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る。ジョージア工科大学インタラクティブコンピューティング学部（GIT）のベトナム系アメリカ人博士課程学生、ジョアン・トゥルオン氏は、同僚の横山直樹氏とシマール・カレール氏と共に、ロボット掃除機の開発に取り組んでおり、家庭内で遭遇する可能性のある雑然とした状況でもロボットが移動できるよう訓練していると、Tech Xploreが最近報じた。
(左から右へ) 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ロボットを操作しています。
研究チームによると、「ブラインド」動作制御を備えた四足歩行ロボットは、物体を踏んだときに転倒を避けるために、より積極的に反応する傾向があるという。
一方、研究チームは、ナビゲーションと視覚的な動きを組み合わせてロボットが障害物を回避するのを支援するためにライブ画像を提供するという斬新なアプローチを採用しました。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、72.6%の成功率で障害物を回避することに成功しました。
このロボットは自己学習型で、既存の行動パターンを模倣しません。研究者によると、これはスケーラブルなモデルであり、細かい調整をほとんど必要とせずにすぐに適用できます。これらのポリシーは、ロボットが移動中に障害物を回避する方法、脚を使って障害物を飛び越える方法、そして適切な高さまで脚を上げる方法などを学習します。
「ロボット犬」は、長く険しい地形を転倒することなく移動します。
研究チームによると、従来の四足歩行ロボットは、目の前のカメラを通して現実世界の画像しか見ることができず、足元の物体を見ることができない。研究チームは、記憶と空間認識をネットワークシステムに統合し、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る。「この方法は非常にうまくナビゲートできることが分かりました。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もロボットに教えた。
研究チームの研究結果は、ロボットが実際の屋外環境で移動する際に、所有者の好みに基づいて経路を選択し、泥だらけの場所や岩の多い地形を回避するのにも役立つ可能性がある。
この研究は、ニュージーランドで開催された2022年ロボティクス学習会議（Robotics Learning Conference）の枠組み内で行われたロボティクス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米国電気電子学会（IEEE-USA）の国際ロボティクス・オートメーション会議で発表されます。
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