ロボットあれこれ

URロボットの教示システム

2017-06-11T08:51:39Z

　Universal Robots社のURロボットは世界で最も売れている協働型ロボットである。人気のポイントは従来型の産業用ロボットと異なり、人と接触しても安全性が高いために、ロボットを安全柵の中に入れなくても使えることである。

　URロボットは、前回解説したRethink Robotics社のSawyerロボットのように、アームを手で軽く動かすことはむつかしそうだが、大まかには動かせるので、残りの細かい位置・姿勢の設定だけをTeaching Pendantでやればよい。

　今回のテーマはUR ロボットのアカデミーのWebサイトで学ぶことができる。
　
　独特なロボット言語体系を持つが、命令言語を直接打ち込むのではない。ノートパッド型のティーチングペンダントで命令ボタンなどを選択しながら、アームを動かして設定したい位置姿勢などを記憶させ、プログラムを完成させる。文字入力にはウェート時間や負荷質量などがある。UR社ではストレートフォワードなプログラミング方法だと宣伝している。理解しやすいと思う。

　プログラミングは下図１のようなempty(空の）プログラムから始まる。　　　

　　　　　　　　　　　　　　図１

　次に、Moveボタンを押すと、Move命令と仮の移動目標位置がWaypointとして表示される（図２）。WaypointがMove命令と同行ではなく、一段下にインデントされて配置されのが特徴である。ロボットアームを手で動かすか、またはティーチングペンダントを使って最初のWaypointまで動かしてOKボタンを押すと、仮のWaypointが実際のWaypoint_1に変更される。同じMove命令（Movej,Movel,Movep,Movec)が続く場合は、Move命令は省略してWaypoint（Waypoint_1,Waypoint_2,...)だけが並ぶのが特徴である（図３）。

　　　　　　　　　　　　　図２

　同様にして、最後の点までを記憶させてゆく（図３）。

　　　　　　　　　　　　　図３

　次に、Waypoint_2で品物を把持させたければ、Waypoint_2に移動した後にハンドを閉じる命令

　　Set TO[0]=On

　を設定して、ハンドを閉じ品物を掴む。把持すればハンドに品物の質量が負荷されるので、Set命令の設定テーブルの中で

　　 Set the total payload to 1.6 kg

　として指定し、負荷質重を外力（外乱）と間違えないようにする（図４）。

　　　　　　　　　　　　　図４

　次に、ハンドが品物を掴むまでにかかる時間を　Wait命令で

　　　Wait 1.0 second　

として、Waypoint_2で確実に品物を把持してから、MoveLでWaypoint_3（図５）へ移動するようにする。

　　　　　　　　　　　　　図５

Sawyerの教示システムIntera5

2017-04-14T05:55:23Z

　協働ロボットの多くは、人がzero gravity状態のロボットアームを手で案内してアームに取り付けたツール（ハンド）の位置姿勢や動作などを教示する（Teach by demonstration）。触れるという特徴を生かしている。触れられないロボットでは使えない方法である。　少々、教示位置がずれてもアームがコンプライアントなので相手に倣って位置決めできる。これだけで従来の位置制御型ロボットよりも大幅にティーチングが簡単になった。また、アームが人に衝突しても安全が確保されるので、安全柵の必要がなくなり、設置スペースが少なくて済む。結果的に、ロボット導入費用も下がる。

　一方、位置姿勢だけでなく手先に発生させる任意方向への力やトルク、剛性（コンプライアンス）なども制御するので、プログラミングが困難になりやすい。例えば、ワークを持つとワークの重量とロボットへの外力とがロボットには区別がつかない。また、アームがコンプライアントのためアーム位置がずれる。これらを防ぐためにワークの把持と解放に合わせて、アームに負荷荷重を教えてやらなくてはならない。

