2018/04/27 Jetson meetup #5で千葉工大分として発表した内容です

1. Robocupヒューマノイド
サッカーロボットへのJetson搭載
千葉工業大学 未来ロボット技術研究センター 上席研究員
CIT Brainsメンバー
入江 清
2018/04/27 Jetson Meetup #5

2. 2
今日の話題
• ロボカップ ロボット競技会について
– ロボカップの歴史
– 千葉工業大学のチーム CIT Brains
– Jetson搭載人型サッカーロボット
• 深層学習によるサッカーボール認識
– YOLO 物体検出
– 訓練データ自動生成の試み
• 今後の展望など
• 私個人の研究ではなくてチームとしての取り組みです
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載

3. 3
ロボットサッカー試合の様子
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
CIT Brains vs. KUDOS (2016年ライプチヒ大会)

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ロボカップ
• ロボット・人工知能技術の発展を目指す国際大会
– 競技会＋シンポジウムによって技術交流
– 1997年～毎年開催，世界各地のオープン大会もあり
• “人間にサッカーで勝つ”というグランドチャレンジ
– チェッカー(1994), チェス(1997), 囲碁(2015), … , サッカー(?)
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
[Asada & Kitano 1998]
“By mid-21st century, a team of fully autonomous humanoid robot soccer players
shall win the soccer game, comply with the official rule of the FIFA, against the
winner of the most recent World Cup”
論文中に示されている大目標

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2017世界大会の様子
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
写真の提供はRoboCup Federation https://www.robocup2017.org/photos.html
サッカー 小型機 サッカー 中型機 サッカー ヒューマノイド
レスキュー @Work @Home

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千葉工大チーム「CIT Brains」
• ヒューマノイドリーグに参加
– 千葉工大(CIT)の学生有志によるチーム
– 主に学部生約20人 (私を含めて数名の教職員が支援)
– 2007年から毎年出場
当初は千葉工大、(株)ブレインズ、(有)はじめ研究所の合同チーム
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
Website: www.cit-brains.net
2017年世界大会メンバー
最近の成績
2016, 17年 KidSize 3位
2014, 15年 KidSize 優勝
2015年 AdultSize 4位
2013年 TeenSize 2位
2012-17年 KidSizeテクニカルチャレンジ 優勝

7. 7
• 10年間でのルール変更
– 物体の色を廃止
– フィールドが広くなり，さらに人工芝に
ヒューマノイドリーグの進化
2007年 2017年
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載

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ロボットと搭載コンピュータの変遷
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
2007年
Brains mmEye
Freescale MPC5200
(PowerPC 400MHz)
2010年
Axiomtek PICO820
Intel Atom Z530
(1.6GHz)
2012年
COMMELL LP-170C
Intel Atom D525
(1.8GHz ×2)
2017年
NVIDIA Jetson TX1
(ARM 1.9GHz×4
+ GPU)
400 MFLOPS(?) 1 TFLOPS (FP16)5.4 GFLOPS [1]
(FP64)
[1] https://ja.wikipedia.org/wiki/FLOPS

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ロボット Accelite
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
Weight 4.0kg
Height 60cm
Computer NVIDIA Jetson TX2
Carrier board Auvidea J120
OS Ubuntu Linux 16.04
Motor Futaba RS405CB
Camera Shikino High-Tech
KBCR-M05VU
Battery 11.1V 5000mAh
Velocity 0.4m/s (MAX)
Jetson TX1
カメラ
バッテリー モーター
19個
アクセライト

10. 10
新ロボットGanken-kun(頑健君)
• 設計資料は下記にて公開
– https://github.com/citbrains/OpenPlatform
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
• 転倒しても壊れにくい設計
• 長時間運用しても性能低下しない
トルクに余裕のあるモータ採用
• 安価な機材で製作可能な
オープンプラットフォーム
[科研費 16K06191 代表: 林原]

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システム構成
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
認識ライブラリ
画像処理
自己位置推定ロボット間通信
経路計画
HPL API
戦略プログラム
身体制御
サーボモーター
カメラ
IMU
Python
C/C++
コマンド ステータス
Jetson TX2
戦略プロセス制御プロセス
試行錯誤用のPython, C/C++セルフ開発環境搭載

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ロボット知能は様々な”AI”技術の集合
• 上位行動計画 (サッカー戦略アルゴリズム)
– STRIPSアルゴリズムによるプランニング
• 自己位置推定
– パーティクルフィルタを用いたベイズ推定
• 画像認識
– YOLOによる物体検出
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
[Fikes&Nilsson 71]
[Delleart+ 99]
[Redmon+ 16]

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ボール認識
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
• サッカーロボットで最も重要な認識タスク
• 遠くのボールが見えることが重要
– ただし画角と解像度のトレードオフもある
– 従来は色ベースで認識していた

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 畳み込みニューラルネットによる物体検出
- 精度はやや落ちるが高速
- 画像領域を7x7に分割してそれぞれ回帰による出力
(物体確率，bounding box, 確信度)
YOLO
[Redmon+ 2016]
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載

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訓練データの自動生成に挑戦
• 人手で物体ラベルをつけるのが大変
– 自動化したい
• 相互情報量を用いたボール検出と画像合成
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
入江+, “深層学習を利用したサッカーロボットの物体認識” ロボティクスシンポジア2017

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認識性能の評価
• 非Deepに比べ大幅に性能向上
• 訓練データ自動生成は性能が一歩及ばず
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
0 20 40 60 80 100
実画像
合成画像
従来手法
認識正解率 [%]

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しかしまだまだ完璧ではない
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
ボール?

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今後の取り組み
• 画像セグメンテーション
– 様々な形状の物体を一気に検出
→セマンティックセグメンテーション
• 訓練データ作成，処理時間が課題
• 行動計画への学習的アプローチ
– 複雑なルールで記述されたロボット行動はメン
テナンスが困難
– 強化学習など学習的アプローチが使えないか？
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載
FCN実行例

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まとめ
• 人型サッカーロボットにJetson TX2を搭載
– ロボットは完全自律動作
– YOLO物体検出にGPUを活用
• 2ヶ月後に世界大会 (場所: カナダ)
– 優勝目指して日夜頑張っています
– 学生メンバーも会場にいます
• チームのWebサイト www.cit-brains.net
RobocupヒューマノイドサッカーロボットへのJetson搭載