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内部評価基準に基づく感覚運動融合モデルの自律的形成に関する研究
金沢工業大学大学院 工学研究科 情報工学専攻 博士前期課程
担当者：川﨑 邦将
1.

指導教員：長田 茂美 教授の感覚と運動指令情報から次時刻の感覚情報を予測する

緒言

人への情報提供や人とのコミュニケーションを行う一

感覚運動融合モデルを深層学習によって自律的に形成す

般家庭向けのパーソナルロボットは，産業用ロボットとはる．次に，形成した感覚運動融合モデルからの感覚情報の異なり，動作環境を限定することは難しい．そのため，現予測結果と内部評価基準からの内部評価に基づき，パーテ

在の知能ロボットの多くは，ロボットが行動する環境条件ィクルフィルタを用いて内部評価を高める運動指令を出や行動そのものが予め設計者によって規定されており，想力し，運動を生成する．これらの処理を繰り返すことで，定されていない環境下では，適切な行動がとれなくなって身体情報だけに基づいた感覚運動融合モデルの自律的形しまうという問題がある．一方，人をはじめ生物は事前に成および内部評価基準を満たす運動生成が実現できる．

環境に関する情報を知ることなく，環境および環境変化に

2.2. 感覚運動融合モデルも適応的でかつ柔軟な行動をとることができる．これは，

図 2 に，感覚運動融合モデルの構造を示す．1 時刻前の生物自身がその感覚器官や筋運動の運動器官などの身体センサからの感覚情報𝑠"#$ ，サーボモータへの運動指令情性（身体情報）に基づいて，環境変化に頑健な知能システ

報𝑎"#$ と，現時刻の感覚情報𝑠" との関係を多層ニューラルムを自律的に形成しているためだと考えられる．したがっネットワークでオンライン学習することにより，現時刻のて，知能ロボットにおいても，生物と同様に，身体情報の感覚情報𝑠" と運動指令情報𝑎" から次時刻の感覚情報𝑠"&$ をみで環境変化に頑健な知能システムを自律的に形成でき予測する感覚運動融合モデルを自律的に形成することがれば，上述の問題は解決できる．

できる．

本研究では，このような知能ロボット実現のアプローチ

2.3. 運動生成モジュールの一環として，ロボットの環境条件や行動を事前に規定せ

図 3 に，運動生成モジュールの処理の流れを示す．センず，センサやアクチュエータなどの身体情報のみで感覚運サからの感覚情報と運動指令情報との関係性を学習した動融合モデルを自律的に形成するとともに，ロボット自ら感覚運動融合モデルによる次の状態（感覚情報）の予測値の内部評価基準に基づいて自律的な運動生成を実現すると内部評価基準に基づいて，パーティクルフィルタにより，手法を提案する．さらに，その手法を実装した実ロボット

現在の状態から内部評価値を高める状態に遷移する運動による評価実験を行い，提案手法の有効性を実証する．

指令情報を生成する．以下に，その処理手順を示す．

2.

Step.1: 前回の重みを基にパーティクルの位置を更新する．

提案手法

提案手法は，センサ情報やアクチュエータへの運動指令初期状態は一様分布で初期化する．なお，時刻𝑡での𝑖番などの身体情報のみに基づいて自律的に形成する感覚運目のパーティクルは，サーボモータへの運動指令情報𝑎"

動融合モデルと，その感覚運動融合モデルと内部評価基準を持つ𝑝" = (𝑎"./ , … , 𝑎",+ )とする．
Step.2: 各パーティクルの運動指令情報を基に，感覚運動に基づいて運動を生成する運動生成モジュールから成る．
2.1. 処理概要
図 1 に，提案手法における処理の流れを示す．知能ロボットは，1）センサから得られる感覚情報，2）アクチュエータへの運動指令情報，3）行動指針となる内部評価基準(+)

融合モデルで次時刻の感覚情報を予測する．予測した感(+)

覚情報から予測内部評価値𝑏′"&$ を計算する．
Step.3: 予測内部評価値から各パーティクルの重みを更新する．に基づく内部評価の 3 種類の情報を利用できるものとし，Step.4: 出力する運動指令情報となる期待値𝑎′" を計算する．

