ロボット工学者が反射する物体をロボットが把持するための新しい技術を開発

ロボット工学の分野は急速に進化しており、近いうちにこの技術は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、ロボット工学者はこのような応用に対して特定の障害を克服しなければならない。ロボットは透明な物体や反射する物体、例えば計量カップや光沢のあるナイフを把持することが非常に難しいのである。これはしかし、カーネギーメロン大学（CMU）のロボット工学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により変化しつつある。

チームは、複雑なセンサー、徹底的なトレーニング、または人間の指導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することを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国際ロボティクスと自動化のバーチャル会議で発表される。

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そ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することができない。これにより、結果として透明な物体や反射する物体の形状は平坦になったり、穴の開いた形状になったりする。

カラーカメラの利点は、不透明な物体だけでなく、透明な物体や反射する物体も見ることができることである。CMUの科学者は、この利点を利用して、色に基づいて形状を識別することができるカラーカメラシステムを作成した。

標準のカメラは深度カメラと同じように形状を測定することはできないが、研究者は新しいシステムを深度システムの模倣するようにトレーニングした。これにより、システムは暗黙的に形状を推論し、特定の物体を把持することができた。深度カメラの画像を不透明な物体のカラー画像とペアにして、システムをトレーニングした。

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透明な物体や光沢のある物体を把持する

システムが成功裏にトレーニングされた後、それは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画像やその他の情報を使用して、難しい物体を高い成功率で把持することができた。

ヘルドは、システムが常に完全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。

「私たちは時々失敗する」とヘルドは言った。「しかし、大部分の場合、かなりいい仕事をした。透明な物体や反射する物体を把持するための以前のシステムよりもはるかに優れている。」

ロボティクスのPh.D.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ことに対して透明な物体や反射する物体よりも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。システムのもう一つの利点は、トレーニングのための学習技術が非常に効果的だったことであり、カラーシステムは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達した。

「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、混在した物体の山の中からも把持することができる」とウェングは言った。

これは、ロボット工学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、完全に繰り返し把持の試みに基づいてシステムをトレーニングすることが含まれており、最大で80万回の試行が必要だった。別の以前の選択肢は、物体の人間によるラベル付けで、費用がかかり、時間がかかるものであった。

CMUのロボット工学者は、カラー画像（RGB）と深度画像（D）の両方を取得できる商用のRGB-Dカメラを使用した。