Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Pythonによる4足歩行ロボットの制御と強化学習による歩行動作獲得の実例 #pyconjp
Search
Hideyuki TAKEI
October 10, 2015
Technology
3
11k
Pythonによる4足歩行ロボットの制御と強化学習による歩行動作獲得の実例 #pyconjp
2015年10月10日に開催された PyConJP2015 で発表したスライドです。プログラムはのちほど公開します!
Hideyuki TAKEI
October 10, 2015
Tweet
Share
More Decks by Hideyuki TAKEI
See All by Hideyuki TAKEI
Beatroboでのハードウェアプロトタイピング
hideyuki
0
320
Golang, make and robotics #gocon
hideyuki
4
4.6k
cocos2d-x で PlugAir を 使えるようにしてみた
hideyuki
0
170
coma
hideyuki
0
130
Bluetoothで動かす!Androidミニ四駆&Androidロボットの つくりかた #abc2010spring
hideyuki
0
180
Android時代のミニ四駆
hideyuki
0
110
『車内での携帯電話のご使用はご遠慮ください』問題について考える ~iPhoneケースつくりました~
hideyuki
0
190
ドアラの個性はどこから?
hideyuki
1
200
Other Decks in Technology
See All in Technology
NOT A HOTEL SOFTWARE DECK (2025/11/06)
notahotel
0
2.6k
GPUをつかってベクトル検索を扱う手法のお話し~NVIDIA cuVSとCAGRA~
fshuhe
0
370
累計5000万DLサービスの裏側 – LINEマンガのKotlinで挑む大規模 Server-side ETLの最適化
ldf_tech
0
160
日本のソブリンAIを支えるエヌビディアの生成AIエコシステム
acceleratedmu3n
0
120
AIがコードを書いてくれるなら、新米エンジニアは何をする? / komekaigi2025
nkzn
24
17k
激動の2025年、Modern Data Stackの最新技術動向
sagara
0
340
[Journal club] Thinking in Space: How Multimodal Large Language Models See, Remember, and Recall Spaces
keio_smilab
PRO
0
110
ゼロコード計装導入後のカスタム計装でさらに可観測性を高めよう
sansantech
PRO
1
680
MCP サーバーの基礎から実践レベルの知識まで
azukiazusa1
5
1.2k
Mackerelにおけるインシデント対応とポストモーテム - 現場での工夫と学び
taxin
0
110
DSPy入門
tomehirata
6
880
Databricks Free Editionで始めるMLflow
taka_aki
0
770
Featured
See All Featured
RailsConf & Balkan Ruby 2019: The Past, Present, and Future of Rails at GitHub
eileencodes
140
34k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
130k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
24
3.7k
Refactoring Trust on Your Teams (GOTO; Chicago 2020)
rmw
35
3.2k
Visualization
