別紙4 ‑2 (課程博士(和文))2022年
機械工学専攻氏名

今女条曾稲・号'

第 121826 号

指導教員

1月7日

内山直樹
佐藤海三

笹竹晴萌

論文内容の要旨(博士)
博士学位論文名

ロボットマニピュレータによる道具操作のための3次元形状類似度を用いた深層模
倣学習(要旨 1,200字程度)
近年,日本では少子高齢化が問題となっている.2040年には労働生産人口比率は54%まで減少すると予測されている.これにより人件費が増加し,モノやサービスの値段も上がると考えられている.この少子化による労働力不足を補うために早急な改善方法としてロボットによる労働の代替が望まれている.大規模な工場では自動化が行われているが,小規模な工場や製造業以外の職種ではロボットアームによる自動化は進んでいない.その一因は,ロボットアームを動作させるためには動作計画の教示が必要なためである.教示にはロボットの専問的な知識が必要であり,ツールが変わるたびに教示が彪、要となる.そこで,本研究ではロボットが人からツールの使用方法を直接模倣するシステムを提案する.これにより,専岡のエンジニアでなくても,簡単に動作計画を教示することが可能となる
本研究では,ロボットアームによる道具の使用方法の高速な模倣学習システムの提案および実証実験を行った.提案システムは道具の形状と物理的特性が似ている場合には,それらの道具の使用方法も類似するという仮定に基づいている.また,動作の模倣には深層学習を利用した.そのため,深層学習の重みパラメータは道具の使用方法を表してぃる.したがって,本研究における仮定は,道具どうしが似ている場合には,深層学習で学習される重みパラメータも近しい値をとると言い換えることが出来る.この仮定を利用して,深層学習の重みパラメータとして表される道具の使用方法と,その道具の特徴量を記録しておき,新しい道具が与えられたときに,記録にある道具と与えられた道具の類似度を計算し,最も類似度が高かった道具の学習済み重みパラメータを新しい深層学習の初期パラメータとして読み込む.これにより使用方法の差だけを学習すれぱ済むようなるため,高速に学習が可能になると考えられる
本研究では特に使用方法を学習する道具として箒に着目した.まず,本研究では箒
どうしが似てぃることを数値的に計算するための手法を提案した.この手法は箒の3次元的特徴と物理的な特徴から箒間の類似度を計算可能である.また,教師データの作成には直感的に人の動作をロボットアームに教示することが可能なシステムを作成した.深層学習には順伝播型のアーキテクチャを用いた.環境の状態を入力とし,次の時刻におけるロボットアームの手先速度を推定する回帰問題として模倣をとらえ,学習を行った.実験では似ている箒の使用方法を読み込むことによる学習回数の低減を検証した.また,実際にゴミを掃いて清掃能力の検証を行い,提案手法の有効性を確認した

別紙4

1 (課程博士(英文))Date of submission (January 7,2022)

Department ofSt11dentlD Number

Pplicant's name

D121826
Supervjs0玲

Mechanical Engineerin宮Harumo sasatake

Naokiuchiyama
Kaiji sato

Abstract (Doctor)
Title ofThesis

Deep lmitation Learning using 3D shape similarity for Robotic TO0I ManゆUlation

Approx.80o words
Japan has been facing the problem of a declining birthrate and an aging society,and it is predicted that the ratio ofthe working population to the total population
Wi11 decrease t0 54% by 2040. As a resuH, the labor costs are expected to increase,and the prices of goods and services wi11 rise. To compensate for that, the use ofrobots to replace labor is desired. Lar曾e scale factories have been alreadyautomated, but sma11'scale factories or non、manufacturin套 Occupations have notyet been automated with robot arms. one ofthe reasons for this is that teaching ofmotion plans is required to operate the robot arm. Teachin牙 requires specialized
knowledge of robotics, and it is necessary every time a toolis changed.1n thisStudy, A system in which a robot directly imitates the use of a toolfrom a person isProposed. This makes it possible to teach motion planning easily to non、expert
en牙lneers

In this study, a fast imitation learning system for a robot arm to learn the usa今e
Of a toolis proposed. This system is based on the assumption that ifthe shape andPhysical properties of tools are similar, then the usage of those tools wi11 also beSimilar. Deep learnin号 is used to imitate the behavior. Therefore, the weightParameters ofthe deep learnin牙 are considered to represent the usage ofthe tools
SO, the assumption made in this study is that if the tools are similar, the weightParameters learned by deep learning wi11 also have similar one. using thisassumption, a part of learnin晉 Process can be shortcut for the new to01.1f similar
toolis known, the learned weight parameters of the tool with the highest
Similarity as the initial value is load
In this study, especia11y the broom is focused on as target to learn. Firstly, amethod to numerica11y calculate the similarity between two brooms is proposed
This method is based on the 3D features and the physicalfeatures ofthe brooms
Secondly, A system that can intuitively teach human actions to the robot arm isProposed to create the trainin今 data for deep learning. using the state of theenvironment as an input, deep learnin号 System estimates the appropriate velocity
Of the robot arm tip at the next time.1n the experiments, the reduction in thenumber oflearnin晉 iteration is verified by loading the usage of similar brooms.1naddition, the robot's ability by actua11y sweepin今 garba号e is also verified and theeffectiveness of proposed method is experimenta11y confirmed