ロボットが物体をよりよく認識できるようにする MIT のセンサー付き手袋

物体に触れて認識することは、ロボットにとって非常に困難な作業となる可能性があります。このため、マサチューセッツ工科大学（MIT）は、将来のロボットの操作を容易にする手袋をネイチャー誌に発表しました。さらに、これらのセンサーの製造価格はわずか10ドルを超えないが、同機関によると、これまで同様の実験で使用されたセンサーの価格は「数千ドル」だという。

しかし、センサー付き手袋の重要性はロボットをはるかに超えている可能性があり、手を失った人々のためにより機能的な義手を作るためにも使用できる可能性があります。

グラスであれ、水の入ったグラスであれ、暗闇の中で探すことは人間の大きな特技の 1 つです。私たちの触覚と記憶は、私たちが手に持っているものを認識するのに役立ちます。そして、ロボット工学の専門家が模倣しようとしているのは、まさにこのスキルです。これが、この研究者グループが、550 個の小型圧力センサーを備えた、いわゆるスケーラブル触覚グローブ(STAG) を作成するに至った理由です。これも低コストで生産でき、その主な機能は、ロボット マニピュレーターやロボット マニピュレーターを作成するためのパターンを生成することです。強化された義手。

新しいMITロボットは宙返りが可能

ただし、ロボットでも人間でも、このタイプの手袋を使用できるようになる前に、機械が認識できるように、また人間がそれを見て体重を計算できるように、オブジェクトに関する大規模なデータベースを生成する必要があります。あなたが保持しようとしているオブジェクトは持っている可能性があります。現在、ロボットや義足にとって、物の重量を見積もることはさらなる困難となっていますが、この障害が克服できれば、それを使用する人々の生活の質と機械の性能が向上するでしょう。

「人間は触覚フィードバックを持っているので、物体を識別し、うまく扱うことができます。物体に触れるとき、私たちはその周囲を感じ、それが何であるかを認識します。ロボットにはそのようなフィードバックがありません」と、元大学院生であるサブラマニアン・スンダラム博士は説明します。コンピューターサイエンスと人工知能の研究室 (CSAIL)。 「私たちは常に、皿洗いやその他の作業など、人間ができることをロボットにやってもらいたいと考えてきました。ロボットにそれをやらせたいのであれば、ロボットは物体をうまく操作できなければなりません」と彼は付け加えた。

これを行うために、MIT はソーダ缶、ハサミ、テニスボール、スプーン、ペン、カップなど 26 個の日常品を使って研究を開始しました。このシステムは物体が何であるかを突き止めようとすると同時に、重みの予測も試みていた。「システムは物体の正体を最大 76% の精度で予測した」と MIT は述べている。一方、重量を予測する場合、物体の正確な重量から約 60 グラム異なる場合があります。

手袋はどのように機能しますか?

STAG は、加えられる圧力に応じて抵抗が変化する導電性ポリマーのシートで作られています。導電性の糸が指先から手のひらの付け根までポリマーに縫い付けられました。糸は圧力センサーになるように重ね合わされている。 「手袋をした人が物体を触ったり、持ち上げたり、握ったり、落としたりすると、センサーは各点の圧力を記録する」とMITは指摘する。

これらのスレッドは、圧力データを触覚マップに変換する外部回路に接続されています。つまり、基本的には、加えられた圧力に応じて成長する手のグラフ上で成長および収縮する点の短いビデオを作成します。そして、スポットが大きくなればなるほど、そこにかかる圧力も大きくなります。これらのマップのおかげで、研究者らはこれら 26 の分析対象物との相互作用の約 135,000 ビデオ フレームからデータを収集しました。これらのフレームをニューラル ネットワークで使用すると、物体の正体と重量を予測し、人間の理解への洞察を得ることができます。

物体を識別するために、研究者らは、特定の圧力パターンを特定の物体に関連付けるために、通常画像分類に使用される畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) を設計しました。 「しかし、秘訣は、オブジェクトの完全な画像を取得するために、さまざまなタイプのグリップを備えたフレームを選択することでした」と施設からのコメント。

MITの研究者らは、この触覚センシングシステムを従来のコンピュータビジョンや画像ベースのデータセットと組み合わせて使用​​することで、「ロボットに物体との対話をより人間らしく理解させる」ことができると指摘している。

MITによると、現在使用されている同様のセンサーを搭載した他の手袋の価格は数千ドルで、「多くの場合、センサーが約50個しか搭載されておらず、取得できる情報が少ない」と付け加えた。 「STAG は非常に高解像度のデータを生成しますが、それは合計約 10 ドルの市販の素材から作成されています。」と彼らは結論付けています。