島の電気が止まりました。海底電力ケーブルの断線を見つけるには、船舶が線全体を引っ張るか、遠隔操作車両 (ROV) を展開して線を越えます。しかし、自律型水中車両 (AUV) がラインをマッピングし、ダイバーが修理できる故障の場所を見つけることができたらどうなるでしょうか? このような水中人間とロボットのコラボレーションは、自律システム内部管理型研究開発ポートフォリオを通じて資金提供され、先進海中システムおよびテクノロジー グループによって実行される MIT リンカーン研究所プロジェクトの焦点です。このプロジェクトは、人間とロボットのそれぞれの長所を活用して、重要インフラの検査と修理、捜索救助、入港、機雷の運用など、米軍の海上任務を最適化することを目的としている。反対。 「ダイバーやAUVは通常、水中ではまったく乗務しません」と主任研究者のマデリン・ミラー氏は言う。 「人間がこれを行う必要がある水中ミッションは、通常、インフラの修復や地雷の無効化など、ロボットにはできない何らかの操作が含まれるためです。ROVでさえ、水中で高度に熟練した操作タスクを行うのは困難です。マニピュレーター自体の機敏性が十分ではないためです。」 人間は、その優れた技術に加えて、水中の物体を識別することにも優れています。しかし、水中で作業する人間は、特に重機を運んでいる場合には、複雑な計算を実行したり、非常に素早く移動したりすることができません。ロボットは、処理能力、高速移動性、持久力の点で人間よりも優れています。これらの強みを組み合わせるために、ミラーと彼女のチームは、水中ナビゲーションと知覚のためのハードウェアとアルゴリズムを開発しています。これは、人間とロボットの効果的なチームにとって 2 つの重要な機能です。 ミラー氏の説明によれば、ダイバーがガイドとして持っているのはコンパスとフィンキックのカウントだけです。ランドマークがほとんどなく、深さでの光の不足や水柱内の生物物質の存在によって生じる潜在的な濁った状況では、簡単に混乱したり道に迷ったりする可能性があります。ロボットがダイバーのナビゲーションを支援するには、周囲の状況を認識する必要があります。ただし、暗闇や濁りがある場合、光学センサー (カメラ) は画像を作成できませんが、音響センサー (ソナー) は無色の画像を作成し、シーン内の物体の形状と影のみを表示します。ソナー画像の大規模なラベル付きデータセットが歴史的に不足しているため、水中知覚アルゴリズムのトレーニングが妨げられてきました。たとえデータが利用できたとしても、動的な海によって物体の本質が見えにくくなり、人工知能が混乱する可能性があります。たとえば、墜落していくつかの破片に砕けた飛行機や、ムール貝が繁茂して覆われたタイヤは、もはや飛行機やタイヤには似ていない可能性があります。 「最終的には、遠征環境でのナビゲーションと知覚のためのソリューションを設計したいと考えています」とミラー氏は言います。 「私たちが考えているミッションでは、事前にその地域の地図を作成する機会が限られているか、まったくありません。たとえば、入港ミッションの場合、衛星地図はあるかもしれませんが、水中地図はありません。」 ナビゲーション面では、ミラー氏のチームは、ジョン・レナード氏率いるMITマリン・ロボティクス・グループが開始した、潜水艇AUV乗組員アルゴリズムの開発作業を採用した。レナードのグループは、ナビゲーション アルゴリズムを使用して、最適な条件下でシミュレーションを実行し、ダイバーと AUV の両方の代理として有人カヤックを使用して穏やかな水域でフィールド […]