研究者らは、バイオニックロボット工学における大きな課題を克服し、人工知能の支援を受けて点字の上を滑らせ、人間の２倍の速度で点字を正確に読み取ることができるセンサーを開発した。この技術はロボットハンドや義肢に応用でき、人間と同等の指先の感度を実現できる可能性がある。
人間の指先は非常に敏感です。人間の髪の毛の幅の半分ほどの小さな物体の詳細を伝え、表面の質感の微妙な違いを識別し、適切な力を加えて卵や 20 ポンド (9 キログラム) のドッグフードの袋を滑らずにつかむことができます。
最先端の電子スキンに生体模倣機能がますます組み込まれ始めると、スワイプなどの人間のようなダイナミックなインタラクションがますます重要になるでしょう。しかし、ソフトロボット工学が進歩したにもかかわらず、人間の指先の感覚をロボットで再現することは困難でした。
英国ケンブリッジ大学の研究者らは、視覚ベースの触覚センサーと人工知能を組み合わせて、高解像度かつ高速で特徴を検出するアプローチにより、現実に一歩近づきました。
「人間の指先の柔らかさは、私たちが適切な圧力で物を握ることができる理由の1つです」と研究の筆頭著者であるパース・ポダー氏は述べた。 「柔らかさはロボット工学にとって有益な特性ですが、多くのセンサー情報も必要であり、両方を同時に持つことは、特に柔軟な表面や変形可能な表面を扱う場合には困難です。」
研究者たちは、人間の指のように指先に沿ってスライドして点字を読み取ることができるロボットの「指先」センサーを開発するという、挑戦的な課題を自らに課しました。これは理想的なテストです。文字を表す各ドットが非常に密集しているため、センサーは高感度である必要があります。
研究論文の共著者であるデイビッド・ハードマン氏は、「現在ロボット点字リーダーは存在するが、一度に読めるのは1文字だけで、人間の読み方とは異なる。既存のロボット点字リーダーの仕組みは静的である。つまり、文字パターンに触れ、それを読み、表面から引き上げ、上に移動させ、次の文字パターンまで下ろす、という具合だ。われわれが望んでいるのは、より現実的で効率的なものである」と述べた。
そこで研究者らは、「指先」にカメラを備えたロボットセンサーを作成した。センサーのスライド動作がモーションブラーを引き起こす可能性があることを考慮して、研究者らは、画像の「ブラーを除去」するために合成的にブラーされた実際の静止画像のセットでトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用しました。モーション ブラーが除去されると、コンピューター ビジョン モデルは各文字を検出して分類できるようになります。
「モーションブラーの除去には多くの画像処理が必要であり、時間と労力がかかるため、これはロボット工学者にとって問題です」とポダール氏は述べた。
訓練された機械学習アルゴリズムの使用により、ロボット センサーは 87.5% の精度で 1 分あたり 315 ワードの速度で点字を読み取ることができます。これは人間の読み取りの 2 倍の速度で、同様の精度です。研究者らは、これは以前の研究よりもはるかに高速であり、このアプローチはより多くのデータとより複雑なモデル アーキテクチャに合わせて拡張できるため、高速でのパフォーマンスの向上が可能になると述べています。
「アルゴリズムのトレーニングに偽のぼかしを使用したことを考えると、点字の読み取りは驚くほど正確でした」とハードマン氏は語った。 「私たちは速度と正確性のバランスが取れていることを発見しましたが、それは人間の読者も同様でした。」
このセンサーは支援技術向けに設計されたものではないが、点字を迅速かつ正確に読み取る能力は、人間の指先に匹敵する感度を備えたロボットハンドや義手の開発に良い兆候をもたらすと研究者らは述べている。彼らは、自社のテクノロジーを人型の手や皮膚のサイズまでスケールアップしたいと考えています。
「点字の読み取り速度は、触覚センシングシステムの動的性能を測定する良い方法です。そのため、私たちの発見は、ロボット操作における表面の質感や滑りの検出など、点字を超えた分野にも応用できる可能性があります」とポダー氏は述べた。
ケンブリッジ大学が制作した以下のビデオは、研究者がどのように点字読み取りセンサーを開発したかを示しています。