自律ロボットがドア開閉・通過を習得、サービスロボットのブレイクスルー

ロボットは多くのことができますが、ドアを開けて通過することはできません。研究者たちはこの問題を3次元デジタルシミュレーションで解決し、自律的にそれを実行するロボットを構築中です。このシンプルな自立性の進歩は、オフィスビル、空港、病院で掃除と消毒を行うヘルパーロボットにとって大きな飛躍です。

以前、研究者たちは部屋全体をスキャンして3Dデジタルモデルを作成し、ロボットがドアを特定できるようにしていました。しかしそれは時間のかかるカスタムソリューションで、スキャンした特定の部屋でしか機能しません。自律的にドアを開けて通過するロボット開発にはいくつかの課題があります。

ドアにはさまざまな色とサイズがあり、ハンドルの位置も微妙に高かったり低かったりします。ロボットは抵抗を克服するためにどれだけの力でドアを開けるかを知る必要があります。ほとんどの公共ドアは自動閉鎖式で、ロボットがグリップを失えば最初からやり直しです。ドアがロボットから離れる方向に開くなら、ハンドルを回して前進すれば部屋に入れます。しかしドアがロボット側へ開く場合、特に自動閉鎖用の内蔵抵抗があると、はるかに困難になります。

一部エンジニアは複数関節アームをロボットに搭載し、ノブやハンドルを把持させますが、これらは極めて高価です。人間の腕の全可動域を模倣する6関節（6自由度）の単一ロボットアームは数万ドルかかります。

問題は、ロボットが昇降できるシンプルなモーターリフト上の付属品を設計することで解決されました。ベースの小さなアームがドアを押さえ、ロボットがそれを中心に回転して次の部屋へ業務を継続します。チームは機械学習を用いているため、ロボットは試行錯誤でドア開けを「自己学習」します。最初は時間がかかりますが、ロボットは間違いを修正しながら進みます。シミュレーションが実際のタスク準備を助けます。

サービスロボットはCOVID-19パンデミック時に、ミストや紫外線での部屋消毒など面倒なタスクを自動化できるため特に有用になりました。同様に、最寄りの便利な壁コンセントで充電できるロボットは極めて有益です。現在の解決策はドッキングステーション設置です。電池残量が少なくなるとロボットはドックへ戻ります。しかしドックへの往復で時間をロスし、すべての部屋にドックを置くことはできません。

新ロボットは壁コンセントを特定し、人間の助けなしにプラグを挿入できます。これはいくつかの課題の組み合わせです。電気ソケットは非常に小さいため、ロボットはまずそれを特定しなければなりません。人間は器用にソケットを見つけ素早く挿せます。しかしロボットにそれをさせるのは容易ではありません。完璧にアラインしないと失敗します。研究者たちのアルゴリズムは、ロボットが近づいたときにプラグを「探り当てる」柔軟性を与えます。

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