自律型ロボティクス: 自律型ロボットはタイム誌の表紙にどのように掲載されますか？

By Fouad Sabry

自律型ロボットとは

自律型ロボットは、（外部からの影響を受けずに）自律的に行​​動を実行したりタスクを実行したりするロボットです。自律型ロボット工学は、一般に、人工知能、ロボット工学、および情報工学の一分野と見なされています。

どのようにメリットがありますか

-自律型ロボット工学に関する一般のトップ質問への回答。
-多くの業界や企業でのロボットの実際の使用例。
-各業界の266の新興技術を簡単に説明する17の付録ロボット工学のテクノロジーを360度完全に理解する。
-次のトピックに関する洞察と検証：

第1章：自律型ロボット
第2章：行動ベースのロボティクス
第3章：ロボット学習
第4章：クラウドロボティクス
第5章：ユビキタスロボット
第6章：スウォームロボティクス
第7章：フォグロボティクス
第8章：ロボットセンシング
第9章：ロボットセンサー
第10章：ロボットナビゲーション
第8章11：同時ローカリゼーションとマッピング
第12章：遠隔操作
第13章：テレロボティクス
第14章：バイオインスパイアードロボティクス
第15章：バイオロボティクス
第16章：認知ロボティクス
第17章：発達ロボティクス
第18章：家庭用ロボット
第19章：進化ロボティクス
第20章：ヒューマノイドロボット
第21章：微生物学
第22章：ロボティクス
第23章：産業用ロボット
第24章：パトロールボット
第25章：アマゾンスカウト
第26章：ロボビー
第27章：ロボモウ
第28章：ウェイクアップロボットの問題
第29章：誘拐されたロボットの問題
第30章：の3つの法則ロボット工学

この本の対象者

専門家、学部生、大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のロボットの基本的な知識や情報を超えたい人。

• Language: 日本語
• Publisher: 10億人の知識があります [Japanese]
• Release date: Aug 29, 2021

Book preview

引用

「30年以内に、ロボットは最高のCEOとしてタイム誌の表紙を飾るでしょう。機械は人間ができないことをします。機械は人類の最大の敵になるのではなく、人間と協力して協力するでしょう。」〜アリババの創設者、ジャック・マー。

「ロボット工学の3つの基本的なルールから始めましょう…。1つは、ロボットが人間を傷つけたり、不作為によって人間に危害を加えたりすることはできないということです。第二に、ロボットは、そのような命令が第一法則と矛盾する場合を除いて、人間によって与えられた命令に従わなければなりません。そして第3に、ロボットは、そのような保護が第1法または第2法と矛盾しない限り、自身の存在を保護しなければなりません。」〜アイザックアシモフ。

「人工知能は急速に成長しており、その顔の表情が共感を引き出し、ミラーニューロンを震わせることができるロボットも同様です。」〜ダイアンアッカーマン。

「私たちは、各国がロボット工学で職を失うという事実に直面しなければなりません。答える必要がある唯一の質問は、どの国が最高のロボット技術を作成して所有し、それを可能にするために必要なインフラストラクチャを持っているかということです。」〜マークキューバン。

「遅かれ早かれ、米国は自動化、人工知能、ロボット工学の進歩により、ますます多くの失業に直面するでしょう。」〜オーレン・エチオーニ。

「大量失業についてはどうしたらいいですか？これは大きな社会的課題になるでしょう。ロボットが[人間より]上手くできない仕事はますます少なくなるでしょう。これらは私が起こりたいことではありません。これらは、おそらく起こると私が思うことです。」〜イーロンマスク。

「私たちが行う作業は、自動化、ロボット工学、インテリジェントプラットフォームなどの新しいITによってますます可能になっています。」〜ピエールナンテルム。

「ロボット工学について発見することは無限にあります。その多くは、人々が信じるにはあまりにも素晴らしかったです。」〜ダニエルH.ウィルソン。

「最低賃金が高くなるほど、ロボットが多くの最低賃金の役割を担う人間に取って代わるためのしきい値は低くなります。」〜トムパーセル。

「1970年代の漫画や映画のロボットは、2020年代の現実になるでしょう。」〜アレック・ロス。

「ロボット工学は、本質的に良い効果も悪い効果もありません。ハンマーを使って釘を打ったり、ハンマーを使って誰かを傷つけたりすることができます。」〜シャムスンダール。

