ロボカップ世界大会 2016報告明聖高等学校金沢工業大学 FMT研究所リサーチインターン　出村　賢聖　@ken_demu

簡単な自己紹介•セキュリティキャンプ 2014年システムセキュリティ組み込みゼミ出身•セキュリティキャンプ 2016全国チューター•高校１年手遅れた（ 0x12歳です）•ロボットとかロボットの人工知能とかロボットのＶＲとかやっている人•ロボットのセキュリティ実装今回間に合わなかった（本来の発表内容）•インターンとかベンチャー海外勤務とかバイトとかやっていた• Happy Miniのベビーシッター（ A.I.開発者）

Happy Miniかわいい生活支援ロボット自動で動くよ！RoboCup@home 2015 世界 9 位RoboCup@home 2016 世界 8 位

伸びます /縮みます

ハードウエア仕様のアップデートは頻繁！Happy Miniのベビーシッターは大変！（ハード変更によるソフトウエア書き換え）

Happy Mini LTS(2014年~)

Happy Miniのセンシング1. 視覚情報Kodak SP360 4K : 360°の視野と高画質2.　距離情報YVT-X002 3D LiDAR : 360°の視野の小型レーダーRealsense R200 : kinectの小型で屋外でも使える版3.　聴覚情報System in Frontier TAMAGO-01 : 耳が 8つ 360°ついているSanken CS-3e : 指向性が強いガンマイクアンプが載っているよ！

Happy Miniの頭脳Intel core i7NVIDIA GeForce 940M

頭良い。

Happy Miniのソフトウエア

https://github.com/demulab

ROSで実装していますROS　ロボットのメタ OS（ペンギンじゃなくて亀だよ！）　 UNIXの上で動く（ペンギンの上に亀が乗るよ！）　microservices　通信層の抽象化　自律走行　シミュレーション　可視化　ドライバー　パッケージシステム

最近の世界的ロボット競技の思想

ロボットを殺しにかかっている

なんでこうなったのか多分 iRobotの創始者がロボットには危なく大変な仕事をさせるのがいいと言ったから

ロボカップ世界的なロボットの研究プロジェクト

競技会、シンポジウムなどによって技術力を発展させる世界４５カ国以上の研究者が出場

（技術的に）厳しいルール1. リモコン操縦禁止！認識とか確率統計や機械学習使って頑張ってください2.　インターネット繋ぐの基本禁止！このおかげで Google Cloud APIとか使うチームは皆無特例として使えた場合でも観客による混信攻撃 (2.4/5GHz帯 )マルチバンドロボット間 P2Pネットワークとか作らないと厳しい3.　ロボットの指示マニュアルとか審判に渡すの無し！競技中にロボットが指示してください。やる気のなく英語がわからない審判に出くわすと殺意を感じ (ry

ロボカップ@ ホームのタスク1. Person Recognition特定の人を認識して、その人を群衆の中から探す。群衆の人の特徴をすべて 100%( 鬼畜 )言い当てる。（姿勢、性別）2.　Object Recognition & Manipulation物体を認識してつかんで指定の場所に置く。かなりつらい。3.　 Voice Recognition５人の人に囲まれてクイズを出され、誰が話しているのか示し、さらにクイズに対して答える。審判の声が小さいとかなりきつい。4.　Navigation Test部屋のなかを自律走行したり、人の後ろについていく。早歩きされるとかなりきつい。

5.　 GPSR人が命令したことを行う。「ジュース買って来い」などのロボットのパシられ力を競う。命令が不十分な場合でもロボットは「自分で考えろ」と言われてしまう鬼畜競技。6.　 Restaurantロボットがウエイターになる競技。初見の場所で行う。（カーナビで書かれていない場所みたいな）7.　 Demo Challengeロボットのびっくり機能を披露する競技。

Kodak 360°Camera ROS DriverNodelet化することによって IPCを TCP/IPから共有メモリにして、画像の転送を最低限にした。Multiple Camera 接続できます。

顔追跡

性別認識• LeNet（それ以外だと GPU Memoryが足りなくてつらい）•可視化に DIGITS, 推論は Caffe ．

対障害性現実世界ではありえない値が出ることはざらにある e.g. ZeroDivisonError, センサの故障 , ロボットに対する態度が悪い人間対策　必ず分岐処理時にフォールバック処理を入れる。　そこで状態遷移をストップさせ、繰り返しリトライする。　態度が悪い人間を行動させる UIをがんばる。

正確な人追跡

正確な人追跡 (2)センサ : Intel Realsense1. PointCloud情報をユークリッドクラスタリング-> 人の部位を抽出。2.　クラスタをクラスタリングする-> 人を抽出。3.　時系列で人の数や位置の変化を見て、ノイズをはじいたり特定人追跡を行う。

音声クライアント

Gstreamer 音声認識プラグイン

Bidirectional LSTM数学的に言語 = 有限オートマトン時系列モデルを学習する NN

※ 音響モデル : 周波数解析をもとに音素を認識※言語モデル : 音素の並びをもとに speech-to-text

音声認識

自然言語処理質問をマッチングする処理　 N-Gram構文解析　品詞がわかればいい -> 品詞 DBを見る。　品詞の並びから文型がわかる -> 目的語などが抽出できる　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　照応解析ができる　　　　　　　　　　　　　　　　

音響ローカリゼーションFFT/PCAによる音源分離

線形補間PD 制御デッドレコニング

ハードウエア：正面が２つあるロボット

絵本を読むシステム

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