ほとんどの四足ロボットは、障害物につまずいた場合にバランスを取り戻すように訓練されています。掃除ロボットの開発に取り組んでおり、ジョージア工科大学（GIT）インタラクティブコンピューティング学部のベトナム系アメリカ人博士課程学生ジョアン・トゥルオン氏と彼女の同僚であるナオキ・ヨコヤマ氏およびシマー・カレール氏は、ロボットが家庭内で遭遇する可能性のある汚れた物体を踏み越えられるように訓練していると、Tech Xploreが最近報じた。
（左から）横山直樹、ジョアン・トゥルオン、シマー・カレールが4本足ロボットと作業中
研究チームによると、「ブラインド」動作コントローラを搭載した四足ロボットは、物体を踏んだときに転倒を避けるためにより反応する傾向があるという。
一方、研究チームは、ナビゲーションポリシーと画像ベースの移動ポリシーを組み合わせて、ロボットが障害物を乗り越えるためのライブ画像を提供するという新しいアプローチを採用しました。このアプローチにより、ロボットはシミュレートされた雑然とした環境内で障害物を乗り越えることができ、成功率は 72.6% でした。
ロボットは独自に学習することができ、既存の行動パターンを模倣することはありません。研究者らは、このモデルは拡張可能であり、微調整をほとんど行わずにすぐに適用できると述べている。これらのポリシーは、ロボットに、場所から場所へ移動する際に物体を回避する方法、足を適切な高さまで上げる方法など、足を使って物体をまたぐ方法を指示します。
「ロボット犬」は転ばずに長くて凸凹した道を乗り越える
研究チームによると、従来の四足歩行ロボットは前方のカメラを通して現実世界の映像を見ることしかできず、足元の物体を見ることができないという。研究チームは、記憶と空間認識をネットワークに組み込み、ロボットに障害物をいつどこで飛び越えるかを正確に教えました。物体が高すぎる場合、ロボットはそれを迂回することができます。 「この方法は非常にうまくナビゲートできることが分かりました。ロボットが間違った方向に進んでも、引き返して元の位置に戻れることをロボットは知っています」と Truong 氏は言う。研究チームはまた、おもちゃなどどの物体をまたぐべきか、テーブルや椅子などどの物体を迂回すべきかをロボットに教えた。
研究チームの研究結果は、ロボットが泥や岩の多い地形を避けたいという所有者の希望に基づいて経路を選択し、実際の屋外環境で移動するのに役立てることもできるかもしれない。
この研究は、ニュージーランドで開催された2022年ロボット工学会議のロボット工学ワークショップで最優秀賞を受賞した。この研究は、5月29日から6月2日までロンドン（英国）で開催される米国電気電子学会（IEEE-USA）のロボット工学とオートメーションに関する国際会議で発表される予定。
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