　Rethink Robotics社の協働ロボットSawyerは全ての関節にトルクセンサを内蔵し、二次元視覚センサを手先に内蔵する７関節のロボットである。

　Sawyerのユニークな教示システムIntera5について以下で紹介しよう。詳しくは[Rethink Robotics Training Intera Basics Course 1]のビデオトレーニングをWebで参照してほしい。

　SawyerロボットのIntera 5の教示システム

　Intera5は基本的には、下図に示すように、機能を示すアイコンをツリー状に並べて作業プログラムを構成する。産業用ロボットの使われ方は殆どがシーケンス作業であるので、このシーケンスツリー表現方式が合理的ではある。各アイコンの機能を表１、表２に示した。アイコンツリー上での実行の順序は左から右へ、上から下への順で行われる。ロボットの現在の位置姿勢や動きは、シーケンスツリーの右側のCAD画像で表示される（実ロボットの動きが同時に表示される）。

　図１はpick & placeのプログラム例である。pick & place程度のプログラムであれば、アームをzero gravity制御（フローティング）にしてアームを手で動かしてpick & placeをさせるだけで、プログラムツリーが自動的に生成される（Rethink Robotics社のビデオ参照のこと.）。後でのプログラム修正は、搬送部品の質量設定くらいか？

　ツリー上のいずれかのアイコンをダブルクリックすると、そのアイコンの設定条件が表示される。アイコンの名前や設定条件の変更や、新しいアイコンの追加や削除も、アーム上のスイッチやダイヤルか、またはパソコンから容易にできる（Actionボタン群やServiceボタン群から適当なアイコンをツリーの必要場所にdrag & doropする）。実行中のアイコンは緑色に変わるので、シーケンスを目で追いやすく、デバッグがやりやすい。編集中のアイコンは茶色で表示される。

　　　　　　　　　　　　　　　図１

　　　　　　　　　　　　　　　　　表１

　　　　　　　　　　　　　　　　　表２

　　　　　　　　　　　　　　　図２

　テーブルに置かれた部品をカメラで見て掴み、所定の場所に搬送するプログラム。図１のPick sequenceアイコンの後にカメラを位置決めするMove Toアイコンとビジョンで計測するVision sequenceアイコンを追加するだけでよいので、簡単である。

　　　　　　　　　　　　　　図３

　　メモリ部品を掴んで電子基板に組み付ける作業。メモリ部品を運んで組み付け位置に接触させて、更に一定の力で押し付けて組みつける作業。

　ピッキングのシーケンスは簡単化のために非表示（＋印＝省略）になっている。Place sequenceアイコンの次にContactポイントへのAproachとPlaceアイコンに続いてContact mode への切り替えアイコン、Contact検出のアイコンやWaitのアイコンが追加されている。

細かい作業の設定がすべて明示されるので、慣れれば解りやすいかもしれない。

KBee社（ドイツ）のFRANKA　EMIKAロボット

2017-03-28T01:52:05Z

　ドイツのスタートアップ企業のKBee社が７軸の協働ロボットを発表した。特徴はKUKA社の７軸協働ロボットiiWaに似ているが、価格が１２０万円と安く、iiWaの約１／８であることだ。iiWaは特に価格が高かったので、FRANKA EMIKAの低価格は驚きである。

　　どのようにして低価格化したのか？　一つには、iiWaを参考にしているため開発費が安く済んだことが大きいだろう。FRANKA EMIKAはiiWaの原型であるLWR(Light Weight Robot)を開発したDLR（German Aerospace Center)の出身のメンバーが創業した会社である。

　二つには各ジョイントがモジュール化（モータ、減速機、エンコーダ、トルクセンサが一体化）され、組み立ての８０％がロボットでできるようにしたこと。

　今一つは、インクレメンタルエンコーダを使っているのではないか？　ビデオの中で、ゼロイングのような動作が見られる。Universal Robots社も最初はインクレメンタルエンコーダで発売し、後にアブソリュートエンコーダに変更した例もある。　その他、動作指示はすべてノートパソコンから行い、ティーチング・ペンダントを使わないことで価格を下げている。

