自動ロボットがドアを開けて充電する

シンシナティ大学の工学部の学生チームは、自動ロボットを開発しています。このロボットは、ドアを開けて、最も近い電気コンセントを見つけて、人間の助けを必要とせずに充電できます。

この新しい研究は、IEEE Accessに掲載されました。

ドア – ロボットのアキレス腱

ロボットにとって、最大の障害はドアです。

ウー・マーはシンシナティ大学の航空宇宙工学の教授です。

「ロボットは多くのことができますが、ドアを開けて自分で通ることは、非常に大きな課題です」とマーは述べました。

チームは、3次元デジタルシミュレーションでこの問題を克服し、ヘルパーロボットの分野では大きな進歩を遂げました。これらのロボットには、オフィスビル、空港、病院の清掃と消毒を行うロボットが含まれます。これらは、270億ドルのロボット産業の重要な部分を占めています。

ユーフェン・サンは、この研究の主著者であり、シンシナティ大学工学部の博士課程の学生です。

サンによると、一部の研究者は、部屋全体をスキャンして3Dデジタルモデルを作成し、ロボットがドアを見つけることができるようにしています。しかし、この方法は時間がかかり、スキャンされた部屋のみに適用できます。

ロボットがドアを開けるように開発するには、多くの課題があります。まず、ドアは色やサイズが異なり、ハンドルも異なる場合があります。ロボットは、ドアを開けるために必要な力も知る必要があります。多くの公共のドアは自動で閉まるため、ロボットは掴みを失い、再開する必要があります。

https://www.youtube.com/watch?v=O_FV47hIRus

マシンラーニングの使用

マシンラーニングを使用して、ロボットは「教えて」自分でドアを開けることができます。つまり、ロボットは試行錯誤を繰り返し、シミュレーションで実際のタスクに備えます。

「ロボットは、十分なデータまたは『経験』を必要とします」とサンは述べました。「これは、AIベースのアプローチを使用して実世界のタスクを実行する他のロボットアプリケーションにとって、大きな課題です。」

サンとシンシナティ大学の修士課程の学生サム・キングは、現在、シミュレーション研究を実際のロボットに適用しています。

「課題は、シミュレーションから現実世界への学習した制御ポリシーを転送することです。これは、しばしば『シミュレーションから現実への問題』と呼ばれます」とサンは述べました。

別の課題は、デジタルシミュレーションは通常、初期の現実世界のアプリケーションで60％から70％しか成功しないため、サンは、新しい自律ロボットシステムを完成させるために、少なくとも1年を費やす予定です。