題目　　　　　：Vox2C-space:動作計画のための機械学習に基づくC-spaceの生成 学会名　　　　：日本ロボット学会学術講演会 学会の開催期間：2022年 9月5-9日 著者　　　　　：木南 貴志、山内 悠嗣 発表文献　　　：https://cumil.org/?p=929

1. Vox2C-space: 動作計画のための
機械学習に基づくC-spaceの⽣成
1
2022年9⽉8⽇
中部⼤学 ⽊南貴志 ⼭内悠嗣

2. 研究背景
• 産業⽤ロボットアームの運⽤が増加
Ø 作業の⾃動化の需要が⾼まっている
2
“MILAI LAB”, https://www.mirai-lab.co.jp/wp/wp-content/uploads/2019/09/ppt39C3.pptm-%E8%87%AA%E5%8B%95%E4%BF%9D%E5%AD%98%E6%B8%88%E3%81%BF-e1576647061298.jpg
ロボットを⾃動制御する「動作計画」に関する研究が活発化

3. 動作計画
• ロボットが初期姿勢から⽬標姿勢に達する軌跡を計画する問題
3
https://www.youtube.com/watch?v=nZGRYWPHwRE

4. コンフィギュレーション空間（C-space）
• ロボットが取りうる各関節の変位量•位置などを表現する空間
Ø ロボットの⾃由度とC-spaceの次元数は等しい
4

5. コンフィギュレーション空間（C-space）
• ロボットが取りうる各関節の変位量•位置などを表現する空間
Ø ロボットの⾃由度とC-spaceの次元数は等しい
5
ロボットの姿勢 𝒒
障害物
𝜃!
𝜃"

6. コンフィギュレーション空間（C-space）
• ロボットが取りうる各関節の変位量•位置などを表現する空間
Ø ロボットの⾃由度とC-spaceの次元数は等しい
6
ロボットの姿勢 𝒒
各姿勢における
衝突情報を写像
障害物
𝜃!
𝜃"
𝒒
障害物と衝突，
または⾃⼰⼲渉する領域
C-space
𝜃!
𝜃"

7. 動作計画の⼿順
1. C-spaceの作成
Ø 全ての姿勢において衝突判定を⾏う
2. C-space上での経路計画
3. 探索結果に従って，ロボットが軌跡追従
7
𝜃!
𝜃"
C-space
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭
C-space
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
障害物
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭

8. 動作計画の⼿順
1. C-spaceの作成
Ø 全ての姿勢において衝突判定を⾏う
2. C-space上での経路計画
3. 探索結果に従って，ロボットが軌跡追従
8
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭
C-space
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
障害物
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭
𝜃!
𝜃"
C-space

9. 動作計画の⼿順
1. C-spaceの作成
Ø 全ての姿勢において衝突判定を⾏う
2. C-space上での経路計画
3. 探索結果に従って，ロボットが軌跡追従
9
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭
C-space
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
𝜃!
𝜃"
C-space
障害物
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭

10. 動作計画の⼿順
10
障害物
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭
𝜃!
𝜃"
C-space
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭
C-space
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
1. C-spaceの作成
Ø 全ての姿勢において衝突判定を⾏う
2. C-space上での経路計画
3. 探索結果に従って，ロボットが軌跡追従

11. 従来法の問題
• 完全なC-spaceの作成に時間がかかる
Ø 完全なC-spaceの作成には，全ての姿勢において衝突判定が必要
Ø 各関節の分解能1°，駆動範囲[0°, 359°)，2軸のロボット︓360"回の衝突判定が必要
Ø 逐次的に経路を探索する⼿法（サンプリングベースなど）以外の適⽤が困難
11
𝜃!
𝜃"
C-space
𝜃!
𝜃"
𝒒𝐬𝐭𝐚𝐫𝐭
C-space
𝒒𝐠𝐨𝐚𝐥
開始時点で未知

12. 研究⽬的
• 機械学習により，C-spaceを作成
Ø 直接的に衝突判定の計算を⾏わないため，完全なC-spaceを⾼速に⽣成可能
12
エンコーダ
𝜃!
𝜃"
ボクセル C-space
潜
在
変
数
デコーダ
ロボットの姿勢
𝜃!
𝜃"
全ての姿勢の
衝突情報を写像
障害物
𝜃!
𝜃"
C-space
従来⼿法
全ての姿勢において
衝突判定
提案⼿法
学習モデルから出⼒
→ ⾼速に⽣成可能