	Franka EmikaとKUKA iiWaとの性能比較
		単位	FRANKA EMIKA	KUKA iiWa
ロボット質量		kg	15.8	22
可搬質量		kg	3	7
自由度		軸数	7	7
リーチ		mm	800	800
位置再現精度		±mm	0.1	0.1
最高速度		m/sec	2.5	1

動作のビデオを見る限り、スムースで精度の高い動きをしている。ただ、協働ロボットの問題点として、「加減速度が小さい」ことはどうしてもある。これは作業速度を遅くするが、安全性とのトレードオフで、やむを得ない。

ユニークなプログラミング方法

　最大の特徴は、スマートフォン世代に使いやすそうな、「アプリケーション（単位作業）を表すアイコンを並べて仕事をプログラム（構成）する」やりかたであろう。下図に於いて、アプリケーションのアイコン群が画面下にまとめられていて、作業構成に必要なアプリケーションのアイコンを指でドラッグして上部のプログラムライン上にドロップする（ビデオ１参照）。作業の意図が一目瞭然なので作りやすく、かつ理解しやすいと思われる。アプリケーションはクラウドに蓄積されていて、ダウンロードして使う。

　アプリケーションのアイコンを並べ終わったら、今度はロボットアームを手で案内しながら、一連の作業を実際にやって見せる（demonstrate)。この時、必要ならば個々の作業を代表するアプリケーションのアイコンを開いて、詳細を設定してゆく（一連の作業の説明サイト、ビデオ１、ビデオ２も参照）。これですべてのティーチング作業が終了するとのことである（追記２０１８．０７．０９参照）。確かに直感的で、ティーチングしやすいと思われる。

　一つのアプリケーションのアイコンがどのくらいの作業を含んでいるかを観られるビデオがあったので、ここに参照しておく。一つのアプリケーションのアイコンから数ステップの動作が作られている。アプリケーションは位置データなどが入っていないプログラムであり、demonstrationまたはtrainのフェーズで実データを入れてゆく。

　開発者が主張している「従来のロボットには無かった新しい機能」として、別のプログラムで作られたアプリケーションが新しいプログラムで使える点である。このようなアプリはクラウドからダウンロードして使う。

　ロボットのiPhone化を目指しているとのこと。

　人との協働を実現するために、ロボットには何が求められるのか。「理想的なロボットは、『iPhone』のように誰もが直感的に使えて、誰もがプログラミングできるもの」――。そう語るのは、開発関係者のドイツのハノーバー大学自動制御研究所所長であるSami Haddadin氏だ。

　これからのロボット・プログラミングで、代表的な一つモデルになると思われる。具体的には次回に、ユニバーサルロボット社やRethink Robotics社の同様な試みと比較して考察する。

　追記２０１８．０７．０９

　Franka Emikaの動作のプログラミング方法はユニークで２０１７年度のGerman Innovation Awardを受賞している。受賞内容の記述の中から自己学習型（Learn by watching)プログラミングに関する説明を下記に引用（英文）する。

　The system is extremely easy to operate and requires no previous programming knowledge since the robots learn by 'watching'. One only need demonstrate the activities the robot is to perform. The machine learns the activity and can also use the acquired knowledge for other challenges -- a skill conventional industrial robots do not have. To make programming as simple as possible, the nominees have also developed an innovative programming and operating concept. With it, tasks and sequences of motion can be broken down visually into small program modules, so-called robot apps. They make using robots as easy as using a smart phone -- and opens up a wide range of new potential applications from which even small and medium-sized businesses stand to profit.

