低コストロボットがほぼあらゆる障害物を移動する

研究者チームは、低コストの小型四足ロボットがほぼあらゆる障害物や地形を移動できるロボティックシステムを設計しました。ロボットは、ほぼ自身の高さに相当する階段を上り下りしたり、岩が散乱したり、滑りやすかったり、不均一で険しい地形を移動したりできます。また、暗所で作動したり、隙間を渡ったり、岩を登ったりすることもできます。

このプロジェクトは、カーネギーメロン大学のコンピューターサイエンス学部とカリフォルニア大学バークレー校によって実施されました。

小型ロボットに新しいスキルを与える

ディーパク・パタクは、ロボティクス研究所の助教授です。

「小型ロボットを階段を上り下りできるようにし、様々な環境に対応できるようにすることは、ロボットを家庭や救助作業で役立つものにする上で非常に重要です。このシステムは、多くの日常的なタスクを実行できるように、堅牢で適応性の高いロボットを作成します。」パタクは述べました。

ロボットは、公共の公園で不均一な階段や斜面でテストされ、歩石を渡ったり滑りやすい表面を歩いたりする能力を試験されました。また、人間がハードルを飛ぶのと同等の高さの階段を上ることも課題として与えられました。ロボットは、ビジョンと小型のオンボードコンピューターを使用して、地形に素早く適応し、習得することができました。

ロボットは、シミュレーターで4,000のクローンを使用してトレーニングされました。これらのクローンは、複雑な地形を歩き、登ることを練習し、シミュレーターの速度により、ロボットは1日で6年の経験を積むことができました。

トレーニング中に習得されたモーター・スキルは、シミュレーターによってニューラル・ネットワークに保存され、研究者はそれを実際のロボットにコピーしました。この革新的なアプローチにより、ロボットの動きを手動で設計する必要はなくなりました。

現在の多くのロボティック・システムは、周囲の環境をマッピングするカメラを使用し、それをロボットの動きを計画するために使用します。しかし、このプロセスは遅く、不正確または誤解を招くマッピング段階のためにエラーが発生する可能性があります。これらの不正確さは、計画と動きに影響を及ぼします。

マッピングと計画は、高レベルの制御に重点を置いたシステムには有用ですが、歩行や走行などの低レベルのスキルには常に最適な方法ではありません。

効率的かつ迅速な機動

新しく開発されたロボティック・システムは、マッピングと計画の段階を省略し、ビジョンの入力から直接ロボットの制御に接続します。つまり、ロボットは見て、それに応じて動きます。このブレークスルー・テクノロジーにより、ロボットは複雑な地形に非常に迅速かつ効果的に反応することができます。

ロボットの動きは、機械学習によってトレーニングされており、低コストになっています。テストされたロボットは、市場にある代替品よりも少なくとも25倍安かったとチームは述べています。チームによると、彼らのアルゴリズムは、低コストのロボットをさらにアクセスしやすくすることができます。

アナニェ・アガルワルは、SCSの博士課程の学生で、機械学習を専攻しています。

「このシステムは、ビジョンとボディからのフィードバックを直接入力として使用し、ロボットのモーターへのコマンドを出力します。」アガルワルは述べました。「このテクノロジーにより、システムは現実の世界で非常に堅牢になります。もし階段で滑ったとしても、回復できます。未知の環境に適応し、移動できます。」

ロボティック・システムは、自然から多くを学びました。1フィート未満のサイズのロボットは、人間が高い障害物を超えるために使用する動きを採用して、階段や自身の高さに相当する障害物を登ることを学びました。システムは、最も高度な四足ロボットでも困難な障害物を克服するために、股関節の動きを使用します。

チームはまた、四足動物からもインスピレーションを得ました。

「四足動物には、後ろ足が前足の動きを追跡できる記憶があります。私たちのシステムは同様の方法で動作します。」パタクは述べました。

オンボード・メモリーにより、後ろ足はカメラが見たものを覚えておき、障害物を回避することができます。

アシッシュ・クマーは、バークレーの博士課程の学生です。

「マップも計画もありません。私たちのシステムは、地形と前足の動きを覚えておき、後ろ足に翻訳して、素早く完璧に動きます。」クマーは述べています。

新しい研究は、四足ロボットに関する大きな課題を解決する上で重要な役割を果たす可能性があります。家庭での使用にもつながる可能性があります。