おはようございます
今日お話しするのは
自律的に飛行するビーチボールについてです
違った こういう自律的で敏捷な飛行ロボットについてです
このようなものを作る難しさと
この技術の応用にどれほどの可能性があるかお話しします
このロボットは
無人航空機と似ています
しかし無人航空機はずっと大きいものです
何千キロもの重さがあって
とても敏捷とは言えず
自律的でさえありません
無人航空機の多くは実際
人間によって遠隔操作されていて
複数のパイロット
センサのオペレータ
作戦指揮官などが関わっています
私たちが興味を持っているのは
私の手にあるようなロボットの開発で
左の写真の２つは実際 お店で買うことができます
これはローターが４つのヘリコプターで
大きさは１メートル前後
重さも数キロ程度です
私たちはそれにセンサやプロセッサを後付けして
GPSなしで屋内を
飛べるようにしています
私が今
手にしているロボットは
私の学生アレックスとダニエルが
作ったものです
重さは
50グラムほど
消費電力は15ワットで
見ての通り
直径20センチほどの大きさです
このようなロボットの仕組みを
簡単にご説明しましょう
４つのローターが
すべて同じ速さで回っているとき
ロボットは空中で静止します
４つのローターの回転速度を上げると
上に加速し 上昇します
ロボットが傾いていれば当然
その傾いた方向に
進むことになります
ロボットを傾けるには ２つの方法があります
この写真で
４番ローターは速く
２番ローターは遅く回っています
そうするとロボットを
「ローリング」させる力が働きます
一方
３番ローターの回転を速く
１番ローターの回転を遅くすると
ロボットは手前側に「ピッチング」します
最後に
向かい合った２つのローターを
他の２つより速く回転させると
垂直軸を中心に「ヨーイング」します
オンボードプロセッサは
行うべき動作に対して必要となる
これらの方法の組み合わせを求め
モーターに対して 毎秒600回送る命令を
決めています
それがこの基本的な仕組みです
この設計が有利な点は
サイズを小さくするほど
ロボットの動きが敏捷になることです
ここでRは
ロボットの大きさを表す数字で
実際には半径です
Rを小さくすると 様々な物理的パラメータが
変わります
中でも一番重要なのは 慣性
すなわち動きに対する抵抗力です
回転運動を支配する
慣性の大きさは
Rの５乗に比例します
ですからRを小さくすると
慣性は劇的に減るのです
結果として ここでギリシャ文字の
αで表している角加速度は
1/Rになります
Rに反比例するのです
小さくするほど速く回ることができるようになります
ビデオを見ると そのことがよく分かります
右下の映像でロボットが
360度宙返りを
0.5秒未満で行っています
連続宙返りにはもう少し時間がかかります
オンボードプロセッサは
加速度計やジャイロからの
フィードバックを受け取って
計算をし
ロボットを安定させるために
毎秒600回命令を出しています
左下の映像では ダニエルがロボットを宙に放り投げています
制御能力がいかに強いか分かるでしょう
どんな風に放り投げても
ロボットは体勢を立て直して戻ってきます
このようなロボットを作る
理由は何かというと 多くの応用があるからです
例えばこのような建物内に送り込み
侵入者 生化学物質の漏洩 ガス漏れ等が—
あった際の 初動対応として
調査を行わせることができます
建築のような作業に
使うこともできます
ここではロボットが梁や柱を運んで
四角い構造物を組み立てています
これについては後ほど もう少し詳しくお話しします
このロボットは貨物輸送にも使えます
小さなロボットは 運搬容量が
小さいという問題がありますが
複数のロボットで運ぶ—
という手もあります
この写真は最近行った実験で･･･
もうそんなに最近でもありませんが
震災直後の仙台で行ったものです
自然災害で崩れた建物や 核施設内にロボットを
送り込んで 状況の確認や
放射能レベルのチェックを
行わせることができます
自律的なロボットが
解決すべき基本的な問題は
１つの地点から別の地点へ
移動する方法を見出すということです
これが簡単でないのは
このロボットの力学的特性が極めて複雑なためです
実際12次元空間で考える必要があり
そのためちょっとしたトリックを使って
曲がった12次元空間を
平らな４次元空間に
変換しています
その４次元空間は
X, Y, Z座標とヨー角からなっています
そうするとロボットがするのは
最小スナップ軌道を求めるということになります
物理学のおさらいですが
位置の変化を微分していくと 速度
加速度
ジャーク
スナップとなります
このロボットはスナップを最小化するようになっています
