1月28日、ホテル京阪ユニバーサル・タワーにおいて、次世代ロボット連携群「平成20年度第3回講演会/見学会 次世代ロボット共通プラットフォーム技術―関西環境情報構造化プラットフォーム」が開催された。この記事では、ユニバーサルシティウォーク大阪(UCW)で実施されたイタリアのEUプロジェクト「DustBot」の実証実験の前に行なわれた講演についてレポートする。
総合科学技術会議 科学技術連携施策群次世代ロボット連携群は、次世代ロボット研究開発を加速して、ロボットビジネスを創出することを目的としている。そのために、基礎・インフラ技術である「次世代ロボット共通プラットフォーム」を社会に提供することを中核ミッションとして活動している。今回は、次世代ロボット共通プラットフォーム技術を組み込んだ、次世代ロボットのテスト環境として構築されている関西環境情報構造化プラットフォームを中心に紹介した。
● 次世代ロボット共通プラットフォーム技術の進歩
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松日楽信人氏(次世代ロボット連携群副主幹)
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まず、次世代ロボット連携群副主幹の松日楽信人氏が「次世代ロボット共通プラットフォームの進捗」について講演した。
「総合科学技術会議 科学技術連携施策群 次世代ロボット連携群」とは、次世代ロボット開発のインフラとして、環境情報の構造化とソフトウェア基盤の構築を実現し、各省庁を越えてロボット開発の効率化を図ることを目的としている。最終的には、技術を共有化して多くの参加者を得て知産を共有化し、次世代ロボットの適用範囲を広げて社会に普及させることを目指した共同プロジェクトである。
「環境の構造化」とは、ロボットが稼働する時に必要となるさまざまな情報――物体の位置、人の位置や移動速度方向などのデータ――を共通化・規格化しようという取り組みだ。どのようなロボットでも、サービスを提供する時には、周囲の情報をセンシングすることは必要となる。センシング機能を個別のロボットに搭載するのではなく、環境側の共通規格とすることで、外部から持ち込んだロボットがすぐにサービスを提供できるようにするのが目的だ。
なお、これらの共通基盤は国際標準化を目指し、ATRを中心に整備をしている。
ソフトウェアプラットフォームの「ロボットワールドシミュレータ」と「タウンでの環境情報構造化」(福岡プラットフォーム)に関しては昨年3月に終了し、「施設内での環境情報構造化」(関西環境プラットフォーム)と「作業空間での環境情報構造化」(神奈川県プラットフォーム)については、この3月終了のため最後の大詰め段階となっている。
シミュレータは産総研を中心に開発が進められ、「OpenHRP3」を製作した。これは、EPLというライセンス形態で一般配布をし、すでに約1,400件のダウンロードがされているそうだ。
その他の環境情報プラットフォームもユーザーが使用できるように、下記の各サイトで仕様書や利用申込書が公開されている。
【問い合わせ先サイト】
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科学技術連携施策群
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次世代ロボット共通プラットフォームについて
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ロボットが動きやすい環境を構築する
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ロボット用基盤ソフトウエアの構築
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連携施策で実現する共通プラットフォーム概観
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各地区の次世代ロボット共通プラットフォーム
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● 政府推進施策における次世代ロボットへの期待
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堀俊夫氏(内閣府総合科学技術会議事務局)
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続いて、内閣府総合科学技術会議事務局の堀俊夫氏が「政府推進施策における次世代ロボットへの期待」と題して講演した。
現在、次世代ロボットを取り巻く大きく4つの動きがある。1つ目は2006年3月に設定された「第3期科学技術基本計画」で、これは3年目に入り中間フォローアップが始まったところだ。創造性豊かな人材と有限な資源を活用し、最大限の成果を生み出すために総額25兆円を投資し“イノベーター日本実現”を目標に活動している。今年の夏からは第4期基本計画の策定活動に移行するという。
2つ目が先ほど松日楽氏から講演があった「科学技術連携施策群」で、現在11テーマに別れて活動している。
3つ目の長期戦略指針「イノベーション25」は、20年先の日本の将来像を描き、どのように各技術を推進するのかを検討している。多様な人生を送れる社会のためにRTの要素技術開発が進んでいるが、まだ社会に還元されていないものについて、2008年から内閣府が「社会還元加速プロジェクト」を推進している。
4つ目として、経済産業省からロードマップが発表されたり、各省庁からロボットに関連するプロジェクトが発表されている。2008年5月に「革新的技術戦略」が策定され、活動を始めた。これは、世界トップレベルの技術で経済社会に大きな波及効果をもたらすことが期待されている技術だ。健康な社会生活構築のために知能ロボット技術を用いて超高齢社会に向けて生活環境を改善することが期待されている。
堀氏は「内閣府にとってもロボット技術の推進は、国の重要な研究開発目標の1つに挙げられている。将来の日本にとって不可欠な存在になってくると考えられている」と結んだ。
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内閣府の定める戦略指針と推進する施策
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第3期基本計画。科学技術によるイノベーション
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情報通信分野における戦略重点科学技術
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イノベーション25
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社会還元加速プロジェクト
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革新的技術。産業の国際競争力強化を目指す
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生活支援ロボット技術
