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ロボット技術者のチームは現実の生活が避けられない未来に向けて新たな一歩を踏み出しました トランスフォーマー 私たちの間で移動します。
モジュール式の自律型ロボットに関する新しい研究が水曜日に発表され、ロボットが直面している課題に基づいて、ロボットがどのように見て、考え、そして形状を変えることを決定できるかが示されています。
6人のチームがこの研究論文「モジュラーロボットによる知覚主導の自律のための統合システム」をジャーナルに発表しました 科学ロボティクス 。研究者たちはコーネル大学とペンシルバニア大学の出身です。
研究者の言葉を借りれば、ロボットがどのように動作するのかという重要な分野があります。
「多くの人がこれを映画で見ています。 トランスフォーマー または ビッグヒーロー6、 今週発表されたモジュール式ロボットのうち、ペンシルバニア大学教授のMark Yimは言う。 「私たちには、歩いたり、階段を登ったりすることができるロボットの例がたくさんありましたが、それらのすべてが別々に行われました。このようなことをすべて自律的に実行できるシステムを実際に作ったのは今回が初めてです。」
まず、このロボットシステムは周囲の世界をどのように見ていますか。これが研究者のJonathan Daudelinです。
センサーモジュールに搭載された3Dカメラを使用して、ロボットの環境の3Dマップをリアルタイムで認識および作成します。次に、このデータを使用してロボットに指示を与えるなどの一連の知覚アルゴリズムを使用します。未知の領域を探索し、ロボットの能力の観点から環境を特徴付ける場所。
そして、このロボットプロトトランスフォーマーはどのような形をとるべきか知っていますか？繰り返しますが、ここにDaudelinがあります。
それは階段や狭い裂け目、平らな場所などを認識するかもしれません、そしてそれから高水準計画者は図書館からのどのエントリー、どの行動、環境条件を与えられたタスクを実行するのに必要な行動を決定するためにこの情報を使います。
それで、このロボットの次は何ですか？ Tarik Tosun研究員が言う 逆 それが使用される2つの状況があるかもしれません：災害地帯 - ロボット専門家によって一般的に使用されるシナリオ - そしてカーペットと堅木張りの床と階段そしておそらく汚れた洗濯物の山がある典型的な家のより日常的な状況。
「もしあなたが災害ゾーンに入っているのなら、実際に入る前にそのタスクが何であるかはっきりしないかもしれませんね。倒壊した建物に入っている場合、建物の内側がどのように見えるか、またはそこに人がいるのかどうかを知りません」とTosun氏は言います。
「そのため、実際に非常に用途の広いロボットがあれば、そのシナリオに役立つ可能性があります。周囲の状況を確認してから、小さな裂け目を通過するヘビになったり、瓦礫から人々を守るための避難所になることもできます。そんな感じ。"
Tosun氏によると、これらのロボットは国内の協力者になる可能性もあるという。
やや興奮している例やドメインは、単に人々の家の周りにあるかもしれません。あなたが誰かの家で動作している小さなロボットを持ちたいのであれば、実際に私たちの家やオフィス、そして屋内環境はかなり複雑な環境を持っています。雑然としていて、ロボットが横切る必要がある可能性のあるさまざまな面がたくさんあります。たとえば、そのようなロボットに変身する機能があります。 - 階段を上る必要がある場合や階段を登る必要がある場合は階段を上る場合に適した形状平らな床がある場合は床を越えて。それは家でも非常に役に立つかもしれません。
これらのロボットがまだ間に合わないということがまだできないことは何ですか？研究者によると、それはロボットがどう考えるか、そしてそれがどのように強くなるかにかかっています。
Tosunは言う 逆 モジュラルーブは柔軟性に非常に優れていますが、それほど強くはありません。非常に重いものを持ち上げることはできません。研究者は、それらのモジュール式の性質をより強力な吊り上げロボットまたはロボットと組み合わせることができます。モジュール式ロボットを使用して、大型構造物のスケーリングなど、新しい容量で使用できるようにする構造物を構築することもできます。
モジュラーproto-Transformerが改善できるもう一つの興味深い分野は人工知能、または機械学習に関連しているでしょう。現時点では、モジュール式ロボットには、ローカルに保存されている意思決定や行動のライブラリがあります。これは、チームの別の研究者でありコーネル大学の助教授であるHadas Kress-Gazit氏です。
「本当に興味深い質問は、なんらかの方法で自動化できるかどうかです」とKress Gazit氏は言います。 逆 。それでは、機械学習を使用できますか。これらを作成できるようにするためにさまざまな（霧化）アルゴリズムを使用することはできますか。それとも、現在可能なタスクのより大きなセットにまたがる一連の候補形状および動作を作成することができます。それで、それは私達が探求している一種の興味深い研究質問です。」
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