我々は、産業革命とデジタル革命の始まりとともに大きく進化しました。私たち100％人材活用するフェーズから少しずつ、機械へとインターフェースを増やす。
ロボットには我々の様なハードワイヤードの行動認識と制御がないため、人間との安全なコラボレーションには、系統的な計画と調整が必要です。
友達が朝のコーヒーカップをこぼさずにいっぱいにできると思うかもしれませんが、ロボットの場合、この一見単純な作業には、人間の行動を注意深く観察して理解する必要があります。
MITのコンピューター科学人工知能研究所（CSAIL）の科学者は最近、ロボットが人間の対応物の物理的安全を確保するための効率的な運動計画を見つけるのに役立つ新しいアルゴリズムを作成しました。
この場合、人間にジャケットを着せるのに役立ちました。これは、障害のある人や身体の不自由な人への支援を拡大するための強力なツールになる可能性があります。
「タスクの効率に不必要に影響を与えることなく身体的危害を防ぐアルゴリズムを開発することは重要な課題です」と、研究に関する新しい論文の筆頭著者であるMIT博士課程の学生ShenLiは述べています。「ロボットが人間に害を及ぼさないようにすることで、私たちの方法は、安全性を保証して人間に服を着せる効率的なロボットの軌道を見つけることができます。」
人間のモデリング、安全性、効率
人間とロボットの対話型タスクでロボットの動作計画を成功させるには、適切な人間のモデリング（人間がどのように動き、反応し、応答するか）が必要です。人間のモデルが完璧であれば、ロボットは流暢な相互作用を実現できますが、多くの場合、完璧な青写真はありません。
たとえば、自宅の人に出荷されるロボットは、支援されたドレッシング作業中に人間がロボットと対話する方法の非常に狭い「デフォルト」モデルを持っています。それは、性格や習慣などの無数の変数に依存する、人間の反応の大きな変動性を説明しません。悲鳴を上げる幼児は、虚弱な高齢者や、急速な倦怠感や器用さの低下を伴う可能性のある障害のある人とは、コートやシャツを着るときの反応が異なります。
そのロボットが着替えを任され、そのモデルのみに基づいて軌道を計画する場合、ロボットは不器用に人間にぶつかり、不快な経験や怪我を引き起こす可能性があります。ただし、安全性の確保が保守的すぎると、悲観的に近くのすべてのスペースが安全でないと見なされ、移動に失敗する可能性があります。
人間の安全を理論的に保証するために、チームのアルゴリズムは人間モデルの不確実性について推論します。
チームは、ロボットが1つの潜在的な反応のみを理解する単一のデフォルトモデルを持つ代わりに、人間が他の人間を理解する方法をより厳密に模倣するために、マシンに多くの可能なモデルの理解を与えました。ロボットがより多くのデータを収集するにつれて、不確実性を減らし、それらのモデルを改良します。
実用不可能なロボット問題を解決するために、チームは、人間を意識したモーションプランナーの安全性を、衝突回避または衝突時の安全な衝撃のいずれかとして再定義しました。
多くの場合、特に日常生活動作のロボット支援タスクでは、衝突を完全に回避することはできません。これにより、ロボットの人間への影響が小さい限り、ロボットは人間と無害に接触して前進することができました。この2方向の安全性の定義により、ロボットはより短い時間で安全にドレッシング作業を完了することができます。
たとえば、人間がドレッシングにどのように反応するかについて、2つの可能なモデルがあるとしましょう。「モデル1」は、着替え中に人間が上に移動することであり、「モデル2」は、着替え中に人間が下に移動することです。チームのアルゴリズムでは、ロボットがモーションを計画するときに、1つのモデルを選択する代わりに、両方のモデルの安全性を確保しようとします。人が上下に動いても、ロボットが見つけた軌道は安全です。
これらの相互作用のより全体的な絵を描くために、将来の努力は、ロボット支援ドレッシング作業中の身体的感覚に加えて、主観的な安全感の調査に焦点を合わせます。
「この多面的なアプローチは、集合論、人間を意識した安全制約、人間の動きの予測、および安全な人間とロボットの相互作用のためのフィードバック制御を組み合わせたものです」とカーネギーメロン大学ザッコリーエリクソンのロボット工学研究所の助教授は述べています。「この研究は、ロボットが障害を持つ人々により安全な身体的支援を提供できるようにするという究極の目標に向けて、さまざまな支援ロボットシナリオに適用できる可能性があります。」
参考:マサチューセッツ工科大学（MIT）より
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