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最近の 4 年生・修士の研究内容

最近の 4 年生・修士の研究内容. 星野研究室一同. 研究室の概要. 人間の知能獲得システム 人間の感性評価システム 人間らしい意思決定支援システム 人間にやさしいヒューマンインタフェース 人間らしい知的制御システム. 知能システム 機械学習. マインドストーム ２足歩行ロボット ロボカップ. ヒューマンインタフェース 感性工学. 研究テーマは自由 アイデアと実践あるのみ！. ファジィ理論：高速ライントレースカーのファジィ制御 (M2) ヒューマンインタフェース：ヘリコプタ操縦支援 (OG) モーションキャプチャでの人間の動作解析 ( 新規 )

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最近の 4 年生・修士の研究内容

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Presentation Transcript

  1. 最近の4年生・修士の研究内容 星野研究室一同

  2. 研究室の概要 • 人間の知能獲得システム • 人間の感性評価システム • 人間らしい意思決定支援システム • 人間にやさしいヒューマンインタフェース • 人間らしい知的制御システム 知能システム 機械学習 マインドストーム ２足歩行ロボット ロボカップ ヒューマンインタフェース 感性工学

  3. 研究テーマは自由アイデアと実践あるのみ！ • ファジィ理論：高速ライントレースカーのファジィ制御(M2) • ヒューマンインタフェース：ヘリコプタ操縦支援(OG) • モーションキャプチャでの人間の動作解析(新規) • 最適化問題：ゼミ発表スケジューリング問題(OB) • 知能ロボット：ネットワークコントロールロボ(OB) • 強化学習による最短経路探索問題(OB) • 感性工学：キャラクタデザインのための • 　　　　　　　　　　　　　　カラーパレット支援システム(OB) • RoboCup：強化学習によるサッカーロボットの制御(OG) • FPGAを用いた高速ラベリングによる ロボットサッカーボール追跡(星野) • 自己組織化アルゴリズムを用いたネクタイ・Ｙシャツ組み合せ • コーディネーションシステム(星野) • ParticleSwarmOptimizationを用いた階層型ニューラルネットワークの学習(星野) • 画像処理フィルタ自動設計研究(星野)

  4. マインドストームとは？ レゴ・エデュケーショナル・ディビジョン社（デンマーク）と マサチューセッツ工科大学が共同開発したロボット製作キットです。 光センサー，タッチセンサー，プロセッサーボックスがあり， これらと各パーツを組み合わせてロボットを製作します． コントロールプログラムをプログラミングしてPCから ダウンロードして使います．

  5. ロボットを動かすプログラム例 スイッチOn-Offの二分木型の決定木

  6. 押さない 3回押す 1回押す 回転(採) 左移動 1回押す 1回押す 全停止 押さない 1回押す 2回押す 押さない 回転(放) 右移動 押さない 1回押す 4回押す 押さない ボタン一つでコントロールするインタフェース 状態遷移図(論理回路) 1回押す...左へ移動 2回押す...右へ移動 3回押す...アーム回転 採る方向 4回押す...アーム回転 放す方向 ※動作中に1回押すと動作が停止 ※押さないと現状維持

  7. ボールを打ち返す動作 • タッチセンサーを使って、ボールが当たったことに反応し、モーターでボールを打ち返す。

  8. ボールを探す・シュート！！ • 光センサーを使い、回転してボールの場所を探す。見つけたらボールに向かって突進。

  9. 一瞬でボールだけを見分けてます． フェイストラッキングもやってます．

  10. 高速ライントレースカーのファジィ制御 ジグザグ なめらか バンバン制御 ファジィ制御

  11. カニ歩きロボ

  12. ネットワークロボット： ネットワークとロボットを融合させたロボットシステム ・広視野カメラ ・ＧＰＳ など… 外部センサ 無線ＬＡＮ エージェント 環境 ネットワーク

  13. ネットワークロボットとネットタンサー―ネットタンサーの基本概要とシステムの開発環境―ネットワークロボットとネットタンサー―ネットタンサーの基本概要とシステムの開発環境― • 製品名： NetTansor (以下NT) • 発売元： バンダイ • 特徴： ・ウェブカムユニット搭載 ・無線LANによる遠隔操作 ・画像処理ライブラリ ・コンパイル ・アプリケーションの実行

  14. RGB表色系 RGB表色系 • 光の三原色の輝度値で色を表現する • カメラから取り込まれた値はBGRの順番 • Red : 赤 0～255 : 8bit • Green : 緑 0～255 : 8bit • Blue : 青 0～255 : 8bit