「フェイクニュースが人工知能（AI）と出会うと、ロボットが嘘をつき、フェイクインテリジェンスと人工知能、またはまさに今の場所に私たちを置き去りにするリスクがあります。」〜ジムビベール。

自律型ロボティクス

著者による他の本

1 –スマートマシン

2 –ブレインコンピューターインターフェース

3 –群知能

4 –自動運転車

5 –自律型ドローン

6 –自律型ロボット

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知識豊富な10億人

自律型ロボティクス

自律型ロボットはタイム誌の表紙にどのように掲載されますか？

Fouad Sabry

著作権

Autonomous RoboticsCopyright©2021by FouadSabry。全著作権所有。

全著作権所有。本書のいかなる部分も、著者の書面による許可なしに、いかなる形式でも、情報の保存および検索システムを含む電子的または機械的手段によっても複製することはできません。唯一の例外は、レビューで短い抜粋を引用する可能性のあるレビュー担当者によるものです。

FouadSabryがデザインしたカバー。

この本はフィクションの作品です。名前、キャラクター、場所、事件は、作者の想像力の産物であるか、架空に使用されています。実在の人物、生死を問わず、出来事、場所との類似性は完全に偶然です。

ボーナス

[e-mail]に、件名に「自律型ロボット：タイム誌の表紙に自律型ロボットがどのように掲載されるか」を記載したメールを送信するか、これをクリックしてください。リンク 電子メールクライアントで[送信]をクリックすると、この本の最初の数章を含む電子メールが届きます。

Fouad Sabry

1BKのWebサイトにアクセスしてください。

www.1BKOfficial.org

序文

なぜこの本を書いたのですか？

この本を書いた話は、私が高等学校の学生だった1989年に始まりました。

これは、現在多くの先進国で利用できるSTEM（科学、技術、工学、数学）学校と非常によく似ています。

STEMは、科学、技術、工学、数学の4つの特定の分野で、学際的かつ応用的なアプローチで学生を教育するという考えに基づいたカリキュラムです。この用語は通常、学校での教育方針またはカリキュラムの選択に対処するために使用されます。それは、労働力開発、国家安全保障上の懸念、移民政策に影響を及ぼします。

図書館では毎週クラスがあり、各生徒は自由に本を選んで1時間読むことができました。クラスの目的は、学生が教育カリキュラム以外の科目を読むことを奨励することです。

図書館で棚の本を見ていると、5部構成で合計5,000ページの巨大な本に気づきました。本の名前は「テクノロジー百科事典」で、私たちの周りのすべてを説明しています。f半導体の絶対零度、当時のほとんどすべての技術は、カラフルなイラストと簡単な言葉で説明されていました。百科事典を読み始めましたが、もちろん週1時間の授業では終わらせませんでした。

それで、私は父に百科事典を買うように説得しました。私の父は私の人生の初めにすべてのテクノロジーツール、最初のコンピューターと最初のテクノロジー百科事典を購入しました。どちらも私自身と私のキャリアに大きな影響を与えています。

今年の同じ夏休みに百科事典全体を終えた後、宇宙の仕組みとその知識を日常の問題にどのように適用するかを見始めました。

私のテクノロジーへの情熱は30年前から始まりましたが、それでも旅は続いています。

この本は、高校時代と同じ素晴らしい体験を読者に提供しようとする「新興技術百科事典」の一部ですが、20世紀の技術ではなく、21世紀の新興技術に興味があります。 、アプリケーション、および業界ソリューション。

「新興技術百科事典」は365冊の本で構成され、各本は単一の新興技術に焦点を当てています。巻末の「ComingSoon」の部分で、新興技術のリストと業界別の分類を読むことができます。

