myCobot 320 ロボットアーム向け PyBullet ベースの模倣学習

近年、ロボット強化学習は急速に発展しており、模倣学習は有望なアプローチとして浮上しています。この手法は、ロボットが人間の動作を観察することでタスクを学習することを可能にし、特に複雑な環境において、より直感的なトレーニングを可能にします。学習プロセスを簡素化するために、このガイドでは、PyBulletを用いて6自由度ロボットmyCobot 320 M5Stackに模倣学習を実装する手順を説明します。

PyBullet は何に使用されますか?

PyBulletは、ロボット工学における仮想環境の構築に広く使用されている物理シミュレーションライブラリです。ロボットの物理特性と環境との相互作用をシミュレートするためのツールを提供します。

事前学習済みの模倣学習モデルを使用したmyCobot制御

このプロジェクトでは、事前学習済みの模倣学習モデルを用いて、シミュレーション環境におけるmyCobotの制御を行います。Sicelukwanda Zwane氏が執筆したGitHubオープンソースプロジェクト「Simple Imitation Learning 」を参考にしています。Zwane氏には技術サポートをいただきました。また、 Robot Learning Workshopの主要サポーターであるGeraud Nangue Tasse氏も、このプロジェクトに多大な貢献をしています。

主な機能と実装:

✅ PyBullet を使用したロボット シミュレーション– 仮想環境での myCobot の動きをシミュレートします。

✅模倣学習モデルのトレーニング– 事前定義されたタスクを複製するようにロボットに教えます。

✅精密操作技術– 正確な動きを実現するために関節速度制御と逆運動学を実装します。

✅リアルタイム可視化– シミュレーションでロボットの動作を観察および分析します。

プロジェクトのセットアップ：ステップバイステップガイド

1. PyBulletシミュレーションの設定

まず、PyBullet に 6 軸ロボットアームmyCobot 320をロードし、物理シミュレーション環境を設定する必要があります。

 
import pybullet as p
 import pybullet_data as pd
 import numpy as np
 import time

 # use PyBullet
 client_id = p.connect(p.GUI)
 p.setAdditionalSearchPath(pd.getDataPath())
 p.setGravity(0, 0, -9.8)

 # load 2 model a plane and a robot
 plane_id = p.loadURDF("plane.urdf")
 robot_id = p.loadURDF("mycobot_description/urdf/mycobot/mycobot_urdf.urdf", useFixedBase=True)

 # set step
 time_step = 1/240
 p.setTimeStep(time_step)

あるいは、Sicelukwanda Zwane が書いたコードを使用して、ロボット アームのシミュレーションを簡単にテストすることもできます。

 
pip install pybullet numpy
 git clone https://github.com/Sicelukwanda/robot_learning_tutorial.gi 
cd ロボット学習チュートリアル
python3 の move_basic.py 

2. デモンストレーションデータを収集する

模倣学習では、次のような大量のデモンストレーションデータを収集する必要があります。

• 状態– ロボットアームの関節角度と速度。
• アクション- ロボットアームの目標関節角度または速度。

ここでは、pybullet を使用してロボットアームのステータスを取得し、簡単なコードでいくつかのデモンストレーション アクションを定義します。

 
states = []
 actions = []

 for i in range(100):
 joint_positions = [0, 0.3*np.sin(i/10), -np.pi/4, 0, np.pi/4, 0]
 states.append(joint_positions)
 actions.append(joint_positions) # In imitation learning, the ideal action is the correct state

 p.setJointMotorControlArray(robot_id, range(6), p.POSITION_CONTROL, targetPositions=joint_positions)
 p.stepSimulation()
 time.sleep(time_step)

 # save data
 np.save("states.npy", np.array(states))
 p.save("actions.npy", np.array(actions))

3. ロボットのトレーニング

PyTorch をインストールし、ニューラル ネットワーク モデルを使用してトレーニングを開始する必要があります。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# load 
X_train = np.load("states.npy")
y_train = np.load("actions.npy")

# trans to  PyTorch tensor
X_train = torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train, dtype=torch.float32)

# load a simple network
class ImitationNetwork(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, output_dim):
        super(ImitationNetwork, self).__init__()
        self.model = nn.Sequential(
            nn.Linear(input_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, output_dim)
        )
    
    def forward(self, x):
        return self.model(x)

model = ImitationNetwork(input_dim=6, output_dim=6)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.MSELoss()

# start training
epochs = 100
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(X_train)
    loss = loss_fn(output, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step() 
print(f"エポック {epoch+1}, 損失: {loss.item():.4f}")

 ＃ 保存
torch.save(model.state_dict(), "imitation_model.pth")

4. テスト

# Load your model
 model.load_state_dict(torch.load("imitation_model.pth"))
 model.eval()

 for i in range(100):
 joint_state = np.load("states.npy")[i]
 input_tensor = torch.tensor(joint_state, dtype=torch.float32).unsqueeze(0)
 predicted_action = model(input_tensor).detach().numpy().flatten()

 p.setJointMotorControlArray(robot_id, range(6), p.POSITION_CONTROL, targetPositions=predicted_action)
 p.stepSimulation()
 time.sleep(time_step)
 

ロボットアームの動作は手動で収集したものではなく、コードで生成されているため、信憑性に欠け、学習結果が理想的とは言えません。そのため、実際の学習では、 myCobot 320 M5Stack 6軸ロボットアームを使用することで、より優れた動作データを収集できます。

まとめ

このガイドでは、データの収集と検証を含め、myCobot ロボットアームによる模倣学習に PyBullet を使用する方法を説明します。

実際のアプリケーションでは、このチュートリアルを次のように拡張できます。

✅より高度なニューラル ネットワーク (LSTM など) を使用して時系列データを処理します。

✅強化学習 (RL) を統合して、ロボットが自律的に動作を最適化できるようにします。

✅学習した戦略を実際の myCobot ロボットアームに展開します。

タスクの目的を変更して、myCobotにピッキングやプレースメントといったより複雑な作業を実行させることもできます。より多くのユーザーやメーカーがmyCobotシリーズロボットを探求し、革新的なプロジェクトを生み出し、事例収集活動にご参加いただけることを楽しみにしています。

回路図

mycobot_320_urdf をダウンロード

コード: data_collection.pyPython

 
import pybullet as p
 import pybullet_data as pd
 import numpy as np
 import time

 # use PyBullet
 client_id = p.connect(p.GUI)
 p.setAdditionalSearchPath(pd.getDataPath())
 p.setGravity(0, 0, -9.8)

 # load 2 model a plane and a robot
 plane_id = p.loadURDF("plane.urdf")
 robot_id = p.loadURDF("mycobot_description/urdf/mycobot/mycobot_urdf.urdf", useFixedBase=True)

 # set step
 time_step = 1/240
 p.setTimeStep(time_step)

 states = []
 actions = []

 for i in range(100):
 joint_positions = [0, 0.3*np.sin(i/10), -np.pi/4, 0, np.pi/4, 0]
 states.append(joint_positions)
 actions.append(joint_positions) # In imitation learning, the ideal action is the correct state

 p.setJointMotorControlArray(robot_id, range(6), p.POSITION_CONTROL, targetPositions=joint_positions)
 p.stepSimulation()
 time.sleep(time_step)

 # save data 
np.save("states.npy", np.array(states))
 p.save("actions.npy", np.array(actions))