ロボット犬Spot、ダイナミックに経路を計画する能力を獲得

2021年9月17日, 10:00

人工知能は、企業の資産管理から建設現場の監視まであらゆる分野で応用範囲を広げ、企業の働き方を変えつつあります。AIシステムはデータに依存しますが、負荷の大きい、遠隔地にある、あるいは危険な作業現場で、信頼性が高く再現性のあるデータを集めるのは困難です。

Spotは動的なセンサーとして機能し、必要な場所と時間にデータを収集することで、この課題を解決します。オペレーターは退屈なデータ収集から解放され、企業はデジタルトランスフォーメーションを加速できます。Boston Dynamicsは、リソースを多く消費する産業でSpotのオーナーと緊密に協力し、ロボットを導入するとともに、個々のタスクに何が不足しているのかを把握しています。

Spot 3.0では、柔軟な自律性とデータ収集の再現性が加わり、巡回をより安全かつ効率的にするために必要な情報を収集する理想的なソリューションになりました。自動点検のセットアップの各ステップは、効率的なデータ収集と処理のために最適化されています。ロボットドッグは現実世界により一層適応するようになりました。

オーナーは、写真、熱画像、その他の重要なデータを収集するミッションをロボットに計画させ、コンピュータービジョンモデルを使ってエッジ上でその情報を価値のあるシグナルに変換し、カスタムアップロードでそれらのシグナルを既存のシステムに送信できます。これにより、すべてのデータを一か所に簡単に保存して分析・確認できます。Spot Release 3.0により、動的なセンシングがすべての人に利用可能になります。

柔軟な自律性

ロボットドッグのAutowalkシステムは、世界中の産業施設や建設現場で数千キロメートルにわたるテストを受けてきました。バージョン3.0では、このシステムに強力な新機能が加わり、オペレーターは敷地全体で動的なセンシングを実行する自律ミッションを記録できるようになりました。

ミッションの編集 ― 複数の記録セッションにわたって、経路を広げたり既存のミッションに新しい点検アクションを追加したりして、敷地全体をマッピングします。
ミッションの計画 ― Spotが実行する点検アクションを選択して時間を節約します。これによりデータ収集に要する時間を最小限に抑えられます。
動的な再計画 ― 敷地の変化によって点検を見逃さないように、Spotは以前ブロックされた経路を再計画できるようになり、必要なデータを確実に取得できます。
スケジュールされたミッション ― 簡単な計画・自律機能ツールを使い、営業時間外に敷地を点検できます。

AIによるデータ収集

バージョン3.0では、データ収集がより信頼性の高いものになり、処理も簡単になりました。Spotにコンピュータービジョンモデルを接続できるようになり、遠隔操作に価値のあるコンテキストを加えるとともに、生のミッションデータをエッジ上で実用的なシグナルに変換できます。

再現性のある画像取得により、Spot CAMとPTZ（パン・チルト・ズーム）によるカメラの位置合わせに基づき、毎回同じ角度から同じ画像を撮影できます。開発者はコンピュータービジョンモデルのライブ表示機能も追加しました。TensorFlowのモデルや同社のAPIライブラリのモデルを使い、計器の読み取り、サーマル解析、音響異常の検出などの点検タスクを実行できます。

コンピュータービジョンのモデルは、タブレットでいつでも事前に確認でき、その後、ロボットの特定の用途に合わせたスマートなアクションを作成できます。