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 ロボット技術を進化させるために、目標機能を設定して、性能の高さを競うというのは、第1回Amazon Picking Challenge で見たように有効な方法であり、来年には第2回が予想され、性能の大幅なアップが期待される。

 同様なRobotic競技会には、米国Darpa(米国防総省高等研究計画局)主催のGrand Challenge(→Urban Challenge、当Webの2008.4.28参照)が有名である。 無人走行自動車のUrban Challengeは2004年から行われ、数回の実施を経て、「無人走行自動車のためのハードウェアやソフトウェアの基本技術」の開発を終了した。現在は個々のメーカが市販自動車の実用化を目指してしのぎを削っている。


 また、2足歩行ロボットの開発を目標とするDarpa Robotic Challengeが2012~2015におこなわれ、世界各国の研究者がロボット開発に参加し、ロボットの完成度を高めてきた。現状ではまだまだ安定歩行、速度の面で未完成と思っていたが、最近、Google傘下のBoston Dynamics社が完成度の高い2足歩行のビデオを発表(日刊工業新聞、ニューススイッチ参照)し、驚いている。競技会で得られた知見を取り入れて再開発したものと思われ、Robotics競技会の有効性を思い知らせられた。

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 このような中、日本でも産業用ロボットの進化をメーカが単独で開発するのではなく、広く大学やベンチャーなどの研究能力を活用しようとする動きが始まっている。産業用ロボットの現状の能力は、すでに数十年前から変わっておらず、さらに進化が求められている。 先回のブログで紹介したAmazon Picking Challengeは、作業内容を明確にした作業実現コンテストであり、その過程で開発項目が明確になり、新しいソフトウェアやキーデバイスの開発が進むと期待できる。

 デンソーウェーブや川崎重工はロボットアームのサーボ部分に、ROS経由で、直接アクセスできるロボットアームを販売する予定とのことである(下写真)。研究者はROSの下で開発されているソフトウェアを自由に組み合わせたり、新しく追加したりして、ロボットの新しい能力を実現しやすくなる。

 日本もAmazonやDarpaのように、Challengeテーマを設定し、ロボット機能の開発をスピードアップさせる試みをやってはどうか?

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デンソーウェーブ製 双腕型Cobotta

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川崎重工業製 7軸ロボット

 トヨタ自動車が2016年1月にシリコンバレーにロボット関連の研究会社(Toyota Research Institute Inc. 2020年までに1200億円を投入)をつくった。
 ・事故を起こさない車(完全自動運転車とは限らない)
 ・幅広い(年齢、その他)層の人々が運転できる車
 ・モビリティ技術を使った屋内用のロボット
 ・人工知能を使って科学的、原理的な技術の研究
が主な研究テーマだ。(TOYOTA Global Newsroom,Jan.05.2016を参照)
 筆者としては、屋内用ロボットの開発に大いに期待している。

 一方、Googleも
 ・自動運転車
 ・ロボット
 ・その他
 などの開発を掲げている。
 
 両社はともにシリコンバレーの会社であり、開発テーマの分野も重なって、良い意味で開発競争を始めることになるだろう。大いに開発競争を繰り広げてもらいたいものだ。

 Googleでは、自動運転車は未解決の問題を多く包含しつつも、完全自動運転車を目指して開発が続行されているようだ。
 しかし、ロボット開発の内容は、リーダの3度にわたる辞任、退社により不明確だ。ロボットグループのリーダには絶対なりたくないという社員が多いといううわさもある。IT Media News(2016.01.18)によると、米New York Timesからの記事として、最新のリーダはノキア出身のハンス・ピータ・ブロンドモ氏だということである。プロジェクトのリーダとしての経験が豊富な人物らしい。

 初代のリーダであったルービン氏が買収した会社は8社にわたる。

2013年12月02日 SCHAFT Inc.(日) 東京大学発のベンチャー 、アンドロイドの開発
12月03日 Industrial Perception(米) 産業用のロボットアームの開発
12月04日 Redwood Robotics(米) 産業用のロボットアームの開発
12月05日 Meka Robotics(米) ヒューマノイドロボットの開発
12月06日 Holomni(米) ロボットの無指向性(全方向)車輪の開発
12月07日 Bot & Dolly(米) ロボットカメラの開発
12月10日 Boston Dynamics(米) 4足歩行ロボット(BigDogなど)の開発
2014年01月26日 DeepMind Technologies(英) 人工知能開発