eitanlees
150
16k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.7k
Optimising Largest Contentful Paint
csswizardry
37
3.5k
Put a Button on it: Removing Barriers to Going Fast.
kastner
60
4.1k
Docker and Python
trallard
46
3.6k
Transcript
1ZUIPOʹΑΔาߦϩϘοτͷ੍ޚͱ ڧԽֶशʹΑΔาߦಈ࡞֫ಘͷ࣮ྫ #FBUSPCP *ODҪӳߦ 1Z$PO+1
ࣗݾհ w !)JEFZVLJ5BLFJ w )8ճ࿏ઃܭɺϚΠίϯɺ֎ઃܭɺதࠃ w 48ϑϩϯτΤϯυ+4ɺ"OESPJEɺ"84 w ͔Θ͍͍ϩϘοτ͕͖
ࣗݾհ
ΞδΣϯμ w ຍϩϘοτ w ϩϘοτγϛϡϨʔλ(B[FCPͷհ w (B[FCPΛ1ZUIPO͔Βίϯτϩʔϧ͢Δ w ؆୯ͳػߏͷϩϘοτͷ࡞ w
2ֶशʹΑΔલਐಈ࡞ͷ֫ಘ w ຍϩϘΛ࣮ػͰಈ࡞ͤ͞Δ w ·ͱΊ
None
ܗͰ͖͕ͨʜ
Ϟʔγϣϯ࡞Δͷ͕໘ w Ϟʔλͷ֯ใΛखଧͪͯ͠ɺϞʔγϣϯ Λ࡞Βͳ͚ΕͳΒͳ͍ w ඇৗʹ໘ʂ w উखʹϩϘοτ͕ಈ͍ͯ͘ΕͨΒྑ͍ͷʹ ڧԽֶशʹΑΔϞʔγϣϯͷ֫ಘΛࢦ͢ʂ
ڧԽֶशͷน w ඦճͷࢼߦճʜ w ࢼߦճଟ͍ͱɺϩϘοτࣗମ͕յΕͦ͏ͳ ৺ࡉ͍ઃܭ w ࣮Ͱֶशͤ͞Δʹؾ͕Ҿ͚Δ w ܭଌͱ͔ΊΜͲͦ͘͞͏
γϛϡϨʔγϣϯͰͬͪΌ͓͏ʂ
(B[FCP w IUUQHB[FCPTJNPSH w Φʔϓϯιʔεͳ%ͷϩϘοτ γϛϡϨʔλڥ w ϦΞϧλΠϜɺݟ͖ͨΕ͍ w 0%&#VMMFUͳͲͷ%ཧΤϯδϯ
͕Γସ͑ΒΕΔ w Α͘304ͱ͍ͬ͠ΐʹΘΕ͍ͯΔ w όʔδϣϯͷͳͲ͋ΔͷͰɺ ࠓճ304ΛΘͣ(B[FCP ͱίϛϡχέʔγϣϯ͢Δ w (B[FCPWΛར༻
(B[FCPͷݟͨ
(B[FCPͷߏ ([4FSWFS γϛϡϨʔγϣϯۭؒ ͅ ([$MJFOU Ϟσϧ ࠓճ࡞Δ ڧԽֶशϓϩάϥϜ 1SPUPDPM#V⒎FSTͷ1VC4VCͰ4FSWFS$MJFOU͕௨৴
(B[FCP5JQT w 5PQJD7JTVBMJ[BUJPOπʔϧΛ͏͜ͱ ͰɺݱࡏྲྀΕ͍ͯΔϝοηʔδΛϦΞ ϧλΠϜͰݟΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ w ίϚϯυϥΠϯ͔Βϝοηʔδͷ QVCMJTITVCTDSJCF͕Ͱ͖Δ w (B[FCPͷ୯Ґܥ4*ʹ४ڌ
w ͞ϝʔτϧ NFUFS w ॏ͞ NBTT ΩϩάϥϜ LH w WFMPDJUZ w SFWPMVUFKPJOUTSBET w QPTFͳͲͰͭͷࣈ͕ฒΜͰ͍Δ ͷʮYZ[SPMMQJUDIZBXʯͰ͢
1ZUIPOͰ(B[FCPͱ௨৴ w 1Z(B[FCP w IUUQTHJUIVCDPNKQJFQFSQZHB[FCP w ΄΅1SPUP#VGͷ @QCQZͷϑΝΠϧ w ࠓճ͏ػೳ
w 4VCTDSJCF w ϩϘοτͷ࠲ඪɺ࢟ w 1VCMJTI w ϩϘοτͷϞʔλͷ֯ࢦఆ
!USPMMJVTDPSPVUJOF EFGQVCMJTI@MPPQ NBOBHFSZJFME'SPN QZHB[FCPDPOOFDU QVCMJTIFSZJFME'SPN NBOBHFSBEWFSUJTF HB[FCPEFGBVMUNPEFMKPJOU@DNE
HB[FCPNTHT+PJOU$NE NFTTBHFQZHB[FCPNTHKPJOU@DNE@QC+PJOU$NE NFTTBHFOBNFSPCPUKPJOU@OBNF NFTTBHFBYJT NFTTBHFGPSDF XIJMF5SVF ZJFME'SPN QVCMJTIFSQVCMJTI NFTTBHF ZJFME'SPN USPMMJVTTMFFQ MPPQUSPMMJVTHFU@FWFOU@MPPQ MPPQSVO@VOUJM@DPNQMFUF QVCMJTI@MPPQ δϣΠϯτૢ࡞༻ίϚϯυ ϩϘοτͷؔઅΛಈ͔͢αϯϓϧίʔυ ૢ࡞͢ΔϩϘοτ໊ͱؔઅ໊Λࢦఆ ྗΛՃ͑Δํͱڧ͞Λࢦఆ ίϚϯυΛύϒϦογϡ (B[FCPαʔόͱ௨৴͢Δ ͨΊͷϚωʔδϟͷ࡞