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次世代ロボット共通プラットフォーム技術の確立
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● 施設内外の人計測と環境情報構造化の研究
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萩田紀博氏(ATR 知能ロボティクス研究 所長)
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ATR 知能ロボティクス研究所長の萩田紀博氏から、「施設内外の人計測と環境情報構造化の研究」について全体概要の説明があった。
当プロジェクトは、ATRとNICT(情報通信研究機構)が共同で、平成18年度7月から3カ年計画で実施している。「環境情報構造化」とは、前述のように複数のセンサーを用いて部屋の内外の人の位置を計測し、その情報をもとにロボットがサービスを提供することを可能にする技術だ。
萩田氏は、ロボットサービスが本格的に立ち上がらない要因に、「現在は周囲の状況やサービス対象とする人の位置や動きを厳密にプログラミングしなくてはならない」ことをあげた。
多くの人が往来する場所にロボットを置いた時、ロボットはまず「誰に、何の」サービスをするのかを判断しなくてはならない。そのためには、単にx、y、zで示される座標情報ではなく、“人が往来する場所”(空間プリミティブ)で“立ち止まっている人”(行動プリミティブ)がいるという具体的な情報が必要となる。そうすればロボットは情報から相手の状況を推察して、近づいていき「何かお困りですか?」と声を掛けることができるだろう。
そうした情報を得るための環境知能の敷設や、容易に取得できるノウハウについての研究を行なってきたわけだ。
環境情報の構造化は、4階層になっている。最下層のセンサーデータ層では、RFIDやカメラ、GPS等のセンサーデータを取得する。このデータは各センサーの誤差を含んでいるため、次のセグメント層で誤差を修正し標準形式に変換する。そして、プリミティブ層で空間や行動の意味づけをする。最終層で、サービスを提供する会社がその意味づけを組み合わせて、アプリケーションを構築し、環境情報を構築した場所へロボットを持っていけば、意味のある情報をもらえる仕組だ。
UCWの4階に設置した環境情報構造化プラットフォームでは、10~20人の人がランダムに動いても、1人1人の軌跡を追い、意味づけ情報がリアルタイムに取得できる。
UCWは実証実験会場として、2008年6月から公開し、8件の実証実験を行なった。昨年12月上旬には、総務省のネットワークロボットプラットフォームと環境情報構造化プラットフォームの連携デモンストレーションを実施、下旬にはホンダのASIMOがRobovie-IIと連携してサービスを提供するデモを行なった。本講演会の後には、イタリアのEUプロジェクト「DustBot」の実証実験の実証実験を行なわれた。
またNICTのけいはんな研究所のエントランスも同年8月29日から利用可能となっている。環境情報構造化プラットフォームで実証実験をしたい方はATRかNICTのサイトから応募できる。
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ロボットサービスを実現するためには、人の位置情報と行動の意味づけが重要
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環境情報4階層モデル
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【動画】環境情報構造化により、10~20人の軌跡をリアルタイムで計測可能
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UCW4階とNICTけいはんな研究所エントランスに環境情報構造プラットフォームを設置
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人計測の仕組み。複数のセンサーを組み合わせてデータを取得し、意味情報を推定する
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UCW環境における人位置計測側の性能
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NICTけいはんな研究所エントランス環境における人位置計測の性能
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関西環境プラットフォームとネットワークロボットプラットフォームの接続実験
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1人のオペレータが4台のロボットを監視し、往来する人にサービスを提供した
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● 空間位置計測技術とUCWにおける共通プラットフォーム環境の概要
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宮下敬宏氏(ATR 知能ロボティクス研究所 環境知能研究室 室長)
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ATR 知能ロボティクス研究所 環境知能研究室 室長の宮下敬宏氏は、「空間位置計測技術とユニバーサルシティウォーク大阪における共通プラットフォーム環境の概要」について述べた。
関西環境プラットフォームは、NICTけいはんな研究所とUCWに設置されている。
NICTけいはんな研究所は1階のオフィスエントランスに、カメラ16台、ステレオカメラ2台、無線IDタグリーダー17台、レーザーレンジファインダ(LRF)6台が設置されている。エントランスはガラス張りのため、外光が入り画像認識処理には厳しい条件だが、上記センサーを総合的に使い、安定した計測を実現している。
一方、UCWは4階の通路天井にカメラ16台とタグリーダ9台、床にLRF6台を設定している。
「環境情報の構造化」は、既述のとおり環境内に設置した複数の種類のセンサーが繋がるセンサー層、その情報をセグメント層で統合する。その上にデータに意味づけをするプリミティブ層、最後にアプリケーションを展開するサービスアプリ層の4階層になっている。「空間位置計測技術」は、この中のセンサー層、セグメント層に該当する。
施設内では、人位置を「複数のLRF」「複数のカメラ」「複数のRFIDタグ」の3つのシステムで計測している。複数のLRFで人を検知すると、腕と胴の辺りを輪切りにしたような情報が出てくる。これを「適応型人形状モデル」と呼ぶ。歩いている人を追跡すると、腕を振って移動するようすが見えてくるため、位置と身体の向きが推定できる。
LRFの情報が2次元なのに対し、複数カメラでは人の頭部の3次元位置を計測できる。複数台を使用することで、人混みで頭部が重なっていても、別のカメラでデータを捉えることが可能になっている。
