[論文レビュー] Hibikino-Musashi@Home 2017 Team Description Paper

S. Hori, Yutaro Ishida+13 more|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2017

Robotics and Automated Systems参考文献 1被引用数 15

ひとこと要約

本論文は、Hibikino-Musashi@Home 2017 チームのホームサービスロボットシステムを提示する。ROSベースのソフトウェア、新規のCOMTAインタフェースを介したFPGAアクセラレーション、および高度な人間-ロボットインタラクション技術を統合している。主な貢献は、SSVEPを用いた脳波制御と、非接触バイオセンサを用いた転倒検出であり、両者ともRoboCup@Homeコンペティションで上位入賞および賞を受賞した。

ABSTRACT

Our team Hibikino-Musashi@Home was founded in 2010. It is based in Kitakyushu Science and Research Park, Japan. Since 2010, we have participated in the RoboCup@Home Japan open competition open-platform league every year. Currently, the Hibikino-Musashi@Home team has 24 members from seven different laboratories based in the Kyushu Institute of Technology. Our home-service robots are used as platforms for both education and implementation of our research outcomes. In this paper, we introduce our team and the technologies that we have implemented in our robots.

研究の動機と目的

• RoboCup@Home Japan Open 競技会において、先進的なホームサービスロボティクス技術の開発と実証を行う。
• 九州工業大学の多様な研究ラボの知見を統合する研究・教育基盤を構築する。
• 限定的移動能力を持つ個人向けの支援技術を含む、ロボティクス研究の実世界応用を実装する。
• ROS-FPGAインタフェースCOMTAの開発を通じて、効率的なハードウェアアクセラレーションを実現し、埋め込みロボティクスを前進させる。
• 脳波制御や非接触健康モニタリングを含む、人間-ロボットインタラクションの新規手法を実証する。

提案手法

• Exi@（自社開発）とHSR（トヨタの標準プラットフォーム）の2つのロボットプラットフォームを用い、それぞれコンテストで異なる役割を果たした。
• 認識、ナビゲーション、操作、人間とのインタラクションをカバーするROSベースのソフトウェアスタックを構築し、物体認識、SLAM、人物追跡のカスタムモジュールを実装した。
• 2,700枚の増強画像を1オブジェクトあたり用いて、22層のGoogLeNet畳み込みニューラルネットワークを転移学習を用いて物体認識に適用した。
• COMTAインタフェースを介してFPGAを統合し、人物検出や追跡などのリアルタイム処理タスクを加速した。
• EEGで測定した定常状態視覚誘発電位（SSVEP）を用いた脳波制御インターフェースを開発し、ロボットの行動選択を可能にした。
• 電波の反射を利用した非接触バイオセンサーシステムを導入し、壁を透過して身体の動き、心拍数、呼吸数をモニタリングし、転倒検出を可能にした。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ROSベースのロボットシステムは、リアルタイム認識タスクにFPGAアクセラレーションを効果的に統合できるか？
• RQ2 脳波信号（SSVEP）は、ホームサービス環境においてロボットのナビゲーションや行動を信頼性高く制御できるか？
• RQ3 非接触バイオセンサは、壁を透過して転倒や生命徴を検出でき、遠隔健康モニタリングを可能にするか？
• RQ4 複数の研究ラボが生み出した多様な研究成果を、統一的かつ競争力のあるホームサービスロボットプラットフォームに統合できるか？
• RQ5 FPGAアクセラレーション処理は、埋め込みロボティクスシステムのエネルギー効率と処理速度を向上させる役割を果たせるか？

主な発見

• チームは2016年RoboCup@Home Japan Openで2位、2015年には3位を達成し、高いシステム信頼性と性能を示した。
• COMTAインタフェースは、ROSとFPGA間の低遅延かつ高効率な通信を実現し、リアルタイム処理タスクの加速に成功した。
• SSVEPを用いた脳波制御ロボットシステムにより、ユーザーは高い正確性で左右移動を指示でき、移動制限のある患者に対する支援制御が可能になった。
• 非接触バイオセンサーシステムは、壁を透過して転倒を検出し、生命徴をモニタリングでき、物理的接触なしで遠隔健康モニタリングを可能にした。
• 転移学習を用いたGoogLeNetは、1クラスあたり2,700枚の増強画像を用いて15種類のコンテストオブジェクトを安定して認識した。
• FPGAアクセラレーションを施した人物検出システムは、純粋なCPU実行と比較して処理速度が向上し、消費電力も低減した。