ロボティクスと物理 AI

物理的な安全を中心に保ちながら、認識、計画、行動を結び付けます。

フィールドの調査方法

この取り組みでは、システムが物理空間で感知して動作するときに生じるソフトウェアと安全性の問題を検討します。現在の探査は計画モデルであり、ロボットやハードウェアのプロトタイプではありません。重要な依存関係には、センサーの信頼性、タスクの定義、環境の変化、安全な動作、オペレーターの理解、回復パスが含まれます。将来の身体検査の範囲は、証拠、設備、専門家の能力に依存します。

1. 01

   デジタル インテリジェンスからフィジカル インテリジェンスへ

   物理システムでは、質量、摩擦、到達範囲、不確実性、および接触の結果を考慮する必要があります。デジタル推論から物理的行動に移行すると、あらゆる層に安全要件が導入されます。

   物理システムは、情報を人、財産、周囲の環境に影響を与える可能性のあるアクションに変換する必要があります。したがって、エンジニアリング スタックは、センシング、推定、計画、作動、および監視を接続します。 1 つの層でエラーが発生すると、次の層の認識が変わる可能性があるため、安全な動作は明確なインターフェイスとシステム全体のチェックに依存します。

2. 02

   機械の認識

   カメラやその他のセンサーは、世界の完全なコピーではなく、部分的な観察を提供します。認識は不確実性を表現し、証拠が弱すぎて安全に行動できない場合を認識する必要があります。

   知覚は、センサーの読み取り値を、オブジェクト、境界、動きの実用的な解釈に変換します。照明、オクルージョン、テクスチャ、センサーの配置によって証拠が変わる可能性があります。システムは信頼を表し、有用な場合には別の観察を要求し、周囲のコンテキストが不明瞭なままの場合は分類を行動の許可として扱うことを避ける必要があります。

3. 03

   空間理解

   ロボットには、オブジェクト、表面、境界、周囲の人々のモデルが必要です。環境は変化するため、ローカリゼーションとシーンの理解には、信頼できる 1 回のスナップショットではなく、継続的なチェックが必要です。

   空間理解は、観察を安定したフレーム、既知の障害物、到達可能なエリア、人や機器の位置に結び付けます。マップは推定値であり、オブジェクトが移動すると古くなってしまう可能性があります。システムは、予想される条件と観察された条件を比較し、位置特定またはシーンの解釈がタスクの安全許容範囲を超えた場合に停止または再計画する必要があります。

4. 04

   計画と推論

   計画は目標を実行可能な行動に結びつけます。依存関係、障害、利用可能なツール、代替手段を考慮しながら、仮定が失敗した場合に停止したり助けを求めたりする方法を維持します。

   プランナーは最短パス以上のものを評価します。タスクの順序、到達範囲、利用可能なツール、不確実性、速度制限、ステップを完了できない場合に何が起こるかを考慮します。代替計画は明示的な制約と比較する必要があり、環境が計画に使用された前提条件と一致しなくなった場合でも、安全な停止を利用できるようにする必要があります。

5. 05

   モーションとコントロール

   計画は、物理的環境に応じた制御を通じて動きとなります。安全な動作には、速度と力の制限、センサーのフィードバック、および予想される動作範囲外での制御された停止が含まれます。

   制御は計画を測定された動作に変換し、意図された動作をセンサーのフィードバックと継続的に比較します。加速度、力、到達距離、停止距離はすべて結果に影響します。テストでは、わずかな差異が危険な動作に発展することを防ぐ制限を設けて、フィードバックの遅延、予期せぬ接触、部分的な故障を検査する必要があります。

6. 06

   人間とロボットのコラボレーション

   人々はロボットが何をしようとしているのか、そしてどのように介入するのかを理解する必要があります。共有ワークスペースでは、予測可能な動作、明確な引き継ぎ、プライバシー、責任、近接性の慎重な取り扱いが必要です。

   コラボレーションには、人々がロボットの役割、次の動作、停止動作を理解する必要があります。引き継ぎには明確な責任の所在が必要であり、近くにいる人は機械がそれに気づいたかどうかを推測する必要はありません。インタラクションの設計、作業ルール、および技術的な安全対策は、同じ期待をサポートする必要があります。

7. 07

   シミュレーションと安全性テスト

   シミュレーションは、物理的な試験の前にエッジケースを明らかにすることはできますが、現実世界のすべての特性を再現することはできません。テストでは仮定を記録し、条件を変更し、段階的な検証につながる必要があります。

   シミュレーションは、物理的な試験の前に、チームが障害物、センサーの品質、タイミング、タスクの条件を変更するのに役立ちます。これにより仮定が可視化され、一貫して再現するのが難しいケースが明らかになります。シミュレートされた物理学と知覚は近似値のままであるため、仮想シナリオに合格することは次のテストを設計する理由になり、現実世界の安全性を証明するものではありません。

8. 08

   産業およびサービスアプリケーション

   検査、取り扱い、および反復的な支援が可能な応用分野です。それぞれに許容範囲、環境、人的影響が異なるため、タスク固有の検証が必要です。

   検査、取り扱い、繰り返しの支援などのアプリケーションは、積載量、精度、サイクルタイム、環境、故障の結果が異なります。あるワークステーションに適したメソッドが別のワークステーションに移行できない場合があります。各ユースケースには、定義された成功基準、サイトレビュー、オペレーターのトレーニング、特定のタスクの検証が必要です。

9. 09

   開発の視野

   研究課題には、堅牢な認識、より安全な計画、人間の意図と機械の動作の間のより適切な調整が含まれます。将来のシステムの成熟度は、エンジニアリングとテストの証拠に依存します。

   開発期間は、タスク、利用可能なハードウェア、安全性の証拠、および専門家の能力によって異なります。研究により、堅牢なセンシング、回復、人間の調整、計画された行動を説明する能力が向上する可能性があります。公開説明では、概念的なソフトウェア モデルとテスト済みのロボット システムを区別する必要があり、CSW が記録に文書化されていない機器を所有していることを決して暗示してはなりません。