  15. HSV表色系 • 感覚的に色を捉えることが事ができる • 領域を分離抽出するのに適している • Hue : 色相 • Saturation : 彩度 • Value : 明度 Hue Circle : 色相環

  16. 障害物・目標物の認識 NTからの取得画像 運搬物(緑)の認識画像 H:50～75 障害物(赤)の認識画像 運搬先(青)の認識画像 H:0~20, 150～179 H:95～120 60°

  17. 物体の位置情報の取得 NTからの取得画像 NT前方直線上の障害物 障害物の認識画像 障害物の認識範囲 60°

  18. 物体の位置情報の取得 ・それぞれの処理画像から抽出物の右下の座標を取得．物体の位置関係を認識する． ・画面の下側に近いものを優先的に回避するように行動する. （218，135） （263，207） 障害物の認識画像 運搬物の認識画像 H:0~20, 150～179 H:50～75 60°

  19. 仕事エリア環境と物体認識―仕事エリアの環境設定―仕事エリア環境と物体認識―仕事エリアの環境設定― NetTansor ゴール 壁を設置しない 110cm 133cm 運搬物 障害物 ※各物体はランダムに配置する 障害物をよけながら運搬物をゴールに運びます．

  20. 遺伝的アルゴリズム algorithm：人間や機械に仕事をさせるときの手順のこと。 　　　　停止しない場合はprocedure（手順・手続き）という。 生物の進化（選択淘汰・突然変異）の原理に着想 遺伝子操作により良い個体を残すことで問題解決 遺伝子 選択 交叉 突然変異 個体

  21. 遺伝的アルゴリズムを使って，ゼミスケジューリングを自動計算遺伝的アルゴリズムを使って，ゼミスケジューリングを自動計算

  22. ParticleSwarmOptimizationアルゴリズム 個体全体で最も良い位置(G-BEST)は全体に通知される． 個体(粒子：Particle)が過去に得た良い位置(P-BEST)は個体自身に通知される．

  23. PSOの処理手順 • 各粒子の初期位置 x particleと初期速度 vparticleをランダムに初期化． • xpbestを現在位置x particleに初期化． • xgbestを群全体で最も良い適応度を持つ粒子の位置xpbestに初期化． • 設定した回数まで以下の5～9を繰返す． • (5)式に従って x particleを更新． • 新たな位置x particleで適応度を計算． • xpbestでの適応度よりも良い値が得られたら、xpbestを新たな位置と適応 度に置き換える． • (xpbestは個体が過去の中で最良適応度を得た位置) • xgbestでの適応度よりも良い値が得られたら、xgbestを新たな位置と適応 度に置き換える． • (xgbestは郡全体の中で最良適応度を持つ位置) • (6)式に従ってvparticleを更新する。

  24. PSOの軌跡関数の最大値探索 パーティクルが真ん中に集まってくる． PSOは最適解，准最適な付近に粒子が 集まる傾向がある．　G-BESTの効果

  25. 感性工学 「感性工学とは，これから生まれる商品に対して，消費者の抱いているイメージや感性を商品デザインに翻訳する工学技術」 • 消費者の感性やイメージを正確に把握 • 人の感性⇔商品の機能，外観，色...etc

  26. 因子分析 • 散らばった情報に共通性を見出して、そこに隠されている、本質的な意味を示す手法 あなたは国語と英語の点数が良いから文系タイプね。 単純な要因(印象評価) 共通の因子でまとめる 因子分析 (固有値 問題)

  27. 本実験対象47種類 キャラクター 感性工学キャラクターと色の感性評価

  28. キャラクターと色の感性評価 やわらかさの因子 愛着の因子 　　　図：キャラクターマッピング　　　　　　　　　　

  29. 因子分析結果 カラーイメージスケールの因子 ■SOFT – HARD 　　■WARM – COOL 　の形容詞対を含んでいる。

  30. キャラクターと色の感性評価 　　キャラクターマッピング　　　　　　　　　　　　　　　　　カラーイメージスケール

  31. キャラクターと色の感性評価 　　キャラクターマッピング　　　　　　　　　　　　　　　　　カラーイメージスケール

  32. ポジショニングマップによるバイクの商品開発ポジショニングマップによるバイクの商品開発 感性評価を使って商品のポジショニングを行う！ 商品間の位置関係がわかるように ポジショニング 商品をマップ上に配置 バイクA　　　バイクD 　　　　　　　　　　　　　　　新しいバイク バイクB　　　　バイクE 　　　　　　バイクF 　　　　カブ　　　　　　　バイクG　　バイクC 自社商品と競合の位置関係を見極める ニッチ（すきま）は何処？ どの商品に近いものを作りたい？ 企画の方向付けができる⇒ニッチ商品の開発

