エンジニアが大きな物体を協力して移動できるロボットを開発

シンシナティ大学のインテリジェント・ロボティクス・自律システム研究室のエンジニアは、大きな物体を協力して移動させるロボットを訓練するための人工知能（AI）を開発した。 研究チームは、コンピューターシミュレーションで障害物や狭いドアの周りで長い棒を動かすロボットの能力を実証した。 

カリフォルニア大学工学部応用科学部の博士課程学生であるアンドリュー・バース氏によると、そのような物体を動かすというタスクはロボットにぴったりだという。

「私たちは自分自身に対してもう少し難しくしました。 私たちはロボット間のコミュニケーションをできるだけ少なくしてタスクを達成したいと考えています」とバース氏は語った。

バース氏は雑誌に掲載された研究の筆頭著者です インテリジェントサービスロボティクス. この研究の共著者には、馬教授、カリフォルニア大学博士課程学生のユフェン・スン氏、カリフォルニア大学上級研究員のリン・チャン氏が含まれています。 

システムのテスト

テストでは、どちらのロボットも相手に指示を出さず、タスクを実行する前に戦略を共有しませんでした。 ロボットは、システムが人間の推論を模倣するインテリジェントな制御技術である AI の一種である遺伝的ファジー ロジックに依存していました。 これは、単純な二項分類を善悪の程度に置き換えることによって行われ、過去の結果から「学ぶ」ように個々の解決策を修正します。

「最終的には、プロジェクトで協力して作業する 10 台以上のロボットにこれを拡張したいと考えています」と Barth 氏は述べています。 「たとえば、宇宙に巨大な生息地を構築したい場合は、連携して動作する多数のロボットが必要になります。 しかし、通信ネットワークに依存していてそれがダウンしたら、プロジェクト全体が終わってしまいます。」

Barth 氏によると、独立したロボットは、XNUMX 台が失われても他のロボットが補うことができるため、タスクの失敗につながることはありません。

ロボットに与えられたタスクには、仮想ソファを 95 つの障害物を避けて狭いドアを通って運ぶことが含まれており、シミュレーションでは 93% の確率でそれを完了しました。 ロボット作業パートナーは、見慣れない物体が XNUMX つあり、ターゲットのドアが別の場所にあるという新しいシナリオでも XNUMX% の成功率を示しました。 ロボットはほぼ同等の精度を示し、再トレーニングは必要ありませんでした。 さらに驚くべきことに、物体のサイズなどのさまざまな要素を変更した場合でも、同じことが実証されました。

「できる限り少ない情報で半独立して動作するようにロボットを訓練できれば、その障害に対するシステムの堅牢性が高まり、大規模なグループの共同作業が容易になります」とバース氏は言う。

「私たちの長期的な目標は、複数のロボットが協力して、家具の移動などの難しい作業を実行できるようにすることです」とマー氏は語った。

新たな機会の創出

マー氏によると、協働ロボットはさまざまな分野で新たな大きなチャンスを生み出す可能性があり、新しい安全機能によりロボットの安全性が向上する可能性があるという。 

「たくさんのアプリケーションがあります。 将来的には、複数の人が行う仕事がある場所では、複数のロボットが作業を行うようになる可能性があります」とマー氏は語った。 「現在、ほとんどのロボットは単独で動作します。 しかし将来的には、現在人間が行っているのと同じように、複数のロボットが連携して動作することが必要になるでしょう。」

チームは、複数のロボットがタスクを完了できるようにする、スケーラブルな制御システムを開発しています。 

「そして、突然XNUMX人かXNUMX人になったとしても、彼らを再訓練する必要はありません」と彼は言いました。 「XNUMX つまたは XNUMX つが失敗しても、残りは続行できます。 それが鍵です。」