記録的な 5 km の屋外マラソンを完走した後、二足歩行ロボット Cassie は 24.73 秒で 100 m スプリントを完了し、ギネス世界記録を設定しました。

たった今、二足歩行ロボットのキャシーが100メートルのギネス世界記録を樹立しました！24.73秒かかりました。

人間のアスリートのように、Cassie にも独自の開始位置があります。2 人の大男がポールにぶら下がっています。

もちろん、始める前に、少しウォームアップする必要もあります。Cassie が小さなステップを踏んでいるのを見ましたが、すでに勢いに満ちていました。

コマンドで、彼は急いで出て、フィニッシュラインに向かってジャンプしました。

このペースで、適切なマシン ダチョウがオンラインです ！

元のバージョンよりも「1億ポイント」遅いだけです........ 100メートルのスプリントの後、Cassieはゆっくりと数歩歩くことを忘れませんでした.

とは言っても、キャシーの演技は人間に比べるとまだ少し見劣りする。現在、スプリンターのポーターが9.58秒という驚異的なタイムで人類の世界記録を保持しています。

5kmのジョギング、100mのスプリント

人間と比較すると、Cassieは言及する価値がないかもしれません.

しかし、ロボットが 100 メートルを 24.73 秒で完走できることは非常に衝撃的です。これは、秒速 4 メートルの速度で「走る」ことに相当します。

昨年、Cassie は「ワンマン アウトドア マラソン」を完走し、オレゴン州立大学のキャンパスで 5 km を完走した世界初のロボットになりました。

所要時間は約53分で、走行中は1回も充電されませんでした。

人間に比べて 1 キロあたり 10.6 分というのは、まさに散歩レベルです。しかし、ロボットにとっても、これは大きな前進です。

Cassie は、ロボットが運動を学習するための先駆的な研究プラットフォームです。Cassie が持久力テストを完了した後、研究者はスピードの向上に目を向けました。

ご存知のように、100 メートルのスプリントを完走することは、スピードだけの問題ではありません。

走っているとき、特に非常に速いペースで走っているとき、人は慣性を持っています。研究者は、キャシーをこの慣性に適応させる方法についても考えなければなりませんでした。

立ってスタートラインを離れることはできません。フィニッシュラインに到達すると、転んで転んでしまうだけです。

これは、Cassie が 2 つのニューラル ネットワークを使用する必要があったことを意味します。

この目的のために、研究チームは Cassie と 1 週間走り、事前に 1 年間のシミュレーション トレーニングを完了してから、最も効果的な歩行を決定しました。

もちろん、トレーニングに欠かせないアイテム、バランステスト。 ギネス世界記録達成の先頭に立った大学院生のデヴィン・クロウリーは、

「 過去数年間、私たちはこの世界記録を達成する方法を探してきました。 機械学習の手法は、画像認識などのパターン認識に古くから使用されてきましたが、ロボットの制御動作の生成は新しい分野です。 人工知能の教授であるアラン・ファーンは、離陸と着陸が実際に飛行機を飛ばすよりも難しいのと同じように、この立ち位置を開始および停止することは走ることよりも難しいと述べました.







Cassie が 100 メートルのスプリントを 24.73 秒で完了したのは、完璧な機械設計と、ハードウェアを制御する高度な人工知能との緊密な統合によるものでした。

深層強化学習で歩く

今回の主人公キャシーはアジリティ・ロボティクスが2017年

に立ち上げたロボット研究の開発プラットフォーム。

これまでのところ、多くの探査機能を示してきました。

たとえば、パルクール、宙返り、一枚板の橋を渡る、ダンスなどです。

以前、Cassie は、Boston Dynamics の 4 本足ロボットである Spot と「フレンドリーでフレンドリーなミーティング」を行いました。

ボストン ダイナミクスほど有名ではありませんが、キャシーはここ数年で急速に発展しました。2017年、生後わずか3ヶ月のCassieがデビュー。

2018 年、Agility Robotics は Android の父から投資を受けました。このとき、優美な 2 本の太ももはさまざまな過酷な環境に適応し、障害を乗り越えることができます。

人間のようにバランスバイクも遊べる…

2019 年、Cassie は横向きに歩くことを学び、とても安定していました。

2020 年、Cassie はすでにジャンプできるようになりました。

これらの成果の実現は、複雑な伝達メカニズムを備えた Cassie の 2 本の脚と切り離すことはできません。

図の赤い矢印はアクティブ ジョイントを表し、黄色の矢印はパッシブ ジョイントを表します。

もちろん、機械設計だけでは十分ではありません。これらの脚にこの歩行スキルを学習させたい場合は、強化学習と模倣学習アルゴリズムを使用する必要があります。

ここでは、ポリシー勾配アルゴリズムの使用を必要とするマルコフ決定プロセス (MDP) の最適なポリシーを解決するために強化学習が使用されます。

模倣学習では、パラメーター ポリシーの問題を解決する必要があります。

次に、重要なアルゴリズム DASS を強化学習と模倣学習と組み合わせて、ロボットの戦略を設定します。

Cassie は人間に似ているため、マシンの脚を前後左右に動かしたり、脚を回転させたりできる 3 自由度の股関節を備えています。

したがって、将来的には、外骨格、ウェアラブル パワー プロテーゼなどにも使用される可能性があります。

今回、Cassie の 100 メートル走の記録は大きな前進です。

ギネス世界記録によると、キャシーの記録はロボット工学におけるマイルストーンです。

いいえ、マスクのロボットがリリースされようとしています。Tesla Bot が私たちにどんな驚きをもたらすのだろうか?