「メーカーに会う ロボット学生がNVIDIA Jetsonを搭載した自律型車椅子を発表する」

「メーカーとの対面：ロボット学生がNVIDIA Jetsonを搭載した自律型車椅子の発表」

AIの助けを借りて、ロボット、トラクターやベビーカー、さらにはスケートパークさえも自律化しています。Kabilan KBという開発者は、障害を持つ人々の移動性を向上させるため、車椅子に自律航行機能を組み込んでいます。

このインドのコーヤンバトールのカルニヤ工科大学の学部生は、エッジAIとロボティクスのためにNVIDIA Jetsonプラットフォームを使用して、自律車椅子プロジェクトを進めています。

この自律型電動車椅子には、デプスセンサーやLiDARセンサー、さらにはUSBカメラが接続されており、環境を認識し、ユーザーの目的地への障害物のない経路を計画することができます。

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“自動車椅子を使用する人は、移動先の場所を指示することができます。それは自律航法システムにすでにプログラムされているか、割り当てられた数値とともに経路が計画されているかもしれません。たとえば、キッチンに移動したい場合は「1」を押し、寝室に移動したい場合は「2」を押せば、自律型車椅子がそこに連れて行ってくれます。”とKBは述べています。

NVIDIA Jetson Nano Developer Kitは、カメラやセンサーからのデータをリアルタイムで処理します。そして、深層学習ベースのコンピュータビジョンモデルを使用して、環境中の障害物を検出します。

この開発キットは自律システムの脳として機能し、周囲の2Dマップを生成し、目的地への衝突のない経路を計画し、途中で安全なナビゲーションを確保するために、電動車椅子に更新された信号を送信します。

メーカーについて

KBは機械工学の経験を持っており、パンデミック中にAIとロボットに魅了されました。その際、彼は自由な時間を使って教育的なYouTube動画を検索しました。

現在、彼はカルニヤ工科大学でロボットとオートメーションの学士号を取得するための勉学に励み、将来的にはロボットのスタートアップを立ち上げたいと考えています。

自己教育の支持者と自称するKBは、NVIDIA Deep Learning Instituteから「Jetson Nanoでエッジ上のビデオAIアプリケーションを構築する」や「Omniverseで拡張可能な開発、カスタマイズ、公開をする」など多くの認証を受けています。

ロボット技術の基礎を学んだ後、彼はNVIDIA Omniverseでシミュレーションを試み始めました。NVIDIA Omniverseは、OpenUSDフレームワークに基づいて3Dツールやアプリケーションを構築・運用するためのプラットフォームです。

“シミュレーションのためにOmniverseを使用すると、ロボットのプロトタイプモデルの大規模な投資をする必要がありません。代わりに、合成データ生成を使用することができます。それは将来のソフトウェアです。”と彼は話しています。

彼のインスピレーション

この最新のNVIDIA Jetsonプロジェクトでは、KBは、移動障害を持つ従兄弟やマニュアルや電動車椅子を制御できない他の障害を持つ人々のために役立つデバイスを作成することを目指しました。

“時には、電動車椅子を買うお金がない人もいます。インドでは、上流階級と中流階級の人々だけがそれを買うことができるので、私は最も基本的なタイプの車椅子を使用して、それを自律化するためにJetsonに接続することにしました。”とKBは語っています。

この個人プロジェクトは、ボストン・チルドレンズ病院とハーバード医学大学の共同のプログラムである「グローバル外科および社会変革プログラム」の資金援助を受けています。

彼のJetsonプロジェクト

基本的な電動車椅子を購入した後、KBはそのモーターハブをNVIDIA Jetson Nanoとライダーおよび深度カメラに接続しました。

彼はJetson Nano上でYOLOオブジェクト検出を使用し、ロボットオペレーティングシステム（ROS）という人気のあるロボティクスアプリケーションのためのソフトウェアを使用して、自律型車椅子のAIアルゴリズムをトレーニングしました。

車椅子はこれらのアルゴリズムを利用して環境を認識し、地図を作成し、衝突を回避するパスを計画することができます。

「NVIDIA Jetson Nanoのリアルタイム処理速度により、ユーザーに遅延やラグが発生しません」とKBは言います。彼は今年6月からプロジェクトのプロトタイプに取り組んでいます。開発者は自律型車椅子の技術的なコンポーネントについて、彼のブログで詳しく説明しています。Karunya Innovation and Design StudioのYouTubeチャンネルには、自律型車椅子のデモも紹介されています。

彼は将来的には、脳波計（EEG）に接続された機械学習アルゴリズムを使用して、ユーザーが脳の信号を使って車椅子を操作できるようにすることができると展望しています。

「私は、フルモビリティ障害を持つ人が、単に「あそこに行きたい」と思うだけで車椅子を制御できるような製品を作りたい」とKBは語りました。

NVIDIA Jetsonプラットフォームについてもっと詳しく学ぶことができます。

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