ロボットは落ちないように壁にしがみつくことを学ぶ

ロボットは落ちないように壁にしがみつくことを学びます。本当により自然な行動の始まりです。

落下ロボットはもう終わりですか? ロレーヌ大学の研究者らは、カメラの 1 つが壊れた場合でも、TALOS 人型ロボットが自力で壁にもたれることができる「ダメージ リフレックス」(「D-リフレックス」) システムを開発しました。バランスを失っただけだ。

ロボットは落ちないように壁にしがみつくことを学ぶ

ニューラル ネットワーク システムは、その経験 (この場合は少なくとも 882,000 回のトレーニング シミュレーション) を利用して、求める安定性を最もよく与える壁上の点を素早く見つけます。ロボットは自分がどの程度ダメージを受けているかを知る必要がなく、本物の人間と同じように素早く回復することができます。

IEEE Spectrum が指摘しているように、その結​​果はまさに皆さんが考えているとおりです。ロボットは地面に落ちて完全に使用不能になるのではなく、足場やバランスを失ったばかりの人のように壁にもたれかかります。これは特に洗練されたものではなく、接触の瞬間にロボットが手を止める必要がありますが、4 回中 3 回は効果的です。

本当により自然な行動の始まり

D-Flex は、特に考えられるすべての位置や表面に対応できるわけではないため、すべての転倒が防止されることを保証するものではありません。また、このシステムはロボットが遭難警報から回復するのを助けるものではないため、助けが見つかるまでロボットが壁に沿って足を引きずっているのを見ることはできません。現在のアプローチも静止ボットに基づいていますが、いずれにしても、フルスピードで何らかのメカニズムが故障した場合には役に立ちません。

研究者らはもちろん、ロボットが動いているときにシステムが機能するようにしたいと考えており、転倒しそうになったときに椅子やその他の難しい物体につかまることができるロボットを構想している。これにより、たとえば産業用ロボットに取って代わることができなくなり、環境を有利に利用する方法を学習できる、より「自然な」ヒューマノイドの出現にもつながる可能性があります。