13. Vox2C-space
• 2値のボクセルからC-space を⽣成することを⽬的としたネットワーク
Ø 3次元データから別次元の全く異質な空間に写像
13
エンコーダ
𝜃!
𝜃"
ボクセル C-space
撮影した点群をボクセル化
潜
在
変
数
デコーダ

14. ロボットと作業空間
• データセット作成環境
Ø gazebo （シミュレーション環境）
• 2軸ロボット
Ø 駆動範囲︓[-180°, 180°)
• 障害物
Ø 各辺の⻑さの範囲[0.1m, 0.35m]の直⽅体
Ø 2.3m*
の範囲内に15個⽣成
• カメラ
Ø 2.3m*
の範囲内を囲むように4つ設置
14

15. ボクセル
• 以下の⼿順で作成した32#のボクセルを作成
① 4つのカメラからの点群情報を統合
② 2.3m*の範囲にある点群を32*にボクセル化
15
① ②

16. C-space
• ロボットアームの各関節の分解能が異なるC-spaceを⽤意
Ø 分解能︓1deg, 5deg, 10deg
16
1deg 5deg 10deg
0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350
350
300
250
200
150
100
50
0
350
300
250
200
150
100
50
0

17. Vox2C-space
• 2値のボクセルからC-space を⽣成することを⽬的としたネットワーク
Ø 3次元データから別次元の全く異質な空間に写像
17
エンコーダ
𝜃!
𝜃"
ボクセル C-space
撮影した点群をボクセル化
潜
在
変
数
デコーダ

18. ⼊⼒層 出⼒層 畳み込み層 転置畳み込み層
3
$
×64
conv3D
3
$
×64
conv3D
3
$
×128
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×128
conv3D
3
$
×256
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×256
conv3D
3
$
×256
conv3D
3
$
×512
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×512
conv3D
3
$
×512
conv3D
4
"
×
2048
ヘリサイズ
4
"
×512
deconv2D
4
"
×256
deconv2D
4
"
×128
deconv2D
4
"
×32
deconv2D
4
"
×16
deconv2D
4
"
×8
deconv2D
1
"
×1
deconv2D
360
"
×1
C-space
sigmoid
32
$
×1
voxel
エンコーダ デコーダ（1deg）
ネットワーク構造
• ⼊⼒︓32#のボクセル，出⼒︓360"のC-space
Ø ロボットの各関節の分解能︓1deg
18

19. ⼊⼒層 出⼒層 畳み込み層 転置畳み込み層
3
$
×64
conv3D
3
$
×64
conv3D
3
$
×128
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×128
conv3D
3
$
×256
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×256
conv3D
3
$
×256
conv3D
3
$
×512
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×512
conv3D
3
$
×512
conv3D
4
"
×
2048
ヘリサイズ
4
"
×512
deconv2D
4
"
×256
deconv2D
4
"
×128
deconv2D
4
"
×32
deconv2D
4
"
×16
deconv2D
4
"
×8
deconv2D
1
"
×1
deconv2D
360
"
×1
C-space
sigmoid
32
$
×1
voxel
エンコーダ デコーダ（1deg）
ネットワーク構造
• ⼊⼒︓32#のボクセル，出⼒︓360"のC-space
Ø ロボットの各関節の分解能︓1deg
19

20. ⼊⼒層 出⼒層 畳み込み層 転置畳み込み層
3
$
×64
conv3D
3
$
×64
conv3D
3
$
×128
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×128
conv3D
3
$
×256
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×256
conv3D
3
$
×256
conv3D
3
$
×512
conv3D
2
!
MaxPool
3
$
×512
conv3D
3
$
×512
conv3D
4
"
×
2048
ヘリサイズ
4
"
×512
deconv2D
4
"
×256
deconv2D
4
"
×128
deconv2D
4
"
×32
deconv2D
4
"
×16
deconv2D
4
"
×8
deconv2D
1
"
×1
deconv2D
360
"
×1
C-space
sigmoid
32
$
×1
voxel
エンコーダ デコーダ（1deg）
ネットワーク構造
• ⼊⼒︓32#のボクセル，出⼒︓360"のC-space
Ø ロボットの各関節の分解能︓1deg
20

