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Pythonによる4足歩行ロボットの制御と
強化学習による歩行動作獲得の実例
Beatrobo, Inc. 竹井英行
PyConJP2015 2015/10/10
自己紹介
• @HideyukiTakei
• H/W: 回路設計、マイコン、外装設計、中国
• SW: フロントエンドJS、Android、AWS
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自己紹介
アジェンダ
• 盆栽ロボット
• ロボットシミュレータGazeboの紹介
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• 盆栽ロボを実機で動作させる
• まとめ
 Pythonによる4足歩行ロボットの制御と強化学習による歩行動作獲得の実例 #pyconjp
形はできたが…
モーション作るのが面倒
• モータの角度情報を手打ちして、モーション
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• 非常に面倒!
• 勝手にロボットが動いてくれたら良いのに
強化学習によるモーションの獲得を目指す!
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• 数百回の試行回数…
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• 実物で学習させるには気が引ける
• 計測とかもめんどくさそう
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Gazebo
• http://gazebosim.org/
• オープンソースな3Dのロボット
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• リアルタイム、見た目きれい
• ODEやBulletなどの3D物理エンジン
が切り替えられる
• よくROSといっしょに使われている
• バージョンの問題などもあるので、
今回はROSを使わず直接Gazebo
とコミュニケーションする
• Gazeboはv6.1.0を利用
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シミュレーション空間
v
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Protocol BuffersのPubSubでServer-Clientが通信
Gazebo Tips
• Topic Visualizationツールを使うこと
で、現在流れているメッセージをリア
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• コマンドラインからメッセージの
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• Gazebo の単位系は SI に準拠
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• 重さ(mass)はキログラム(kg)
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• revolute joints は rad/s
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PythonでGazeboと通信
• PyGazebo
• https://github.com/jpieper/pygazebo
• ほぼProtoBufの *_pb2.py のファイル
• 今回使う機能
• Subscribe
• ロボットの座標、姿勢
• Publish
• ロボットのモータの角度指定
@trollius.coroutine
def publish_loop():
manager = yield From(pygazebo.connect())
publisher = yield From(
manager.advertise('/gazebo/default/model/joint_cmd',
'gazebo.msgs.JointCmd'))
message = pygazebo.msg.joint_cmd_pb2.JointCmd()
message.name = 'robot::joint_name'
message.axis = 0
message.force = 1.0
while True:
yield From(publisher.publish(message))
yield From(trollius.sleep(1.0))
loop = trollius.get_event_loop()
loop.run_until_complete(publish_loop())
ジョイント操作用コマンド
ロボットの関節を動かすサンプルコード
操作するロボット名と関節名を指定
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コマンドをパブリッシュ
Gazeboサーバと通信する
ためのマネージャの作成
モデルの表現
• SDF(http://sdformat.org/)を利用
• ロボットシミュレーション向け
• モデルや環境を定義するための
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• モデルの形(STLかDAEを指定)、回転軸、表面の摩
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• モデルを動かす環境もSDFで定義する
• https://bitbucket.org/osrf/gazebo_models/src
こちらにGazeboで使えるSDFが集まっている
• WillowGarageのPR2などのSDFを参考にして
モデルの定義をするのがオススメ
SDF-Converterの使い方
• 3DCADのInventorのアセンブリからSDFを生成
• https://github.com/willstott101/SDF-
Converter からコードをダウンロードして
VisualStudioでexeをビルドする
• Inventorでアセンブリ
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• SDF-Converterアプリを
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• Save to file とAlso save
STLsにチェックをつけて、
STL Scaleは0.01のまま
• Generate SDFを押すと
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試しに簡単なロボットを作ってみよう
• 本格的なロボットの前に板型ロボットに前進移動の
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• 形は3DCADで作成
• CADデータからSDFを作成
• visualとcollisionのモデルは両方同じSTLを使用
• SDF-Converter(https://github.com/willstott101/SDF-Converter)
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SDF
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でInventorの
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強化学習(Q学習)
• ある状態stである行動atをとったとき、未来に
わたってどのくらいの報酬が得られそうかを
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• ε-greedy選択:定められた確率εでランダ
ムに行動し,(1-ε)の確率で大きな方のQ値
を持つ行動を選択をする
エージェント
Q学習による
行動選択
環境
行動at
状態st
環境の
変化
報酬rt rt+1
st+1
状態sと行動aと報酬r
• 状態数を減らすために制約
を設ける
• 各関節は-90度、0度、
90度の3パターンのみ
• 行動は1つの関節しか動
かせない
• 同じ状態になる行動は選
択不可
• 状態sは9パターン
• 状態stで取ることができる
行動atは4パターン
• 前に進めば進むほど報酬が
高い
1つの関節だけ動かす
プログラムの構成
Environment
Agent
状態管理
アクション生成
シミュレータ内の
ロボットのサーボ設定と
座標取得
GzServer
ロボットの
シミュレーション
QLearning
Q学習部分
今回作ったところ
PyGazeboによる
ProtoBufのやりとり
最初のころ
バタバタしかしてない
200試行目くらい
いつの間にか前に進むようになってる!
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歩行の様子
まとめ
• Q学習でロボットに前進動作の獲得をさせた
• シミュレーションなら意外と簡単
• ソースコードはのちほど公開するので、
みなさん動かしてみてください!
• 盆栽は乞うご期待!
Beatroboエンジニア募集中!
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ハードウェア好きな方
アルバイト・社員募集中!
ロボット作りでよく使うツール
• eagle http://www.cadsoftusa.com/
• プリント基板設計ソフトウェア
• elecrow http://www.elecrow.com/
• 激安プリント基板製造サービス
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