により、歩行と物体の把握を同時に行う画期的な人工四足ロボット ロボットによるこの新たな開発は、ロボットが複雑な生息地内を移動する際の機敏性と適応性を向上させることで、革命的なブレークスルーとなるでしょう。
LocoMan の適応性のあるデザインにより、オブジェクトを扱う作業が容易になります。
この新しく開発された四足歩行ロボットは「LocoMan」と呼ばれ、物体を操作するために設計された手足の特徴が特徴です。 操作目的で多関節アームを使用していた古代のロボット モデルとは異なり、LocoMan は操作タスクに上部に取り付けられたアームを使用するのではなく、その独特の形態を使用して手足の配置をより柔軟に認識します。
適切に実装されている場合、この機能はソフトウェア内の他の機能と同様に、動作モード間のシームレスな移行を保証できます。 LocoMan の機能を支えているのは、包括的なホールボディ コントロール (WBC) フレームワークであり、片手による把握、足の操作、両手による操作、移動、移動操作の 5 つの操作モード間のシームレスな移行を容易にします。 ふくらはぎに 2 つのマニピュレーターを備え、元の脚を保存することで、相互作用が組み合わされて、LocoMan に 6D ポーズを模倣する優れた機能が生まれ、さまざまな複雑な操作タスクに幅広くアプローチできます。
現実世界の器用なパフォーマンス
LocoMan の複雑さと複雑さは、その機敏性と適応性を示す実践的な実験で挑戦されました。 実証ロボットは、ドアを開ける、電源プラグをコンセントに差し込む、狭いスペースに保管されている物を取り出すといった人間の作業を難なくこなすことができた。
このロボットは、環境を正確かつ迅速に移動および操作するのに最適です。 さらに、その費用対効果はごくわずかであり、さまざまな分野で利用できることから、近い将来に現実世界のアプリケーションで使用できることが期待されます。
今後、研究者らは、前述のテクノロジーをロボットに統合することで、LocoMan の機能を最新のコンピューター ビジョンおよび機械学習と一致させることを目指しています。 このロボットは、視覚言語モデルを利用して特異なものの視覚的な順序を理解し、人間からの口頭コマンドを処理することで、対話型の手順をほぼ自然なものに強化します。 これには、ロボットの動作に大幅にアクセスできる再利用の可能性が含まれており、最終的には自律性の強化と適応性の向上につながります。
統合された四肢操作により効率が向上
LocoMan の開発はロボット技術における重要なステップを表しており、問題に対する新しいアプローチを提供します。 その結果、複雑な環境の移動と操作がより効率的になります。
このロボットは、他の四足タイプのロボットには見られない、四肢の組み込み操作機能を通じてこの機能を採用し、その結果、多用途性とスキルが向上しました。
コンピューター ビジョンと機械学習の手法が新たに登場しているため、LocoMan はより多くの実際的な問題を解決できるようになります。 したがって、新しいインテリジェントで適応性のあるクラスのロボット システムがすぐそこまで来ています。 この記事は元々 arxiv
