ロボットが T シャツを掛ける方法を学ぶ方法:データの重要な役割
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カーネギーメロン大学ロボット介護・ヒューマンインタラクション研究所のジャスミン・リー研究員（画像：研究者ら）カーネギーメロン大学の研究者ジャスミン・リーは、老人ホームでのボランティア活動の経験をもとに、人々の日常業務を支援する支援ロボット工学に研究を集中することに決めました。 「テクノロジーにあまり詳しくない人々を助けるロボット工学の側面に興味がありました」と彼女は言いました。 「ロボット工学のハードウェア面について考えていましたが、最終的にはデータ収集とソフトウェア、つまりアルゴリズム面でさらに多くのことを行うことになりました。」
彼女のプロジェクトでは、博士と協力しました。ザッコリー・エリクソン助教授が率いるロボット介護およびヒューマン・インタラクション研究室の学生、ゼユアン・フーさん。
リー氏は、両手操作のロボット アーム セットアップ (2 本の多関節アームがテーブルに固定されている) を使用して作業しました。このロボット アームは、人間が 1 対の VR ジョイスティックを使用して遠隔から制御することも、ニューラル ネットワークを介して完全に自律的に操作することもできます。彼女は、シャツを掛けるなど人間の複雑な動作を模倣するときにロボットがどのように失敗するかを研究するために、シミュレーションと現実世界のタスクの両方でロボットの動作を分析しました。
「人間がハンガーを挿入しようとするとき、人間は時々極微な修正を行うことがわかりました。しかし、より大規模なタスクを修正したほうがロボットはよりよく学習する可能性があるという理論がありました」と彼女は言いました。そこで、少しひねったり調整したりするのではなく、より正確にシャツを再度掛けようとする前に、ロボット アームが元の位置に戻るように誘導しました。
新たに発見されたデータ収集方法を使用することで、ロボットのトレーニングがより効率的になり、より少ない人間による指導でより多くのデータを収集し、パフォーマンスを向上させることができたと Li 氏は述べています。
チームはまた、ハンバーガーをテイクアウト用の箱に詰め込み、気密容器の蓋を密閉するというタスクをロボットに課す他の試験を使用して、この方法を実験しました。
「複数の異なるタスクを完了できるようにロボットを訓練すること、いわゆる一般化することは困難です」とリー氏は言う。 「ロボット研究は今のところ、特定のタスクのためにロボットを訓練することに焦点を当てていますが、最終的には、研究に貢献するすべての人が私たちが目標を達成するのに役立つでしょう。」
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