 GoogleのCEOであるラリー・ページ氏がロボット開発に意欲的なため、何度も新たなリーダを任命して、研究開発を進めようとしている。買収した企業の商品を見ると、開発テーマはルービン氏がGoogle在籍時にロボットチームの目標として提案したように、2020年までに「フィジカルな世界と交流できるコンシューマ商品」の先駆けを作るというものに尽きるのではないか?新リーダの手腕に期待したい。

 以前から、Gooleが産業用ロボットを開発するといううわさはあり、また一方では、退社したルービン氏がFoxconnと個別に産業用ロボットの開発を進めているのではないか?といううわさもある。

 ここでのキーワードは多量生産にたけたFoxconnである。Googleが買収したのは企業の商品ではなく、人材だと思うべきだ。多彩な発想豊かな人材を一つの製品テーマに収斂させて、2020年までに世界を変えるロボットを作ろうとしているのだと思う。まず手始めにFoxconnと産業ロボットを開発し、次にコンシューマロボット用ロボットを狙うのではないか?それとも、ルービン氏が産業用ロボットを、Googleがコンシューマ向けロボットをそれぞれ開発するのか?

 12月2~5日に東京ビッグサイトで2015国際ロボット展示会が開催された。最終日(5日、土曜日)にでかけて、産業用ロボットから、サービスロボットの現状を広く見ることができた。

 1.関心があったのは、

 1)人と協働動作できるロボットco-robot(海外製)
  ABB社のYuMi、KUKA社のiiwaシリーズ、Rethink Robotics社のSawyer、Universal Robots社のURシリーズなど

 2)人と協働動作できるロボットco-robot(国内製)
   デンソーウェーブ(Cobotta)、カワダロボティックス(Nextage)、ファナック(CRシリーズ(4,7kg))、安川電機(HC-10)、川崎重工(DUARO)など

 3)ビンピッキング(ファナックをはじめ複数社)、オフラインシミュレータ(ロボットメーカ、他数社)、ORiN(デンソーウェーブ、ORiN協議会)などのソフトウェア

 4)災害対応ヒューマノイドロボットの実演
産業技術総合研究所(HRP-2改)、東京大学(Jaxson)、千葉工業大学など(HYDRA)

 5)サービスロボット、その他
トヨタ自動車(HSR)、パナソニック(HOSPI)



 2.それぞれのロボット詳細について
   各ロボットに関しては、過去にもWeb上に動画や写真で説明があったので、このWebサイト(ロボットあれこれ)でも今までいろいろ取り上げてきた。それぞれの動きについては予測はしていたが、今回、実際に触ってみたものについて予測との一致度合などを補足説明する。

 1)co-robot(海外製)のダイレクトティーチング特性など

 (1)ABB社のYuMi
 想像していた通り、ダイレクトティーチングでは、腕は軽くスムースに動かせた。腕を押すのをやめると、ブレーキストップのような感覚で急に止まるのが特徴。ロボットの姿勢から各軸にかかる自重による負荷トルクを計算して、バランスをとっているようだ。アームにはマグネシウム合金が使われており、軽量化に重点が置かれた設計になっている。

(2)KUKA社のiiwa
手で押す操作に非常に滑らかに反応して動く。始動から停止まで、サーボでバランスを制御している(コンプライアンス制御)。押すのをやめると、YuMiのように急に止まるのではなく、スピードが次第に落ちて止まる。アームにはカーボンファイバーが使われており、軽量化を重視した設計になっている。

 (3)Rethink Robotics社のSawyer
   KUKAのiiwaに近いが、滑らかさでは劣る。ばねが各軸に入っているためか、押すとまずばねが縮んでからサーボが動き出すので、少しぎくしゃくした始動になりやすい。停止はスムースに止まる。 

 (4)Universal Robot社のUR5型
   予想通り、ダイレクトティーチングには海外製の4種のロボットの中では一番力が必要である。これではきめ細かいティーチングをすることは、ほとんど不可能ではないか? 2015年には日本で約100台のUR型が売れたとのこと。販売先は中小企業かと思ったら、日本の場合、大企業が多いとのことで、予想外だった。



 2)co-robot(国内製)のダイレクトティーチング特性など

 (1)デンソーウェーブ Cobotta
 直接アームに触れる機会がなかった。今回初めて一般公開された。アームの大きさから類推するとダイレクトティーチングの操作性はYuMiと同レベルではないか?YuMiは7軸であるがCobottaは6軸の点が異なる。YuMiと似た双腕型も展示されていた。双腕型は腰部に回転と曲げの自由度がある点がYuMiとは異なる。Cobottaの写真とビデオを参照しておく。Cobottaはまだ開発の途中らしく、サーボに細かい振動が乗っていた。