産業用ロボットの作業機能の実用化challenge

2016-02-23T05:45:42Z

　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。

　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？

デンソーウェーブ製　双腕型Cobotta

川崎重工業製　７軸ロボット

ロボットをもっと進化させるソフトウェアの研究

2016-02-20T14:04:56Z

位置制御を主体とする従来型の産業用ロボットは、人が作業環境を整え、ロボットの軌跡を厳密に教えることで作業をすることができた（カメラによる位置補正を含める）。このようなやり方でも現実の電気機器や自動車部品などの組み付けラインの中で、世界でも数万台以上のロボットが仕事をしている。

　一方、人手でないとできない作業を含む生産ラインまたはセルの自動化がまだ残っている。そこでは作業員とロボットが協調して仕事をすることになる。この場合にはロボットの隣りで人が作業できるように、安全なロボット（万が一、人と接触しても人を傷つけない）が必要となる。

　このようなロボットはすでにいろいろ製品化されてきており、当ブログでも紹介してきた。しかし、安全なロボットアームのハードウェアは、ほぼ開発が終了したと思われるに対して、ロボットが機能を発揮する具体的なソフトウェアに関しては、開発はこれからという段階と思われる。

　ロボットのソフトウェアといっても、ロボットアームを動かしたり、視覚認識をするミドルウェアの開発研究は進んでおり、これらがOpen sourceで提供されるROS(Robot Operating System、Open Source Robotics Fundationが管理する）が有名である。　ライブラリは、移動、視覚認識、音声認識、通信、ツール類、その他も含めると、その数は数千にも達していると言われる。

　開発がこれからという意味は、従来のロボット（アーム、視覚、触覚など）を使ってする作業が比較的単純なものに限られているということである。

　例えば、AmazonがAmazon Picking Challengeで2015年から開始した、「棚から目的とする品物を選び、取り出して、箱に収める」などの仕事（下の写真参照）では、品物ごとに変わるPicking作業をセンサ情報を参照して自動生成している。ChallengeではROSの上などに適応的なソフトウェアを試作し作業能力を競っているが、最優秀賞を受賞したチームの場合でさえ、作業速度が極端に遅く、まったく実用にならないというのが現状である（ENGADGET,Amazon crowns winner of first warehouse robot challengeを参照）。

　しかし、遅いとはいえ、不定形な重なり合った品物を視覚で認識して、一つ一つピッキングできており、ソフトウェア技術が少しづつ進歩していると想像される。

TRI(Toyota Research Institute Inc.)とGoogle

2016-01-21T01:18:00Z

　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？

ボッシュ工場に配備された、人と協調作業するロボット

2015-12-31T09:47:41Z

　DBJ（日本政策投資銀行）の今月のトピックスNo.238-1(２０１５年８月２１日）の内容（PDFファイル）がWebに載っていた。その中に下の左側の写真（２０１５ハノーバメッセ）が掲載されていた。ボッシュの工場で働く協調型のロボットで台座が可動式になっている。ロボットを必要な時に、必要な場所に移動し、安全柵なしで設置できる。同じロボットの写真が２０１５年１２月３０日の朝日新聞朝刊の経済欄にも載っており、"ロボットのセンサが横の働き手の動きを感知しながら共同作業をする。人とのスピードが落ちればロボットもそれに合わせる。"との説明がしてあった。

　このロボットは、ドイツの航空宇宙研究所とKUKAが１０年以上をかけて開発を続けてきて、現在でもIndustry4.0の看板ロボットとしてよく引用される、人と協調できるロボットiiwa（Light Weight Robot、右の写真）ではない。初めて見るロボットである。

