公開：2025年3月12日 /更新：2025年3月12日 - 著者： Konrad Wolfenstein
研究者セペール・サマヴィとロボットの隣のアンジェラ・シェリグ教授ジャック - 画像：アストリッド・エッカート、ミューンチェン
ロボット工学の先駆的な作業：TUMは前向きにロボットを開発します
自律システム：人と対話するためにロボットを学ぶ方法
自動化と人工知能の方向に迅速に発展する世界では、自律システムは日常生活のますます重要な部分です。ロボット工学内の特にエキサイティングで挑戦的な規律は、人間が住む動的環境で安全かつ効率的に移動できるシステムの開発です。これは、障害を回避するだけでなく、スムーズで安全な相互作用を確保するために、人々の行動を理解し、予測し、反応することについてもです。
まさにこのロボット工学、人工知能、人間の行動のインターフェイスで、有名なミュンヘン工科大学（TUM）の研究者は高圧で働いています。アンジェラ・シェリグ教授の指示の下で、学習システムとロボティクスラボでは、「ジャック」と呼ばれる革新的なロボットを開発しました。ジャックを他の多くのロボットと区別しているのは、すぐ近くの環境を知覚するだけでなく、人々がどのように動き回るか、自分の動きにどのように反応できるかについて積極的に考える能力です。この予見する考え方により、ジャックは活気に満ちた部屋を反応的にだけでなく、積極的かつ知的にも計画することができます。
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群衆のナビゲーションの課題
群衆のナビゲーションは、単純な障害の回避をはるかに超えるロボットにとって大きな挑戦です。静的または予測可能な環境とは対照的に、群衆は動的で予測不可能であり、複雑な社会的相互作用によって特徴付けられます。多くの人が個別に動きますが、同時に他の人の動きに影響します。この相互依存は、人間の行動の自然な変動性と相まって、ロボットが安全かつ効率的に移動することを非常に困難にします。
多くの場合、剛性ルールと単純なセンサーデータに基づいたロボットの従来のナビゲーションアルゴリズムは、そのような環境ですぐに制限に達します。彼らは通常、突然停止または回避することで障害に反応します。これは、望ましくない交通渋滞、非効率的なルート、さらには群衆の危険な状況にさえつながる可能性があります。したがって、ロボットは群衆の中をうまく移動するために、より進歩的な形の知性を必要とします。これにより、人間の行動を理解し、ナビゲーション計画を予測し、積極的に関与させることができます。
ジャックの革新的なアプローチ：前向きな思考と相互作用
TUMの研究者によって開発されたロボットジャックは、従来のアプローチを超えて決定的なステップを踏んでいます。彼のコアは、彼の地域の人々の動きを知覚するだけでなく、彼自身のルート計画を積極的に予測し、関与させることを可能にする洗練されたアルゴリズムです。 Schoellig教授は、従来の方法との根本的な違いを強調しています。これは、通常、この相互作用を無視する他のアプローチとの大きな違いです。
相互作用をモデル化するこの能力は、ジャックの成功の鍵です。人々を予測不可能な障害とみなすのではなく、ジャックは彼女を時々予測し、影響を与えることさえできるインテリジェントな俳優と見なしています。これにより、彼は多くの方法で人間の航海に似た群衆を移動することができます。彼はギャップで移動することをためらわず、歩行者の動きを予測し、衝突を避けるために彼のルートを動的に適応させ、同時に彼の目標を効率的に達成します。
インタラクションにおけるセンサーとコンピューティングのパワー
この厳しいタスクに対処するために、ジャックには高度に開発されたセンサーとコンピューティングパワーが装備されています。中央の要素は、LIDARセンサー（光検出と範囲）で、レーザービームを領域に永久に送信し、反射信号を受信します。このデータから、LIDARは、静的オブジェクトをキャプチャするだけでなく、特に人々の位置と動きもキャプチャするだけでなく、環境に正確な360度カードを作成します。したがって、Lidarはロボットにその周囲の詳細な「絵」を提供し、ナビゲーションの決定の基礎を形成します。
Lidarに加えて、ジャックは自転車にセンサーを持っています。これは、自分のペースと距離を正確に測定します。この情報は、地域での自分の位置を正確に決定し、ナビゲーションの効率を最適化するために重要です。すべてのセンサーデータは、複雑なアルゴリズムをリアルタイムで実行できる強力なオンボードコンピューターによって処理されます。このコンピューターはジャックの「脳」であり、センサーデータの分析、人間の動きの予測、および最適なルートの計算を担当します。
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詳細なアルゴリズム：予測、計画、適応
