深圳市明佳達電子有限会社へようこそ

海外メディアの報道によると、現地時間12月30日、アップルは新型ロボット「ARMOR」の発売を発表した。アップルと米カーネギーメロン大学（Carnegie Mellon University）の研究開発協力による新型ロボット障害物回避システム。

ARMORシステムの外観

現在、従来のヒューマノイド・ロボットは、環境認識のために、頭部または胴体に取り付けられた中央カメラとLiDARに頼っているのが一般的だ。 このアプローチは統合が容易で、良好な視野を提供する一方で、腕や手の領域では大きく遮蔽される可能性がある。

触覚センシング技術をロボットのエンドエフェクタに統合しようとする研究もあるが、そのようなソリューションはコストが高く、大規模なロボットアームに適用するのは難しい。 一方、戦略的学習の枠組みで触覚入力を効果的に利用する方法は、依然として喫緊の課題である。

しかし、アップルのARMORシステムは、ハードウェアとソフトウェアの統合設計を採用している。 ハードウェア面では、高密度のフレームのすべての詳細を一度にキャプチャする集中型RGBDカメラを使用している。 研究チームはまた、ベースセンシングユニットとしてSparkFun VL53L5CX飛行時間（ToF）ライダーを選択した。 複数のセンサーによるスパース・センシングは、「自己中心的な」知覚モデルを作り出す。

センサーのサイズは6.4×3.0×1.5mmで、15Hzで8×8の解像度、対角視野63°、4,000mmの範囲の深度画像を提供する。 研究チームは、ロボットの各アームにこのようなセンサーを20個、合計40個搭載し、分散型センシング・ネットワークを構築した。

つのセンサーはそれぞれXIAO ESPマイクロコントローラーに接続され、データはI2Cバス経由で読み取られ、USB経由でロボットのオンボードコンピューター（Jetson Xavier NX）に転送される。 最後にデータは、NVIDIA GeForce RTX 4090 GPUを搭載したLinuxホストコンピュータにワイヤレスで転送され、システムが15Hzのリフレッシュレートを維持するように処理される。

ソフトウェア面では、研究チームは、Action Chunked Transformer（ACT）に似たARMOR-Policyに基づくTransformerコーデックアーキテクチャを開発した。 模倣学習により、この戦略は、人間の動きの衝突のないデモンストレーションから学習することができる。 この戦略を学習するために、研究チームは、操作、ダンス、社会的行動など、関連する人間の動きを幅広くカバーするAMASSデータセットから、311,922個の実際の人間の動きシーケンス（合計約86.6時間）を使用した。

研究チームは、このような人間の動作軌跡をロボットの関節構成に再マッピングし、軌跡が互いに衝突しないように、軌跡の周囲にコンパクトな障害物領域を生成した。 さらに研究者たちは、障害物回避運動、緊急停止、無衝突運動の3つの戦略を用いて学習データを作成した。

ARMOR-Policyのネットワーク・アーキテクチャは、モーション・プランニングのための複数の効果的なソリューションの存在を考慮している。 潜在変数zを推論する追加のエンコーダ層を導入することにより、ポリシーは変数zを調整することで異なる運動軌道候補解を生成することができる。

推論段階では、システムはN個の運動軌道候補を並列に計算し、ロボットと点群間の距離を最小化することによって最適な経路を選択する。 ネットワーク入力には、潜在変数z、現在および目標関節位置（28次元ベクトル）、40個のToFライダーセンサーからの深度画像が含まれる。 さらに、このような深度画像は、512次元の特徴を抽出するために、改良されたシングルチャンネルのResNet18バックボーンネットワークによって処理される。 ネットワーク・アーキテクチャ全体には、約8400万個のパラメータが含まれている。

ロボットの頭部に取り付けられた4つの深度カメラと外部（外部センシング）を使用する従来の戦略と比較して、ARMORシステムは障害物回避性能の大幅な向上を達成し、衝突回数は63.7％減少し、成功率は78.7％増加した。 一方、サンプリングベースの運動計画エキスパートシステムであるcuRoboと比較すると、ARMOR-Policyは、衝突回数が31.6％減少し、成功率が16.9％向上し、計算効率が26倍向上するという優れた性能を示した。

さらに研究チームは、フーリエGR-1ヒューマノイドロボットに28個のToF LiDARを搭載し、実環境におけるARMORシステムの実現可能性を検証した。 実験結果は、このシステムが1秒間に15回のリアルタイム障害物回避軌道更新が可能であることを示している。