この小さなロボットは、ほとんどどこにでも行くことができます。
カーネギーメロン大学コンピューターサイエンス学部とカリフォルニア大学バークレー校の研究者らは、低コストで比較的小さな足のロボットがその高さ近くの階段を上り下りできるロボットシステムを設計した。岩が多く、滑りやすく、でこぼこした、険しい、変化に富んだ地形を通過します。隙間を渡って歩きます。スケールの岩と縁石。暗闇でも動作します。
「小型ロボットが階段を登ったり、さまざまな環境に対応できるようにすることは、人々の家庭や捜索救助活動に役立つロボットを開発する上で極めて重要です」とロボット工学研究所の助教授ディーパック・パタック氏は述べた。 「このシステムは、日常の多くのタスクを実行できる、堅牢で適応性のあるロボットを作成します。」
チームは、公共公園の平坦でない階段や丘の斜面でロボットをテストし、飛び石や滑りやすい表面を歩くことに挑戦し、その高さでは人間が飛び越えるのと同じような階段を登るようにロボットをテストしました。ハードル。このロボットは、視覚と搭載された小型コンピューターを頼りに、すぐに適応し、困難な地形を乗り越えます。
研究者らはシミュレーターでロボットの4,000個のクローンを訓練し、困難な地形での歩行や登攀の練習を行った。シミュレータの速度により、ロボットは XNUMX 日で XNUMX 年間の経験を積むことができました。このシミュレーターは、トレーニング中に学習した運動スキルをニューラル ネットワークに保存し、研究者たちはそれを実際のロボットにコピーしました。このアプローチでは、ロボットの動作を手動でエンジニアリングする必要はなく、従来の方法からの脱却です。
ほとんどのロボット システムは、カメラを使用して周囲環境のマップを作成し、そのマップを使用して動作を実行前に計画します。このプロセスは遅く、マッピング段階での固有のあいまいさ、不正確さ、または誤解によって後続の計画や動作に影響を与えることがよくあります。マッピングと計画は、高レベルの制御に重点を置いたシステムでは役立ちますが、困難な地形を歩いたり走ったりするような低レベルのスキルの動的な要件には必ずしも適しているとは限りません。
新しいシステムは、マッピングと計画の段階をバイパスし、ビジョン入力をロボットの制御に直接ルーティングします。ロボットが何を見たかによって、ロボットがどのように動くかが決まります。研究者ですら、脚がどのように動くべきかを指定していません。この技術により、ロボットは近づいてくる地形に素早く反応し、効率的に移動することができます。
マッピングや計画が必要なく、動きは機械学習を使用して訓練されるため、ロボット自体は低コストです。チームが使用したロボットは、入手可能な代替品より少なくとも 25 倍安価でした。このチームのアルゴリズムは、低コストのロボットをさらに広く利用できるようにする可能性を秘めています。
「このシステムは、視覚と身体からのフィードバックを入力として直接使用し、ロボットのモーターにコマンドを出力します」と SCS 博士のアナニー・アガルワル氏は述べています。機械学習の学生。 「この技術により、現実世界においてシステムが非常に堅牢になることが可能になります。階段で滑っても元に戻ります。未知の環境に行って適応することができます。」
この直接的な視覚から制御への側面は、生物学的にインスピレーションを得ています。人間や動物は視覚を利用して移動します。目を閉じて走ったりバランスをとったりしてみてください。同チームのこれまでの研究では、盲目のロボット（カメラのないロボット）でも困難な地形を征服できることが示されていたが、視覚を追加し、その視覚に依存することでシステムが大幅に改善された。
研究チームは、システムの他の要素についても自然に注目しました。この場合、身長が 1 フィート未満の小型ロボットが、その高さ近くの階段や障害物をよじ登るには、人間が高い障害物をまたぐときに使用する動きを採用することを学習しました。人間は、棚やハードルをよじ登るために脚を高く上げなければならないとき、外転と内転と呼ばれる腰を使って脚を横に動かし、より多くの隙間を作ります。 Pathak のチームが設計したロボット システムも同様で、股関節の外転を利用して、市場で最も先進的な脚式ロボット システムの一部につまずく障害物に対処します。
四本足の動物の後肢の動きも研究チームにインスピレーションを与えました。猫が障害物を通り抜けるとき、近くにある目の恩恵を受けずに、後ろ足で前足と同じ物を避けます。 「四本足の動物は、後足が前足を追跡できるようにする記憶を持っています。私たちのシステムも同様の方法で機能します」とPathak氏は言いました。システムのオンボードメモリにより、後脚は前部のカメラが見たものを記憶し、障害物を避けるために操縦することができます。
「地図も計画もないので、私たちのシステムは地形と前足の動かし方を記憶し、それを後ろ足に変換し、迅速かつ完璧に実行します」と博士のアシシュ・クマール氏は語った。バークレーの学生。
この研究は、脚式ロボットが直面している既存の課題を解決し、脚式ロボットを人々の家庭に導入するための大きな一歩となる可能性がある。パタック、バークレー教授のジテンドラ・マリク、アガルワル、クマールが執筆した論文「自己中心的ビジョンを使用した困難な地形における脚の移動」は、ニュージーランドのオークランドで開催されるロボット学習に関する会議で発表される予定です。
あらゆる障害に対応できる低コストのロボット
