ペンシルベニア州ランズフォードで、足の長い "犬" ペン製ロボット スピンオフ ゴーストロボティクスは私の中でナビゲートします 9。 これら ロボットは、バックパックや仮想要員などの文化的遺物を検出して、実際の地下捜索救助をシミュレートするように設計されています。
今年の初め、学生、ポスドク、教員のグループ from ペンシルベニア大学は、ピッツバーグ近くの実験鉱山に行き、 SubT の最初のラウンドに参加しました。国防高等研究計画局が主催するチャレンジ （DARPA） チームは Camillo が率いています J. テイラーと研究者たちは、ペンシルベニア州の第三次産業会社と協力して、未知の地下環境をナビゲートして探索するロボットチームを設立しました。
DARPAの 課題は、複雑な 問題に対する革新的なソリューションを刺激することです。 SubTの 目標は、4つの鉱山や鉱山の背後にある地下鉄のトンネルなど、人間にとって危険すぎる場所に送ることができるロボットを開発することです。労働者は 閉じ込められています。 。 これら その後、ロボットは 何 を報告できます安全な場所にとどまり、それに対処できる人に見えます 迅速に
ペンシルバニア地下トンネル運用研究所チームのメンバー（PLUTO、 冥王星と訳されています） 困難な環境でドローンを使用してきましたが、地下に潜るということは、重機を運ぶために、同時に狭いスペースで別のプラットフォームが必要になることを意味します。 スペースで。 ゴーストを組み合わせることで ロボティクス ' 脚付き "犬" Exyn を備えたプラットフォームテクノロジードローン、冥王星は脚式システムの利点を組み合わせ、 専門知識 の以前の領域を組み合わせています。
鉱山をうまく通過するためには、ロボットが周囲を見ることができる必要があります。障害物を回避し、 何 を共有することもできます 彼ら 人間と一緒に見る オペレーター 各犬は、レーザーを使用して3次元マップ、ステレオ RGB を作成する光検出およびシーケンスデバイスを携帯しています。アーティファクトを表示するカメラ、熱信号を検出するサーマルカメラ、および オンボード データを処理するコンピューター。
プルート ロボットは どこ を決定できる必要もあります次に進み、アーティファクトを認識し、 鉱山の外にいる他の犬や人間に情報を送信します。 Ph.D によって開発されたプログラム学生アンソニー カウリー センサーによって収集された画像に基づいてロボットの位置のマップを生成するために使用され、バックパックや携帯電話などの文化的遺物は、博士課程の学生によって開発されたプログラムを使用して検出されます Shrias シヴァ クマール 。
なぜなら 電波 できません 厚い洞窟の壁を通り抜けると、地下のコミュニケーションは特に困難です。修士課程 フェルナンド クラデラ、 冥王星 戦略は 「バケット 」を作成することです 旅団」 ロボットが互いにデータを共有するためのシステム 相互 このようにして、ロボットが できない 入り口に戻ると、収集したデータは他の犬によって基地局に送信されます。
すべてを組み合わせる これら 機能には、ロボットが直接人間の入力なしで探索戦略を計画できるようにするための高度な自律性が必要です。博士課程の学生 イアン Millerは作業を主導し、すべてのセンサー、ハードウェア、およびアルゴリズムが 一緒に機能するように支援しました。
今年の初め、冥王星は一定期間をノーで過ごしました。ペンシルベニア州ランズフォードにある9つの炭鉱と博物館、およびコロラド鉱山学校の実験鉱山で、 彼らの のパフォーマンスを観察しています。自動化システム 地下。 数ヶ月の準備の後、8月のチャレンジの最初のラウンドで 彼ら 競合 に対して ピッツバーグ近くのテスト鉱山にいる他の10チーム。
各グループは2つの鉱山コースを完了し、バックパック、携帯電話、消火器、仮想人員など、各コースで2回アイテムを見つけようとしました。制限時間は1時間でした。 チームメンバーは鉱山に立ち入ることはできず、 データを収集している間は製粉業者だけがロボットと対話することができました。
しかし 彼ら ロボットは期待したほど多くの人工物を見つけられませんでした。冥王星チームは、このような困難で未知の環境でのこのシステムのパフォーマンスに満足しています。うまく機能するコンポーネントには how が含まれます犬はトンネルを検出して探索します 彼ら "バケット 旅団" を介してデータを共有できなかったオブジェクトや犬を認識する機能いくつかの検出を提供し、 それら を示しますシステムは いつ でも機能します個々のロボットがトリップ オーバー 方法 回復する
アダーシュ クルカルニ、 修士 ゴーストロボティクスでも働いている学生は、犬と 彼らの の機械的安定性に満足していると言いました。複数の 転倒後のパフォーマンス。 「これは私たちがこれまでロボットを動かすのに最も困難な時期であり、また最悪の環境でもあります 彼ら は 中です "
「彼らは 毎日殴打され、 彼らは 翌朝も働いている」 シバクマール 追加 冗談めかして 「これ は本当に お勧めです。」 しかし 彼らの デザインは 過度に適しています 狭いテクスチャ壁用に設計されたセンサーや SubT など、ロボット9の課題に対応します。壁はより広く滑らかで、経験はチームに直接示されます To 理解する 方法 未知の環境でロボットを設計することは困難であり、新しい環境でロボットをテストすることはまれな機会です。 「これは 通常の学術ワークフローとは 非常に異なります」とミラーは 言った。 から 何か へのアルゴリズムこれまでに見たことのない問題ですが、まったく別の問題です。
これ "最後 10％" ロボット工学では、自動化システムを堅牢で信頼性の高いものにします。 これ は、通常、最先端のテクノロジーと実用的な視点を組み合わせることで解決される課題です。時々 これら システム 自分自身 新しいものではありませんが、目新しさは 彼ら にありますテストされていない 環境での実装 目新しさは 方法 すべてを解決する これら 問題を解決し、過酷な環境でロボットを確実に動作させます。 "
チームはまだ 彼ら について話し合っています SubT 次の数ラウンドの計画を立てます。 次のラウンドは2月に都市環境で行われます。つまり、鋭角、滑らかな壁、階段など、より多くの人工の構造や形状が 何に関係なく 将来 に起こります、ロボットを作成して送信する それら に やりがいのある 現実世界 環境は、ペンシルベニア大学とロボット工学全体の進歩にとって重要です 分野 特に将来的には、自動化されたシステムが から までのさまざまなタスクを実行する可能性があります。車を運転して 生存者を探します。 やりがいのある タスク。
ペンシルベニア州の一般的なロボット工学、自動化、センシング、および知覚の研究室の研究者は、完全に会うことができます これら コラボレーションと コミュニケーションを奨励する文化のおかげもあります。 「これは 何 私たちが 私たちの施設に 入る すべての人 に植え付けるものです」とテイラーは 言った。 もし あなた しない 自分の専門分野にのみ適したプロジェクトがあることを心配してください。自分のアイデアをより広く理解したいのであれば、より大きな ことを行うことができます。 "
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