　以前にこのブログ（２０１５年７月２５日）でも紹介したように、iiwaは高性能ではあるが高価（約１０００万円）すぎる。そのため、上図左に示す低価格な協調ロボットを新たに開発をしたのではないか？
　ファナックがやったように、同サイズの位置制御型ロボットを改造して、各ジョイントにトルクセンサを装着させ、腕をソフトなカバーで覆っているようだ。

　iiwaが今後どのように使われてゆくか？興味深い。その高性能さを生かして、特別な用途向けに利用してゆくか、あるいは、設計を見直して低価格化するか？

次のロボット開発の焦点は小型双腕ロボットか？

2015-12-23T05:02:00Z

　先日の2015国際ロボット展で、デンソーウェーブが小型の双腕co-robotを出展していた。この分野での先輩ロボットであるABB社の小型双腕ロボットYuMiも展示されていた。今回さらにGoogleがFoxconn（iPhoneなどを製造している台湾のEMS）と共同で開発するロボットのプロトタイプになるか？と紹介されたSRI製の小型双腕ロボットが分かったのでここで引用したい。Googleは以前、Google Glass（眼鏡につける表示用のインターフェース？、人気が出ずに発売中止となった）を販売しようとしていたが、この生産は中国ではなく米国で行おうとしていた。米国で生産するためには、生産の自動化が必須であり、そのために小型のロボットが必要になる。

米国SRI（いろいろなシステムのスタートアップを行う研究機関）が遠隔手術用に研究している小型双腕ロボットアーム（引用；Siliconbeat Feb 11,2014 "Google and Foxconn's plan for robotic domination should come as no surprize"）。GoogleがFoxconnと共同で開発する生産用のロボットのモデルになるか？

デンソーウェーブの小型双腕ロボットCobotta（co-robot、片腕６軸、リーチは約600mm？　参照；Response.15th 自動車 2015.11.27）

ABB社の小型双腕ロボットYuMi（co-robot、片腕７軸、リーチは約600mm？参照；http://new.abb.com/products/robotics/yumi

　上記の３つのロボットとも、電子機器などの精密小物組み付けを視野に入れている。この分野はアジアだけとっても１０００万人の工場作業員の手作業に依存している。クカ社のティル・ロイター氏は、同業界には2020年までに50万台のロボットが必要になると予測している（RoboNews2015/02/15から品用）。果たして双腕型小型ロボットが電子機器などの小物精密組み立てに合目的なのか、は今後のフィールドテストに待たねばならない。

2015国際ロボット展示会を見学

2015-12-08T06:28:33Z

　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。

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）。

　（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。

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。

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。

　　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。

もう一つの進化の方向、ソフトウェア

2015-11-13T03:00:09Z

　産業用ロボットのもう一つの進化のベクトルである、"ソフトウェアの進化"について触れよう。
　一般に産業用ロボットは単体では仕事はできず、例えば組み立て作業では部品供給装置、部品固定治具、部品排出装置、ハンドツールなどを動かすアクチュエータ類、スイッチ類、センサ類、PLCなどのFA機器が必要になる。ロボットとこれら機器が協調して初めて仕事ができる。
　ここで必要になるのは、ロボットやFA機器をネットワークで繋いで、必要なアプリケーションを実行してくれる統合システムであり、アプリケーションはパソコンの中に用意する。
　ここで、アプリケーションとは、例えばロボットやFA機器への動作指令、生産管理、工程管理、稼働監視、不具合解析・回復などのプログラムである。
　ロボットセルやラインなどを立ち上げる際には、下図の左のようにいろいろなアプリケーションに必要なFA機器との通信ソフトウェアを書く必要があるが、それぞれの機器の通信仕様がメーカなどによってまちまちで、従来はこれらの通信ソフトウェアを用意するのが負担でり、エラーの原因となることが多かった。そこで、これを下図の右のように統一するために、ロボットミドルウェアが日本ロボット工業会によって検討、開発されてきた。

　ミドルウェアの役割は、ロボット、センサー、PLCなどのFA機器に対して、機器のメーカや機種によらず統一的なアクセス手段とデータ表現方法を、パソコンのアプリケーションソフトに提供する通信インターフェースである。
　約１５年ほど前から、このようなロボットシステムの統一的なインターフェースORiN(Open Robot/Resource interface for the Network)がミドルウェアとして検討、開発されていることは、当Webサイトでも2006年6月23日に記載してある。ここ１５年ほどの間に仕様検討やインプリメンテーションが行われ、さらに実ラインでの検証・改良が行われてきた。その結果、2011年12月にはISO規格として登録された。

