ウィーン工科大学（TU Wien）の研究者たちは、自己学習システムを開発しました。ロボット洗面台の掃除などの単純な作業を人間に擬態することができます。
この一見単純な作業は、ロボットにとって大きな課題です。従来のロボット プログラミングでは、洗面台の複雑な曲線を正確に数学的にモデリングする必要があり、時間のかかる複雑な作業です。代わりに、チームは人間のデモンストレーションと触覚データを組み合わせて、人間の動きを模倣するようにロボットを訓練することでプロセスを簡素化しました。
この学習アプローチは、家庭の掃除に適用できるだけでなく、適用済み研磨、塗装、サンディング、接着などの工業生産における幅広い作業に使用されます。
ウィーン工科大学オートメーション制御研究所のアンドレアス・クギ教授は、「カメラで洗面器の形状を捉えるのは比較的簡単です」と述べています。「しかし重要なのは、さまざまな用途に適した動きを選択する方法をロボットに教えることです」表面 - どれくらいの速度で動かす必要がありますか?直角とは何ですか?適切な力の量はどれくらいですか？
IT House は、この種の学習は人間が新しいスキル、特に実践的な作業を必要とするスキルを学習する方法に似ていると指摘しています。
「ワークショップでは、師匠は見習いに『その狭い端をもう少し強く押す必要がある』と指示するものだった」とクリスチャン・ハートル＝ネシッチ氏は語った。産業用ロボットアンドレアス・クギのチームのグループリーダー。 「私たちはロボットが同様の方法で学習する方法を見つけたかったのです。」
これを行うために、チームは特別な清掃ツール、つまりセンサーを含浸させたスポンジを開発しました。人間の「教師」はスポンジを使用し、力センサーと追跡マーカーを使用してシンクの前端を繰り返し掃除します。
「わずか数回のデモンストレーションで大量のデータを生成し、それを処理してロボットが正しい掃除方法を理解できるようにしました」とクリスチャン・ハートル・ネシック氏は説明します。
研究チームはその後、革新的なデータ処理戦略を使用して、シンクの片側の端しか掃除する方法が示されていない場合でも、ロボットがシンク全体や複雑な表面を持つその他の物体を効率的に掃除できるようにしました。
産業ロボット工学グループの博士課程の学生であるクリストフ・ウンガー氏は、「ロボットは、スポンジの保持方法を表面の形状に適応させることを学習したほか、きつい曲面領域や平らな表面に異なる力を加える方法を学習しました。」と説明しています。
将来的には、ロボットはモバイル プラットフォームに搭載され、あらゆる作業場環境で強力なアシスタントとなる可能性があります。そして、人間と同じように、これらのロボットも自分の経験を他のロボットに伝えることができます。