21. 損失関数
• 損失関数は，下式の3項で構成
21
<latexit sha1_base64="qUU5/lqHd2h9aQ29Si7GNT5Q5k8=">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</latexit>
L = L0 + ↵L1 + Lortho
<latexit sha1_base64="L2Mi9vcmQIcdJZ3Ec79K2grdWXs=">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</latexit>
Lortho
<latexit sha1_base64="K+dHkC8ANfxR2L4qS8fHZCrqNG0=">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</latexit>
L1
︓ バイナリクロスエントロピー誤差
︓ L1正則化項
︓ 直交正則化項
︓パラメータ
<latexit sha1_base64="uYtDK2rJn72ypxTo4/v4vuh33Ig=">AAAFdXicnVTPTxNBFH4gVSwooBcTY9JYS5RofUVEY2JCNCYmJgrUUkhbye4yhQ3b3XW7LWLTP0BvxhAOXsTowXjwT/DghX/AAx48+yOeasKFRL+d3VAs/WGcye7MvJn3fd+8eTOqbehFl3mrq/tAT+jgod7D4b7+I0cHBoeOzRStkqOJlGYZljOrKkVh6KZIubpriFnbEUpBNURaXb7pzafLwinqlnnfXbVFrqAsmnpe1xQXplxWMewl5XwkqwpXmR+McpxliezvJIJOlIIyaQ11n6MsLZBFGpWoQIJMctE3SKEiaoYSxGTDlqMKbA56upwXVKUwfEtYJbBCgXUZ/0WMMoHVxNjDLEpvDSwGPgeeEYrxJ37LNd7kd/yNd1piVSSGp2UVrer7Cnt+4OmJ5HZHrwJal5bqXm01u5Snq1KrDu22tHi70Hz/8uP1WvLadKwyzK/4B/Rv8BZ/xA7M8i/tzZSYfiHRTfisyN0WJL+J+FZg14GmAMmLaU5aPPRHMqIuxlHYq6gxfs0f+DuQ399LtkV05KgZojezF/En7/AXrnXAU9F6WlprrI9VxKrO0KB6biSTBlMnLk9la/XtuHb3s4cpDw4Lq035F8EZX6dLkhnnZ3x9trn2nM0HtwIPR55uc32NaA6ywc/6CsXgDTysKoPFzyMv55jidFneFi9f/r3GKFL9zHf4yd1woC4iI2fJPFwIbmV2V0MFWToOrlGpudqU2cc011Y49bt/boRTLTRf+E/Vdc19geaqjCoqXqFE45uzvzMzGk+Mx8emxqITN4L3qJdO0mk6i3O+QhN0myYpBZUPaZ1e0kbPduhU6Exo2F/a3RX4HKe/SujiH2GgJ+E=</latexit>
↵,
<latexit sha1_base64="ydMbAnfCJpAWkyQzTMQwcNbvync=">AAAFbXicnVRNaxNBGH4bG61pta0iCIoEQ/woGN7UWkUQiiIIiraNaVrSGHa3k7p0s7tsNqk15AfoRUSKiidFD+LBn+DBS/+Ah3rw7AfiIYKXgj47uzQ1zYc4w+7MvDPv8zzzzjuj2oZecpnXe0I7esM7d/XtjvQP7Nk7ODS8b6ZklR1NpDXLsJxZVSkJQzdF2tVdQ8zajlCKqiEy6tIlbz5TEU5Jt8yb7ootckVl0dQLuqa4MKWj1/IczQ/FOMGyRLd3kkEnRkGZtIZDJ2meFsgijcpUJEEmuegbpFAJNUtJYrJhy1EVNgc9Xc4LqlEEvmWsElihwLqE/yJG2cBqYuxhlqS3BhYDnwPPKMX5A7/mOq/xG/7CG22xqhLD07KCVvV9hZ0fvH8w9aurVxGtS7cbXh01u1Sgc1KrDu22tHi70Hz/yt3H9dT56Xj1GL/gb9D/nNf5PXZgVn5qr6bE9DOJbsJnWe62KPlNxLcKuw40BUheTHPS4qHfkRF1MY7BXkON80t+x1+B/PZGqiOiI0etEL2ZrYjfeYM/cb0LnorW09JeY2OsIlYNhibVcyPZDJi6cXkq26vvxLW5ny1MBXBYWG3KvwjO+AKdlsw4P+Pzw7XVR2zeuhx4OPJ0W+trRnOQDX7WVykOb+BhVQUsfh55OceUoDPytnj58u81TtHaR77K965HAnVRGTlL5uFCcCvnNzVUkaXj4BqVmmstmX1Mc3WZ078H5kY43Ubzqf9U3dDcH2iuyaii4hVKNr852zszo4nkeGJsaiw2cTF4j/roEB2lEzjnszRBV2iS0lCp0wN6Qk97f4QPhA+Hj/hLQz2Bz376q4SP/wE6eCQG</latexit>
L0

