多くの視覚障がい者（BLV）は、経路の維持や障害物・歩行者の回避といった瞬間的なナビゲーションを盲導犬に依存しています。しかし、従来の盲導犬には、取得・維持費が約5万ドルかかる、待機リストが長い、寿命が比較的短いといった重大な欠点があります。ロボット盲導犬は代替案として提案されていますが、既存のアプローチは完全な自律性を欠き、事前の環境スキャンや外部計算に依存することが多いです。
本研究では、Unitree Go2四足ロボットをベースにしたオープンソースで低コストのロボット盲導犬プラットフォーム「ミロ」を提案します。ミロの価格は約2,000ドルで、完全自律型であり、環境に関する事前知識を必要としません。すべての計算はロボット上で行われ、屋内と屋外の両方のナビゲーションに適しています。システムは、ボクセルマッピングと床・障害物・歩行者検出を組み合わせた知覚スタックと、カスタム鳥瞰図シミュレータで訓練された障害物回避ポリシーに基づくナビゲーションスタックで構成されています。
研究チームは、実際の屋内・屋外障害物コースでミロを評価し、コストマップベースのベースラインと比較しました。結果、ミロはよりスムーズなナビゲーションとハンドラーとの衝突の減少を示しました。アクセシビリティを最大化するため、ロボットのハードウェア説明書と完全なソフトウェアスタックをオープンソースとして公開しています。この研究は、視覚障がい者向けの実用的で手頃なロボット盲導犬に向けた重要な一歩です。本論文はCoRL 2026に投稿され、プロジェクトのウェブサイトも公開されています。