二足歩行ロボット「キャシー」が5kmランに成功

今回は「二足歩行ロボット「キャシー」が5kmランに成功」についてご紹介します。

関連ワード (Digit、オレゴン州立大学、ディープラーニング、二足歩行、歩行等) についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


Cassie(キャシー)がAgility Robotics(アジリティー・ロボティクス)のデリバリーロボットであるDigit(ディジット)の元になったことはみなさんご存知だろう。しかし、このテクノロジーの進捗を追いかけている人なら、元々はダチョウにインスパイアされたCassieとして生まれたことも知っているに違いない。

このロボットは、Agilityの商業化の野望を後押しするだけでなく、二足歩行研究の有効なプラットフォームであることを証明した。オレゴン州立大学のJonathan Hunt(ジョナサン・ハント)教授が2017年に発表したCassieは、国防省の助成金100万ドル(約1億1000万円)を目的に作られた。ロボティクス世界ではよくある話だ。

米国時間7月27日、オレゴン州立大学エンジニアリングカレッジDynamics Robotics Laboratoryの研究チームは、Cassieを二足歩行の限界に挑戦させている方法を紹介した。チームによるとこのロボットは、1回の充電で繋がれずに5km走ることができる。Cassieが人間の世界記録に到達することは当分なさそうだが、53分間(と3秒)の走行はこのテクノロジーにとって十分魅力的な実績だ。

ロボットの走行時間には約6分30秒のトラブルシューティングが含まれており、その間チームはコンピューターのオーバーヒートや急な方向転換による転倒などに対応した。

「Cassieは、設計上非常に効率的に作られたロボットなので、私たちはハードウェアの限界に挑戦し、何ができるかを見せることができます」と博士課程学生のJeremy Dao(ジェレミー・ダオ)氏が声明で語った。

チームによると、Cassieは深層強化学習アルゴリズムを使うことで事実上独学で走れるようになった。走っている最中にバランスをとって直立する方法をシステムが見つける。

「深層強化学習はAIにおける強力な手法で、走る、スキップする、階段を上り下りするなどのスキルを獲得することができます」と大学生のYesh Godse(イェーシュ・ゴッデス)氏が付け加えた。

2021年5月に同チームは、CassieがLiDARや搭載カメラを使うことなく階段昇降をするデモも披露した。

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画像クレジット:Agility


【原文】

You may well recognize Cassie as the basis of Agility Robotics’ delivery bot, Digit. If you’ve been following the tech’s progression at all, however, you no doubt know that it started life as the ostrich-inspired Cassie. The robot is all legs and not much else.

In addition to fueling Agility’s commercial ambitions, the robot has proven a solid platform for exploring bipedal location. Announced by Oregon State University professor Jonathan Hunt in 2017, Cassie was created with the aim of a $1 million grant from the DoD — a pretty familiar story in the robotics world.

Today, a team from the Dynamics Robotics Laboratory in OSU’s College of Engineering highlighted the ways they’re continuing to push Cassie to its bipedal limits. The team says the robot was able to run a 5K untethered, on a single charge. Cassie’s not going to beat any human world records anytime soon, but the 53-minute (and three second) run was still an impressive exhibition for the tech.

The robot’s run time included around 6.5 minutes of troubleshooting, as the team dealt with an overheated computer and a botched turn that knocked it off its legs.

“Cassie is a very efficient robot because of how it has been designed and built, and we were really able to reach the limits of the hardware and show what it can do,” Ph.D. student Jeremy Dao said in a statement.

According to the team, Cassie essentially taught itself to run using a deep reinforcement learning algorithm, which allowed the system to figure out how to stay upright by shifting its balance while running.

“Deep reinforcement learning is a powerful method in AI that opens up skills like running, skipping and walking up and down stairs,” undergrad student Yesh Godse adds.

In May of this year, the OSU team also demonstrated how Cassie can walk up and down stairs without the aid of lidar or on-board cameras.

(文:Brian Heater、翻訳:Nob Takahashi / facebook )

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