22. バイナリクロスエントロピー誤差
• 1項⽬︓⽣成されたC-spaceと真のC-spaceとのバイナリクロスエン
トロピー誤差の平均値
22
<latexit sha1_base64="HhO89CawvHO7eqeGXIB+8cCygPI=">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</latexit>
L0 =
1
N
N
X
i=1
[gti log(pi) + (1 gti) log(1 pi)]
<latexit sha1_base64="FV5Y/sEMxI6Q9whDbKNYkQLkkyg=">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</latexit>
N
<latexit sha1_base64="B128/1ZUczFh6oSYEsvLux/+DMI=">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</latexit>
pi
<latexit sha1_base64="/IhHnswuAqGHLX8M8J3id796yAE=">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</latexit>
gti
︓ C-spaceのセルの総数
︓ 衝突領域𝐶+,-./012である確率
︓ 真値（衝突or⾮衝突）
︓バイナリクロスエントロピー誤差
<latexit sha1_base64="ydMbAnfCJpAWkyQzTMQwcNbvync=">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</latexit>
L0

23. 正則化項
• 2, 3項⽬︓L1正則化と直交正則化により，過学習を抑制
23
<latexit sha1_base64="FV5Y/sEMxI6Q9whDbKNYkQLkkyg=">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</latexit>
N
︓ L1正則化項
︓ 直交正則化項
︓ 各ニューロンの重み
︓ 重みの総数
︓ 単位⾏列
<latexit sha1_base64="FbNleIZMh+Swa+pL18XQMgQR7IU=">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</latexit>
wi
<latexit sha1_base64="L2Mi9vcmQIcdJZ3Ec79K2grdWXs=">AAAFcXicnVTPaxNBFH6Njda02lYvipfQENGK4aXWKoJQFEFQtG1M05DGsLudtEs3u2F3m1qX/AF6k1I8qAdFD+LBP8GDl/4DHurBsz/wFMFLwX47WZqa5oc4w+7MvJn3fd+8eTNq2dAdl3mrJ3SgN3zwUN/hSP/AkaODQ8PHZh1rxdZEWrMMy55TFUcYuinSru4aYq5sC6WkGiKjLl/35zMVYTu6Zd5z18oiX1IWTb2oa4oLU/Z2wbNsd8mqFoZinGBZovs7yaATo6BMWcOhszRPC2SRRitUIkEmuegbpJCDmqMkMZVhy5MHm42eLucFVSkC3xWsElihwLqM/yJGucBqYuxjOtJbA4uBz4ZnlOL8id9yjTf5HX/j7bZYnsTwtayhVeu+olwYfHwi9burVwmtS0sNr46aXSrSZalVh/aytPi70Or+lYdPa6krM3HvNL/iH9D/krf4I3ZgVn5pb6bFzDOJbsJnVe62JPlNxNeDXQeaAiQ/pnlp8dEfyIi6GMdgr6LG+TV/4O9Afn831RHRlqNWiP7MXsSfvM1fuNYFT0Xra2mvsTFWEasGQ5Pq7GguA6ZuXL7K9uo7ce3uZw9TERwWVpvyL4IzvkoXJDPOz/j6ZHNjnc37NwIPW55ua33NaDayoZ71HsXhDTysqoClnkd+zjEl6KK8LX6+/HuNU7T6mW/xozuRQF1URs6SebgQ3Mr5XQ0esnQCXGNSc7Ulcx3T3Fjl9J+B7Cin22g+/5+qG5r7A81VGVVUvELJ5jdnf2d2LJGcSIxPj8cmrwXvUR+dohE6g3O+RJN0k6YoDZUlWqfn9KK3Fj4ZjoZH6ktDPYHPcfqrhM/tAHqlJuI=</latexit>
Lortho
<latexit sha1_base64="K+dHkC8ANfxR2L4qS8fHZCrqNG0=">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</latexit>
L1
<latexit sha1_base64="1OnnLYz5mDvxtocpj1twn9WMCzI=">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</latexit>
L1 =
N
X
i=1
|wi|
<latexit sha1_base64="1oFHRpVckj0sS/xPsO4ZclMrMSA=">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</latexit>
Lortho =
N
X
i=1
|wiw>
i I|
<latexit sha1_base64="ZzLDeiUPM7arQH2wEoC2Chy7kq8=">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</latexit>
I