 オープンプラットフォームを採用している点が特徴で、誰もがロボットアプリケーションを開発できるとのことである。デモでは音楽に同期してロボットアームがダンスをしていたが、このようなアプリケーションを書ける点が、従来の産業用ロボットにはなかった特徴となっている。ROSのミドルウェアなども使えるようになるのだろう。ユーザから新しいアプリケーションが発明されてくる可能性も十分に期待できる。ロボット機能が新しい展開を始めるかもしれない。面白い試みと思った。川崎重工も同社の7軸ロボット(MS005N)の制御インターフェース(オープンAS)を公開し、MUJINのPick Worksをインストールしてビンピッキングのデモをしていた。同様の試みである。注目してゆきたい。

コボッタ単腕・双腕.jpg

Response.15 (自動車) (11月21日ホームページから引用)








 (2)川田工業 Nextage
   直接アームに触れる機会がなかった。7軸すべてが80w以下のco-robotである。思ったより小さい印象だった。2014年6月現在で150台以上が売れているとのこと(web週刊ダイヤモンド2014年6月14日号)。

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 (3)ファナック CRシリーズ
   小型協働ロボットとして、今回の見本市で初めて公開された。全軸トルクセンサを装備し、ジョイントトルク制御を行っている。スムースに反応ができる。アームはソフトカバーでおおわれており、衝突時の衝撃を和らげている。可搬加重4kg(CR-4iA),7kg(CR-7iA、CR-7iA/L)の計3種類がある。構造はiiwaのように軽量化されておらず、従来型と同じ設計(リーチ550、911mm、自重20kg,27kg))のようである。

ファナック小型協調ロボット.jpg


日刊工業新聞 ニュース/ロボット〈2015.12.02から引用)












(4)安川電機 Motoman HC-10
全軸トルクセンサを装備し、ジョイントトルク制御を行っている。スムースに反応ができる。構造はiiwaのように軽量化されておらず、従来型と同じ設計のようだ。

安川電機青色ロボットのコピー.jpg

W.マイナビニュース(2015.11.30から引用)














(5)川崎重工 DUARO
  直接アームに触れる機会がなかった。スカラ型双腕ロボット。



3.ソフトウェア関連について

  1)ビンピッキングビジョンのデモが数多く見られた。

  研究の歴史は古いが、ビン状態の部品を識別する技術が相当高まっていることが分かった。ファナックとPFNがファナックのブースで、(株)3次元メディアの3次元ロボットビジョンシステムが安川、川重、三菱、MUJINのブースで、キャノンのマシンビジョンシステムが川重、安川、デンソーウェーブのブースで、それぞれデモを行っていた。

  キャノンと3次元メディアのビジョンシステムは「パターン投影による3次元距離画像計測と濃淡画像解析を併用した方法で、部品のCADデータを必要とする。異なるビン状態の対象物を5パターン見せることで準備が完了」する。 キャノンの例では認識時間は2.5秒程(下図、ビジョンシステムの処理)とのことである。

キャノンビジョン処理のコピー.jpg

  一方、PFN(Preferred Networks社)の方法は、現在注目が高まっているディープラーニング使っている。この方法はCADデータなどを必要としない。「実際にロボットで部品を取らせてみて失敗と成功の画像例をそれぞれニューラルネットワークに学習させてゆく。5000回の学習の後では、ピッキングの成功率は90%程度」になる。認識に要する時間はキャノンの例と同程度と思われる。ただし、この方法の問題点は、学習に要する時間が数時間~数十時間と長い点である。まだ研究途上で実用までにはまだまだ時間を要すると思われる。

2)オフラインティーチングシステム

  現在では、ロボットメーカーはティーチング時間を短縮するために、オフラインティーチングシステム(3次元ソリッドモデル)を用意している。しかし多くは、画面上でウェイポイント(waypoint)を指示する必要がある。

  一方、(株)MUJINのティーチングシステム"Pick Worker"はウェイポイントを自動発生し、ロボットの特異点や障害物回避ができる軌跡発生を自動でおこなう。ビン状態の部品箱の位置と部品整列箱の位置を教えるだけで、3次元画像処理システムからの信号を受けて部品をピックし、整列箱の整列することができる。このように、ロボットの知能化が進むにつれて、特定の作業全体をアプリケーションとして販売できるようになる。"Pick Worker"だけでなく、いろいろの作業がアプリとして販売され、ロボットがスマホのように簡単に機能追加できるようになってゆくのだろう。


