4脚ロボットが「起き上がる」をラーニング、対人性能がアップ!

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4脚ロボットが「起き上がる」をラーニング、対人性能がアップ!
Image: Hwangbo, et al (Science Robotics)

ロボット「イジワル人間に負けないぞ!」

スイスの技術者たちが4脚ロボットの対人性能を引き上げる方法を見つけたそうです。Science Roboticsに発表された新しい論文には、4脚ロボットを従来より速く動けるよう訓練するシステムについて説明しています。しかも、自力で起き上がるように訓練することもできるようです。

その名は「ANYmal」

かつて音楽に合わせてダンスを披露した犬型救助ロボット「ANYmal」。スイスのチューリッヒ工科大学のロボティック・サイエンス研究所により開発されました。

以降2016年に設立された会社、ANYboticsの一部として商品化され、機能が更新され続けています。今日存在する多くの4本足ロボットとは異なり、防水加工が施されているので、森や工業地帯、そして雪が覆う土地のような、足場の悪い状況を移動できるように設計されました。

ANYboticsによると、このロボットはすでに捜索救助ミッションを含む、人間が行けない危険な場所に到達するための実用性を備えているとのこと。しかも昨年放送されたドラマ『X-ファイル』には、人間を攻撃するロボットとしてカメオ出演も果たしているんです。

一応、人間の入力なしで実際の生物の敏捷性と整合性を真似することに関して、2本足のロボットよりも先を進んでいますが…同社によるとまだ改善の余地があるそうなんです。

解決策

そこでロボット工学者が向かった潜在的な解決策のひとつは、強化学習と呼ばれる機械学習の一種です。この方法では、歩行のようなタスク実行のための最善策を見つけるため、ロボットは試行錯誤を通じて自分自身を訓練することができます。簡単に言えば、強化学習はロボットが自身の内部に持つ論理を用いて、動物のように「考え」そして学ぶことをほぼ可能にするのです。

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Image: Hwangbo, et al (Science Robotics)

しかし、物理的な脚を持つロボットは動きがとても複雑なため、強化学習を使用するのは簡単ではありません。そのため現在まで、科学者たちはロボット学習のコンピューター・シミュレーションを主に行なってきました。とはいえ研究所の執筆者Jemin Hwangbo氏いわく、シミュレーションのデータを実際のロボットに適用するのも簡単ではないのだそうな。

米Gizmodoの質問に、こう答えてくれました。

洗練された有脚ロボ・システム用の制御ポリシーを開発することは、究極の挑戦でした。ロボットが直面する状況は無数にあり、それらすべてを網羅する制御ロジックを設計することはほぼ不可能なのです

新しい論文の中で、Hwangbo氏と彼のチームは「シミュレーション・データを以前よりもより良く簡単にロボットへと変換できるニューラル・ネットワークを開発することができた」と書いています。

その結果

そしてそれらのシミュレーションは、実世界で行なわれていたよりも1000倍近く速く実行されました。チームは、「シミュレーションを実行するのに一般的なPCを必要とするだけで、同様のシステムを実現するために必要なコンピューティング能力を削減できる」とも述べています。

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Image: Hwangbo, et al (Science Robotics)

一連のビデオで紹介された彼らの究極の結果は、確かに印象的で少し恐ろしいように思えます。新しく訓練された「ANYmal」は、より速く、よりエネルギー効率が良く、スピード・ウォーキング記録を25%上回る一方で、一定の速度で動くという命令に従うこともできました。

すでに完成度の高いロボットであったものの、研究者たちが最善を尽くしたので、新しいトレーニングでどんなに転ばそうと蹴っ飛ばしても、直立状態を保つことができるようになったのです。それに自力で立ち上がることもできる能力は、「同様の複雑さを持つほかの4本足ロボットにも見られなかったものだ」と話しています。

Hwango氏によると、「この手法を用いればほかの4本足ロボットも同じように動けるだろう」とのこと。とはいえまだまだ、さまざまな環境で使うには更なる訓練が必要とも話しています。

この論文で提示されているポリシーは、平坦な地形のみを対象としています。起伏のある地形で使うには、視覚センサーとそれに対応する適切なポリシーで情報を処理しなければいけません。これについては作業を進めており、近々もっと用途の広い解決策を提示することを望んでいます

それまでの間、「ANYmal」が科学の名のもとに行なわれた暴力的なイジワルを忘れていることを願いたいものですね。

Source: Science Robotics, ETH Zurich, ANYbotics

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