一項減少COVID-19傳播的新策略採用了一個移動機器人，它可以檢測到人群中不遵守社交距離規則的人，然後導航到他們身邊並鼓勵他們分開。 來自馬里蘭大學學院公園分校的Adarsh Jagan Sathyamoorthy及其同事於2021年12月1日在開放獲取期刊《PLOS ONE》上發表了這些發現。

以前的研究表明，與他人保持至少兩米的距離可以減少COVID-19的傳播。 基於技術的方法–如使用WiFi和藍牙的策略–有希望幫助檢測和阻止社會距離的失誤。 然而許多這樣的方法需要個人或現有基礎設施的參與，因此機器人已經成為解決人群中社會距離的潛在工具。

現在，Sathyamoorthy和他的同事已經開發出一種新的方法，它將自主移動機器人用於這一目的。 該機器人可以使用自己的紅綠藍深度（RGB-D）相機和2-D LiDAR（光探測和測距）感測器來檢測破損處，另外還可以接入現有的CCTV系統–如果有的話。 一旦它到達突破口，機器人就會通過安裝在顯示幕上的文字鼓勵人們分開行動。

該機器人使用一個新穎的系統，它將違反社交距離規則的人分為不同的組別，然後根據他們是站著不動還是在動對他們進行優先排序，隨後對他們進行導航。 這個系統採用了一種被稱為”深度強化學習”的機器學習方法和Frozone演算法，該演算法之前由幾位相同的研究人員開發，用於幫助機器人在人群中導航。

研究人員通過讓志願者在靜止、行走或不規則移動的情況下表演社交疏遠的違章場景來測試他們的方法。 他們的機器人能夠檢測並處理大多數發生的違規行為，而閉路電視增強了其性能。

此外，該機器人還使用了一個熱像儀，可以檢測到有潛在發燒的人，這樣也有助於接觸追蹤工作，同時它還納入了確保隱私保護和去身份化的措施。

很顯然，研究人員還需要進一步的研究來驗證和完善這種方法，如探索機器人的存在如何影響人們在人群中的行為。

研究人員表示：「在COVID-19大流行期間，很多醫護人員和安保人員不得不冒著健康風險為公眾服務。 我們工作的核心目標是為他們提供工具進而以安全和有效地服務於他們的社區。 ”