https://www.palrogarden.net/
 知能化技術を集約した小型ヒューマノイドロボット
 人に情報やサービスを提供する
パーソナルホームコンシェルジュ
として開発
 身長約39cm、体重約1.6Kg
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人工知能を搭載したロボット
PALRO（パルロ） （2）
 ハードウェア
富士ソフト
https://www.palrogarden.net/
 ネットワーク接続
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車輪型移動ロボットを賢くしてみましょう！（1）
e-puck（ＡＡＩジャパン社）
各種センサを搭載
近接赤外線センサ 8個
 光センサ 8個
 C-MOSカメラ
 3軸加速度センサ
 マイク 3個

2個のステッピングモータで
左右の車輪を駆動
dsPICプロセッサ（microchip社）
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車輪型移動ロボットを賢くしてみましょう！（2）
 実環境（4倍速）
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 シミュレータ
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ニューラルネットワークを搭載する！
 ロボットを障害物にぶつからないように
センサ値
ニューラルネットワークを利用して
行動させる。
 各種センサ値と１ステップ前の出力値を
ネットワークへ入力する。
 ネットワークから左右の車輪モータへの
出力値が出力される。
ネットワークを進化で賢くする！
モータへ出力
ニューラルネットワーク
知能ロボットシミュレータ ・・・ ロボットを行動やニューラルネットワークの状態をコンピュータで解析する
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ニューラルネットワークで計画行動を作ってみよう！
 指示板の色で4種類の環境を区別して，
それぞれのゴールまで移動する。
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普通のニューラルネットワークの場合
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パルスニューラルネットワークの場合
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今後の知能ロボット研究
センサ・コンピュータ・モータは、さらに高度に多機能に
より高度な人工知能（AI）の搭載
技巧的な動きが可能（ダンスや、弦楽器の演奏など）
会話能力や自動的な学習能力も獲得
言葉を理解
常識を理解
感情を理解
アカデミックロードマップ
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ロボット分野アカデミックロードマップ
株式会社 日本総合研究所、社団法人 日本ロボット学会、
社団法人 人工知能学会、日本人間工学会 「ロボット分野に
関するアカデミック・ロードマップ報告書」より
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本日の講義内容 おわり
 周囲の状況を認識し，自分で考えて行動するロボットのことを
知能ロボットといいます。
 知能ロボットは賢さのレベルによって作り方が違います。
 生物の脳をモデルにしたシステム（ニューラルネットワーク）で
作る方法を紹介しました！
2025年には、もっと賢いロボットが生活に
普及しているはず?!
医療、介護、重労働、危険な作業、災害などの
場面で活躍するロボットを想像してみましょう!
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