AI駆動型車椅子が自律走行に向かって前進

ジョイスティックなしで航行する

重度の運動障害を持つ車椅子ユーザーはしばしば困った矛盾に直面しています。彼らは最も洗練されたモビリティ技術を必要とする可能性がありますが、標準的なジョイスティック制御を操作する身体能力が最も低いのです。ドイツ人工知能研究センター(DFKI)ブレーメンのチームは、AIがこのギャップを埋めることができると信じています。カリフォルニア州アナハイムで開催されたCSUN支援技術会議で、DFKIシニア研究員のChristian MandelとそのSergue Autexierが、環境を半自律的および完全に自律的にナビゲートできる車椅子プロトタイプを提示しました。これらは、ジョイスティック入力ではなく、「コーヒーマシンに連れて行ってください」のような音声自然言語コマンドに応答します。

システムの仕組み

DFKIプロトタイプは複数のセンサーモダリティを統合しています。2つのlidarセンサーが360度の障害物検出を提供し、3D深度カメラが近距離空間認識を提供し、車輪オドメーターが位置推定を提供し、埋め込みコンピューターがリアルタイム処理を実行します。システムはドローン搭載カメラを含む部屋レベルのインフラストラクチャとのインターフェースも備えており、環境の鳥瞰図を提供します。

半自律モードでは、ユーザーがジョイスティックで操作している間、システムが周囲を監視し、衝突を防ぐために介入します。完全自律モードでは、ユーザーが目的地を話し、意図されたパスを確認すると、車椅子はオープンソースのROS2 Nav2ナビゲーションスタックを使用してナビゲートし、リアルタイムマップ構築と障害物回避のための同時ローカライゼーションとマッピングを使用します。システムは事前マップされた環境を必要としません。これは、日々変わる空間でのリアルワールド使用可能性にとって非常に重要です。

コストと信頼性の問題

トロント拠点のBraze Mobilityのの最高経営責任者Pooja Viswanathan主な障害としてコストを指摘しています。電動車椅子はすでに数万ドルの費用がかかり、lidarとコンピューティングハードウェアを追加すると、統合労働を計算する前に大きな費用が追加される可能性があります。資金制度は従来の車椅子の周りに設計されており、高度なAIシステムを評価または払い戻す能力がありません。

信頼性は同様に深刻な課題です。車椅子は便利ツールではありません。ユーザーにとって、それは独立の主要な手段です。フランスのIRISAの生物医学研究エンジニアであるLouise Devingeは、信頼性の課題を明確に述べています。「センシング、計算、自律性を追加すればするほど、車椅子ユーザーが遭遇する全範囲の現実世界環境全体で堅牢なパフォーマンスを確保することが難しくなります。」

コラボレーション哲学

CSUNでの繰り返されるテーマは、AI車椅子システムを代替物ではなく協力者として設計することでした。多くの車椅子ユーザーはすでに優れたスキルで航行しており、完全に自律なシステムは当惑します。テクノロジーは、障害が真の障害を生じるシナリオで能力を増幅する必要があり、効果的な補償戦略を開発したユーザーに複雑さを課してはいけません。

Mandelは彼のキャリアの初期に、狭い通路を彼の知的車椅子システムの能力を超える技能で航行する重度の障害を持つユーザーを見たことを説明しています。「それなしで車椅子ユーザーができることを決して過小評価しないでください」と彼は言います。彼は、主流対応の知的車椅子がおよそ10年先にあると推定しており、これは典型的な医療機器開発と規制承認サイクルと一致したタイムラインです。

この記事はIEEE Spectrumの報道に基づいています。元の記事を読む。