読者に1年の期間内に毎日1つの新しいテクノロジーに関する知識を増やす機会を与える365冊の本。

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序章

この本はどうやって書いたの？

「TheEncyclopediaof Emerging Technologies」のすべての本で、私は人々の心から直接、新しいテクノロジーについての彼らの質問に答えようとして、即座に生の検索洞察を得ようとしています。

毎日30億のGoogle検索があり、それらの20％はこれまでに見たことがありません。彼らは人々の考えへの直接の線のようなものです。

時々それは「紙詰まりを取り除く方法」です。他の時には、それは彼らがグーグルと共有することをあえてするだけであるであろう悲惨な恐れと秘密のハンカリングです。

「自律ロボティクス」に関するコンテンツアイデアの未開発の金鉱を発見するために、私は多くのツールを使用してGoogleなどの検索エンジンからオートコンプリートデータをリッスンし、有用なフレーズや質問をすべてすばやく見つけ出します。人々はキーワード「自律型ロボティクス」。

それは人々の洞察の宝庫であり、私は新鮮で非常に有用なコンテンツ、製品、サービスを作成するために使用できます。あなたのような親切な人々は本当に望んでいます。

人の検索は、人間の精神でこれまでに収集された最も重要なデータセットです。したがって、この本はライブ製品であり、「自律ロボティクス」に関する新しい質問に対する回答が増え続け、あなたや私のような人々がこの新しいテクノロジーについて疑問に思っており、それについてもっと知りたいと思っています。 。

この本を書くためのアプローチは、人々が「自律ロボティクス」の周りをどのように検索するかをより深く理解し、必ずしも頭から考えるとは限らない質問や質問を明らかにし、これらの質問に非常に簡単で消化しやすい方法で答えることです。言葉、そして簡単な方法で本をナビゲートする。

それで、この本を書くことになると、私はそれが可能な限り最適化され、対象とされることを確実にしました。この本の目的は、人々が「自律ロボティクス」についての知識をさらに理解し、成長させるのを助けることです。私は人々の質問にできるだけ近づき、もっと多くのことを示すようにしています。

それは、人々が抱えている質問や問題を探求し、それらに直接答え、本の内容に洞察、検証、創造性を追加するための素晴らしくて美しい方法です。この本は、私が他の方法では到達できない、豊かで、混雑しておらず、時には驚くべき研究需要の領域を明らかにしています。このアプローチを使用して本を読んだ後、潜在的な読者の心の知識を増やすことが期待されることは間違いありません。

私はこの本の内容を常に新鮮にするために独自のアプローチを適用しました。このアプローチは、検索リスニングツールを使用して、人々の心に耳を傾けることに依存しています。このアプローチは私を助けました：

読者がいる場所に正確に会うことで、心を打たれ、トピックへの理解を深める関連コンテンツを作成できます。

脈拍をしっかりと把握しておくと、人々がこの新しいテクノロジーについて新しい方法で話し、時間の経過とともに傾向を監視したときに最新情報を入手できます。

質問の隠された宝物を発見するには、コンテンツの関連性を高めて勝利をもたらす予期しない洞察と隠されたニッチを発見するために、新しいテクノロジーについての回答が必要です。

読者が望んでいるコンテンツについての直感と推測に時間を浪費するのをやめ、本のコンテンツを人々が必要とするもので満たして、推測に基づいた無限のコンテンツのアイデアに別れを告げます。

確実な意思決定を行い、リスクを減らして、人々が読みたいものや知りたいものをリアルタイムで最前列に配置し、検索データを使用して、含めるトピックと除外するトピックについて大胆な決定を下します。

コンテンツ制作を合理化して、個々の意見を手動でふるいにかけることなくコンテンツのアイデアを特定し、数日から数週間の時間を節約します。

質問に答えるだけで、人々が簡単に知識を増やすことができるのは素晴らしいことです。

この本の執筆のアプローチは、それが照合し、検索エンジンで読者が尋ねる重要な質問を追跡するので、独特だと思います。

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謝辞

本を書くことは私が思っていたよりも難しく、想像以上にやりがいがあります。一流の研究者による作業がなければ、これは不可能でした。この新しい技術に関する一般の人々の知識を高めるための彼らの努力に感謝したいと思います。

