実際にロボットを動かす方法

産業技術大学院大学情報アーキテクチャ専攻 助教

上田隆一

講師

• 上田隆一– 産業技術大学院大学 助教– USP 研究所 フェロー– Family & Robotics協会 理事

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最近のロボットブーム

• ここ 1, 2 年のマスコミのにぎわい– 検索すれば最近の記事がたくさん引っかかる

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「ロボット」という言葉

• 人の興味を引きやすい– SF っぽい– 最先端っぽい– プロモーションにうってつけ

• 誤解が多い– 実は意外と身近

• どうやって動いているか知ることで仕事上・趣味上のチャンスが

– 本日は「どうやって動かすか」を真剣に考える2014/11/1 大田区民大学 【産業技術大学院大学提携講座】 テクノロ

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ロボット = 人の代わりをするもの

• 昔から職場や生活空間に存在– 工場 : 溶接 , ちょっとした輸送– 家庭 : 掃除– お店 : 警備 , 扉の開閉（ = 自動ドア）– ...

• 人の型をしているかどうかは重要でない– アトム，ドラえもん，ガンダム , etc. → 誤解の

根源• これらは「絵」

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実世界のロボット

• 例をいくつかお見せします

• 以下の切り口から観察– 入力 : センサで何かを感じる• カメラ , 赤外センサ , レーダ , ソナー

– 出力 : モータ等で何か実世界に作用を与える• アクチュエータ , スピーカ , モニタ表示

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例 1: 茶運び人形

• http://www.youtube.com/watch?v=1ZoFGCSFS1o

• 入出力を考えてみましょう– 入力 : 茶を置く台（と，その下のスイッチ）– 出力 : タイヤ

– 間には歯車等の機構• 歯車がスイッチの情報を動きに変換

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例 2: 自動ドア

• ロボットだと考えてみましょう– http://www.youtube.com/watch?v=0HVgEruaUg4

• 入力 : 光（赤外線？）センサ• 出力 : ドアの開閉

• 間には（おそらく簡単な）電子回路– これも歯車同様，入出力をつないでいる

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例 3: サッカーロボット

• http://www.youtube.com/watch?v=Oz2wIDD02LY

• 入力 : カメラ画像• 出力 : 歩行等の動作

• 間にコンピュータ

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例 4: BigDog

• https://www.youtube.com/watch?v=cHJJQ0zNNOM

• 入出力，その間をつなぐものはなんでしょう？

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実世界のロボット - まとめ

• 入出力だけ。それだけ。

• ロボットの動かし方– 入出力する部品をうまく選ぶ– 入出力をうまく繋ぐ

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典型的な例

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入出力変換用ノート PC

センサ（ Kinect ）からの入力用USB

台車（タイヤ）への出力用USB

本日の話

入出力をコンピュータでつなぐ話

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（本題に入る前に）コンピュータって何？

• インターネットやメールをするもの

• 入力された情報を処理して出力する機械

• 一つのコンピュータで何でも入出力– ソフトウェアで入出力関係を制御

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仕事 入力 出力会社の経理 勤怠の記録等 給与明細年賀状を作る 住所のリスト , 図

案ハガキ

インターネットで何か見る

URL 表示するデータ

ロボット センサから出る値 モータ等への指令

典型的なロボットの論理的構造

• センサデータ処理 : 意味ある情報を抽出• 行動決定 : 情報から出力を決定• 情報の統合 : 複数のセンサデータから自己位置等を算出

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センサ1

センサ 2

センサデータ処理

（画像処理等）

物の位置情報等

情報の統合（状態推定

等）

行動決定

モータ1

モータ 2

... ...

センサデータ処理の例（画像処理）

• カメラで動映像を撮影して行動の判断基準に

• 動画像って何？– 動映像は 1枚 1枚の画像をつなげたもの– 画像は 1点 1点の色を数字で並べたもの

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写真（数字から絵を再現）写真（数字の並び）

231 228 209228 225 206226 223 204227 224 205226 223 204224 221 202...