Ϟσϧͷදݱ w 4%' IUUQTEGPSNBUPSH Λར༻ w ϩϘοτγϛϡϨʔγϣϯ͚ w ϞσϧڥΛఆٛ͢ΔͨΊͷ 9.-ϑΥʔϚοτ
w Ϟσϧͷܗ 45-͔%"&Λࢦఆ ɺճస࣠ɺද໘ͷຎ ࡲͳͲͷཧతͳಛੑ͕ఆٛͰ͖Δ w ϞσϧΛಈ͔͢ڥ4%'Ͱఆٛ͢Δ w IUUQTCJUCVDLFUPSHPTSGHB[FCP@NPEFMTTSD ͪ͜Βʹ(B[FCPͰ͑Δ4%'͕ू·͍ͬͯΔ w 8JMMPX(BSBHFͷ13ͳͲͷ4%'Λࢀߟʹͯ͠ ϞσϧͷఆٛΛ͢Δͷ͕Φεεϝ
4%'$POWFSUFSͷ͍ํ w %$"%ͷ*OWFOUPSͷΞηϯϒϦ͔Β4%'Λੜ w IUUQTHJUIVCDPNXJMMTUPUU4%' $POWFSUFS͔ΒίʔυΛμϯϩʔυͯ͠ 7JTVBM4UVEJPͰFYFΛϏϧυ͢Δ w *OWFOUPSͰΞηϯϒϦ ϑΝΠϧJBNΛ։͘
w 4%'$POWFSUFSΞϓϦΛ ಉ࣌ىಈ͢Δ w 4BWFUPpMFͱ"MTPTBWF 45-TʹνΣοΫΛ͚ͭͯɺ 45-4DBMFͷ·· w (FOFSBUF4%'Λԡ͢ͱ 4%'͕ੜ͞ΕΔ
ࢼ͠ʹ؆୯ͳϩϘοτΛ࡞ͬͯΈΑ͏ w ຊ֨తͳϩϘοτͷલʹ൘ܕϩϘοτʹલਐҠಈͷ ϞʔγϣϯΛ֫ಘͤ͞Δ w ܗ%$"%Ͱ࡞ w $"%σʔλ͔Β4%'Λ࡞ w WJTVBMͱDPMMJTJPOͷϞσϧ྆ํಉ͡45-Λ༻
w 4%'$POWFSUFS IUUQTHJUIVCDPNXJMMTUPUU4%'$POWFSUFS Λར༻ͯ͠4%'Λ࡞Ζ͏ 4%' %$"%ͷ *OWFOUPSͰ࡞ 4%'$POWFSUFS Ͱ*OWFOUPSͷ ΞηϯϒϦ͔Β 4%'Λੜ 4%'Λ(B[FCPʹ Πϯϙʔτ͢Δ
ڧԽֶश 2ֶश w ͋Δঢ়ଶTUͰ͋ΔߦಈBUΛͱͬͨͱ͖ɺະདྷʹ ΘͨͬͯͲͷ͘Β͍ͷใु͕ಘΒΕͦ͏͔Λ ද͢ߦಈՁؔ2 TU BU Λֶश w
ЏHSFFEZબɿఆΊΒΕͨ֬ЏͰϥϯμ Ϝʹߦಈ͠ɼ Џ ͷ֬Ͱେ͖ͳํͷ2 Λ࣋ͭߦಈΛબΛ͢Δ ΤʔδΣϯτ 2ֶशʹΑΔ ߦಈબ ڥ ߦಈBU ঢ়ଶTU ڥͷ มԽ ใुSU SU TU
ঢ়ଶTͱߦಈBͱใुS w ঢ়ଶΛݮΒͨ͢Ίʹ੍ Λઃ͚Δ w ֤ؔઅɺɺ ͷύλʔϯͷΈ w ߦಈͭͷؔઅ͔͠ಈ ͔ͤͳ͍
w ಉ͡ঢ়ଶʹͳΔߦಈબ ෆՄ w ঢ়ଶTύλʔϯ w ঢ়ଶTUͰऔΔ͜ͱ͕Ͱ͖Δ ߦಈBUύλʔϯ w લʹਐΊਐΉ΄Ͳใु͕ ߴ͍ ͭͷؔઅ͚ͩಈ͔͢
ϓϩάϥϜͷߏ &OWJSPONFOU "HFOU ঢ়ଶཧ ΞΫγϣϯੜ γϛϡϨʔλͷ ϩϘοτͷαʔϘઃఆͱ ࠲ඪऔಘ ([4FSWFS ϩϘοτͷ
γϛϡϨʔγϣϯ 2-FBSOJOH 2ֶश෦ ࠓճ࡞ͬͨͱ͜Ζ 1Z(B[FCPʹΑΔ 1SPUP#VGͷΓͱΓ
࠷ॳͷ͜Ζ όλόλ͔ͯ͠͠ͳ͍
ࢼߦ͘Β͍ ͍ͭͷؒʹ͔લʹਐΉΑ͏ʹͳͬͯΔʂ
͍ͭʹຍʹڧԽֶशΛʂ w ຍϩϘͭͷαʔϘ͕͋Δ w ֤͝ͱͭͷ্ԼํͷαʔϘͭ w ͭͷͷԣ࣠ʹಈ͔ͨ͢ΊͷαʔϘͭ w ֫ಘͰ͖ͨาߦΛ࣮ػͰσϞ͠·͢ʂʂ
าߦͷ༷ࢠ
·ͱΊ w 2ֶशͰϩϘοτʹલਐಈ࡞ͷ֫ಘΛͤͨ͞ w γϛϡϨʔγϣϯͳΒҙ֎ͱ؆୯ w ιʔείʔυͷͪ΄Ͳެ։͢ΔͷͰɺ Έͳ͞Μಈ͔ͯ͠Έ͍ͯͩ͘͞ʂ w ຍޤ͏͝ظʂ
#FBUSPCPΤϯδχΞืूதʂ EPDLFS͖ͳํ ϋʔυΣΞ͖ͳํ ΞϧόΠτɾࣾһืूதʂ
ϩϘοτ࡞ΓͰΑ͘͏πʔϧ w FBHMFIUUQXXXDBETPGUVTBDPN w ϓϦϯτج൘ઃܭιϑτΣΞ w FMFDSPXIUUQXXXFMFDSPXDPN w ܹ҆ϓϦϯτج൘αʔϏε w
*OWFOUPS w %$"%ɻ'VTJPOແྉͰ͑Δ w 4IBQFXBZT w Ϥʔϩούͷ%ϓϦϯταʔϏε w "73($$ w CJUϚΠίϯ $ݴޠͰ։ൃ