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献身

悟りを開いた人々にとって、物事の見方が異なり、世界をより良くしたいと思っている人々は、現状や現状を好まないのです...あなたは彼らに反対しすぎて、彼らとさえ議論することができますそれ以上ですが、無視することはできませんし、過小評価することもできません。なぜなら、彼らは常に物事を変えるからです...彼らは人類を前進させ、狂ったものやアマチュアと見なす人もいれば、天才と革新者を見る人もいます。自分たちが世界を変えることができると考えるのに十分な悟りを持っている人は、そうし、人々を悟りに導く人です。

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碑文

「30年以内に、ロボットは最高のCEOとしてタイム誌の表紙を飾るでしょう。機械人間ができないことをします。機械は人類の最大の敵になるのではなく、人間と協力して協力するでしょう。」〜アリババの創設者、ジャック・マー。

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目次

引用

著者による他の本

著作権

ボーナス

序文

序章

謝辞

献身

碑文

第1章：自律型ロボット

第2章：行動ベースのロボティクス

第3章：ロボット学習

第4章：クラウドロボティクス

第5章：ユビキタスロボット

第6章：スワームロボティクス

第7章：フォグロボティクス

第8章：ロボットセンシング

第9章：ロボットセンサー

第10章：ロボットナビゲーション

第11章：同時ローカリゼーションとマッピング

第12章：遠隔操作

第13章：テレロボティクス

第14章：生物に触発されたロボット工学

第15章：バイオロボティクス

第16章：認知ロボティクス

第17章：発達ロボティクス

第18章：家庭用ロボット

第19章：進化ロボティクス

第20章：ヒューマノイドロボット

第21章：マイクロボット

第22章：ロボット工学

第23章：産業用ロボット

第24章：PatrolBot

第25章：Amazonスカウト

第26章：RoboBee

第27章：ロボモウ

第28章：ウェイクアップロボットの問題

第29章：誘拐されたロボットの問題

第30章：ロボット工学の3つの法則

エピローグ

著者について

近日公開

付録：各業界の新興技術

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第1章：自律型ロボット

自律型ロボットは、自動ロボットまたは自動ボットとも呼ばれ、動作またはタスクを自律的に（外部の影響を受けずに）実行するロボットです。自律型ロボット工学は、一般に、人工知能、ロボット工学、および情報工学の分野と見なされています。著者/発明者のDavidL。Heisermanは、初期のバージョンを提案し、デモンストレーションしました。

自律型ロボットは、宇宙飛行、家庭のメンテナンス（清掃など）、廃水処理、商品やサービスの提供などの分野で特に望ましいものです。

身近な環境の厳しい範囲内で、一部の最新のファクトリーロボットは「自律型」です。周囲にすべての自由度が存在するわけではありませんが、工場のロボットの職場は挑戦的であり、しばしば混沌とした予測不可能な変数が含まれています。次の作業対象の正確な方向と位置、および対象のタイプと必要なタスク（より高度な工場で）を決定する必要があります。これは予期せず変化する可能性があります（少なくともロボットの観点からは）。

ロボット工学研究の重要な分野の1つは、陸上、水中、空中、地下、宇宙など、ロボットが周囲の環境に適応できるようにすることです。

完全自律型ロボットは

環境についてもっと学びましょう。

人間の介入なしに長期間作業する人間の介入なしに、動作環境全体に自分自身の全部または一部を移動します

設計仕様の一部でない限り、人、財産、またはそれ自体に有害な状況は避けてください。

自律型ロボットは、タスクを完了するための新しい方法への適応や変化する環境への適応など、新しい知識を学習または獲得することもできます。

自律型ロボットは、他のすべての機械と同様に、定期的なメンテナンスが必要です。

ロボット自律性の構成要素と基準

セルフメンテナンス

ロボットが自分自身をケアする能力は、完全な物理的自律性の最初の要件です。今日市場に出回っている多くのバッテリー駆動ロボットは、充電ステーションを見つけて接続でき、ソニーのAiboなどの一部のおもちゃはバッテリーを自己充電できます。

