何が起きたか

EUの支援を受けたCROWDBOTプロジェクトは、密集した人混みの中でロボットが安全に航行するための技術を開発したと発表した。プロジェクトは、ロボットのセンシング、群衆予測、ロボット制御の3つの主要な作業に取り組み、新しい実験を通じてそのアプローチを実証した。

詳細

CROWDBOTプロジェクトは、ロボットが人と密接に接触しても安全に動作できるようにする技術を開発した。プロジェクトコーディネーターのJulien Pettre氏は、「安全なロボットはこれまで人から距離を置いていたが、ロボットが日常生活の一部となるにつれ、このアプローチはもはや適さなくなる」と説明している。 プロジェクトでは、移動支援ロボティクスとサービスロボットの2つのテストシナリオを実施した。移動支援では、UCLが電動車椅子に技術を統合し、EPFLは日本の新しいプロトタイプロボットQoloを使用した。Qoloは2レベルの制御プログラムを備え、衝突を回避しつつ衝撃力を制限し、センサーがジェスチャー、音、タッチ信号を検出した。スイスのローザンヌの路上や屋外市場でテストされ、Qoloとダミー人形との衝突テストも行われた。 サービスロボットでは、SBRE、Locomotec、ETHZがテストを実施。Locomotecは自社ロボットCuybotを、ETHZとSBREはPepperを使用した。Pepperには追加のセンシング・処理能力、統合オントラッカー、改良された位置特定が装備され、実験室のクリスマスパーティーなど様々な動的シナリオでテストされた。COVID-19の制限にもかかわらず、仮想現実テストシナリオにも統合された。 CROWDBOTはカメラとLIDARセンサーをトラッカーと組み合わせて使用し、深層学習技術を用いてロボット周囲の人々の動きから2Dトラッキングデータを外挿し、群衆行動を予測した。プロジェクト終了までに、全身トラッキングの評価を開始していた。

Key Facts

CROWDBOTプロジェクトはEUの支援を受けて実施された。[0]
プロジェクトコーディネーターはJulien Pettre氏。[0]
プロジェクトはロボットセンシング、群衆予測、ロボット制御の3つの主要な作業に取り組んだ。[0]
UCLは電動車椅子に技術を統合し、EPFLは日本のプロトタイプロボットQoloを使用した。[0]
Qoloは2レベルの制御プログラムを備え、衝突回避と衝撃力制限を行い、センサーでジェスチャー、音、タッチ信号を検出した。[0]
Qoloはスイスのローザンヌの路上と屋外市場でテストされ、ダミー人形との衝突テストも実施された。[0]
SBRE、Locomotec、ETHZはサービスロボットをテストし、LocomotecはCuybotを、ETHZとSBREはPepperを使用した。[0]
Pepperには追加のセンシング・処理能力、統合オントラッカー、改良された位置特定が装備された。[0]
CROWDBOTはカメラとLIDARセンサーをトラッカーと組み合わせ、深層学習で群衆行動を予測した。[0]
プロジェクトのコードとデータセットのほとんどはプロジェクトのウェブサイトで公開されている。[0]

なぜ重要か

このプロジェクトは、ロボットが人混みの中で安全に動作するための新たなパラダイムを提供し、ソフトウェア開発者の技術的選択に影響を与える可能性がある。また、公共空間でのロボット導入が進む中、政策立案にも重要な知見をもたらすと期待される。