ジャックの知性の中心は、TUM研究者によって開発されたナビゲーションアルゴリズムです。このアルゴリズムは、ジャックが群衆の安全で効率的なナビゲーションを確保できるようにするために、いくつかのステップで機能します。
1。認識とデータ収集
当初、ジャックはセンサーの助けを借りて、周囲に関するデータを継続的に収集します。 LIDARは、人の位置と動きに関する情報を提供し、ホイールセンサーはロボット自身の動きに関するデータを提供します。
2。人間の動きの予測
収集されたデータに基づいて、アルゴリズムはこの地域の人々の動きパターンを分析します。彼は、人々が今後数秒で引き継ぐ可能性のある道を予測しようとします。この予測は、群衆における人間の動き行動の広範なデータ記録から学習された統計モデルに基づいています。
3。ルート計画
同時に、アルゴリズムはロボットの目標への最適なルートを計画しています。彼は、人々の予測される動きだけでなく、ロボット自身のスキルとその速度や操作性などの制限を考慮しています。目標は、人々との衝突を危険にさらすことなく、できるだけ迅速かつ効率的にゴールにつながるルートを見つけることです。
4。動的適応
アルゴリズムの中心的な側面は、動的に適応する能力です。データ収集、予測、およびルート計画のプロセス全体が、秒に約10倍継続的に繰り返されます。これにより、ジャックは絶えず変化する環境へのルートをリアルタイムで適応させることができます。ロボットは同時に人々のやり方を認識し、TUMの研究者SepehrがSapehrがSamaviを説明する方法に反応するため、この高い適応頻度は、多くの人々と安全かつ効率的にダイナミックな環境をナビゲートするために不可欠です。
人間の行動から学ぶ：人間のようなナビゲーションの鍵
ジャックの知性のもう1つの重要な側面は、人間の行動から学ぶ彼の能力です。 TUMの研究者は、ジャックを厳格なルールとアルゴリズムで単純にプログラムするのではなく、人間の運動行動のデータの分析を通じて継続的に改善する機会を与えました。
Schoellig教授は、計画アルゴリズムが基づいている数学モデルは人間の動きに由来し、方程式に翻訳されていると説明しています。したがって、このアルゴリズムは、人間の行動に関する抽象的な仮定に基づいているのではなく、群衆の動きを文書化する実際のデータに直接基づいています。これを有効にするために、研究者は、さまざまな状況や環境での人間の行動を説明し、ジャックの教育資料として機能する広範なデータ記録を収集しました。
このデータを分析することにより、ジャックは人々の典型的な動きのパターンを認識し、予測し、彼自身の決定を伴うことを学びます。たとえば、彼は、人々が障害に向かっているときに通常かわすこと、または衝突を避けるために速度を適応させることを学びます。これらの発見はアルゴリズムに流れ込み、ジャックが群衆の人々の直感的な行動に似た方法で振る舞うことができます。
この学習プロセスの具体的な例は、ジャックによる潜在的な衝突の取り扱いです。従来のロボットは、衝突コースで、人などの障害を認識するとすぐにすぐに停止します。一方、ジャックは、人間の行動から学んだことで、より異なる反応をします。彼はまた、人々が通常衝突を避けるために適応して回避することを計算します。したがって、彼はすぐに止まらないが、人間の反応を観察すると同時に彼の動きを続けます。人々がDodge Do Jack計画を短時間通知して代替ルートを選択しないという兆候がある場合にのみ。この動作は、伝統的なロボットの突然の停止よりもはるかに効率的で人間のようなものです。
進化的発展：リアクティブすぎるインタラクティブから
ジャックのナビゲーションスキルの開発は、3つの段階に進む進化プロセスでした。各レベルは、アルゴリズムの複雑さと知性の進捗を表します。
レベル1：リアクティブナビゲーション。
最初の段階では、ジャックは彼の周囲に反応的に反応するだけでした。彼は、人々の行動を予測または予測することなく、彼らを知覚するとすぐに障害を回避しました。この段階は機能的でしたが、非効率的であり、しばしば突然の停止と迂回につながりました。
レベル2：予測ナビゲーション。
第2段階では、アルゴリズムが拡張され、近づいてくる人々の動きを予測しました。これにより、ジャックがより前方に移動することが可能になりました。このレベルはすでに大きな進歩でしたが、ロボットと人間の間の相互作用をほとんど無視していたため、まだ限られていました。
レベル3：インタラクティブナビゲーション。
Jackの現在のバージョンは、進化の3番目と最も高度なレベルであるインタラクティブナビゲーションを表しています。このレベルでは、ジャックは人々の動きを予測することができるだけでなく、人々が自分の動きにどのように反応するかを積極的に考慮することもできます。彼は自分の行動を通して人々の行動に影響を与え、同時に衝突を避けることができます。このインタラクティブな能力は、ジャックを本当に知的で人間のようなナビゲーションシステムにする重要なブレークスルーです。
