暗闇でも操作できる高器用ロボットハンド

コロンビア大学、ニューヨーク州ニューヨーク州

コロンビアエンジニアリングの研究者らは、高度な触覚と運動学習アルゴリズムを組み合わせて高度な器用さを実現する、非常に器用なロボットハンドを実証した。

そのスキルを実証するために、チームは困難な操作タスクを選択しました。それは、不均一な形状の物体を手に持って、その物体を常に安定して確実に保持した状態に保ちながら、その物体を任意に大きく回転させるというものです。 手はこのタスクを実行できるだけでなく、視覚的なフィードバックをまったく受けずに、タッチセンシングのみに基づいて実行できました。 さらに、ハンドは外部カメラなしで動作するため、照明、遮蔽、または同様の問題の影響を受けません。

「私たちのデモンストレーションは、手の機能を説明することを目的とした概念実証のタスクでしたが、このレベルの器用さが現実世界でのロボット操作の全く新しい用途を切り開くと信じています」とマテイ・チョカルリー准教授は語った。 。 「より当面の用途としては、近年我が国の経済を悩ませているようなサプライチェーンの問題の緩和に役立つ物流やマテリアルハンドリング、そして工場での高度な製造や組み立てなどが考えられます。」

研究者らは、5 本の指と 15 の独立して作動する関節を備えたロボット ハンドを設計、構築しました。各指にはチームのタッチセンシング技術が搭載されていました。 次のステップは、複雑な操作タスクを実行する触覚手の能力をテストすることでした。 これを行うために、彼らは深層強化学習と呼ばれる手法を使用し、可能な運動戦略を効果的に探索するために開発した新しいアルゴリズムを強化しました。

運動学習アルゴリズムへの入力は、チームの触覚データと固有受容データのみで構成され、視覚はまったくありませんでした。 最新の物理シミュレーターと高度な並列プロセッサのおかげで、ロボットはトレーニングの場としてシミュレーションを使用し、約 1 年間の練習をわずか数時間で完了しました。 その後、研究者らはシミュレーションで訓練されたこの操作スキルを実際のロボットハンドに移植し、予想されたレベルの器用さを達成することができました。

「この分野の方向性目標は、依然として真の器用さの究極の実験場である家庭での支援ロボット工学です。 この研究では、ロボットハンドがタッチセンシングのみに基づいて非常に器用であることも示しました。 タッチに加えて視覚的なフィードバックも加えれば、さらなる器用さを達成できるようになり、いつの日か人間の手の複製に近づき始めることを期待しています」とチョカリー氏は語った。

Ciocarlie 氏は、現実世界で役立つ物理的なロボットには、抽象的な意味論的な知能と具体化された知能の両方が必要であると観察しました。 OpenAI の GPT-4 や Google の PALM などの大規模言語モデルは前者を提供することを目的としていますが、この研究で達成された操作の巧みさは後者における補完的な進歩を表しています。

詳細については、Holly Evarts までお問い合わせください。このメール アドレスはスパムボットから保護されています。 表示するには JavaScript を有効にする必要があります。 212-854-3206。

この記事は、Tech Briefs Magazine の 2023 年 8 月号に初めて掲載されました。

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