連動AIによりロボットはこれまで以上に速くピックアンドプレースできる

ロボットが最も適した仕事の一つは、倉庫でよく見られる単調で反復的な「ピック・アンド・プレース」作業ですが、人間の方がこの作業ははるかに得意です。カリフォルニア大学バークレー校の研究者たちは、2つの機械学習モデルを連携させることで、ロボットアームがわずか数ミリ秒で把持位置と経路を計画できるようにすることで、この課題の解決を加速させています。

人は、物を拾ってどこか別の場所に置く方法について、深く考える必要はありません。それは私たちが長年毎日練習してきたことであり、感覚と脳がその動作に十分に適応しているからです。「カップを拾って、ぐいと上に持ち上げて、横にずらしてから、ゆっくりとテーブルの上に下ろしたらどうなるだろう」と考える人はいません。私たちが物を移動させる経路は限られており、通常はかなり効率的です。

しかし、ロボットには常識も直感もありません。「明白な」解決策がないため、物体を拾い上げて移動させるための何千もの経路を評価する必要があり、それには、関係する力、衝突の可能性、それが適切なグリップの種類に影響を与えるかどうかなどを計算することが含まれます。

ロボットは一度何をすべきかを決めれば、すぐに実行できますが、その決定には時間がかかります。最長でも数秒、状況によってはそれ以上かかることもあります。幸いなことに、カリフォルニア大学バークレー校のロボット工学者たちは、この決定に必要な時間を約99%短縮する解決策を考案しました。

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このシステムは、2つの機械学習モデルを連携させて動作させています。1つ目は、膨大な動作例に基づいて、ロボットアームが取る可能性のある経路を次々と生成するモデルです。複数の選択肢を作成し、最適なものを選ぶようにトレーニングされた2つ目の機械学習モデルが、その中から経路を選択します。ただし、この経路はやや粗いため、専用のモーションプランナーによる微調整が必​​要です。しかし、モーションプランナーには必要な経路の大まかな形状が「ウォームスタート」として与えられているため、最終的な仕上げはほんの一瞬で済みます。

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モーションプランナーが単独で動作している場合、完了までに10秒から40秒かかる傾向がありました。しかし、ウォームスタートの場合は、10分の1秒以上かかることはほとんどありませんでした。

しかし、これはベンチトップでの計算であり、実際の倉庫現場で見られるものではありません。現実世界のロボットは実際にタスクを実行する必要があり、その速度には限界があります。しかし、たとえ現実世界の動作計画期間がわずか2～3秒であったとしても、それをほぼゼロに短縮できれば、非常に速いペースになります。

「一秒一秒が重要です。現在のシステムはサイクルタイムの最大半分を動作計画に費やしているため、この方法は1時間あたりのピッキング速度を劇的に向上させる可能性があります」と、研究室長で上級著者のケン・ゴールドバーグ氏は述べています。環境を適切に感知することも時間がかかりますが、コンピュータービジョンの能力向上によってスピードアップしていると、ゴールドバーグ氏は付け加えました。

現時点では、ピックアンドプレース作業を行うロボットの効率は人間のそれとは程遠いものですが、小さな改善を積み重ねることで競争力を高め、最終的にはそれ以上の競争力を持つようになるでしょう。人間が行う作業は危険で骨の折れる作業ですが、成長するオンライン小売経済によって生み出された需要を満たすには他に方法がないことから、世界中で何百万人もの人々がこの作業を行っています。

チームの研究は今週、科学誌「サイエンス・ロボティクス」に掲載される。

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