研究者のサマヴィは、ジャックは一方で他の人の動きを予測できると同時に、衝突を避けながら彼自身の行動を通して彼らの行動に影響を与えることができると説明しています。この形式のインタラクティブナビゲーションにより、ジャックは群衆を通じて安全に、効率的、社会的に受け入れられ、直感的に移動することができます。
アプリケーションの領域：配信ロボットから自律運転まで
ジャックにある革新的な技術は、さまざまなアプリケーション分野に大きな可能性を秘めています。ジャックは当初研究プラットフォームとして開発されましたが、TUMの研究者はすでに現実の世界で具体的な使用について考えています。
配達ロボット
緊密なアプリケーションは、都市環境で商品や荷物を自律的に配信できる配信ロボットです。これらのロボットは、歩道、歩行者ゾーン、活気のある街の中心部で安全かつ効率的に移動できる必要があります。群衆の中をナビゲートするジャックの能力は、これにとって非常に重要です。将来的には、自動配達ロボットは、物流における「最後のマイル」の問題を解決し、都市交通を緩和することに大きく貢献する可能性があります。
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車椅子
もう1つの有望なアプリケーションは、テクノロジーのインテリジェントな車椅子への統合です。活気のある環境でのナビゲーションは、モビリティ制限のある人々にとって大きな課題になる可能性があります。ジャックナビゲーションアルゴリズムを装備した車椅子は、これらの人々の自立と生活の質を大幅に改善する可能性があります。車椅子は、障害物を自動的に回避し、群衆の中を安全に移動し、ユーザーを希望の目的地に自律的に持ち込むことができます。
自動運転
Schoellig教授は、自律的な運転を、インタラクティブナビゲーションテクノロジーの特に関連するアプリケーション分野と考えています。これらのインタラクティブなシナリオが中心的な課題であることを強調しています。複雑な交通状況、たとえば高速道路に通すとき、交差点にターンするとき、または歩行者やサイクリストを扱うとき、あなた自身の動きを計画するだけでなく、他の道路利用者の行動を予測し、それを自分の計画に含めることも不可欠です。したがって、インタラクティブナビゲーションのための技術の能力は、安全で効率的な自律車の開発に大きく貢献する可能性があります。例として、それは高速道路でのスレッドにつながります。車両が高速道路の入り口の加速ゲージで走行すると、多くのドライバーが後ろに走行するか、わずかにブレーキをかけます。そのような状況において、新しいアプローチにより、他の道路利用者の反応が適切に考慮されることができます。
人型ロボット
ヒューマノイドロボットは、特にケア、サービス、生産などの分野で人々と緊密に連携する分野で、特にアルゴリズムの恩恵を受ける可能性があります。人間によって使用され効果的であるためには、人間の環境で安全かつ直感的にナビゲートできることが不可欠です。ただし、Schoellig教授は中心的な課題に言及しています。移動ロボットは必要に応じて停止することができますが、ヒューマノイドロボットは現在非常に不安定であり、すぐにバランスを失います。動的環境でのヒューマンロボットの安定性の改善は、ヒューマノイドロボットにも使用できるインタラクティブナビゲーションの可能性を最大限に活用するためにさらに開発しなければならない重要な研究分野です。
高度なロボットナビゲーション：ジャックが人間の行動を理解しているように
インタラクティブロボットナビゲーションの分野におけるTUMの研究は、人間の環境で安全かつ効率的に行動できるインテリジェントで自律的なシステムへの途中で大きな進歩を表しています。ロボットジャックは、周囲を知覚するだけでなく、人間の行動を理解し、予測し、決定に含める機械を開発することが可能であることを印象的に示しています。このインタラクティブなナビゲーションのこの能力は、配信ロボットからインテリジェントな車椅子、自律運転まで、さまざまなアプリケーションの新しい機会を開きます。
ジャックの発展は始まりに過ぎません。ロボット工学と人工知能の分野での研究は急速に進行しており、今後数十年でさらにエキサイティングな革新が期待できます。私たちの日常生活へのロボットの統合はますます自然になり、自律システムは私たちの社会でますます重要な役割を果たします。したがって、これらのテクノロジーの開発を責任を持ち、最初から倫理的および社会的側面を考慮に入れることが非常に重要です。これは、ロボットと人々が将来のすべての人の利益のために協力できるようにすることができる唯一の方法です。
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