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機械学習に基づく経路計画 ISS-A-054 金田康志 木南貴志 山内悠嗣(中部大学)
研究背景
従来法とその問題点
 経路計画の従来法
• Rapidly exploring random tree (RRT)[1]
 ランダムにノードをサンプリングして経路を延ばす手法
 アルゴリズムが単純で高速な経路計画が可能
 最適な経路計画が不可
• Rapidly exploring random tree star(RRT*)[2]
 RRTの欠点を改善した手法
 最適な経路計画が可能
 計算時間を要する
 従来法の問題点
• 乱数を用いてノードをサンプリングするため余分な経路を計画
• 余分な経路の計画は余分な計算時間の発生原因となる
研究目的
 機械学習を用いてノードをサンプリング
• 従来法で発生していた余分な計算時間を削減
提案手法
提案手法
 サンプリング器
• AlexNet[3]をベースに作成したネットワーク
 入力:画像として表現される環境地図
 出力:ノードの 𝑥 座標及び 𝑦 座標の座標ベクトル
• 正解座標と推定した座標の平均二乗誤差(MSE)を損失関数として学習
評価実験
 実験内容
• 従来法(RRT*)と提案手法の経路計画を比較して評価
• 評価基準
 経路計画に要した時間
 経路計画によって生成された経路の距離
 経路計画に要したサンプリング回数
 使用する環境地図
• 初期位置と目標位置が異なる環境地図を3シーケンス用意
• 各シーケンス5回処理の平均を比較
[1]Steven M. Lavalle,et al. : Rapidly-Exploring Random Trees: A New Tool for Path Planning, IJRR,
1998.
[2]S.Karaman,et al. : Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning, IJRR, 2011.
[3]K.Alex, et al.: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, IJRR, 2012.
今後の予定
 各経路計画の評価結果
 シーケンス1の経路計画結果の比較
• 経路の距離の増加を2.76%に抑制
• 経路計画に要する時間を92.41%削減
• 経路計画に要するサンプリング回数を99.65%削減
入力 出力
(11.82,9.53)
サンプリング器
再入力
初期位置
障害物
入力画像
目標位置
出力座標
シーケンス
時間[sec] 距離[m] サンプリング回数[回]
従来法 提案手法 従来法 提案手法 従来法 提案手法
1 16.21 1.23 17.23 17.72 1736 6
2 9.80 2.30 19.73 20.52 1106 18
3 13.67 1.69 13.11 14.03 1206 8
各経路計画の時間と距離,サンプリング回数の比較
 機械学習により学習したサンプリング器を用いて経路計画
シーケンス1 シーケンス2 シーケンス3
従来法(RRT*) 提案手法
RRT*
実験結果
参考文献
RRT
 提案手法をロボットの動作計画問題に拡張
 ロボットが自律移動するには経路計画が必要
• 経路計画:障害物に衝突することなくロボットが最短で移動可能な経路
を計画する技術
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機械学習に基づく経路計画, 電子情報通信学会総合大会, 2022

  • 1. 機械学習に基づく経路計画 ISS-A-054 金田康志 木南貴志 山内悠嗣(中部大学) 研究背景 従来法とその問題点  経路計画の従来法 • Rapidly exploring random tree (RRT)[1]  ランダムにノードをサンプリングして経路を延ばす手法  アルゴリズムが単純で高速な経路計画が可能  最適な経路計画が不可 • Rapidly exploring random tree star(RRT*)[2]  RRTの欠点を改善した手法  最適な経路計画が可能  計算時間を要する  従来法の問題点 • 乱数を用いてノードをサンプリングするため余分な経路を計画 • 余分な経路の計画は余分な計算時間の発生原因となる 研究目的  機械学習を用いてノードをサンプリング • 従来法で発生していた余分な計算時間を削減 提案手法 提案手法  サンプリング器 • AlexNet[3]をベースに作成したネットワーク  入力:画像として表現される環境地図  出力:ノードの 𝑥 座標及び 𝑦 座標の座標ベクトル • 正解座標と推定した座標の平均二乗誤差(MSE)を損失関数として学習 評価実験  実験内容 • 従来法(RRT*)と提案手法の経路計画を比較して評価 • 評価基準  経路計画に要した時間  経路計画によって生成された経路の距離  経路計画に要したサンプリング回数  使用する環境地図 • 初期位置と目標位置が異なる環境地図を3シーケンス用意 • 各シーケンス5回処理の平均を比較 [1]Steven M. Lavalle,et al. : Rapidly-Exploring Random Trees: A New Tool for Path Planning, IJRR, 1998. [2]S.Karaman,et al. : Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning, IJRR, 2011. [3]K.Alex, et al.: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks, IJRR, 2012. 今後の予定  各経路計画の評価結果  シーケンス1の経路計画結果の比較 • 経路の距離の増加を2.76%に抑制 • 経路計画に要する時間を92.41%削減 • 経路計画に要するサンプリング回数を99.65%削減 入力 出力 (11.82,9.53) サンプリング器 再入力 初期位置 障害物 入力画像 目標位置 出力座標 シーケンス 時間[sec] 距離[m] サンプリング回数[回] 従来法 提案手法 従来法 提案手法 従来法 提案手法 1 16.21 1.23 17.23 17.72 1736 6 2 9.80 2.30 19.73 20.52 1106 18 3 13.67 1.69 13.11 14.03 1206 8 各経路計画の時間と距離,サンプリング回数の比較  機械学習により学習したサンプリング器を用いて経路計画 シーケンス1 シーケンス2 シーケンス3 従来法(RRT*) 提案手法 RRT* 実験結果 参考文献 RRT  提案手法をロボットの動作計画問題に拡張  ロボットが自律移動するには経路計画が必要 • 経路計画:障害物に衝突することなくロボットが最短で移動可能な経路 を計画する技術 Link Link Link Link Link