以前的研究表明，与他人保持至少两米的距离可以减少COVID-19的传播。基于技术的方法--如使用WiFi和蓝牙的策略--有希望帮助检测和阻止社会距离的失误。然而许多这样的方法需要个人或现有基础设施的参与，因此机器人已经成为解决人群中社会距离的潜在工具。
现在，Sathyamoorthy和他的同事已经开发出一种新的方法，它将自主移动机器人用于这一目的。该机器人可以使用自己的红绿蓝深度(RGB-D)相机和2-D LiDAR（光探测和测距）传感器来检测破损处，另外还可以接入现有的CCTV系统--如果有的话。一旦它到达突破口，机器人就会通过安装在显示屏上的文字鼓励人们分开行动。
该机器人使用一个新颖的系统，它将违反社交距离规则的人分为不同的组别，然后根据他们是站着不动还是在动对他们进行优先排序，随后对他们进行导航。这个系统采用了一种被称为“深度强化学习”的机器学习方法和Frozone算法，该算法之前由几位相同的研究人员开发，用于帮助机器人在人群中导航。
研究人员通过让志愿者在静止、行走或不规则移动的情况下表演社交疏远的违章场景来测试他们的方法。他们的机器人能够检测并处理大多数发生的违规行为，而闭路电视增强了其性能。
此外，该机器人还使用了一个热像仪，可以检测到有潜在发烧的人，这样也有助于接触追踪工作，同时它还纳入了确保隐私保护和去身份化的措施。
很显然，研究人员还需要进一步的研究来验证和完善这种方法，如探索机器人的存在如何影响人们在人群中的行为。
研究人员表示：“在COVID-19大流行期间，很多医护人员和安保人员不得不冒着健康风险为公众服务。我们工作的核心目标是为他们提供工具进而以安全和有效地服务于他们的社区。”
