カーネギーメロン大、複数部屋を戦略的に優先探索する空中ロボットを開発

ロボティクス&オートメーションインサイダー

ロボティクス研究所の研究者たちが、放棄された建物内での自律空中ロボット探索とマルチロボット協調の新手法を開発。（クレジット：カーネギーメロン大学）

災害現場での情報収集を自律ドローンで支援

年間推定100回の地震が世界中で被害をもたらします。倒壊建物、倒れた電線などが含まれます。初動対応者にとって、現場評価と救助活動の重点化は極めて重要かつ危険を伴います。

カーネギーメロン大学ロボティクス研究所（RI）のコンピュータサイエンス学部の研究者たちは、災害後に初動対応者が情報を収集し、より十分な情報に基づいた意思決定を行えるよう、放棄された建物内での自律空中ロボット探索とマルチロボット協調の新手法を開発しました。

「この研究の鍵となるアイデアは、探索における冗長性を避けることです」と、博士課程学生のSeungchan Kim氏。「これはマルチロボット探索なので、ロボット間の協調と通信が不可欠です。ドローンのセットが探索できる部屋の数を最大化するよう、各ロボットが異なる部屋を探索するようにシステムを設計しました。」

ドローンは、ドアを素早く検出することに焦点を当てます。意味のあるターゲット（人など）は廊下よりも部屋にいる可能性が高いためです。これらのターゲット入り口を見つけるため、ロボットは搭載LiDARセンサーを用いて周囲の幾何学的特性を処理します。床から約6フィート（約1.8メートル）の高度で静かにホバリングし、空中ロボットは3D LiDAR点群データを2D変換マップに変換します。このマップは、セル（ピクセル）で構成される画像として空間のレイアウトを提供し、ロボットはドアと部屋を意味する構造的手がかりを分析します。壁はドローンに近い占有ピクセルとして現れ、開いたドアや通路は空のピクセルとして現れます。研究者たちはドアをサドルポイントとしてモデル化し、ロボットが通路を特定し、素早く通過できるようにしました。ロボットが部屋に入ると、円として現れます。

Kim氏は、研究者たちがカメラではなくLiDARセンサーを選んだ2つの主な理由を説明します。第一に、センサーはカメラより少ない計算能力で済みます。第二に、倒壊建物内や自然災害現場では埃や煙が充満しており、従来のカメラの視界を損なう可能性があります。

ロボットを制御する中央基地はありません。むしろ、各ロボットは環境理解と他ロボットとの通信に基づいて意思決定し、最適な軌道を決定します。空中ロボットたちは、探索したドアと部屋のリストを互いに共有し、既に訪問したエリアを避けるためにこの情報を使用します。

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