中国の研究チームはこのほど、ロボットアルゴリズムの分野において世界初となる「力・位置ハイブリッド制御アルゴリズムの統一理論」を提案しました。このアルゴリズムは、ロボットが力センサーに依存せず、位置と力の制御を同時に学習できるようにしたもので、関連タスクの成功率は位置制御のみを用いた戦略に比べて約39．5％向上したとのことです。関連論文は、国際ロボット学習大会（CoRL）で優秀論文賞を受賞しました。同賞の創設以来、受賞チームがすべて中国人研究者で構成されたのは今回が初めてです。

研究者によると、現在広く用いられている視覚・言語・動作モデル（VLA）は、現実生活の多くのタスクに対応する際に、たびたび「力不足」に悩まされています。その核心的な問題は、これらのタスクのほとんどが複雑な接触シーンを伴うことにあります。例えば、黒板を消す際には、ロボットアームは表面に密着すると同時に適切な圧力を保たなければならず、キャビネットのドアを開閉する際には、内部の押し引きスプリング構造を正確に感知する必要があります。力・位置ハイブリッド制御アルゴリズムがない従来までの状態で、これらはすべて力センサーにより解決しなければならないものでした。

力・位置ハイブリッド制御アルゴリズムが深く応用されることで、ロボットは力センサーがなくても位置追跡、加圧、力の追跡、柔軟な相互作用などの多種多様な操作を実現できるようになり、タスク成功率が大幅に向上しただけでなく、人間とロボットの協同作業の安全性においても重要な進展を遂げ、将来のロボット応用シーンの拡大に基礎を築いたものとされています。（提供/CRI）