ソフトロボットがカメラと影で人間の触れ合いを検出――低コスト・非接触ソリューション

研究者たちは、柔軟変形可能なロボットが、パットからパンチ、ハグまで多様な身体的相互作用を、触覚に全く依存せず検出する低コスト手法を開発しました。代わりに、ロボット内部のUSBカメラが、ロボットの皮膚上の手ジェスチャーの影の動きを捉え、機械学習ソフトウェアで分類します。

触覚の重要性と従来の課題

触覚はほとんどの生物にとって重要なコミュニケーションモードですが、人間とロボットの相互作用ではほぼ欠如していました。その理由の一つは、全身触覚には大量のセンサーが必要で、実用的な実装が困難だったためです。

ShadowSense技術の起源

ShadowSense技術は、緊急避難時に人々を安全へ誘導できる膨張式ロボット開発作業から生まれました。このようなロボットは、極限状況・環境で人間とコミュニケーションできる必要があります。騒々しく煙の充満した廊下で、人の手の圧力を検知して物理的に誘導するロボットを想像してください。

大量の接触センサーを設置する代わりに――それはロボットに重量と複雑な配線を追加し、変形する皮膚への埋め込みを困難にする――チームは直感に反するアプローチを採用。触覚を測るために「視覚」を利用しました。ロボット内部にカメラを配置することで、影画像を見るだけで、人がどう触れているか、意図が何かを推測できます。

プロトタイプと性能

プロトタイプロボットは、円筒形スケルトン（高さ約4フィート）に伸ばされたナイロン皮膚の柔らかい膨張式ブラダーで構成され、移動ベースに搭載。ロボット皮膚下にUSBカメラがあり、ラップトップに接続。研究者たちは、事前記録された訓練データを用いて6つの触覚ジェスチャー（手のひらで触る、パンチ、両手で触る、ハグ、指差し、触れない）を、照明条件により87.5〜96%の精度で識別するニューラルネットワークベースアルゴリズムを開発。

ロボットは特定の触れ合いとジェスチャーに応答するようプログラム可能（離れる、スピーカーからメッセージ発信など）。十分なデータを収集すれば、ロボットのタスクに合わせてさらに広い相互作用語彙を認識하도록訓練可能。ロボットである必要すらなく、ShadowSense技術は風船など他材料に組み込み、タッチセンシティブデバイスに変換可能。将来的にはレンズやミラーなど光学デバイスを用いて更なるフォームファクターを実現予定。

プライバシー保護

ShadowSenseはプライバシーも提供。ロボットが人間を影の形でしか認識できない場合、外見の高精細画像を撮影せずに人の行動を検出可能。これは物理的フィルターと保護を提供し、心理的安心感を与えます。

身体的に相互作用し、人の動きと気分を理解する能力は、最終的にロボットにとってだけでなく人にとっても同等に重要になるかもしれません。

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