ロボットが障害物を避けて野外を走ることを可能にするアルゴリズム

カリフォルニア大学サンディエゴ校の研究者チームは、四足ロボットが野外を歩き走ることを可能にする新しいアルゴリズムシステムを開発しました。ロボットは、静的および動的障害物を避けながら、困難で複雑な地形をナビゲートできます。

チームは、ロボットがサンド、グラベル、草、枝や落ち葉で覆われた岩だらけの丘などのさまざまな地形を自律的に移動し、ポール、木、低木、岩、ベンチ、人などに衝突しないようにテストしました。ロボットはまた、忙しいオフィススペースをナビゲートし、さまざまな障害物に衝突しない能力を示しました。

効率的な四足ロボットの構築

新しいシステムにより、研究者は、捜索と救助作戦や、人間が到達するのが難しいまたは危険な空間での情報収集に使用される効率的なロボットを構築することができました。

この研究は、2022年10月23日から27日まで京都で開催される第2022回知能ロボットとシステム国際会議（IROS）で発表される予定です。

システムは、ロボットの視覚と、ロボットの動き、方向、速度、位置、触覚に関する別の感覚モードであるプロプライオセプションを組み合わせることで、ロボットに更に多くの汎用性を提供します。

現在の四足ロボットを歩かせたりナビゲートさせたりするためのほとんどのアプローチは、プロプライオセプションまたは視覚のいずれかを使用します。しかし、両方を同時に使用することはありません。

プロプライオセプションとコンピュータビジョンの組み合わせ

Xiaolong Wangは、UCサンディエゴJacobs School of Engineeringの電気電子工学教授です。

「一方では、ロボットを盲目で歩かせることのように、地面に触れて感じるだけです。もう一方では、ロボットは視覚のみに基づいて足の動きを計画します。同時に2つのことを学習することはできません」とWangは述べました。「私たちの研究では、プロプライオセプションとコンピュータビジョンを組み合わせて、四足ロボットが効率的にスムーズに動き回りながら、障害物を避けることができるようにします。ただし、定義された環境のみではありません。」

チームが開発したシステムは、ロボットの頭にある深度カメラによって撮影されたリアルタイム画像からのデータと、ロボットの足からのセンサーデータを組み合わせる特殊なアルゴリズムセットに依存しています。

しかし、Wangは、これが複雑なタスクであると述べました。

「問題は、実際の運用中には、カメラからの画像の受信にわずかな遅延があるため、2つの異なる感覚モードからのデータが常に同時に到着しないことです」と彼は説明しました。

チームは、この課題に対処するために、2つの入力セットの不一致をランダム化してシミュレートしました。研究者はこのテクニックをマルチモーダル遅延ランダム化と呼んでいます。次に、使用されたランダム化された入力を使用して強化学習ポリシーをトレーニングしました。アプローチにより、ロボットはナビゲート中に迅速に決定を下し、環境の変化を予測することができました。これらの能力により、ロボットはさまざまな地形で障害物をより迅速に移動し、人間のオペレーターの支援なしに動き回ることができました。

チームは、四足ロボットをより多様な地形で動作できるようにすることを目指しています。

「現在、ロボットを歩かせたり走らせたり障害物を避けたりするような単純な動きをトレーニングすることができます」とWangは述べました。「次の目標は、ロボットが階段を上り下りしたり、石の上を歩いたり、方向を変えたり、障害物を飛び越えたりすることを可能にすることです。」