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2021.03.05

合成データを用いて自律的に学習を行い、継続的な学習によってプログラマすら把握しにくい微妙なパターンを把握できるようになる。
ロボティクス分野における安全性と時間および費用の効率性が向上することを期待



グローバルリアルタイム3D開発プラットフォーム製作先導企業のユニティ(unity)がコンピュータービジョンとシミュレーション技術を統合した人工知能(AI)およびマシンラーニング機能を通じてロボットが産業でどのように活用されるかを具現化する「オブジェクトポーズ推定(Object Pose Estimation)」デモを公開した。

ロボットオペレーティングシステム(Robot Operating System. ROS)をサポートするために、最近ユニティが発売中の機能の一つであり、今後は様々なユニティのツールと機能の組み合わせにより、ロボティクス分野においてより安全で経済的かつ迅速にソリューションをテスト及び開発、適用できるようになるものと期待される。

ユニティAI担当のダニー·ラング(Danny Lange)副社長は、「このシステムはプログラムを通じて作動するのではなく、合成データを利用して自律的に学習をし、持続的な学習を通じてプログラマーさえ把握しにくい微妙なパターンを把握できるようになる」と話し、「絶え間ない技術開発によって、今ではユニティが本当の意味のAIを扱うようになったと思う。 今回のデモ件もAIを通してロボット訓練の効率性を高めた事例」と付け加えた。

シミュレーション技術は危険または高コスト若しくは発生しにくい稀な状況でアプリケーションをテストするのに非常に有効である。
ロボットに適用する前にシミュレーションを通じてアプリケーションを検証すれば、潜在的な問題を早期に発見して反復作業時間を短縮することができる。

ユニティのビルトイン物理エンジンとユニティエディタを通じて数多くの仮想環境を作り、オブジェクトに作用する力を実世界と物理的に大きな誤差なく適用してみることができる。

オブジェクト位置と方向推定デモは最近公開されたユニティのROS-TCP-コネクタとURDFインポーターをつなぐROS支援機能である。

ROS-TCP-コネクタは、ROSノードとユニティの間で転送されるメッセージの遅延時間を大幅に減らし、ロボットがシミュレーション環境でリアルタイムで反応できるようにしてくれる。

URDF インポータは、URDF ファイルからユニティシーンにロボットをもたらすオープンソースユニティパッケージで、より現実的なキネマティックシミュレーションのためにロボット関節サポート機能を活用する。

今回公開されたデモは、これまで行われた研究の延長線として、最近リリースされたパーセプションSDKのユニティコンピュータビジョンツールがキューブの位置を予測する単純なディープラーニングモデルを学習させるために、ラベルが指定された合成学習データを大量に作るのにどのように活用できるかを示している。

このデモではサンプルプロジェクトに関するチュートリアルを提供し、より複雑なシーンを作ることができるようにオーダーメイド設定されたランダーマイザーを適用する方式でプロジェクトの拡張が可能である。

ダニー·ラング副社長は「ユニティを通じてより多くの人がデータを生成できる時代が開かれただけでなく、インタラクティブシステムを活用して仮想環境で高度なシミュレーションを行うことができるようになった」とし「これで装備が損傷したり設置費用が急増するリスクを甘受することなく自律走行車両やロボットアーム制御システムが開発できる」と話した。

続いて「精密な仮想環境で本デモが活用可能だという事実が検証されれば、AIとマシンラーニングが結合されたロボティクスが多くの産業で時間と費用を節約するのに役立つ」と付け加えた。

一方、このオブジェクトポーズ推定（Object Pose Estimation）」デモはGitHubに公開されている。

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