ロボットはリアルタイムで3Dの変化を検出して共有します
兵士の周囲の小さな変化でさえ、危険を示している可能性があります。これで、ロボットがこれらの変化を検出でき、警告が眼鏡のディスプレイを介して兵士に即座に警告することができます。研究者は、ロボットが3Dで物理的な変化を検出し、拡張現実を通じてその情報をリアルタイムで人間と共有する最初の人間とロボットのチームを実世界の環境で実証しました。その後、人間は受け取った情報を評価し、その後の行動を決定することができます。
この作業は、操縦およびモビリティのシナリオで自律型ロボット地上プラットフォームにコンテキストアウェアネスを提供するために行われました。人間とロボットのチーム化に複合現実インターフェースを使用することに関するほとんどの学術研究は、現実世界の環境には入りませんが、人間とロボットの間で情報を共有するために必要な計算を管理するために、ラボの外部機器を使用します。同様に、複合現実インターフェースを人間に提供するためのほとんどのエンジニアリング作業では、自律移動ロボットとのチーム化を検討していません。
新しい研究では、LiDARと呼ばれるレーザー測距センサーを備えた小型の自律移動地上ロボットを組み合わせて、拡張現実メガネをかけた人間のチームメイトと環境の表現を構築しました。ロボットが環境をパトロールするときに、現在と以前の読み取り値を比較して、環境の変化を検出しました。次に、これらの変化を人間のアイウェアに即座に表示して、人間が環境の変化を解釈できるかどうかを判断しました。
ロボットと人間のチーム間の通信を研究する際に、研究者はロボットでさまざまな解像度のLiDARセンサーをテストして、環境の測定値を収集し、変化を検出しました。これらの変更が拡張現実を使用して人間に共有されたとき、研究者は、人間のチームメートが低解像度のLiDARでさえ検出した変更を解釈できることを発見しました。これは、発生すると予想される変更のサイズに応じて、より軽く、より小さく、より安価なセンサーが同様に機能し、プロセスでより高速に実行できることを示しています。
今後の研究では、人間が検出された変更と対話できるようにすることで、人間と自律エージェント間のチーム化を強化する方法を引き続き調査します。これにより、変更のコンテキストに関するより多くの情報がロボットに提供されます。たとえば、敵対者による変更と自然環境の変更または誤検知などです。これにより、ロボットが脅威を構成する変更の種類を学習および予測できるようにするなど、ロボットプラットフォームの自律的なコンテキストの理解と推論の機能が向上します。次に、この理解を自律性に提供することは、研究者が自律的なプラットフォームで兵士のチーム化を改善する方法を学ぶのに役立ちます。
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