　　　　　　　　 ORiN協議会のORiNのWebサイトから引用

　現在は、デンソーウェーブ社のロボットコントローラRC-8に同梱されて発売（2011年）され、いろいろな用途で利用されている。生産工場以外の場所でも多岐に利用されている（注１）。いろいろなモジュールソフトウェア（生産管理などの汎用アプリケーション・ソフトウェア、個々の機器接続のためのプロバイダー・ソフトウェア）の開発、登録が進み、利用可能になったことから、これらの使い廻し（再利用）により、現場スタッフの作業工数が従来の自動化に対して大幅に低下した（下図）。ORiNによってソフトウェアの蓄積、再利用ができるようになったことは、産業用ロボットの進化の中でも大きな事件と言えるのではないか。

　代表的なロボット利用の製造ライン（注2）では、アプリケーション5種類、ネットワーク5種類、ロボット54台、PC9台、PLC69台、操作盤22台、状態量のサンプリングアイテムが7500ほどにもなり、ORiNのようなロボットソフトウェアシステムの開発によって、はじめて安定した運用が可能になったとのことである。ORiNはオープンソースであるから、今後も多くの利用者が（スマホのアプリのように）有用なアプリケーションソフトウェアやプロバイダソフトウェアを追加することで、ロボットの能力がどんどん増してゆくことが期待できる。

　（注1）ORiNを基盤とするスマートサイバー治療室の開発（東京女子医科大学　岡本　淳　氏）

（注2）デンソーにおけるORiN活用例（2003年7月31日、ORiNミーティング2003 ）

　　　　　　デンソーテクニカルレビュー　Vol.10 No.1 2005 から引用

　ORiN2は2014年現在で1500ライセンス、9000システムが出荷されている。最近、注目されているIoT（Internet of Things）にも容易に適用できるシステムとして、今後の展開に期待が持てる。

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co-robotの限界と残された問題

2015-11-13T02:50:32Z

　今までこのブログで、ここ数年の産業用ロボット進化として注目してきたのは、いわゆるco-robotと言われる"人と共存できる産業用ロボット"の出現であった。今まで、ロボット化が進んでいなかったSME（Small and Mediam sized manufacturing)用のロボットとして、広く導入が進んでゆくだろう。

　実際に工場で使われている例を見てみると、Universal RobotのURシリーズも、Rethink RoboticsのSawyerも、NC工作機械へのマシンテンディング、二つのコンベア間の部品の搬送、パッケージングなど、単一のロボットでの作業がほとんどで、人一人に代わって狭いスペースで仕事をしている。複数台で協調して組み立て作業をしている例はWeb上では発表されていない。KUKA社のiiwaもそのような例は発表されていない。高加減速度や高位置精度（±0.02mm）が要求される組み立て作業のへの応用は、UR5やSawyerやiiwaのようなロボットには向かないようだ。

　可搬重量が500gと小さいが、YuMiは実用的な加減速度と精度（±0.02mm）を持っている。人と共存するロボットを標榜するなら、YuMiの制御方式などをもっと研究する必要がある。

　YuMiの例を見れば、現状の産業用の小型多関節ロボットのような可搬重量が数kgでも、数m/secの高速、高加減速度、高精度（±0.02～0.03mm）で、かつ低価格なco-robotは実現できるのではないか？まだまだ、研究の余地があると思われる。

