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ドキっとするほどかわいい。MITが開発中のチーターロボットがハーネスなしでランニングジャンプに成功(米研究)
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 ランニングジャンプを実行するには、ロボットはまず、人間のランナーと同じく、走る経路を決めなければならない。次に障害物に近づきながら、その高さと距離を推測する。そして、ジャンプする最適な位置を測り、歩幅を調整したら、飛び越えるための力を行使する。さらに、障害物の高さに基づいて、無事着地するための力を適用し、元のペースに戻る。
 
 トレッドミルと屋内トラックを使った実験では、チーターロボットは平均時速8kmで走りながら、高さ約46cmという、自分の半分ほどの高さの障害物を見事に飛び越えた。

MIT cheetah robot lands the running jump


 「ランニングジャンプは実にダイナミックな行動です」と語るのは、MITの機械工学の助教授、金相培氏だ。「バランスとパワーを管理し、着地の衝撃にも対応できなければなりません。私たちのロボットは、こうした高度にダイナミックな行動に特化して設計されています」

 金氏のチームは、6月に米国防高等研究計画局のロボティクス・チャレンジにおいて、チーターロボットによるランニングジャンプを披露し、7月には学会で自律システムの詳細に関する論文を発表する予定である。

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見て、走って、ジャンプ

 昨年9月、同チームは、チーターロボットが何にも繋がれずに走れることを実証した。金氏はこの機能について、カメラなどの視覚システムを搭載していなかったことから、”盲目”のパフォーマンスと呼んでいた。

 だが、今回のロボットは、LIDARというレーザーの反射を利用して地形をマッピングする視覚システムを搭載しており、”見る”ことができる。研究チームが開発した3種類のアルゴリズムは、このLIDARのデータを利用して経路を計画する。視覚と経路計画システムはどちらもロボットに内蔵されており、自律コントロールが可能となっている。

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 最初のアルゴリズムは、ロボットに障害物を検出させ、その大きさと距離を推測させる。ここでは、視覚を単純化し、地面を直線として捉える手法がとられている。すべての障害物は、この直線からの逸脱として認識される。

 こうしてロボットが障害物を検出すると、2番目のアルゴリズムが起動して、ロボットが障害物の側に行くまでのアプローチを調整する。アルゴリズムは障害物までの距離に基づき、これを無事にクリアするための最適なジャンプ地点を予測する。そして、ここから残りの歩幅を調整しつつ、加減速しながら目標のジャンプ地点まで進む。このアプローチ調整アルゴリズムは、一歩ごとに歩幅を最適化するが、それはわずか100ミリ秒と、半歩の間の出来事だ。

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 ロボットがジャンプ地点に到着すると、3番目のアルゴリズムが介入し、ジャンプの軌道を決定する。障害物の高さとロボットの速度に基づき、障害物を無事に飛び越えるためにモーターが発揮するパワーが決定される。これはロボットの通常の歩行に加えるパワーを増加させるもので、金氏によれば、本質的には「小さなジャンプの連続実施」なのだそうだ。

完璧は敵

 面白いことに、アルゴリズムは最適な跳躍コントロールを実施するものではなく、むしろクリア可能なものであるにすぎない、と金氏は述べている。

 「例えば、エネルギー効率などを最適化しようとすれば、ロボットに障害物をギリギリで飛び越えさせることになるでしょう。ですが、これは危険なやり方で、本当に最適な解を求めるために膨大な計算時間がかかってしまいます。走行時においては、より効率的な解を求めるために長い時間を費やしたくはありません。クリア可能なものが分かればそれでいいのです」と金氏。

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 つまり、これによってロボットが必要以上のジャンプをしてしまうこともあるが、それで問題ないということだ。最適解に固執してしまえば、走っている間に必要とされる迅速な判断ができなくなってしまう。

 チーターロボットの跳躍実験は、まずトレッドミルで行われ、それからトラック上で実施された。トレッドミル上では、様々な高さの障害物が流された。だが、トレッドミルの長さは4mしかなかったため、中間を走るロボットはわずか1mのうちに障害物を検出し、ジャンプを計画しなければならなかった。それでも、数回の実験で70パーセントの成功率を叩きだしている。

 これに比べると屋内トラックでの実験は、スペースと時間が多く取れる分はるかに簡単であり、90パーセントの成功率を記録した。

 なお、研究チームの今後の課題は、草原などの柔らかい地形でランニングジャンプを成功させることだそうだ。 

via:newsoffice

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