RFIDタグリーダは、ユーザーにタグを持ってもらい、発信されている電波の強度を計測し、位置を推定する。
このように複数のセンサーを用いて位置計測を行なうことで、UCWにおけるLRFの測定誤差は46mmくらいになっているそうだ。
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人の位置情報、空間・行動の意味を把握すれば、ロボットサービス以外の展開も考えられる
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NICTけいはんな研究所エントランスに環境情報プラットフォームを設置
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エントランスのセンサー配置
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UCWは4階に環境情報プラットフォームが設置されている
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UCWのセンサー配置
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複数のLRFによる人位置計測。位置と向きがわかる
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【動画】複数LRFによる人位置計測。適応型人形状モデルの腕の振りで、人の向きがわかる
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複数カメラによる人の頭の位置計測
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【動画】複数カメラで3次元情報の位置が計測可能となる
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RFIDタグリーダによる人位置計測・ID計測
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人位置計測システムの計測誤差
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【動画】UCW大阪での人位置計測結果
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● 位置・環境情報に基づくサービス技術の研究開発
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神田崇行氏(ATR知能ロボティクス研究所)
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ATR知能ロボティクス研究所の神田崇行氏は、「位置・環境情報に基づくサービス技術の研究開発」と題し、これまで紹介してきた技術で、ロボットが人の位置情報や環境情報を取得した時、その情報をどのようにロボットのサービスに活かすのか発表した。
環境情報構造化プラットフォームが設置されても、単にロボットを持ってきただけでは、ロボットはウロウロ動き回るだけで効率的なサービスの提供はできないと、神田氏はいう。サービス提供のためには、ロボットに興味を持って周囲をブラブラ歩いている人や、案内板の前で立ち止まる人など、“サービスの対象となりそうな人”を見つけ出してロボットがその人の元へ移動することが重要だ。
そのためには環境情報を取り出す時に、行動に関して“局所行動のプリミティブ”“大局行動のプリミティブ”“空間情報に関するプリミティブ”の3つが必要となる。
局所行動のプリミティブとは、“真っ直ぐ歩いている、走っている、ウロウロしている、立ち止まっている”など人の行動に関するプリミティブだ。こうした局所行動プリミティブを元に、空間を25cm単位のマトリックスにし1時間毎のグリッドとして計測すると、その位置でよく起きる行動が見えてくるという。このようにして、空間がどのように利用されているかという情報(=空間プリミティブ)を取り出す。
例えば、平日の11時~17時と週末の12時~13時は、単に通過していく人が多い時間帯。平日6時~7時は、店の前ではスピードを落としゆっくり歩く人が増える。このようにエリア毎に時間帯によって、違った行動が起きることが情報として取得できる。局所行動をクラスタリングすることで、このように空間の利用用途が推定できるようになる。
大局行動プリミティブとは、空間全体で人がどのような行動をしたのかという情報で、これも局所行動を時系列とすることで得られるという。
これら3種類のプリミティブを元にして、ロボットが人の行動を予測し待ち受けることが可能になる。ロボットが人にサービスする時には、この“待ち受け”という考え方が重要だという。例えば、案内図の前に人が立ち止まっているのを検知して、ロボットがその人に話しかけようと移動し始めたとしよう。多くの場合、ロボットがそこへたどり着くまでに、その人は地図を見終えて歩き始めてしまう。また、ブラブラ歩いている人を見つけても、ロボットがその人に追いついて話しかけることは難しいだろう。だから、サービスを提供するためには、サービスを必要としている人が通りそうなところへ、あらかじめロボットが自発的に近づいて、待っていなくてはならない。
具体的には、空間プリミティブと局所行動プリミティブから、平日の日中はベンチで休む人が多いということが推定できた場合、予めロボットをベンチ付近で待機させるということだ。
もう少し複雑なケースでは、大局同行プリミティブをパターン分析し、計測中の人の移動パターンに応じてロボットを移動させて人に近づけることも可能だ。つまりサッカーをしている時に、パスがきそうなところを予測して走り込むようなものだ。
UCWの実験では、待ち受けをしなかった場合は5人に対してサービスを行なったが、待ち受けした場合は13人に増えたそうだ。
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行動プリミティブは、局所行動、空間、大局行動の3種類がある
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局所行動プリミティブをSVM(Support Vector Machine)で解析する
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【動画】ゆっくり歩いている人は「idle walking 」、止まっていれば「Stopping」と表示される
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空間を25cmに区分けし、1時間単位で使用され方を追跡する
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局所行動を時系列とした時に得られる大局的な移動軌跡のパターン
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局所プリミティブ、空間プリミティブ、大局プリミティブのデータを元に人の動きを予測する