情報量が多すぎる

• お茶汲み人形の行動決定表– スイッチ ON: 動く– スイッチ OFF: 止まる

• 画像からの行動決定表– 画像のデータの並びが ...

• 231 228 209 228 225 206 226 223 204...: 動く• 231 228 209 228 225 206 226 223 205...: 止まる• ...

– 多すぎる2014/11/1 大田区民大学 【産業技術大学院大学提携講座】 テクノロ

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画像処理で必要な情報だけ抽出• 例 : 画像から顔を抽出

• 行動決定しやすくなる– 例（自動ドアへの応用）• リスト 3番目の人物 : ドアを開けない• それ以外 : 開ける

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人の顔手持ちのブラックリストの 3番目の人物位置（座標 x=100,y=200 ）

その他センサ

• 測域センサ– レーザで物体の距離を計測

• Kinect– レーザ + カメラ → 3次元画像

• 使い方は画像処理と一緒– 何かしらの数字から興味の情報を抽出

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動作計画

• 自動ドアは開いて閉まるだけなので簡単

• 移動するロボット・手を持つロボットはどう動けばいい？– ただセンサデータに反応するだけでなく、

「手順」を考えなければならない

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例 : 自動車の車庫入れ

• 手順– 以下の繰り返し• 自動車の位置を確認（入力）• 頭の中で予測（計画）• 実行（出力）

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計画の方法

• 探索–乗換案内と方法は同じ• 行き先のグラフを作る

– グラフ（専門用語） : 路線図のようなもの• 一番よい経路を見つける

– 例• rapidly exploring random tree

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情報の統合• 1 回のセンサ入力から分からない情報を複数のセンサ入力から作る–右下の例 :• カメラ画像で旗の位置を計測して自分の位置を計測• 旗の距離と向きしか分からない場合、

最低 2 回の計測が必要

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カメラ観測（ 1 回目）

カメラ観測（ 2 回目）

統合の方法

• 伝統的な測量

• ベイズ推定– 推定したいものを確率的に逐次的に求めていく

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旗 1

旗 2

ここまでのまとめと次の話

• ロボットを動かす技術を大雑把に 3 つ紹介– センサ情報処理、動作計画、情報の統合– それぞれ面白い。身の回りで使われている技術

• 疑問– これを全部自分で作るのか？• 昔（ 15 年くらい前）はほぼ全部作っていた

（まともに動かすのに凄腕のプログラマで 2ヶ月）• 今はそんなに頑張らなくてもいいところまで簡単に

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オープンソース• ソフトウェアは一度作ると何度でも利用可• ただし権利関係がややこしい

• オープンソース– 大半のソフトウェアは公開されており

ライセンスの制限の下、誰でも使用可– 主な理由

• そうしておかないと相互利用できず全員が損• 公開しないと進化しない

– 商売しにくいという問題は存在– ロボット業界でも積極利用の動き2014/11/1 大田区民大学 【産業技術大学院大学提携講座】 テクノロ

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ROS（ Robot Operating System ）

• パソコンでロボット用機器をつなぐためのソフト–企業や一般人がセンサやモータなどを

ROS を通して動かせるようにする→プログラムするときに自分でやることが減る

• 買ってきたロボットをすぐ動かせる– ロボットの形状等が既にデータとして提供されて

いる–公開プログラムを使える2014/11/1 大田区民大学 【産業技術大学院大学提携講座】 テクノロ

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例 : TurtleBot2

• 動くまで–購入– 「 Linux 」という OS をインストール– このサイトの手順に従う

• 手順に従って動作させてみました– movie1– movie2

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OpenCV

• 画像処理ツール

– 例

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顔の認識境界線（エッジ）の抽出

まとめ

• ロボットとは– 何か SF の話ではない。

そういうストーリー付けは思考停止を生む。– 入出力

• ロボットを動かすということ– 技術の総合格闘技とも言える• 画像処理、探索、推定

– 教育や趣味にいかがでしょうか2014/11/1 大田区民大学 【産業技術大学院大学提携講座】 テクノロ

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