CES2016でロボットカーのデモを展示してきました - Preferred Networks Research & Development
こんにちは。Preferred Networksの自動運転チームです。 PFNは、2016年1月6日〜1月9日にアメリカのラスベガスで開催されたCES 2016でロボットの学習による自動走行のデモを行いました。これはPreferred Networksとトヨタ自動車様、NTT様との共同展示です。展示はトヨタ自動車様のブースの一部で行われました。 このブログではその中でどのような技術が使われているのかについて簡単に解説します。 背景 人工知能（強化学習）による自動走行は人工知能の黎明期よりとりくまれており，ロボットカーの自動走行などが60年代頃から試行されていました。 ルールベースやプログラムでも走行できますが、なぜ学習が必要なのでしょうか？ 実際の交通環境、特に市街地の交通環境は非常に複雑であり、全てのパターンをあらかじめ列挙し、それに対する制御を漏れ無く書き表すのは困難です。一説には交差
分散深層強化学習でロボット制御 - Preferred Networks Research & Development
新入社員の松元です。はじめまして。 “分散深層強化学習”の技術デモを作成し、公開いたしました。ロボットカーが0から動作を学習していきます！ まずはこの動画を御覧ください。 以下で、動画の見どころと、使っている技術を紹介します。 動画の見どころ Car 0(○の付いている車)が右折カーブの手前で減速する様子(右画面の白いバーのところが、ブレーキのところで赤くなっている。ニューラルネットはブレーキが最も多く報酬が得られると推測していることがわかる)。速い速度ほど報酬は大きいが、カーブを曲がりきれず壁にぶつかってしまうので学習が進むとカーブ手前でのみ減速するようになる。 目の前に車がいるときは一時停止して、いなくなってから加速する。 エチオピアには本当にこのような交差点があるらしい。 ぎりぎりですれ違う2台。学習途中ではすれ違いきれずにぶつかって倒れてしまうこともある(早送りシーン中に人が写って
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