新たな研究はロボットに障害を乗り越えることを教える

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ほとんどの四足歩行ロボットは、障害物につまずいた際にバランスを取り戻すよう訓練されています。ジョージア工科大学（GIT）インタラクティブコンピューティング学部のベトナム出身の博士課程学生、ジョアン・トゥルオン氏と、彼女の同僚である横山直樹氏、シマール・カレール氏は、掃除ロボットの開発を目指し、ロボットが家の中で遭遇する可能性のある散らかった物を飛び越えるよう訓練していると、Tech Xploreが最近報じました。

Nghiên cứu mới dạy robot vượt chướng ngại vật - Ảnh 1. — （左から）横山直樹さん、ジョアン・トゥルオンさん、シマー・カレールさんが四足歩行ロボットと作業中

研究チームによると、「ブラインド」動作コントローラを搭載した四足ロボットは、物体を踏んだときに転倒を避けるためにより反応する傾向があるという。

一方、研究チームは新たなアプローチを採用し、ロボットが障害物を乗り越えるためのライブ画像を提供し、ナビゲーションポリシーと画像ベースの移動ポリシーを組み合わせました。このアプローチにより、ロボットは模擬の雑然とした環境において、最大72.6%の成功率で障害物を乗り越えることができました。

このロボットは自律的に学習することができ、既存の行動パターンを模倣することはありません。研究者らによると、このモデルは拡張性が高く、微調整をほとんど必要とせずにすぐに適用できるとのことです。このポリシーは、ロボットがある場所から別の場所に移動する際に障害物を避けること、そして脚を使って障害物をまたぐこと、さらには適切な高さまで脚を上げる方法も指示します。

「ロボット犬」は転倒することなく、長く凸凹した道を走破する

研究チームによると、従来の四足歩行ロボットは前方カメラを通してしか現実世界を見ることができず、足元の物体を見ることができない。研究チームは、記憶と空間認識機能をネットワークに組み込み、ロボットに障害物をいつどこで飛び越えるべきかを正確に教えた。障害物が高すぎる場合、ロボットはそれを迂回することができた。「この方法は非常にうまくナビゲートでき、ロボットが間違った方向に進んでしまったとしても、後退して元の位置に戻れることをロボットは認識しています」とトゥルオン氏は述べた。研究チームはまた、おもちゃなどどの物体を飛び越えるべきか、テーブルや椅子などどの物体を迂回すべきかをロボットに教えた。

研究チームの研究結果は、ロボットが泥や岩の多い地形を避けたいという所有者の希望に基づいて経路を選択し、現実世界の屋外環境を移動するのに役立てることもできるかもしれない。

この研究は、ニュージーランドで開催されたロボティクス・ラーニング・カンファレンス2022のロボット工学ワークショップで最優秀賞を受賞しました。この研究は、5月29日から6月2日まで英国ロンドンで開催されるIEEE国際ロボティクス・オートメーション会議で発表されます。

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