24. 評価実験
• 以下の2種類の評価実験を実施
Ø C-spaceの精度の⽐較
Ø 動作計画の処理時間の⽐較
24
真値 ⽣成されたC-space

25. 評価実験1︓C-spaceの精度の⽐較
• 分解能の違いによるC-spaceの精度⽐較
Ø ロボットの各関節の分解能︓1deg，5deg，10deg
Ø 評価指標︓IoU
Ø IoU︓真のC-spaceと⽣成されたC-spaceの⼀致具合を評価
25
1deg 5deg 10deg
0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350
350
300
250
200
150
100
50
0
350
300
250
200
150
100
50
0

26. 実験結果1︓C-spaceの精度の⽐較
• IoUは，分解能による差がほとんどない
26
0.793 0.796 0.790
1deg
IoU
分解能 5deg 10deg
C-spaceの分解能によらず，⼀定の精度を実現可能
350
300
250
200
150
100
50
0
350
300
250
200
150
100
50
0
350
300
250
200
150
100
50
0
350
300
250
200
150
100
50
0
350
300
250
200
150
100
50
0
真値
350
300
250
200
150
100
50
0
0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350 0 50 100 150 200 250 300 350
⽣成された
C-space 真値
⽣成された
C-space 真値
⽣成された
C-space
1deg 10deg
5deg

27. 実験結果1︓⽣成されたC-space
• 全ての分解能において，C-spaceの⼤まかな形状を捉えられている
27
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真値
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50
0
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0
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1deg 10deg
5deg
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⽣成された
C-space 真値
⽣成された
C-space
真値
⽣成された
C-space

28. シーケンス1 シーケンス2 シーケンス3
評価実験2︓動作計画の処理時間の⽐較
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• 従来⼿法と提案⼿法による動作計画（RRT）の処理時間を⽐較
Ø 初期姿勢，⽬標姿勢の異なる組を3シーケンス⽤意
Ø 各シーケンスの5回処理の平均値を評価
Ø 従来⼿法︓逐次的に衝突判定しながら経路を探索
Ø 提案⼿法︓⽣成されたC-space（分解能1度）を使⽤して経路を探索
衝突 初期関節変位 ⽬標関節変位

29. 実験結果2︓動作計画の処理時間の⽐較
• 従来法に⽐べて平均で96.2%の処理時間を削減
• 従来法では， 逐次的に衝突判定を実施
Ø 障害物の多い環境では処理時間増加 → 提案⼿法は障害物が多い環境で有効
29
シーケンス 1 2 3
1775.8 8414.2 1277.2
平均処理時間[msec]
52.7 361.1 23.3
従来⼿法
提案⼿法 (1deg)
実験環境 メモリ︓16GB，CPU︓AMD Ryzen7 5800X，GPU︓NVIDIA GeForce RTX 3070

30. 実験結果2︓⽣成された経路
• 従来⼿法と同じような経路が導出できている
Ø 提案⼿法︓探索開始時点で障害物の情報が既知なので，逐次的に衝突判定
を⾏う以外の経路計画⼿法も適⽤可能
30
提案⼿法
(1deg)
従来⼿法
※ 探索開始時点で
障害物情報は未知
シーケンス1 シーケンス2 シーケンス3
衝突
初期関節変位
⽬標関節変位
最終的な経路
経路候補

31. 衝突回避の保証
• 提案⼿法によるC-spaceの精度は100%ではない
Ø 求めた経路で衝突の可能性あり
Ø 求めた経路上で正確な衝突判定を実施し，部分的に経路を修正
Ø ⾼速かつ衝突回避を保証した経路の導出可能
31
⽣成されたC-space
部分的に
経路修正
真のC-space

32. まとめ
• 機械学習でC-spaceを⽣成するネットワークVox2C-spaceを提案
Ø 画像⽣成ネットワークを応⽤することで衝突判定することなく，⾼速に
C-spaceを⽣成することを可能とした
Ø 3次元データから別次元の全く異質な空間に写像する⼿法を提案
Ø 結果
Ø ⽣成されるC-spaceの精度は，分解能によってほとんど差がない
Ø 動作計画の処理時間を96.2%削減
• 今後の予定
Ø ⽣成されるC-spaceの精度の向上
Ø 時系列データへの対応
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