テストに使われたのは、軍用車両の進路から瓦礫や重量物を取り除くためのアームの付いた無限軌道ロボットだ。この訓練では、ロボットには与えられた任務を遂行するために、未知の目標物とその物理的特性を推定し、様々な目標物をどのように扱うかの判断が求められる。

陸軍研究所でロボットマニピュレーションの研究を行うChad Kessens博士は、「『進路を確保せよ』といった命令が与えられた場合、ロボットは該当する可能性のある目標物を識別し、どこをどうやって掴むか、持ち上げるか、動かすか、押すかあるいは引くかなどを判断しなければならない」と、その自律制御の難しさを説明する。

ペンシルベニア州のロボット試験施設で行われた訓練では、ロボットは多様な瓦礫の除去や、重量物を引きずって動かすことや、コンテナを開けてバッグを取り出したりすることに成功した。Kessens博士によれば、隊員の兵士は人間の自然な言葉を使って、ロボットに音声で指令を与えることができる。

Kessens博士は、「兵士を危険に晒すことなく非定型任務を達成するためには、ロボットが時間の経過と共に能力を向上させることと、モデルベースの推論の能力を取り入れ、その場でモデルを作って新しい状況に対応できることが重要だ」と、課題を説明する。

この研究は、陸軍研究所が主導し、NASA／ジェット推進研究所、ワシントン大学、ペンシルベニア大学、カーネギー・メロン大学、ジェネラル・ダイナミクス・ランド・システムズ社が参加する「ロボット協調技術連合(RCTA)」の一環として行われ、研究成果は2019年10月17日にカーネギー・メロン大学の国立ロボティックス工学技術センターで開催されたRCTAのイベントで公開された。

（fabcross for エンジニアより転載）