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基盤モデル×RoboticsAdvent Calendar 2022

Day 3
@MeRT(るっと(Masato Kobayashi))

【前編】ChatGPTでロボットのコード生成はできるのか？

Last updated at Posted at 2022-12-02

はじめに

基盤モデル×RoboticsのAdventCalendarの３日目です！
カレンダーものぞいてみてくださいー！
https://qiita.com/advent-calendar/2022/robot-ai
一日目に基盤モデルのお話を書いてますので、ぜひ！

いいね&拡散RTうれしいです！

では、本題へ！

ChatGPTとは

OpenAIが開発するGPT-3(※)という大規模言語モデルをベースとしたチャットアプリです。
実際のにどんな事ができるか見てみましょう！

ChatGPTに聞いてみよう！

ChatGPTにChatGPTについて聞く

Screenshot from 2022-12-03 07-18-34.png

ChatGPTにChatGPTのデメリットについて聞く

Screenshot from 2022-12-03 07-21-07.png

なんとなくChatGPTのイメージはついたでしょうか？
数秒以内に返答がきます...これはとてつもなく凄いですね！

ChatGPTでロボットコード生成できる？

なんかロボットコードも生成できそうなのでは？と思い、恐る恐る聞いてみました。。。

2リンクロボットアームの順運動学をpythonで実装

Screenshot from 2022-12-03 07-24-48.png

やはり、無理なのでしょうか・・・

2リンクロボットアームの順運動学のpythonコード

Screenshot from 2022-12-03 07-26-46.png

import numpy as np

# DHパラメータ
DH = [
    [0, 0, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0]
]

# 座標変換行列を求める
T = np.identity(4)
for i in range(len(DH)):
    d, theta, a, alpha = DH[i]
    T = T @ np.array([
        [np.cos(theta), -np.sin(theta), 0, a],
        [np.sin(theta) * np.cos(alpha), np.cos(theta) * np.cos(alpha), -np.sin(alpha), -d * np.sin(alpha)],
        [np.sin(theta) * np.sin(alpha), np.cos(theta) * np.sin(alpha), np.cos(alpha), d * np.cos(alpha)],
        [0, 0, 0, 1]
    ])

# 先端位置を求める
position = T[:3, 3]
print(position)

上記のコードでは、DHパラメータを設定した後、各リンクの座標変換行列を求めるために前計算を行います。その後、ロボットアームの先端位置を求めるために、各リンクの座標変換行列を順運動学的に計算し、その結果を出力しています。

↑のような記述が生成されました！
まさか、本当に生成されるとは。。。
なんだか、、、これは色々と応用先がありそうですね！

移動ロボットの経路計画のpythonコード

他にも色々とお試し
Screenshot from 2022-12-03 07-43-34.png

import numpy as np

# 移動ロボットの初期位置
x = 0
y = 0
theta = 0

# 移動ロボットの経路を格納する配列
path = []

# 目的地の座標
goal = [10, 10]

# 移動ロボットが移動する距離
distance = 1

while True:
    # 移動ロボットの現在位置を記録する
    path.append([x, y])

    # 移動ロボットを目的地の方向へ向ける
    target_theta = np.arctan2(goal[1] - y, goal[0] - x)
    theta += np.clip(target_theta - theta, -np.pi / 4, np.pi / 4)

    # 移動ロボットを移動させる
    x += distance * np.cos(theta)
    y += distance * np.sin(theta)

    # 移動ロボットが目的地に到達したか判定する
    if np.abs(goal[0] - x) < distance and np.abs(goal[1] - y) < distance:
        # 移動ロボットの経路を表示する
        print(path)
        break

なんだか、おおよその掴みはできてそうですね！
もっと知識（言語指示）を与えてあげると、コードの質もあがりそうですね！
すごい代物がでてきて、驚いています。。。

追加

これまでの記事では具体的な指示を与えていなかったのですが、
なんと詳細に文章を入れると以下のようになりました！！！！！！！（引用許可は頂いております）

具体的にPubSubのmsg型指定するとそのままROSで動くコードが...

ここまでできてしまうのか.....

C++のROSのプログラムPythonに書き直してくれる

コードの書き換えも.....

ROS1を使用して、hiというメッセージをpub、subするノードをpythonで書いてみて

以下が生成されました。

ROS1を使用して、hiというメッセージをpub、subするノードをPythonで書くことができます。次のようなコードを書くことで、ROS1を使用してhiというメッセージをpub、subするノードを書くことができます。

#!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

def callback(data):
    rospy.loginfo(rospy.get_caller_id() + "I heard %s", data.data)

def listener():
    rospy.init_node('listener', anonymous=True)
    rospy.Subscriber("hi", String, callback)
    rospy.spin()

if __name__ == '__main__':
    listener()


#!/usr/bin/env python
import rospy
from std_msgs.msg import String

def talker():
    pub = rospy.Publisher('hi', String, queue_size=10)
    rospy.init_node('talker', anonymous=True)
    rate = rospy.Rate(10) # 10hz
    while not rospy.is_shutdown():
        hello_str = "hi %s" % rospy.get_time()
        rospy.loginfo(hello_str)
        pub.publish(hello_str)
        rate.sleep()

if __name__ == '__main__':
    try:
        talker()
    except rospy.ROSInterruptException:
        pass

上のコードは、ROS1を使用したhiというメッセージをpub、subするノードを書くことができます。ROS1とROS2では、ノードやトピック、メッセージなどの一部の概念が異なるため、詳細はドキュメントを確認する必要があります。

Screenshot from 2022-12-03 23-26-24.png

Screenshot from 2022-12-03 23-26-29.png

すごい。。。。
なぜ分割したファイルと理解できた。。。

1次遅れ系に対する2次元のMPC制御器をC++で

どこまでいくのか。。。。

RRT(ランダム探索手法)

現時点でこの威力。。。想像以上です。。。
今後が楽しみですね！！！

ちなみにChatGPTとは違いますが

Code as Policies:
Language Model Programs for Embodied Control

上記のCode as Policiesというのは、Googleが提案しているものですが、こちらもコード生成をしております。
良ければ覗いてみてください！

ブログもおもしろいです！
https://research.google/teams/robotics/

おまけ（ChatGPT）

  • ロボットに適した言語は？
    Screenshot from 2022-12-03 07-40-14.png

  • 九九
    Screenshot from 2022-12-03 07-30-36.png

  • DWA(Dynamic Window Approach)
    Screenshot from 2022-12-03 07-31-45.png

  • Roboticsとは
    Screenshot from 2022-12-03 07-36-59.png

  • 知能とは
    Screenshot from 2022-12-03 07-37-59.png

おわりに

お読み頂きありがとうございました！
引き続き、ご投稿「基盤モデル×Robotics」のAdvent Calendarへのご投稿もお待ちしております！！！(明日(12/4)の人がまだいません。。。)

本日は軽めの記事ですみませんが、今後共何卒よろしくお願いします！

拡散RTを何卒です。。。

参考文献

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