3)ORiNの利用状況について

   ロボット向けのシステム構築支援ソフトウェアであるORiNがどのように利用されているか興味があったので気に留めながら見学した。その結果、表に出してPRしていたのは、メーカーとしてはデンソーウェーブのブースだけであった。その他にORiN協議会が1ブースを使ってPR活動をしていた。これから見ると、ORiNはまだ、他のロボットメーカには広く使われているとは言い難いようだ。広まらないのはロボットメーカが十分にその価値を認識していないからであろう。ORiNが従来方法に対して圧倒的にシステムの準備時間を短縮できることを、いろいろな具体例で示すことができれば、ユーザは競って使うはずである。

 人間型ロボットを研究対象にすることも日本の経営者の決断であったが、ソニーの場合は挫折したわけだ。今後、ホンダ、トヨタはどう出るか?
 一般の人(しばしば、研究者も経営者も)は人間型のロボットが歩いたり話したりすると、ロボットが完成に近いと思ってしまうが、そうではなく、二足歩行機械や話し言葉の発生器ができたに過ぎないことが理解できなくて、だまされてしまうのだ。産業用ロボットの父(Father of Robotics)と呼ばれ、ユニメートという産業用ロボットの設計者であり、産業用ロボットを始めて商業的に成功させたJoseph Engelberger氏が人間型ロボットの最大の批判者であるということも一般の人々は知らない(参考:梅谷陽二、ロボットの研究者は現代のからくり師か、p.102)。人間型ロボットの研究者はそれが役に立つ姿を世に提案し、評価を受けてほしい。役に立たないロボットは淘汰されてしまうのだ。これが現実である。役に立ってこそ、研究資金が提供されロボットが進化してゆくという原理を忘れてはならない。
 マウンターと呼ばれる機械がある。これは電子部品を人の数十倍の速さで基盤に組みつけてゆく機械であるが、これはコンピュータや情報家電を大きく進化させた立役者といっても言いすぎでない。これがロボットであることに多くの人は気がつかない。人間の形をしていないからだ。しかし、その生産額は日本のロボット生産額の半分ほどを占めているのいるのである。

写真は日立ハイテク製の高速チップマウンター
(日立ハイテク社のホームページから引用)


 ソニーはエンターテインメント・ロボット「QRIO」の新規開発の停止を決定した。これで,2005年度末に生産を終える「AIBO」と併せ,ソニーはエンターテインメント・ロボットの開発から完全に撤退する。ただし,QRIOおよびAIBOの開発で培った人工知能の研究は続行する。将来は民生機器に応用したい考えという。(以上は日経エレクトロニクス2006.2.13から引用)
 企業本体の経営状況が悪くなると、ロボットメーカで無い企業(たとえばソニー)での開発研究の場合にはロボット開発はいつもリストラの対象になる。ソニーに限らずにどのメーカでもそのような傾向がある。ロボット開発の歴史はこのようなリストラの繰り返しであった。何故そうなるか?役に立つロボットを作るという困難さが開発者と経営者の意欲をそいでしまう。または開発者に意欲があっても「研究の選択と集中」の原理で研究資源(人材、研究費)を経営者がより必要と思う分野に振り替えてしまう。将来再び新しい技術の出現などで役に立つものができそうなときには再開すればよいという考えである。問題は、将来それまでの研究の蓄積が伝承されるのかという不安がある。研究者が年齢的に代替わりしてしまうからである。

写真はソニーのQRIOサイトから引用

 ホンダのアシモが進化した。時速6kmで走る様子がホンダのAsimoサイトに掲載されている。歩行移動機械の完成度がまた高まった。ホンダの開発姿勢は、移動機械を扱う自動車メーカとして自動車だけでなく他の移動機械も研究するということらしい。二足歩行ロボットだけでなく、小型ジェット航空機も開発している。
 アシモに関しては、作業ロボットとしてではなく、(当面?は)移動機械としての性能を追求しているように見える。何でもできるロボットを指向するのではなく、2足歩行による移動機械の開発に目標を絞ることにより、実用性の高い商品を実現しようとしているように思える。この方向性は正しいと思える。そのためか、歩行、走行性能の進化のスピードは予想以上に速い。


写真:6km/hで走行中のAsimo(ホンダのAsimoサイトから引用させていただきました)

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