自己維持は、「固有受容感覚」、つまり自分の内部状態を感知する能力に基づいています。バッテリー充電の例では、ロボットはバッテリーが少なくなっていることを事前に検出し、充電器を探します。熱モニタリングは、固有受容感覚センサーのもう1つの一般的なアプリケーションです。ロボットが人の近くや過酷な環境で自律的に動作するには、固有受容感覚を改善する必要があります。熱、光学、触覚のセンシング、およびホール効果は、一般的な固有受容センサー（電気）の例です。

Graphical user interface, application Description automatically generated

右下隅には、ロボットGUIがバッテリー電圧やその他の固有受容感覚データを表示します。表示はユーザーの便宜のためだけです。自律型ロボットは、自分自身を安全に保ち、適切に動作させるために、人間の介入なしに固有受容感覚センサーを監視して応答します。

環境の検知

Exteroceptionは、環境内の物事を感知する能力です。タスクを実行して危険を回避するには、自律型ロボットにさまざまな環境センサーを装備する必要があります。

電磁スペクトル、音、触覚、化学物質（におい、におい）、温度、さまざまな物体までの距離、高度はすべて、一般的な外部受容センサーの例です。

一部のロボット芝刈り機は、完全に刈り取られた芝生を維持するために草が成長する速度を検出するようにプログラミングを調整します。一部の掃除機ロボットには、拾われている汚れの量を検出し、この情報を使用して次のように伝える汚れ検出器があります。 1つのエリアに長く滞在します。

タスクのパフォーマンス

自律行動の次のステップは、物理的なタスクを完了することです。家庭用ロボットは商業的に有望な新しい分野であり、2002年にiRobotとElectroluxで小型の掃除機ロボットが殺到しました。これらのシステムのインテリジェンスのレベルは高くありませんが、接触センサーと非接触センサーを使用して、広いエリアをナビゲートし、家の周りの厳しい状況でパイロットを行います。どちらのロボットも独自のアルゴリズムを採用して、単純なランダムバウンスよりも広い範囲を提供します。

次のレベルの自律タスクパフォーマンスでは、ロボットによる条件付きタスクのパフォーマンスが必要です。たとえば、セキュリティロボットは、侵入者を検出し、侵入者の場所に基づいて特定の方法で応答するようにプログラムできます。

自律ナビゲーション

屋内ナビゲーション

行動を場所（ローカリゼーション）に関連付けるには、ロボットは最初にそれがどこにあるかを認識し、ポイントツーポイントでナビゲートできる必要があります。このようなナビゲーションは、1970年代に有線ガイダンスで始まり、2000年代初頭にビーコンベースの三角測量に進みました。商用ロボットは現在、自然の特徴を感知することによって自律的にナビゲートします。PyxusのHelpMate病院ロボットとCyberMotionガードロボットは、どちらも1980年代にロボット工学のパイオニアによって設計されたもので、これを実現した最初の商用ロボットでした。もともと、これらのロボットは、手動で作成されたCADフロアプラン、ソナーセンシング、および壁追跡バリエーションを使用して建物をナビゲートしていました。2004年に導入されたMobileRobotsのPatrolBotや自律型車椅子などの次世代は、建物の独自のレーザーベースのマップを作成し、オープンエリアと廊下の両方をナビゲートできます。

当初、自律ナビゲーションは、単一レベルでしか感知できないレーザー距離計などの平面センサーに依存していました。現在、最先端のシステムは、ローカリゼーション（位置）とナビゲーションのために複数のセンサーからのデータを組み合わせています。たとえば、モビリティは、その時点で最も信頼性の高いデータを提供するセンサーに応じて、さまざまな領域のさまざまなセンサーに依存し、建物を自律的に再マッピングできます。

ほとんどの屋内ロボットは、高度に専門化されたハードウェアを必要とする階段を上る代わりに、障害者がアクセス可能なエリアをナビゲートし、エレベーターや電子ドアを制御します。電子アクセス制御インターフェースのおかげで、ロボットは屋内を自由にナビゲートできるようになりました。現在、自律的に階段を上ったり、手動でドアを開けたりする研究が行われています。

