⽇本ロボット学会 第 118 回ロボット⼯学セミナー 実施報告

「実践的に学ぶ！深層学習を⽤いた⾃動運転・ナビゲーションの最前線」
⽇時： 2019 年 4 ⽉ 23 ⽇（⽕）10:00〜17:30（開場 9:30）
会場： 東京⼤学 本郷キャンパス 武⽥先端知ビル 5F 武⽥ホール（東京都⽂区本郷 7-3-1）
参加者数： 132 名（会場）, 115 名（遠隔）オーガナイザ：⾹⽉理絵（株式会社東芝）
サブオーガナイザ：桑原伸明（Kyoto Robotics 株式会社），荒井翔悟（東北⼤学）

1. セミナー概要
本セミナーでは，深層学習を⽤いた⾃動運転・ロボットナビゲーションについて５⼈の講師にご講演いただきました．まず，深層学習の実装が未経験の研究者や技術者のために，深層学習・深層強化学習の基礎から実装までを解説するチュートリアルを実施しました．そして，深層学習を⽤いた空間モデリングと移動ロボットの進路予測，深層強化学習を⽤いたナビゲーションについて，最先端の技術をご紹介しました．
参加者は，会場 132 ⼈（図 1），遠隔 115 ⼈，合計 247 ⼈でした．前年度までは遠隔視聴希望者が定員を超えたため視聴をお断りすることがありました．今年度より遠隔視聴の最⼤回線数を 50 回線に拡⼤し，本セミナーでは 43 回線（115 名）に遠隔視聴していただけました．
本セミナーでは４つの企画を実施しました．①ツールを⽤いたディープラーニングの動作内容の体感，②Twitter からの質問受付，③セミナー全体を通じた質問，④強化学習の本の抽選会．これらの企画を通じて，講演者と会場参加者・遠隔参加者が共に盛り上げていくセミナーを⽬指しました．

図 1

会場の様⼦

２．セミナー報告
２．１ 第⼀話 【チュートリアル】深層学習の動作の視覚的体感とフレームワークの特徴
⽐較
シンギュラーテクノロジーズ／FMIC 森出 茂樹
⽣産現場などでの AI 導⼊をコンサルティングされている森出⽒を講師にお迎えしました．
ご講演では，ニューラルネットワークの各種パラメータの意味の理解や，チューニングのための各種ノウハウなどを実践的に学んでいただくため，ビジュアル学習ツール Playgroundを⽤いたパラメータチューニングのデモを実施していただきました（図 2）．参加者はデモを⾒たり Playground を操作したりして，チューニングの勘所を体感していただきました．
次に，深層学習の各種フレームワークについて，特徴，⽤途，実装⽅法などを⽐較解説していただきました．

図 2

森出様のご講演

２．２ 第⼆話 画像を⽤いた空間モデリングとその応⽤
産業技術総合研究所 櫻⽥ 健
異なる時刻で得られたセンサデータを⽤いて３次元モデリングをする４D モデリングについて，櫻⽥様よりご講演いただきました（図 3）．４D モデリングを⽤いると３次元地図の時系列変化の検出などが可能になり，３次元地図のメンテナンスに役⽴ちます．櫻⽥様が扱う４D モデリングでは，異なる時刻のみならず，異なるセンサ（LiDAR や温度カメラ）で得られたデータとの融合⽅法もご紹介いただきました．

図 3

櫻⽥様のご講演

２．３ 第三話 深層学習を⽤いた移動ロボットの進路予測
デンソーアイティーラボラトリ 佐藤 育郎
佐藤様からは，直進／右折／左折といった移動ロボットの複数挙動を推論するための深層学習についてご講演いただきました（図 4）．
ご講演は⼆部構成で，第⼀部では，直進／右折／左折という多峰性を持った任意の確率分布に基づく推論の枠組みとそれの移動ロボットへの応⽤について紹介してくださいました．
第⼆部では，Deep Kalman Filter（DKF）と呼ばれる，深層モデルを状態空間モデルへ拡張した⽅法についてご紹介いただきました．DKF について，会場・Twitter の質問が盛り上がり，さらにアンケートで⾼い関⼼が⽰されました．

図 4

佐藤様のご講演

２．４ 第四話 【チュートリアル】深層強化学習の実応⽤のための報酬設計
千葉⼤学 荒井 幸代
荒井先⽣からは，はじめに深層強化学習の定義をご講演いただきました．従来の強化学習

