[2O1-GS-8] ロボットと実世界

[2O1-GS-8-03] CycleGANを用いた実ロボットによる動作の模倣

〇中野 将弥¹、長野 匡隼¹、中村 友昭¹ (1. 電気通信大学)

キーワード：模倣学習、深層学習、CycleGAN、CNN、ロボティクス

近年，社会や家庭で人と共生するロボットの普及が期待されている．これらのロボットは人間のような柔軟な動作を行う必要がある．これまでに，モーションキャプチャや深層学習を用いて取得した人の動作情報をもとに，ロボットが動作を学習する模倣学習の研究が行われてきた．しかし従来の模倣学習の手法では教示者の動作情報をロボットの関節角に変換する必要や，人の動作画像とロボットの画像が一意に対応するペアのデータをあらかじめ用意する必要があり，非常にコストがかかる．
　そこで，本稿では，データの収集や学習のコストを低減するために，CycleGANとCNNを用いた模倣学習の手法を提案する．提案手法では，CycleGANにより人とロボットの視覚的な対応関係を学習し，CNNでロボットの画像と関節角の対応関係を学習することにより，ロボットが視覚情報のみから人の動作を模倣することが可能である．実験では，ランダムに動かして収集した人の腕とロボットアームのデータから学習し，人の動作をロボットアームによって再現することで，提案手法の有効性を示す．