2021 Fiscal Year Research-status Report
Prediction from motion by machine learning using geometric algebra
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18K11477
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Research Institution | Kogakuin University |
Principal Investigator |
橘 完太 工学院大学, 情報学部(情報工学部), 准教授 (20402539)
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Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 機械学習 / クリフォード代数 / ロボットヨット / 実機制御 / 無人帆走 |
Outline of Annual Research Achievements |
クリフォード代数化した機械学習の応用先として、帆船の自動運転と人体の運動解析の研究を進めた。自動運転では、自身の状態として位置3次元姿勢3次元とそれらの時間変化などを認識し、判断し、操作する。帆船は、風・波など疎なエネルギーを動力に変換するため、一般の自動運転よりも自身の状態の認識と予測が難しい。自動帆走はクリフォード代数の導入によって状態認識や予測における機械学習の高性能化が期待できる面白い課題である。人体の運動はセグメントごとの3次元位置や3次元の向きとその時間変化を解析する必要があり、これもクリフォード代数を導入するとワクワクする課題である。 令和3年度は、中止となったWorld Robotic Sailing Championship優勝と同等の帆走性能を実験で示しYouTube発信することを目指した。排水量約5リットルの小型モデルヨットにGPSと9軸センサ、風向風速センサを搭載し、コースの巡回や障害物回避の実機実験を行った。また、人体の体幹重心の3次元位置を可視化するインターフェイスを開発した。 千葉県我孫子市の手賀沼にて行った水上実験の映像や自動運転・人体運動解析の技術解説はYouTube/L4i知能情報研究室にて公開中である。 「高次元・時空間ニューロダイナミクスとそれに基づくシステム構築への展開」研究会・「動的システムの状態推定とデータからの学習およびその応用」研究会2022・The 8th International Symposium on Affective Science and Engineering, 2022, online symposiumにて計4件を論文およびオンライン発表した。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
World Championship of Robotic Sailing優勝と同等の自動帆走実現を目指して水上実験を行えて、研究発表に漕ぎつけた。また、人体運動データの可視化インターフェイスを開発し、研究発表に漕ぎつけた。 水上実験と並行して、機械学習によって行動決定するシミュレーション研究も進めた。機械学習として深層Qネットワークを用い、状態行動対の価値を学習させる研究を「深層Qネットワークによる風上へ向かうシミュレーション帆走の段階的学習」としてまとめて発表した。 自動帆走のための状態推定では、9軸センサで計測した加速度ベクトルと磁気ベクトルから3次元的な向きを推定する粒子フィルタを用いた。状態変数を四元数表現する粒子フィルタを模型帆船にも搭載可能な小型コンピュータに実装して水上実験を行い「状態変数を四元数表現する粒子フィルタによる自律帆船の姿勢推定」と題して発表した。また、自動帆走において全地球測位システムGPSの信号を受信し、真の位置速度を推定することは重要である。模型帆船に搭載可能な小型コンピュータに位置速度を推定する粒子フィルタを実装し演算速度と推定精度について陸上で実験し「粒子フィルタによる位置速度推定の計算コストと性能」と題して発表した。 人体の運動について、データに基づいて動作の特徴や動作者の関節にかかる負荷などを可視化するために、動作中の体幹の重心と左右の足の3次元位置を可視化するインターフェイスを開発した。国際会議にて「Development of Interface for Visualizing the Center of Gravity of Caregiver’s Body Segment.」と題して発表した。
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Strategy for Future Research Activity |
これまで、異種のセンサを搭載し水上の実機で実験できた。今後は、各センサ情報の幾何的な意味を汲んで機械学習する自律帆船を実現していく。サンプリング周波数や幾何的な意味が相異なる複数種類の観測信号から、クリフォード代数を適切に用いて状態空間を表現し、状態空間と行動空間の写像を機械学習する効果を実証する。 自動運転における状態推定の部分では、姿勢や姿勢変化を、クリフォード代数の一つである四元数で表現して、種々の観測信号との整合性によって推定する手法を導入していく。また、状態に応じた操作を判断する部分でも、クリフォード代数に基づいた機械学習を研究していく。 人体動作の解析にもセグメントの絶対姿勢やセグメント間の相対姿勢の表現にクリフォード代数を適切に用い、熟練者と初心者の違いなどを判別させる機械学習を研究していく。 今後も研究推進の手法として、YouTube発信を強化する予定である。実験映像の全世界即時公開・映像の記録・研究メンバーとの情報共有・新たな仲間へのリーチなどが期待される。研究の成果としてのプレゼンテーションや論文だけでなく、その過程のアイデアや失敗記録を物語として発信していく。Autonomous X Vehicleについてのビジョンを活発に交流するActive eXchange of Visionことが可能な仲間を増やしていく。
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Causes of Carryover |
国際会議参加や国内会議参加の旅費がかからなくなったため。
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Research Products
(5 results)