エンジニアは、人からの物理的影響を障害としてではなく、学習刺激として考慮するようにアルゴリズムを教えることによって、ロボットの制御システムを補完しました。このおかげで、ライス大学のウェブサイトによると、ロボットはマニピュレータを押したり押したりした後、動きの軌道を修正します。システムについては、IEEE Transactions onRoboticsで詳しく説明されています。
通常、ロボットが自律的に動作する場合、制御システムでは人との物理的な接触が障害と見なされます。同時に、人がロボットを元の動きの軌道から外した場合、アルゴリズムは通常、最初にプログラムされたパスに可能な限り短い方法で戻ろうとします。これはランダムな外部の影響を補正するための完全に理解できるメカニズムであるにもかかわらず、ロボットの動きを最も理解しやすく自然な方法で修正することはできません。つまり、文字通りの意味で「それを行う方法を示す」ことはできません。ロボットの動きが空間内の部品の物理的な動きによってプログラムされる場合、直接学習のシステムがありますが、同時に、これを「オンザフライ」で実行することはできず、すでに動作しているデバイスの動作を修正します。 。
現在、エンジニアは、タスクを実行する過程で人からの物理的相互作用を考慮に入れて、ロボットに動きを調整するように教えることを提案しています。これを行うために、ライス大学のDylan P. LoseyとMarciaK。O'Malleyは、マニピュレータへの外部の物理的影響を認識し、動きの軌道を修正するアルゴリズムを開発しましたが、ロボットは所定の経路に戻る代わりに、新しい人間の矯正を考慮した軌道。同時に、ロボットは変更を記憶し、将来的にはすでに改善された軌道を使用してタスクを完了することができます。
アルゴリズムの機能を実証するために、著者はさまざまなシナリオでテーブルの上にマグカップを運ぶロボットをテストしました。明確にするために、開発者は最初に指定されたパスをたどろうとする標準アルゴリズムのアクションと、人間のプッシュとクリックを認識する変更されたシステムのアクション。いくつかの例では、マニピュレータは人間の行動を考慮してその軌道を著しく変更しましたが、標準アルゴリズムによって制御されるマニピュレータは、軌道を変更するために絶えず反発する必要がありました。
「この作業のパラダイムシフトは、ロボットが人をランダムな妨害としてではなく、物理的な相互作用の理由がある合理的な存在として扱うべきであるということです」とディラン・ロージーは言いました。 「ロボットは、人間との接触を避けるだけでなく、パフォーマンスを向上させるために何が起こっているのかを理解できる必要があります。」
ロボットと人間の物理的相互作用の問題も、人間の安全の観点から考えられることがよくあります。昨年、アメリカの研究者は、グループで作業するロボットが互いに衝突したり、そのような安全規則に準拠していないロボットと衝突したりすることを回避できるアルゴリズムを作成しました。また、ドイツの研究者は、ロボットアームが動き始めるとすぐに膨らみ、それによって周囲の人々をロボットの硬い部分や鋭い部分との衝突から保護するエアクッションを発表しました。
