「触覚ドリーミング」でヒューマノイドの器用さを90.9%向上——CMU・Bosch研究

研究概要

カーネギーメロン大学（CMU）とBosch AIセンターの研究チームが、将来の触覚信号を「夢見る」——予測する——ヒューマノイドロボット制御システムを発表した。「HTD（Humanoid Transformer with Touch Dreaming）」は視覚のみのベースラインと比べ、5種の実世界タスクで成功率が90.9%向上した。

仕組み

HTDは模倣学習と将来の接触信号予測を組み合わせる。現在の触覚フィードバックに反応するだけでなく、直後に生じる接触パターンを事前予測し動作を調整する。全身強化学習・上半身逆運動学・巧みな手部リターゲティングを統合したアーキテクチャを採用している。

テストタスク

• T字パーツ挿入
• 本の整理
• タオル折り
• 猫砂すくい
• ティーサービング

意義

接触が多い精巧な操作はヒューマノイドロボットの最難問の一つだ。HTDはオープンソースで公開されており、商用プラットフォームへの応用が進めば製造・物流・家庭サービス分野での実用化を大幅に前倒しできる。

出典: TechXplore | arXiv論文