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動物とロボットの空間ナビゲーション
- 2. 自己紹介 • 堀口修平 • 大阪大学 基礎工学部３年 • 理化学研究所 生命システムセンター 合成生物学グループ • 生命とは 免疫系 原理を理解して再構成したい • 趣味でロボット製作
- 3. 簡単なナビゲーション
- 6. 自己位置推定 • ロボット工学における問題 1. 移動ロボットが、 2. センサ情報をもとに 3. 与えられた地図における 4. 自分の姿勢を推定すること 姿勢 = 位置と向き = (ｘ,ｙ,θ)
- 7. 2. マルチモーダルな情報の統合 Sensor fusion 姿勢 時刻 t 地図 時刻 t+1 センサ2センサ1 姿勢 推定 姿勢 時刻 t-1 センサ2センサ1 ノイズの乗った計測値 1. 不確かさの考慮 問題設定
- 8. • 計測の不確かさにどう対処するか？ • 確率分布による表現 • どのように情報を統合するか？ • ベイズの定理を逐次的に適用 (ベイズフィルタ) • 例えば カルマンフィルタ (・パーティクルフィルタ) • 適切な仮定のもとでは最良な推定 アルゴリズム Prob 位置 ロボットの
- 9. カルマンフィルタ • 推定の結果・センサ情報を正規分布で表現 • 平均と分散 の2パラメータ • 不確かさが少ない = 分散が小さい • 移動：分布の中心をずらす 分散増大 • 観測：分散の比で内分点をとることで統合 分散減少 ロボットの
- 11. SLAM • 自己位置推定と地図生成を同時に行う Simultaneous Localization and Mapping • 応用例 自動運転車・ AR https://youtu.be/JyG1EeqCmHY ロボットの ループ閉合 loop closure • グラフ最適化により地図全体を更新 • 何度もループ閉合することで正確な地図をつくれる
- 12. まとめ ロボット 動物 不確かさの表現 確率分布 情報の統合 カルマンフィルタ ナビゲーション 地図の上で 経路探索アルゴリズム 地図なんて 使ってるの・・？
- 13. SLAM • 2014 ノーベル生理学・医学賞 • 脳内では自己位置が神経細胞の活動によって表現されている The Nobel Prize in Physiology or Medicine 2014 Press Release 動物の 場所細胞 Place cell 格子細胞 Grid cell → 動物も認知地図 を使っていそう… cognitive map
- 14. アルゴリズム • 計測の不確かさにどう対処するか？ • 例えば 集団符号化 Population coding • どのように情報を統合するか？ • 神経回路網でのアトラクターダイナミクスモデル • カルマンフィルタに匹敵する場合も！ S Deneve et al, (2007) Soc Neuroscience 動物の 細胞数 位置 0 10 20 30 40 50 60 70 80
- 15. アトラクターダイナミクス →ratSLAMで実装 格子細胞＋頭方位細胞が３次元に整列 どの細胞が活性化しているかによって姿勢の推定値を表現 移動 活性化しているところをずらす 観測 候補点の細胞を活性化 →相互抑制により活動の強い方へ収束 Michael J. Milford ; Gordon F. Wyeth; (2008) IEEE M J. Milford, A. Jacobson; (2013) IEEE 動物の
- 16. ロボットでの検証 • ratSLAM • アトラクターダイナミクスでも実際にSLAMが出来た！ • ただし、地図生成には工学的手法を利用 David Ball et al (2012) • 生物は正確な地図をもっているのか？ • → そもそも地図ってなんだ？ 動物のアルゴリズムの
- 17. 地図の表現方法 • 複数の地図の組み合わせ？ Geva-Sagiv, et al. (2015), Nature Reviews Neuroscience 我 が 家 出て右 渡って左手 トポロジカル Topological 例えば、 メトリックな地図をトポロジカルにつなげる メトリック Metric 郵 便 局 我が家 橋 交差点 右折 郵便局
- 18. まとめ ロボット 動物 不確かさの表現 確率分布 細胞集団の活動 情報の統合 カルマンフィルタ アトラクター ダイナミクス 地図表現 メトリック ？ ナビゲーション 経路探索アルゴリズム ？？
- 19. 異なるアプローチ 1. ロボット工学や数学を元にアイデアを出す 2. 動物での地図表現やアルゴリズムを探る Piotr Mirowski et al(2017) 3. コンピュータに考えさせる • 深層強化学習で迷路を解かせたら空間表現を獲得した！？
- 20. • 動物の空間認知 • Geva-Sagiv, et al. (2015), Spatial cognition in bats and rats: from sensory acquisition to multiscale maps and navigation, Nature Reviews Neuroscience 16, 94‒108 doi:10.1038/nrn3888 • 高橋晋, 櫻井芳雄(2012) 場所細胞, 脳科学辞典 • The Nobel Prize in Physiology or Medicine 2014 Press Release • アトラクターダイナミクス • S Deneve et al, (2007) Optimal sensorimotor integration in recurrent cortical networks: a neural implementation of Kalman filters, Soc Neuroscience • 不確かさの表現 • Vilares, I. and Kording, K. (2011), Bayesian models: the structure of the world, uncertainty, behavior, and the brain. Ann N Y Acad Sci. 2011 Apr; 1224(1): 22‒39. doi: 10.1111/j.1749-6632.2011.05965.x • ロボットの空間認知・SLAM • Sebastian Thrunら(2015), 確率ロボティクス, マイナビ出版 • ratSLAM • M J. Milford ; G F. Wyeth; (2008), Mapping a Suburb With a Single Camera Using a Biologically Inspired SLAM System. IEEE • M J. Milford, A. Jacobson; (2013), Brain-inspired Sensor Fusion for Navigating Robots, IEEE • David Ball et al (2012), OpenRatSLAM: an open source brain-based SLAM system, Auton Robot (2013) 34:149‒176 • RatSLAM: Using Models of Rodent Hippocampus for Robot Navigation - YouTube, https://www.youtube.com/watch?v=t2w6kYzTbr8 • 深層強化学習で空間表現 • Piotr Mirowski et al(2017), Learning to Navigate in Complex Environments, arXiv:1611.03673 参考