まず，知能ロボットが環境との相互作用を通じて，現時刻

Step.5: 予測内部評価値の最大値𝑏′456"&$ が現時刻の内部評
価値𝑏" よりも高ければ，その運動指令情報𝑎′" を出力し，Step.1 に戻る．

図 1. 提案手法における処理の流れ

図 2. 感覚運動融合モデルの構造

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図 5. 実験に用いた感覚運動融合モデルの構造

図 3. 運動生成モジュールの処理の流れ

図 6. 実験時の加速度の遷移(a) 外観(b) 内部構成

図 7. 実験時の内部評価値の遷移

図 4. ロボットの概要
3.

また，図 5 に実験に用いる感覚運動融合モデルの構造を示実験

提案手法の有効性を検証するために，姿勢センサとサーす．なお，運動生成に用いるパーティクルは，サーボモーボモータを備えた実ロボットを用いて，水平姿勢状態を実タへの指令範囲であるパルス幅±100[𝜇𝑠]に設定する．

現する運動指令情報を決定する姿勢制御問題を扱う．

3.3. 結果および考察

3.1. ロボットの構成

図 6，7 に，ロボットを 30 分間（約 5000 ループ）動作

図 4 に，実験に用いるロボットの概要を示す．ロボット

させたときの加速度と内部評価値の遷移を示す．これらのは，卓上で使用するパーソナルロボットを想定して，大き図は，4600 ループ前後で最も水平姿勢状態に近づき，内さは最大でも高さ 20[𝑐𝑚]とし，構成は小型 PC（Raspberry

部評価値も最も高い値をとることを示している．このこと

Pi 3 model B），カメラ，姿勢センサ（MPU-9150)，4 つのから，ロボットは動作しながら，姿勢センサ情報とサーボサーボモータ（roll, pitch×2, yaw 軸）を搭載している．実モータへの運動指令情報の関係性を自らの感覚運動融合

験では，姿勢センサから取得した加速度±8[𝑔]と上部の roll,モデルによって学習し，妥当な姿勢センサ情報の予測値をpitch 軸の 2 つのサーボモータを用いる．サーボモータへ出力するようになり，パーティクルが内部評価値を高くすの出力は PWM のパルス幅であり，上下限値を 1800,る運動指令値付近に収束した結果，現時刻よりも内部評価1000[𝜇𝑠]，指令範囲を±100[𝜇𝑠]とする．

値が高くなる姿勢に遷移する運動生成を実現できたこと

3.2. 方法がわかる．しかし，4800 ループを超えると内部評価値がロボットの内部評価基準は，ロボットが水平姿勢状態の低下し，振動しており，感覚運動融合モデルが内部評価値ときに内部評価値𝑏が最大となるように，式(1)で規定する．の高い状態を過学習した影響ではないかと考えられる．

ここで，𝑏は内部評価値，𝑠 = (𝑠6 , 𝑠; , 𝑠< )は現時刻の加速度，4.

𝑘 = (𝑘6 , 𝑘; , 𝑘< ) = (0, 0, 8)は水平姿勢状態の加速度である．
𝑏(𝑠, 𝑘) = 1.0 − B(𝑠6 − 𝑘6 )C − (𝑠; − 𝑘; )C −(𝑠< − 𝑘< )C(1)

この内部評価基準を用いて，ロボットを数分間動作させ，結言本研究では，身体情報から感覚運動融合モデルを自律的に形成し，内部評価基準に基づき運動生成を実行する手法を提案した．また，提案手法を実ロボットの姿勢制御問題

内部評価値を高める姿勢に遷移する運動生成を実行し，水に適用し，その有効性を検証した．今後は，過学習に起因平姿勢状態を実現するサーボモータへの運動生成が可能する問題を克服し，評価・改良を図っていく予定である．

か，その運動生成がどのように実行されたかを，姿勢セン

参考文献

サの加速度および内部評価値の遷移を解析し検証する．

[1] 長田, 増本, 山川, 木本, “ニューラルネットによる感覚運動融合の階層型モデル”, 日本ロボット学会誌 Vol.12,No.5, pp.675~694, 1994.