研究者たちは、ロボットが食器洗い機やドアを開けることを自ら学ぶのを支援している。

ロボットがドアを開けたり通り抜けたりする動画は、きっと見たことがあるでしょう。実は、そのほとんど、あるいはすべてに、人間の手による操作がかなり含まれているのです。これは、ユーザーが遠隔でリアルタイムに操作する手動の遠隔ガイダンスや、ロボットに一度手順を教えて、次回も同じ動作を再現できるようにするガイド付きトレーニングなど、様々な形で行われます。

しかし、ETHチューリッヒの新たな研究では、「最小限の手動ガイダンス」を必要とするモデルが提案されています。これは実質的に3段階のプロセスです。まず、ユーザーがシーンと行動を説明します。次に、システムがやや複雑なルートを計画します。そして最後に、そのルートを最小限の実行可能な経路へと改良します。

ロボット工学に関するトップニュースを毎週メールで受け取りたいですか？こちらからActuatorにご登録ください。

「ロボットと物体の高レベルの説明と、疎な目的を通してエンコードされたタスク仕様が与えられると、私たちのプランナーは、ロボットがどのように動くべきか、どのような力を発揮すべきか、どの手足を使うべきか、そしていつどこで物体と接触したり切断したりするべきかを総合的に検出します」と研究論文は説明している。

このシステムは、オブジェクトセントリックとロボットセントリックの2つの主要なカテゴリーに分類されます。前者はドアを開けたり食器洗い機を開けたりするようなタスクに関係し、後者はロボットをオブジェクトの周りで移動させるようなタスクに適用されます。

チームによると、このシステムは様々なフォームファクターに適応可能とのことだが、簡略化のため、今回のデモは四足歩行ロボット、具体的にはANYbotics社のANYmalで実行されている。このスタートアップはETHチューリッヒからスピンアウトしたため、こうした研究プロジェクトで人気の高い存在となっている。

研究チームは、この研究が「完全自律型移動操作パイプラインの開発」への足がかりとなる可能性があると付け加えている。つまり、人間の介入なしにドアを開けられるシステムに一歩近づくことになる。