これらの屋内技術が進歩するにつれて、掃除機ロボットは特定のユーザー指定の部屋または床全体を掃除できるようになります。セキュリティロボットは、侵入者を囲み、共同で出口を閉鎖することができます。これらの進歩には、保護手段も含まれています。ロボットの内部マップでは、通常、「禁止領域」を定義して、ロボットが特定の領域に自律的に入るのを防ぎます。

アウトドアナビゲーション

空中で障害物が発生することはまれであるため、屋外での自律性を実現するのが最も簡単です。巡航ミサイルは危険な自動運転ロボットです。パイロットのいないドローン航空機は、偵察にますます使用されています。これらの無人航空機（UAV）の中には、人が無線リモコンを介して介入する必要がある着陸を除いて、人間の介入を必要とせずに任務全体を飛行できるものがあります。ただし、一部のドローンは安全な自動着陸を実行できます。自律スペースポートドローン船は2014年に発表され、最初の運用テストは2014年12月に予定されています。

屋外での自律性は、次の理由で地上車両が達成するのが最も困難です。

三次元の地形

面密度の大きな格差

気象緊急事態

感知された環境の不安定性

自律型ロボット工学における未解決の問題

自律型ロボット工学には、より広範なAI研究の一部ではなく、この分野に固有のいくつかの未解決の問題があります。ジョージA.ベーキーの自律型ロボットによると、問題は、生物学的インスピレーションから実装と制御まで、ロボットが正しく機能し、それ自体で障害物にぶつからないようにすることです。

エネルギー自給と採餌

真の人工生命の創造に関心のある研究者は、インテリジェントな制御だけでなく、ロボットが自身の資源を探す能力（エネルギーとスペアパーツの両方を含む食物を探す）にも関心を持っています。

これは、行動生態学、社会人類学、人間の行動生態学、およびロボット工学、人工知能、人工生命の懸念事項である自律採餌に関連しています。

歴史と発展

空軍基地では、SeekurロボットとMDARSロボットが自律航法とセキュリティ機能を発揮します。

Seekurロボットは、空港、ユーティリティプラント、矯正施設、および国土安全保障省が一般的に使用するMDARSのような機能を備えた最初の市販ロボットでした。

火星探査機MER-AとMER-B（現在はそれぞれSpiritとOpportunityとして知られています）は、太陽の位置を見つけて、次の方法で目的地に移動できます。

3Dビジョンを使用した表面マッピング

その視野内の安全な表面積と危険な表面積を計算する

セーフゾーンから目的の目的地までの最適なパスを作成する

計算されたルートに従います。

このサイクルは、目的地に到達するか、目的地への既知のパスがなくなるまで繰り返されます。

計画されているESAローバーであるExoMarsRoverは、ビジョンベースの相対的および絶対的なローカリゼーションが可能であり、次の方法で安全かつ効率的な軌道をターゲットに自律的にナビゲートします。

ステレオカメラのペアを使用して、ローバーを取り巻く地形の3Dモデルを作成します。

安全な地形領域と安全でない地形領域、およびローバーが地形をナビゲートするための全体的な「難しさ」を特定します。

セーフゾーンから目的の目的地までの効率的なパスを計算する

所定のルートに沿ってローバーを運転する

以前のすべてのナビゲーションデータに基づいてナビゲーションマップを作成する

NASAサンプルリターンロボットセンテニアルチャレンジローバーであるCataglyphisは、2016年の最後のNASAサンプルリターンロボットセンテニアルチャレンジで、完全自律型のナビゲーション、意思決定、サンプルの検出、取得、およびリターン機能の実証に成功しました。ローバーは、GPSまたは磁気計の代わりにナビゲーションとマッピングのために、慣性センサー、ホイールエンコーダー、Lidar、およびカメラからの測定値の融合に依存していました。Cataglyphisは2.6kmを横断し、2時間のチャレンジ中に5つの異なるサンプルを開始位置に戻しました。

DARPAグランドチャレンジとDARPAアーバンチャレンジは、地上車両のさらに自律的な機能の開発を促進し、AUVSI国際空中ロボティクスコンペティションは1990年以来空中ロボットのこの目標を実証しています。

