Science Daily: 低コストのロボットはあらゆる課題を克服できる

米国サイエンスデイリー Web サイトの報道によると、カーネギー メロン大学コンピューター サイエンス学部とカリフォルニア大学バークレー校の研究者が革新的なロボット システムを共同開発しました。このシステムのロボットは、高い階段を登ったり、険しく滑りやすい急勾配で変化に富んだ地形を横断したり、さらには暗い環境での動作など、さまざまな障害物に対処する能力を備えています。この技術的進歩により、複雑な環境でのロボットの応用に幅広い可能性がもたらされます。この研究成果は、今後の探査や捜索救助、救助活動を強力にサポートすることが期待されます。

ロボットは、公園内の平坦でない階段や丘の上で厳密にテストされています。研究チームはロボットに飛び石や滑りやすい表面を歩かせ、人間が飛び乗るような階段ほどの高さの障害物を登るように依頼した。視覚と搭載された小型コンピューターを頼りに、ロボットは迅速に適応し、これらの地形の課題を無事に完了することができました。

研究者らは、4,000 台のクローン ロボットを備えたシミュレーターを使用してロボットを訓練しました。ロボットはシミュレーターで訓練され、困難な地形を歩いたり登ったりすることを学びました。従来の方法とは異なり、このシミュレーターは、トレーニング中にロボットが学習した運動スキルをニューラル ネットワークに保存できます。その後、研究者らはこれらの経験的スキルを実際のロボットに再現し、ロボットが迅速に経験を積むことができるようにしました。この方法は、ロボットがさまざまな複雑な環境に適応し、移動能力を向上させるのに役立ちます。

ほとんどのロボット システムは、カメラを使用して環境のマップを作成し、行動を計画します。ただし、このプロセスは遅くて不正確であるため、ロボットの動きがぎこちなくなります。

新しいロボット システムでは、マッピングや計画の段階が不要になり、視覚入力とロボットの制御が直接統合され、ロボットが見たものに基づいて移動方法を決定できるようになります。このシステムは脚の動かし方についての明確な指示さえ必要とせず、ロボットは迅速に反応して現在の地形をうまく横断することができます。

マッピングや計画が必要なく、動きは機械学習で訓練されるため、ロボットの製造コストは低く、既存のロボットより少なくとも 25 倍安くなります。

ロボット工学研究所のディーパック・パタック助教授は、「小型ロボットが階段を登ったり、さまざまな環境に対応できるようにすることは、家庭内で使用できるロボットを開発する上で非常に重要です」と述べた。新しいロボット システムは、多くの日常業務を実行できる強力で適応性のあるロボットを作成します。」

元のリンク: https://www.sciencedaily. com/releases/2022/ 11/221116150653.htm

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