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【動画】行動プリミティブから人の動きを予測する
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【動画】大局行動プリミティブを使い行動を予測して、ロボットがアプローチをする例
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予測と待ち受けにより、サービス効率が向上した
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● NICTけいはんな研究所エントランスにおける共通プラットフォーム環境の概要
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山崎達也氏(情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センター)
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情報通信研究機構 知識創成コミュニケーション研究センターの山崎達也氏からは、「NICT けいはんな研究所エントランスにおける共通プラットフォーム環境の概要」について発表と報告があった。
けいはんな研究所のエントランスホールに設置された共通プラットフォームは、情報通信研究機構が構築し、運用・管理を行なっている。
1階エントランスホールには各種センサーが設置され、入退室する来場者の位置情報や行動情報をデータとして取得し、3階のサーバー室で集中管理している。UCWと違うのは、人の出入りがあまり多くないため、統制した実証実験が可能な点である。一般には公開したくないとか、多くの人を対象とする前にテストしたい時には、けいはんなの方が適しているだろう。8月から公開し利用が可能となっている。
共通プラットフォームの実現には、技術を共通化するだけではなく効率的な運用も重要になる。そこで、利用履歴を残したり、プランを適宜改善したりPDCAサイクルを適用したプランニングを意識して管理している。
今回のシステムに関しても、共通プラットフォームを利用する場合、ATRと情報通信研究機構、利用者との関係を整備し、簡単に共同研究契約を結んで利用できるようフローを検討している。
PDCAサイクルは、各プロジェクトでプランニングし、実際に実行。その後、評価や意見収集、および分析を行なうことが重要で、そのためのリストを整備したり、シンポジウムを開いたりして利用者からの意見を実際に収集してきたという。これまでシステムを利用したユーザーにアンケート調査をして、各種センサー機器の利用満足度や、改善案の提案などをヒアリングしているそうだ。
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NICTけいはんな研究所のセンサー機器構成
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設置状況
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サーバ・ネットワーク機器構成
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PDCAサイクルに基づいた管理・運用
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● 人の位置計測に関する標準化活動
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ATR機能ロボティクス研究所 西尾修一氏
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最後にATR機能ロボティクス研究所の西尾修一氏から、「人の位置計測に関する標準化と関西環境プラットフォームへの実装」について現状の報告があった。
既述のようにロボットがサービスを提供する際に、周囲の環境やサービス対象の位置情報データが重要になる。
位置情報の標準化というと、既にカーナビや携帯電話で実用化されている地理情報システムがあり、GPSに代表されるように広く使われている。これは、ISO/TC211で標準化が進められているが誤差も大きく、また動き回っている複数の対象物の位置測定には適さない。
そのためサービスロボット実現のためには、ロボットにとって必要な位置情報の標準化が必要である。
現在、米国に本部を置く国際標準化団体のOMG(オブジェクトマネージメントグループ)で、標準化を進めている。この組織は、国単位ではなくユーザーメンバーとして参加が可能で、仕様が無料で入手できるという利点がある。標準化する前に、実装を通じて問題がないことを検証するプロセスが必要であり、実用的だと西尾氏は考えているそうだ。
2006年6月より、位置情報の標準化について議論を重ね、現在は日本、韓国、イタリアが中心となって検証を行ない、細かい修正を重ねている。日本では、日本ロボット工業界、ネットワークロボットフォーラムが中心となり、国内の企業、研究機関、大学等16の機関が参加して、作業部会を作り検討している。今年3月に修正を締め切り、6月に中南米コスタリカで開催される会議で承認されれば、今年の年末には正式に標準化として発表される予定だという。
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既存の標準をロボットに適用する際の問題点
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標準化の経緯
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RLS(Robotic Localization Service)の目的
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データ出力例
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座標参照系の定義例
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プリミティブ定義の例
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利用例:出力設定
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■URL
科学技術連携施策群
http://www.jst.go.jp/renkei/
施設内外の人計測と環境情報構造化の研究
http://www.irc.atr.jp/ptStructEnv/index-j.html
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( 三月兎 )
2009/03/09 15:27
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