コンピューター科学者が救急室ロボットのための正確なナビゲーションシステムを開発

カリフォルニア大学サンディエゴ校のコンピューター科学者が、ロボットのナビゲーションシステムを開発しました。このシステムは、ロボットが救急室や混雑した臨床環境をよりよくナビゲートできるように設計されています。新しいシステムとともに、研究者は将来のロボットのナビゲーションシステムのトレーニングに使用できるオープンソースのビデオのデータセットも開発しました。

この研究は、5月30日から6月5日まで中国の西安で開催されるロボティクスと自動化の国際会議で発表されました。研究チームは、Laurel Riek教授とAngelique Taylor博士課程学生が率いていました。

臨床医は、ロボットが救急室で医師、看護師、スタッフを支援できる可能性について話し合ってきました。ロボットが材料や用品を配達することができるようにするためには、ロボットは忙しい臨床医や重篤な状態の患者と関わる状況を避ける必要があります。

Riekは、UCサンディエゴでコンピューター科学と救急医学の両方の分野で指導しています。

「これらのタスクを実行するには、ロボットは複雑な病院環境とそこで働く人々の状況を理解する必要があります」とRiekは述べました。

安全性重視のディープQネットワーク（SafeDQN）

Taylorと同僚が開発したナビゲーションシステムは、安全性重視のディープQネットワーク（SafeDQN）と呼ばれています。これは、空間内の人々の密度と動きの急激さに基づいてアルゴリズムを構築しています。

このアルゴリズムは、救急室での臨床医の観察に基づいています。たとえば、チームが患者を支援する際に、臨床医は素早く正確に動きます。ナビゲーションシステムは、ロボットがこれらの人々のグループを回避しながら移動できるように設計されています。

Taylorは、Riekのヘルスケアロボティクス研究所のUCサンディエゴ校コンピューター科学・工学部門の一員です。

「私たちのシステムは、救急室で起こり得る最悪のシナリオに対処するように設計されています」とTaylorは述べました。

アルゴリズムは、YouTubeのドキュメンタリーとリアリティショーから得られたビデオでトレーニングされました。700以上のビデオが利用可能で、他の研究チームがロボットのナビゲーションシステムをトレーニングするために使用できます。

アルゴリズムは、シミュレートされた環境でテストされ、ロボットのナビゲーションシステムの最新技術と比較して、SafeDQNシステムはすべてのケースでより効率的で安全であることが示されました。

研究者は、物理的なロボットで実際の環境でシステムをテストする予定です。また、システムは救急室以外の場所、たとえば捜索救助作戦でも応用可能であると述べています。