ロボット技術者が反射物体を把持する新しい技術を開発

ロボット技術は急速に進化しており、近いうちに私たちの生活の多くの側面、例えばキッチンにも導入されることになる。しかし、ロボット技術者が克服しなければならない特定の課題がある。つまり、ロボットは透明な物体や反射する物体、例えば測定カップや光沢のあるナイフを把持するのが非常に難しいのである。これは、カーネギーメロン大学（CMU）のロボット技術者がこの問題を解決するための新しい技術を開発したことで変化しつつある。

チームは、複雑なセンサー、徹底的なトレーニング、または人間の指示を必要としない新しい技術を使用して、ロボットがこれらの物体を把持できるように教えることに成功した。代わりに、カラー カメラを使用してアクションを実行した。

この研究は、今年の夏に開催されるロボティクスと自動化の国際会議のバーチャル会議で発表される予定である。

深度カメラ vs カラーカメラ

デビッド・ヘルドは、CMUのロボティクス研究所の助教授である。ヘルドによると、深度カメラは、物体に赤外線を照射して物体の形状を決定するもので、不透明な物体を識別するのに役立つ。しかし、透明な物体や反射する表面の場合、赤外線はそのまま通過したり散乱したりするため、深度カメラは正確な形状を計算できない。これにより、透明な物体や反射する物体の結果は平坦な形状または穴の開いた形状になる。

カラーカメラの利点は、透明な物体や反射する物体も識別できることである。科学者は、カラーカメラ システムを開発し、色に基づいて形状を識別できるようにした。

標準のカメラは深度カメラと同じように形状を測定できないが、研究者は新しいシステムを深度システムの模倣にトレーニングした。これにより、形状を暗黙的に推論し、特定の物体を把持できるようになった。深度カメラ画像の不透明な物体を、同じ物体のカラーアイメージとペアにすることで、これを実現した。

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透明な物体と光沢のある物体の把持

システムが成功裏にトレーニングされた後、透明な物体や光沢のある物体に使用された。ロボットは、深度カメラから抽出可能なその他の情報とともに、これらのイメージを使用して、難しい物体を高い成功率で把持した。

ヘルドは、システムが常に完璧に機能するわけではないと述べたが、現在利用可能な他のシステムよりも優れていると述べた。

「時々失敗することはあります」とヘルドは述べた。「しかし、大部分の場合、かなり良い仕事をした。以前のシステムよりも、透明な物体や反射する物体を把持するのにはるかに優れている。」

ロボティクスの博士課程の学生であるトムス・ウェングによると、システムは不透明な物体を把持するのに対して透明な物体や反射する物体を把持するのがまだ効率的であるが、深度カメラ システムよりもはるかに効果的である。また、システムをトレーニングするための学習技術は非常に効果的で、カラーシステムを不透明な物体を把持する深度カメラ システムと同等のレベルに引き上げた。

「私たちのシステムは、個々の透明な物体や反射する物体を把持するだけでなく、混在した山の中の物体も把持できる」とウェングは述べた。

これは、ロボット技術者がこの課題を克服しようとした最初の試みではない。以前のアプローチには、最大 80 万回に及ぶ試行錯誤に基づいてシステムをトレーニングすることが含まれた。他の以前の選択肢は、物体を人間がラベル付けすることだったが、これは高価で時間がかかる。

CMUのロボット技術者は、カラー画像（RGB）と深度画像（D）の両方を撮影できる商用RGB-Dカメラを使用した。