Rethink Robotics社のSawyerが発売された

2015-10-27T06:29:05Z

　Rethink Robotics社の単腕7軸、co-robotのSawyerが、フィールドテストをおえて、最近発売になった。同社の双腕co-robotのBaxterとは異なり、減速機にハーモニックドライブを使い、位置や速度の精度が上がったようだ。位置の再現精度が0.1mmという記事もある。価格は$29,000で双腕のBaxterの$25,000より高い。単なる品物の搬送ではなく、Machine tendingなどの作業用のロボットとして売り出した。７軸だから、狭い場所でも器用に障害物をよけて作業ができている。安全で使いやすいco-robotとして、中小企業の生産工場で、現状の生産設備を大きく動かすことなく設置できる利点を発揮して、人気を得ることができるだろう。競争相手はユニUniversal Robot UR5（$28,000）であろう。

　ただし、電子機器や電気機械（スマートフォン、カメラなど）のような0.1mm以下の位置精度で、高加減速度での位置決めを必要とするような組み立て作業への適用は、構造上難しいだろう。位置決めに時間がかかりそうである。手先に設置したカメラで位置補正するにしても、補正のための時間が許容の範囲内には収まらないだろう。

　Sawyerに期待したいのは、人工知能をどのように使ってロボットの使用範囲を広げるか、という点である。Rethink Robotics社のCTOであるBrooksはBaxterやSawyerのOSにROSを使ったAcademic版を作って、ロボットのインテリジェンスの研究をさせている。ROS上に蓄積された数多くのアプリケーションソフトウェア財産を巧みに使って、従来の産業用ロボットにはなかった新しい機能を見せてくれることを期待している。

Andy Rubin氏がGoogleを去った！しかし、・・・

2015-09-27T07:40:31Z

　驚いたことに、Googleのロボット・チームのリーダであり、さらにFoxconnとGoogleの共同開発の推進者の、肝心のRubin氏が、2014年10月にGoogleを辞めてしまった。シリコンバレーであたらしい仕事（ハードウェアの開発も含む）を立ち上げるインキュベーターの役割をしたいらしい。

　Googleのロボットチームの次のリーダはカーネギーメロン大学のKuffner教授で、ロボット運動学の分野での専門家であり、Googleのロボットプロジェクトは問題ないと思われる。（追記、注１参照）

　そこで、Foxconnとの共同開発の仕事は、Rubin氏が新しくインキュベータとしての仕事としてやるようだ（出典：The Wall Streat Journal 2015 ,April 6 "Android Creator Andy Rubin Launching Playground Global"）。

　Foxconn以外にもGoogleやHP（ヒューレット・パッカード）その他の会社も新しい組織への出資者となる。

　これは、私（このWebページの編集者）の意見になるが、Rubin氏は新しい仕事「賢く安全なロボットの開発」を機動力ある小さな組織で、クラウドなどの技術を取り入れて、ロボットオペレーティングシステム（ROS）、ロボットハードウェアも含めて速く立ち上げたいのだと思う。バックには、このような産業用ロボットの必要に迫られているFoxconnという巨大ユーザがいる。完成品はFoxconnが大量に使う（30万台のオーダ）し、成功すればユーザはFoxconnに限らない。HPはグローバルに製品を販売することになる（Rubin氏の言葉）。

　技術者のRubin氏は２１世紀でまたとない技術開発のチャンスに取り組めると考えているのだと思う。

　注１：2016.01　Kuffner氏はその後、2016年1月にシリコンバレーに設立された"トヨタリサーチインスティテュートInc."に転籍してしまった。代わりにノキア出身のハンス・ピータ・ブロンドモ氏がロボット部門のリーダとして雇われた。

　注２：2017.06.13　アンディ・ルービンの野心はロボットでなく、次世代スマホであった。Essential Products会社を立ち上げて　、オープンプラットフォームの開発と配布を通して、これからオンラインに繋がろうとしている数十億台の電話、時計、電球、オーヴントースターを動かそうとしている。

GoogleがFoxconnと産業用ロボットを共同開発

2015-09-25T04:56:37Z

　Foxconnはここ数年、内製のロボットであるFoxbots 10,000台をiPhone6sの生産ラインに投入しようと努力してきたが、単純な繰り返し作業はできても、少し難度の高い作業が出来ずに自動化が進まず困っている。