では状態の特徴量を⼈⼿で設計していましたが，深層強化学習では深層学習が状態を認識し，特徴量を⾃動で⽣成します．深層強化学習を⽤いることで，⼈⼿による特徴量の設計が不要，（学習した範囲での）未知環境への対応が可能になる，⾼次元⼊⼒に対応可能になる，という利点があります．
次に，強化学習の収束のためには報酬設計が重要であることと，強化学習を⽤いた報酬設計法である逆強化学習（IRL）をご紹介していただきました（図 5）．IRL は熟練者の⾏動から報酬を推定する学習⼿法です．IRL を⽤いることで，⼈⼿による報酬の設計が不要になったり，⼈が気づかなかった報酬を発⾒したりできます．

図 5

荒井先⽣のご講演

２．５ 第五話 ⾃動運転における⾞両群制御に向けた深層学習の適⽤
北海道⼤学 ⼭下 倫央
⼭下先⽣からは，第⼀の話題として，⾞両群全体の移動効率を向上させるための Deep QNetwork (DQN)を⽤いた運転⾏動の学習⼿法を紹介していただきました（図 6）．学習において，状態に各⾞の速度や合流点までの距離などを，⾏動に⾼速⾛⾏，低速⾛⾏，停⽌などを，報酬に通過，事故などを設定しました．RC カーを⽤いた実験を実施し，学習の結果として得られた“ゆずりあい”によりラウンドアバウトでの交通量が増加することを確かめられました．
第⼆の話題として，ステアリングやアクセルの PID 制御について，ニューラルネットワーク（NN）を⽤いてゲインを⾃動調整する⼿法（ニューロ PID）について紹介していただ
きました．具体的には，過去の制御対象（ステアリングまたはアクセル）の測定値 y（t）と過去の制御量 u（t）を NN に⼊⼒し，PID ゲインを出⼒させます．その PID ゲインを⽤いて⽬標値と y（t＋1）との偏差を求め，NN の重みを更新します．停⽌線で RC カーを停⽌させる実験において，⼈⼿で調整した PID ゲインでは停⽌線をオーバーしましたが，NNを⽤いた PID ゲインを⽤いると停⽌線で停⽌できました．

図 6

⼭下先⽣のご講演

２．６ 全体を通じた質問
講師の皆様に登壇していただき，質問ツイートに答えていただきました（図 7）．司会が⽮継ぎ早に質問したにもかかわらず，講師の皆様は要点を押さえて回答してくださいました．質問会を通じて，講演後に寄せられた質問に対応することができました．時間の都合上，全部の質問ツイートに答えられなかったことをご容赦ください．

図 7
２．７

全体を通じた質問

抽選会

抽選くじをひき，第四話講師の荒井先⽣らが執筆された「これからの強化学習」を当選者にプレゼントしました（図 8）．

図 8

抽選会

３．まとめ
本セミナーでは，深層学習を⽤いた⾃動運転・ロボットナビゲーションの最前線について第⼀線の研究者に講演していただきました．
聴講者アンケート(回収数 112,回収率 64%)では,期待通り：61 票,どちらでもない：42 票,期待はずれ：6 票,不明：3 票という結果でした. 本セミナーのタイトル「実践的に学ぶ」について，第⼀話で Playground を⽤いた深層学習の動作の視覚的体感を取り⼊れました．第
⼀話は 80 票の評価をいただき，体験型の学習への⼈気がうかがえました．
Twitter 活⽤はロボット⼯学セミナー初の試みでした．ツイートからの質問を多くいただ
き，さらに，講演後時間が経ってからの質問も受けられたので，Twitter は会場参加者・遠隔参加者からの質問受け付けに貢献できたと考えています．そして，ツイートを通して，参加者もセミナーを盛り上げてくださいました．
⼀⽅，冷房調整，司会の時間配分，ツイートへの対応遅れについて，この場を借りてお詫び申し上げます．
最後に，本セミナーの内容が参加者の皆様の今後の研究開発に寄与することができれば幸いです．

謝辞
ご講演を快諾いただいた講師の⽅々，熱⼼に聴講いただいた参加者の皆様に厚くお礼申し上げます．
また，セミナー企画では事業計画委員の皆様に，会場⼿配では⼭下淳先⽣（東京⼤学）に，セミナー運営ではサブオーガナイザの桑原様・荒井先⽣，⽇本ロボット学会事務局の⽔⾕様，受付係の皆様に⼤変お世話になりました．⼼より感謝申し上げます．