Total SAは、2013年から2017年にかけてARGOSチャレンジを開催し、石油およびガス生産サイト向けの最初の自律型ロボットを開発しました。ロボットは、雨、風、極端な気温などの悪天候に対処しなければなりませんでした。

配達ロボット

食べ物を届けるロボット

配送ロボットは、商品の配送に使用される自己完結型のロボットです。

建設ロボット

建設ロボットは、建設現場で、建築、資材の取り扱い、土木工事、監視などのタスクを実行するために使用されます。

いくつかの企業は、研究開発から完全な商業化に至るまで、開発のさまざまな段階でロボット工学のアプリケーションを持っています。

ASIロボット：重機の自動化と自律プラットフォーム

Builder [X]：重機の自動化

構築されたロボティクス：重機の自動化

Doxel：自律監視と現場追跡

EquipmentShare：機器の自動化とリモートコントロール

Fastbrick Robotics：煉瓦積みロボット

Jaybridge Robotics：重機の自動化

Robo Industries：重機の自動化

SafeAI：重機の自動化

スケーリングされたロボティクス：自律監視と現場追跡

Semcon：自律型コンパクターとプラウ

操縦：リモコン操作

Zoomlion：重機の自動化

研究と教育移動ロボット

教育と研究移動ロボットは、主に本格的なロボットの構築のプロトタイピング段階で使用されます。これらは、同じセンサー、キネマティクス、およびソフトウェアスタック（ROSなど）を備えた大型ロボットの小型バージョンです。それらは頻繁に拡張可能であり、ユーザーフレンドリーなプログラミングインターフェイスと開発ツールを提供します。また、特に大学レベルでの教育にも使用されており、自動運転車のプログラミングに関するラボがますます導入されています。人気のある研究および教育ロボットには次のものがあります。

TurtleBot

ROSbot 2.0

立法

2016年3月にワシントンDCでパイロット地上ロボット配達を許可する法案が提出されました。プログラムは2017年9月15日から12月末まで実行される予定でした。ロボットは最大無負荷時の重量が50ポンド、最高速度が1時間あたり10マイル。故障によりロボットが動かなくなった場合、会社は24時間以内にロボットを路上から撤去する必要がありました。各企業は、一度に5台のロボットしかテストできませんでした。2017年3月現在、2017年版の宅配装置法案が検討されていました。

2017年2月、米国バージニア州で下院法案HB2016と上院法案SB1207が可決され、2017年7月1日以降、自律配送ロボットが州全体で横断歩道を移動して横断歩道を使用できるようになりました。速度は10mph、最大重量は50ポンドです。同様の法律を制定することについて、アイダホとフロリダでも議論があります。

無効なキャリッジと同様の特性（たとえば、最高速度10 mph、バッテリー寿命の制限）を備えたロボットは、特定のタイプのアプリケーションの回避策になる可能性があることが示唆されています。ロボットが十分にインテリジェントで、既存のEV充電インフラストラクチャを使用してそれ自体を充電できる場合、最小限の監視しか必要とせず、視覚システムに十分な解像度があれば、器用さが制限された単一のアームでこの機能を有効にできます。

サンフランシスコの監督委員会は、2017年11月に、企業がこれらのロボットをテストするために市の許可を取得する必要があると発表しました。さらに、歩道配送ロボットによる研究以外の配送は禁止されています。

参考文献

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第2章：行動ベースのロボティクス

行動ベースのロボティクス（BBR）または行動ロボティクスは、主に感覚運動リンクを介して行動を徐々に修正することにより、直接の環境をモデル化するための内部変数状態がほとんどないにもかかわらず、複雑に見える行動を示すことができるロボットに焦点を当てたロボティクスアプローチです。

原則

生物学的システムをモデルとして使用することにより、行動ベースのロボット工学は、従来の人工知能とは一線を画しています。行動ベースのアプローチと比較すると、古典的な人工知能は通常、問題を解決するためにイベントの内部表現に基づくパスをたどります。状況に対処するために事前にプログラムされた計算に依存するのではなく、行動ベースのロボット工学は適応性に依存しています。この進歩により、行動ベースのロボット工学が研究とデータ収集において一般的になりました。