　そこで、2014年4月の時点で、FoxconnのCEOのGou氏はTaipi（台湾）で、Googleのロボット関連プロジェクトを率いるAndy Rubin氏（Android OSの育ての親）と「賢く安全な産業用ロボット開発」で共同することで話し合い、合意したようだ（出典;International Buisiness Times,February 11,2014　"Google Robots Could Automate Manufacturing At Foxconn, Andy Rubin In Talks")。

　Gou氏は工場の自動化レベルを高めることで、EMSの中でも雇用者一人当たりの売り上げが最も低い状態を変えたいと期待していた。また、Gou氏は自分の会社を自動車や医療産業のように、利潤の大きい産業に変えてゆきたいと思っている。

　Rubin氏はGoogleで多分野にわたるロボット関係の会社を吸収していたが、最初に実用化する分野として、スマートフォンの組み立てのような産業分野を選び、スマートフォン用OS（Andoroid）を開発して成功したように、ロボット用のOSを開発して、ロボット分野でリーダシップを握りたいと考えていた。

　これに対して、Gou氏は自分の会社の生産ラインを、Googleが開発するロボットの最適な試験場として使うことが出来ると述べた。工場労働者をロボットに置き換えることは、これからの技術業界の中でも大きなことであり、マイクロソフトやアマゾンも産業用ロボットの場で次の発展を狙っている。

　GoogleとFoxconnの二つの巨大企業が産業用ロボットでの共同開発を進めることになると、他のロボットメーカーにとっては相当の脅威になるのではないか？Googleの人工知能の研究能力やコンピュータOSの開発能力があれば、産業用ロボットの知能化（賢い産業用ロボット）にあたらしい展開が起こると思われる。

　これとは別にFoxconnはアメリカで研究開発に関して投資する対象を探している。いままでもペンシルベニアの研究機関に４０億円を投資している。また、最新の生産、自動化技術を学ばせるために、社員をMITに送っている。やる気十分である。

　日本は産業用ロボットを利用する分野で、現場と密着した開発を進めてきて、この分野では現在では世界トップクラスといってよいと思うが、今後は知能化産業用ロボットの分野を積極的、しかもスピーディーに攻めないと、Google Foxconnコンビにやられてしまうかもしれない。スマートフォンなどの電子機器の生産ラインの全ロボット化などは、日本が最初に成功してほしいものである。

FoxconnはYuMiを使わないのか？

2015-09-23T06:37:56Z

　スイスのABB社が長期間かけて開発してきた、小型双腕ロボットYuMiは、まさにスマートフォンなどの電子機器の組み立てを目指したロボットである。だから、Foxconnが取り組んでいるiPhone6sの組み立てラインは、まさに使ってもらいたい絶好のラインであるはずである。
　FoxconnとABB社は２０１１年ころから、YuMiに関して接触を続けている（出典；Complete Report,Nov 6,2011: Foxconn moves one step closer to build "Intelligent Robot Kingdom"-A Complete Report ）。YuMiは２０１１年ころはFRIDAと呼ばれていたが、当時すでに、FRIDAは色々なワークステーション（ABBの現場）で作業テストをしており、Foxconnでも色々な作業で使って評価がなされたはずである。その後、実際のラインでどの程度使われているかに関しては、情報がない。使っていないのではないか？

　一つ気になるのはYuMiは作業者と協調して作業をするように設計されている点である。だから、完全ロボット化を狙うFoxconn のCEOであるGOU氏には、大量に使う気がないかもしれない。

　それよりも、YuMiを何十万台もiPhone6sの生産ラインで使うとなると、生産システムを構成する上で、大きなブラックボックスが出来ることになり、Gou氏はそれを避けたいのかもしれない。やはり、重要な要素である生産ロボットは自分で作りたいに違いない。