高速卓球ロボットのための生物学的に着想を得たイベントベース知覚とサンプル効率の高い学習
arXiv cs.RO / 2026/4/7
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要点
- 本論文は、高速卓球ロボットにおけるリアルタイムでの正確な知覚と意思決定の難しさを扱っている。従来のフレームベースの視覚では、モーションブラー、レイテンシ、冗長なデータといった問題が生じる。
- 生物学的に着想を得た、非同期のイベントストリーム（フレーム再構成なし）に直接作用するボール検出手法を提案する。運動の手がかりと幾何学的な整合性を用いることで、実世界のラリーにおいて頑健な検出を実現する。
- 意思決定のために、人間に着想を得たサンプル効率の高い学習戦略を提案する。低速から高速までの状況へ段階的に学習し、その後、ケース依存の時間的に適応する報酬と、報酬しきい値メカニズムを用いて方策を適応させる。
- 報告された結果では、同じ訓練エピソード数のまま目標復帰精度（return-to-target accuracy）が35.8%改善しており、イベントベース知覚とサンプル効率の高い学習の組み合わせの有効性が示されている。