ほとんどの動作ベースのシステムはリアクティブでもあります。つまり、椅子がどのように見えるか、またはロボットがプログラムするために移動している表面のタイプの内部表現を必要としません。代わりに、すべての情報はロボットのセンサー入力から取得されます。その情報は、ロボットが身近な環境の変化に応じてその動作を徐々に修正するために使用されます。

行動ベースのロボット（BBR）は、通常、より慎重に行動するコンピューティングを多用するロボットよりも、生物学的な行動を示します。BBRは頻繁に間違いを犯し、行動を繰り返し、混乱しているように見えますが、擬人化された粘り強さを示すこともあります。これらの行動のために、BBRと昆虫の比較は一般的です。BBRは、すべての知能のモデルであると主張する人もいますが、人工知能が不十分な例と見なされることもあります。

特徴

まず、ほとんどの行動ベースのロボットは、基本的な機能セットでプログラムされています。使用する行動のレパートリーが与えられ、どの行動をいつ使用するかが決まります。障害物の回避とバッテリーの充電は、ロボットが学習して成功するための基盤を提供します。行動ベースのロボットは、世界モデルを作成するのではなく、環境とその中で発生する問題に対応するだけです。問題を解決するために、彼らは以前の経験から得た内部知識を基本的な行動と組み合わせて使用します。

歴史

行動ベースのロボットの学校は、1980年代にマサチューセッツ工科大学でロドニーブルックスが学生や同僚とサブサンプションアーキテクチャを使用して一連の車輪付きおよび脚式ロボットを構築したときの仕事に多くを負っています。Brooksの論文は、「計画は次に何をすべきかを理解することを回避する方法にすぎない」、ロボットの擬人化された品質、およびそのようなロボットの開発コストが比較的低いなどのタイトルで、行動ベースのアプローチを普及させました。

ブルックスの仕事は、偶然であろうと設計であろうと、行動ベースのアプローチにおける以前の2つのマイルストーンに基づいています。神経学研究のバックグラウンドを持つ英国の科学者であるW.グレイウォルターは、1950年代に、1951年の英国フェスティバルに展示され、シンプルで効果的な行動ベースの制御システムを備えた真空管ベースのロボットのペアを構築しました。

Valentino Braitenbergの1984年の本「Vehicles– Experiments in Synthetic Psychology」は、2番目の分水嶺の瞬間です（MIT Press）。彼は、単純に有線のセンサー/モーター接続が恐怖や愛のような一見複雑な行動をもたらす可能性があることを示す一連の思考実験について説明しています。

その後のBBRでの作業は、MarkTildenの作業を拡張したBEAMロボティクスコミュニティからのものです。Tildenは、歩行メカニズムに必要な計算能力を削減するために各脚に1つのマイクロコントローラーを使用し、さらに論理チップ、トランジスタベースの電子機器、およびアナログ回路設計への計算要件を削減したブルックスの実験に触発されました。

行動ベースのロボット工学をマルチロボットチームに拡張することは、開発の別の道です。この研究の目標は、暗黙的または明示的に、調整されたグループの動作をもたらす単純な一般的なメカニズムを作成することです。

参考文献

ブルックス、ロドニーA.（1991）。「表現のない知性」。人工知能。47（1–3）：139–59。CiteSeerX10.1.1.308.6537。土井：10.1016 / 0004-3702（91）90053-M。

バーク、アンドレアス。「行動ベースのロボット工学、その範囲とその展望」（PDF）。

パーカー、リンE.（1995）。「行動ベースのマルチロボットチームの設計について」。高度なロボティクス。10（6）：547–78。CiteSeerX10.1.1.14.5759。土井：10.1163 / 156855396X00228。

参考文献

ジョーンズ、ジョセフL.（2004）。ロボットプログラミング：行動ベースのロボット工学への実用的なガイド。ISBN978-0-07-142778-4。

アーキン、ロナルドC.（1998）。行動ベースのロボティクス。ISBN9780262011655。

外部リンク

熟練したロボットの学習と行動の調整システム（商用製品）

TAO（Think