アメリカを拠点とするFigureは、単一ニューラルシステムHelix 02によるリビングルームの片付けデモンストレーションを公開した。
Helix 02は、画像から全身を直接制御し、部屋全体にわたる器用で長時間の自律動作を可能にするシステムで、キッチンの清掃に続き、日常的なタスクに取り組んでいる。
リビングルームの片付けは家庭用ロボットに求められる主要なタスクだが、ロボティクスの観点からは極めて困難な作業となる。
商業的なタスクと異なり、リビングルームは常に変化し、物体は予測不可能に散乱し、家具が狭い移動経路を作り出す。タオルや枕のような柔らかいアイテムは動的に振る舞い、多くの動作は両手を必要とし、タスクの途中で手を空ける必要がある場合もある。
そしてほぼすべての行動が、何かを操作しながら部屋を移動することを伴う。
新たなデモンストレーションでの主要な成果
Helix 02は、新しいデータを追加するだけで、移動、器用さ、センシングの完全な統合を要求する新しいタスクを学習し続けている。新しいアルゴリズムや特別なケースのエンジニアリングなしに、Helixは以下を学習した。
協調的な道具使用による表面清掃
スプレーボトルを使って汚れた表面を濡らし、タオルで力強く拭き取る動作を実行する。柔軟な物体の動的な取り扱いでは、清掃のためにコップの位置を変え、タオルを腕から外し、拭き取り終えたら肩にタオルをかける動作を行った。
精密な足の配置による狭いスペースのナビゲーション
操作を続けながらテーブルとソファの間の狭い隙間を横歩きをした。
複雑な両手操作
左手でゴミ箱を持ち上げ、右手でテーブルからブロックを容器に入れている。
効率性のための全身戦略
おもちゃを拾うために、片腕で容器を挟む姿も。
動的な物体投げ
素早く制御された動作でクッションをソファに投げ戻している。
精密なタスクのための手の中での再配向
リモコンを拾い上げ、手の中で向きを変え、正しいボタンを押してテレビを消した。
動作中の道具の再編成
タスク間の移行中に一時的にタオルを腕の下に収納する場面も。
この成果の意義
リビングルームの片付けは、移動、器用な操作、道具の使用、リアルタイムの計画を、常に変化する環境で組み合わせる作業となる。
Helixは、以前のタスクで使用したものと同じ汎用アーキテクチャで、これらすべての行動を処理する。
各行動に特化したコントローラーを設計するのではなく、システムはデータから直接戦略を学習する仕組みだ。
より多くのタスクが追加されるにつれて、Helixはそのレパートリーを拡大し続けており、単一のヒューマノイドシステムが家庭や職場で必要とされる幅広い日常作業を実行できる未来に向けて構築している。
