レッグ付きロボットは職場で安全か？

最近の研究によると、レッグ付きロボットが現実の世界で安全に交互作用できるまでまだ時間がかかる可能性がある。

2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) で発表された最近の 研究 は、レッグ付きロボットの安全性をテストし、特性を評価する問題を明らかにした。オハイオ州立大学の研究者チームが主導するこの研究は、車輪ではなく機械的な肢体を使用して移動する这种タイプの機械に焦点を当てている。研究の結果は、現在のレッグ付きロボットのモデルが常に現実のシナリオで予測可能に動作しないことを示しており、移動を伴うタスクで成功または失敗を予測することが困難であることを示している。

反直感的で複雑なシステム

ボーウェン・ウェンは、オハイオ州立大学の電気電子工学の博士課程の学生である。

「私たちの研究は、これらのロボットシステムが複雑であり、さらに重要なのは反直感的であることを明らかにした」とボーウェンは述べた。「つまり、ロボットが特定の状況でどのように反応するかを予測することはできないため、テストの完全性がさらに重要になる。」

科学界は、モバイルロボットのための普遍的な安全性テスト規制を求めており、ロボットと人工知能が私たちの日常生活にさらに統合されるにつれて、標準化された安全対策の必要性が強調される。レッグ付きロボットは特に、金属で作られており、時速20マイルまで達することができるため、重大な安全リスクをもたらす。人間と共に現実の環境で作動する場合、これらの環境の予測不可能性は、厳格な安全規制の必要性をさらに強調する。

「テストは、基本的にリスクを評価することであり、私たちの目標は、ロボットが現在、ユーザーまたは顧客に与えるリスクを調査することである」とウェンは述べた。

ウェンは、レッグ付きロボットの展開のための安全性規格が現在あるものの、まだフィールドでのテストについての共通の合意がないことを指摘した。

レッグ付きロボットのための新しいテストフレームワークの開発

この研究は、初めて、シナリオベースの安全性テストフレームワークを開発した。

「将来的には、これらのロボットは人間と共に生活する可能性があり、多くの国際的なパーティーによって共同で生産される可能性がある」とウェンは述べた。「したがって、このような製品の成功のために、安全性とテスト規制を確立することは非常に重要である。」

この研究は、シミュレートされたロボットが現実のテストでどのように故障するかを判断するために、サンプルベースのマシンラーニングアルゴリズムを使用している。これは、ウェンの経験、つまり国家高速道路交通安全局のパートナーである交通研究センターでの車両安全研究者としての経験から影響を受けた。

チームは、ロボットの安定性を確保するために、新しい環境を移動する際の重要な要素である一連の条件を評価した。以前のロボット実験から導かれたアルゴリズムを使用して、ロボットのシミュレーションのための複数のシナリオを設計した。

一つの試験では、ロボットが異なる歩行速度で、後ろ向きに歩くまたはその場で踏むなどのタスクを実行する能力を調べた。別の試験では、研究者はロボットの方向を変えるのに十分な力でロボットを押したときのロボットの安定性をテストした。

結果は、ロボットが10回の試験のうち3回で、歩行速度を上げるように求められたときにバランスを維持できなかったことを示した。ただし、別のロボットは、左側から押されたときに100回の試験で立ったままだったが、同じ力で右側から押されたときに10回の試験のうち5回で倒れた。

これは時間がかかるかもしれないが、研究者のフレームワークは、レッグ付きロボットの商業的な展開を支援し、さまざまな構造と特性を持つロボットのための安全性のベンチマークを提供する可能性がある。ウェンは、このフレームワークが実装されるまで時間がかかることを指摘した。

「私たちは、このデータ駆動型のアプローチが、テスト環境の条件下でロボットを観察するための、偏見のない、より効率的な方法を作成するのに役立つと信じている」とウェンは述べた。「私たちが目指しているのは、すぐに実現することではなく、将来的に研究者が行うことである。」