  33. ニッチ商品の提案 デュエット，マーチ ファンカーゴ，ｂB，キューブ シビック，フィット，ビッツ ロードスター，インタグラー この辺ニッチ商品のターゲットエリア

  34. BS　ブレインストーミング アレックス・F・オズボーンによって考案された会議方式のひとつ 集団思考・集団発想法・ブレインストーミング法(BS法)・ブレスト・課題抽出 可能性は無視して，未来への夢物語を膨らますことが重要！！ 「ブレインストーミングの4原則」 １．判断・結論を出さない（結論厳禁） ２．粗野な考えを歓迎する（自由奔放） ３．量を重視する（質より量） ４．アイディアを結合し発展させる（結合改善） 「否定的発言」は厳禁！！

  35. BS法のアイスブレーク・フリートーク お題：面接につけるネクタイ(因子得点マップ)

  36. KJ法による結果

  37. AHP(階層分析法) 2つの要素の一対比較という直感的で単純な判断の積み重ねで, これを基に問題全体の大局的な判断を支援する. 実際に組織の中だけではなく社会や公共の意思決定の場で広く実際に利用されている. 面接に付けていくネクタイの意思決定をしてみる．．．

  38. 強化学習の構成 • 状態認識器環境状態を認識しルール集合を生成 • 行動選択器 生成されたルール集合から行動を決定 • 学習器 環境から報酬を受取りルールの重みを更新

  39. Heterogeneous Multi-Agent System お互いが影響しあう A2 A1 問題を速やかに解決.

  40. ファイヤーパニック問題 First 30,000 trials Last 30,000 trials 第22回 ファジィ システム シンポジウム in 札幌　ソフトコンピューティングとエンタテインメント CGIE2006 での企画セッション「Soft Computing and Games/Entertainment」　

  41. ペット型ロボットをもちいた独居者の在宅データ取得と隠れセミマルコフモデル(HSMM)による体調不良推定ペット型ロボットをもちいた独居者の在宅データ取得と隠れセミマルコフモデル(HSMM)による体調不良推定 • AIBO ERS-7型 • PCとAIBOは無線LANで常に通信 • 実験場所はワンルームマンションの一室 • 被験者はその部屋に住む女性1名 第22回 ファジィ システム シンポジウム in 札幌　知的画像処理 食卓 クローゼット テレビ 浴室 トイレ 玄 関 ベッド デスク 洗濯機 台所

  42. システムの流れ 在宅データ取得システム • 被験者が画像中に • いるかどうかを調査 • いる場合，発見場所と • 発見時刻を在宅データ • として記録 送信 画像データを取得 非日常生活推定システム • 　得られた在宅データから，日常の生活モデルを構築 • 　日常と違う日を，非日常として推定する • 　構築と推定には，隠れセミマルコフモデルを使用

  43. モルフォロジー演算の自動調整 • FPGAのよる画像処理のハードウエア化 • 高速かつリアルタイム処理が可能 • 画像処理＋ハードウエアの専門知識が不可欠 • 基本的なモジュール＋処理系 パラメータチューニング FPGAのシミュレーションはPC上で可能 ターゲット：㈱ユーテック社製 gTOPシリーズ使用

  44. モルフォロジー演算 • 基本的なフィルタ演算 • 膨張(Dilation) 収縮(Erosion)‏ • 組合せ演算　…　オープニング(Opening)‏ 　　　　クロージング(Closing)‏

  45. 膨張(Dilation)‏ OpenCVではcvDilate()関数を使います． 8近傍(４近傍)の場合： 　　　入力注目画素と近傍画素(9 or 5)の一つでも 黒なら出力注目画素は，黒 対象画像 ＋ 構成要素

  46. 収縮(Erosion)‏ OpenCVではcvErode()関数を使います． 8近傍(４近傍)の場合： 　　　入力注目画素と近傍画素(9 or 5)の一つでも 白なら出力注目画素は，白 対象画像 － 構成要素

  47. オープニング(Opening)‏ 収縮⇒膨張の処理を行う．OpenCVではcvMorphologyEx関数を使います．処理としては膨張，収縮の順番で処理 対象画像 対象画像 － ＋ 構成要素 構成要素

  48. クロージング(Closig)‏ 膨張⇒収縮の処理を行う．OpenCVでは cvMorphologyEx関数を使います．処理としては収縮，膨張の順番で処理 対象画像 対象画像 ＋ － 構成要素 構成要素

  49. 特殊な処理 • グラジエント Dailationした画像からErosionした画像を減算(XOR,OR) (エッジを検出に相当) • トップハット変換 元画像からOpeningした画像を減算(XOR,OR) • ブラックハット変換 Closingした画像から元画像を減算(XOR,OR)

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