IKEA の家具を組み立てるのに役立つ学習ロボ

　taraiok 曰く、

　イタリアの IIT 研究所の Sylvain Calinon 教授率いるグループは、人間の作業内容を学習させ、ロボットに現実世界の問題に対処する方法を学習させる技術を開発した (gizmag の記事、Programming-by-demonstration.org の動画、本家 /. 記事より) 。

　ロボットは人間の技術を正確に模倣し、人間より早く同じ作業を繰り返すという目的を中心に発展してきた。しかし、人間であれば取り付けの方向が間違っていれば、修正して付け直すという判断を行うことができるが、ロボットはトラブルが起きたときに、自己判断して修正するような臨機応変さは持ち合わせていない。ロボットがこうした臨機応変さを持つようになれば、より多くの仕事を行えるようになるはず、というのがこの研究開発の動機。開発されたシステムでは、Constraints (制約)、Recognition (認識)、およびAdaptation (適応) という三つの要素を用いて判断を行い、ロボットの行動を学習により洗練させていくという。Constraints では電球のガラスを強く持たないなどの制限を持たせ、Recognition では視覚と触覚を利用して対象物を理解、Adaptation では情報を元にして、人間の動作をロボットの理想的な動きに変換するのだという。

　動画では二人の人間が IKEA のテーブルを組立てる際、パートナーがテーブルの天板の位置をどのように調整しているかを学習させた。その結果ロボットは相手の動きに合わせ、天板の位置を微調整する技術を学習している。今後、一般社会にロボットを普及させるためには、ロボットに新しいタスクに柔軟かつ安全に対応できる能力と簡単にタスクを覚えさせる機能が必要不可欠である、とのこと。

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