浙江大学がSFロボットの群れを作り上げました！自主的に考え、自律的に移動してターゲットを追跡できる

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ロボットの群れが鬱蒼とした竹林の中を自由に動き回っています。このシーンは大ヒット映画のワンシーンではなく、浙江省湖州市で実際に起こっていることです。

自然に形成された複雑な環境はロボットにとって未知であり、事前にマッピングされていません。

統一された中央指令部は存在しません。各ロボットは「独立して考え」、その場で反応するためにアルゴリズムに完全に依存しています。

浙江大学のこの研究成果は、サイエンス・ロボティクスの最新号の表紙に掲載されました。

浙江大学によれば、これまでのロボット群のパフォーマンスは、主に衛星測位と軌道コーディングによって達成され、地上のコンピューターによって均一に制御されていた。

このモードでは、ロボット グループが指揮官を失うと、「リーダーレス」状態になり、隊列を維持できなくなるだけでなく、障害物に衝突したり、ロボット同士が衝突したりする可能性があります。

この新たな成果は、非構造化環境で自律的に分散して飛行できる初の群集システムとして、サイエンス・ロボティクスによって評価されました。

障害物を回避した後、すぐに隊列を復元できます。

また、連携して特定のターゲットを継続的に追跡することもできます。

それで、浙江大学のチームはどのようにそれを実現したのでしょうか?

鳥の群れモード

この論文では、飛行ロボットの研究は動物からヒントを得て、昆虫群モードと鳥群モードの2つのモードに分かれていると紹介されている。

昆虫は短距離の反応運動を行います（ハエがハエたたきを避けるなど）。

反応ベースの群集ナビゲーション アルゴリズムでは、必要な計算能力とメモリが少なくて済むため、ロボットを小型化できます。

鳥類はより鋭い感覚とより大きな脳を持ち、長期的な軌道を計画することができます。

軌道計画に基づく鳥の群れのナビゲーションアルゴリズムは、パフォーマンスとスケーラビリティが優れているため、浙江大学のチームはこれを選択しました。

グループ軌道計画アルゴリズムでは、空間要因のみが考慮されると、ロボット クラスター間の調整に影響します。例えば、狭い場所を通過するときには渋滞が発生し、後続のロボットは迂回しなければならなくなります。

そのため、浙江大学のチームは、スパースパラメトリック最適化と制約転写法を使用して、時間と空間の両方で軌道を計画し、速度を上げてリアルタイム計算を実現しました。

このアルゴリズムにより、密集した竹林を横断する際、傾いた竹や起伏のある地形に関係なく、複数のロボットが衝突を回避しながら狭い隙間を次々に通過できるようになります。

浙江大学のチームは、軌道計画に加えて、視覚慣性走行距離計を改良した。  グループの位置を特定するには、視覚慣性オドメトリ (視覚慣性オドメトリ) が使用されます。

長距離にわたって蓄積され、最終的に衝突を引き起こす小さな誤差を回避するために、分散ドリフト補正アルゴリズムが開発されました。

各ロボットは完全な認識、位置決め、計画、制御機能を備えており、高忠実度のワイヤレス通信を使用して互いに軌道を共有します。

10回の集中的なロボット飛行実験で、研究者らはGPS信号をオフにし、一時的に障害物を追加し、積極的に人間に干渉したが、衝突は発生しなかった。

実験に使用されたロボットは、浙江大学制御科学工学学院と湖州研究所によって開発された。

ロボット 1 台は手のひらサイズで、重さはコーラの缶よりも軽いです。

6 コア CPU、384 コア GPU、8GB メモリを搭載した NVIDIA Xavier NX モジュールを搭載しています。

しかし、実験では、いくつかの例外的なシナリオを除いて、CPU と GPU の使用率は 40% 未満に抑えられ、限られたコンピューティング リソースで複雑な動作を実現しました。

災害救助、探査、輸送に使用される

論文の第一著者は浙江大学制御科学工学学院博士課程の周欣氏であり、責任著者は同学院の高飛博士と徐超教授である。

チームのメンバーは理工学部と湖州研究所の出身者です。

この成果により、雑然とした野生環境におけるロボット群の自律ナビゲーションの問題が解決され、さまざまな現実世界のタスクへの適応性が向上しました。

地震、洪水、火災などの際には、ロボットの群れを利用して閉じ込められた人々を捜索・誘導したり、緊急物資を届けたりすることができます。

生態学的研究や地質学的探査では、ロボット群を使用して限られた環境を調査することができます。

開発された自律航法アルゴリズムは、火星探査機や月面探査機、複数の貨物ドローンが連携して、1台のドローンの輸送能力を超える貨物を輸送するためにも活用できる。

論文の宛先:
https://www.science.org/doi/10.1126/scirobotics.abm5954