マップがなくてもロボットが物体を認識し自らをナビする研究をカーネギーメロン大学が披露

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カーネギーメロン大学(CMU)が、ロボットの移動やナビゲーションに関する新しい研究(CMUリリース)を披露した。同大学はFacebook AI Research(FAIR)の協力により、ロボットが見慣れた物体を認識しながら動いていくセマンティックナビゲーションを設計した。

SemExpというこのシステムは、最近行われたHabitat ObjectNav ChallengeコンテストでSamsung(サムスン)を破って優勝したが、機械学習を利用して物体を認識させる訓練を行う。認識するのは、単純な表面的特徴だけではない。CMUが挙げた例では、ロボットがエンドテーブルとキッチンテーブルを区別し、それがどの部屋にあるかを推定する。しかし冷蔵庫は個性的で区別しやすく、置き場所が限定されるので部屋の見分けはもっと簡単だ。

「常識的に、冷蔵庫を探しているならキッチンに行くべきだ。しかし従来のロボットナビゲーションシステムは、障害物を示すマップを作ってからスペースを調べる。それによってロボットは、どこへ行くべきかを理解するが、そのルートが遠回りになることもある」と機械学習博士課程のDevendra S. Chaplot(デベンドラ・S・シャプロ)氏はリリースで述べている。

CMUによると、同大がロボットにセマンティックナビゲーションを応用するのは、今回が初めてではないが、これまでの取り組みは、物体がどこにある可能性が高いかを推論させるのではなく、物体がどこにあるかを記憶することに大きく依存していたという。

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カテゴリー:ロボティクス

タグ:カーネギーメロン大学 人工知能 Facebook

画像クレジット:Carnegie Mellon University

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(翻訳:iwatani、a.k.a. hiwa