それは結果としてなめらかできれいな
動作を生み出すことになります
また障害物の回避も行います
この平らな空間における最小スナップ軌道を
複雑な12次元空間へと
逆変換して
それによって制御や
動作の実行をするわけです
最小スナップ軌道がどのようなものか
いくつか例をご覧にいれましょう
最初のビデオでは
ロボットが１つの地点から別な地点へ
中間点を経由して移動します
どんな曲線軌道でも問題なく
こなすことができます
これは円軌道で
約2Gの加速度になります
ここでは上にあるモーションキャプチャカメラが
ロボットに現在位置を毎秒100回伝えています
また障害物の位置も伝えています
障害物が動いていても対応できます
ここではダニエルがフープを宙に投げていますが
ロボットはその位置を計算して
中を通り抜ける最適な経路を求めています
私たちは学者として
いつも研究予算獲得という曲芸をさせられているので
ロボットにも同様の曲芸をさせているわけです
(拍手)
このロボットにできる別なこととして
自分で見つけた軌道や プログラムされた軌道を
記憶するというのがあります
ここではロボットが
基本動作を組み合わせて
加速して 向きを変え
元の所に戻るという一連の動作をしています
このようにする必要があるのは
通る隙間の幅がロボットよりわずかに広いだけだからです
そのため 飛び込み選手がするように
飛び込み板からジャンプして勢いを付け
つま先回転をして1/4宙返りをして通り抜け
きれいに体制を立て直すという動作を
このロボットはしているわけです
ロボットにはこの難しいタスクをこなすために
軌道の断片をどう組み合わせれば良いのか分かっているのです
ちょっと話題を変えましょう
このような小さなロボットの短所はその大きさです
そこで 先ほども言いましたように
大きさによる制限を克服するため
たくさんのロボットを使おうというわけです
ここで難しいのは
たくさんのロボットをどうやって協調させるかです
そこで私たちは自然に目を向けました
ご覧いただく映像は
スティーブン・プラット教授の研究室の
アシナガアリがものを運んでいる様子です
イチジクの切れ端です
実際どんなものでも
イチジクの果汁を付けると アリたちは巣に運んでいきます
このアリたちには中央で指示を出す者は誰もいません
そばにいる他のアリを知覚しますが
明示的なコミュニケーションは行いません
それでも他のアリと
食料を知覚することで
集団として暗黙の調整が行われるのです
これはまさに私たちが
ロボットに持たせたい調整方法です
ロボットが 他のロボットに
囲まれているときに･･･
ロボットｉとロボットｊを見てください･･･
ロボットにさせたいのは
編隊飛行中の他のロボットとの距離を
監視するということです
そしてその距離を
許容範囲内に保とうとするわけです
そのため ずれの大きさを監視して
制御のための命令を
毎秒100回算出し
それが毎秒600回のモーターへの命令に変換されます
これもまた分散的に
行わせる必要があります
ロボットがたくさんある場合
これらすべての情報の処理を中央から
ロボットのタスク実行に必要な速さで行うのは無理です
また ロボットは 近くのロボットを
感知することによる周辺情報のみで
行動する必要があります
最後に
どのロボットが隣に来ても
構わないようにしてあり
これを匿名性と呼んでいます
次にお見せする
映像では
20個の小さなロボットが
編隊飛行しています
互いに隣のロボットの位置を監視しながら
編隊を維持しています
編隊の形を変えることもできます
平面的な編隊を組むことも
立体的な編隊を組むこともできます
ご覧のように
編隊が立体型から平面型に移行しています
障害物をよける際には
その場で編隊を変形して対応します
ロボットは互いにとても近い距離で飛んでいます
８の字飛行をしていますが
互いに数センチまで近づいています
プロペラの空力的干渉が
あるにもかかわらず
安定した飛行を維持できます
(拍手)
編隊飛行ができるようになれば
協力してものを運ぶこともできます
ご覧の通り
近くのロボットとチームを組むことで
運ぶ力を２倍 ３倍 ４倍と
増やしていくことができます
このようにすることの短所は
規模を大きくするにつれ
たくさんのロボットで
１つのものを運ぶため 慣性が大きくなり
敏捷に動けなくなることです
しかし運搬能力の面では増大します
もう１つお見せしたいのは
これも うちの研究室のものですが
院生のクエンティン・リンゼイが
取り組んでいます 彼のアルゴリズムは
桁のような部材から
四角い構造物を組み立てる作業を
ロボットに自律的に行わせるものです
どのパーツを どの順に取り上げ
どこに置くかを
アルゴリズムが決めています
映像は 10倍から
14倍早回ししています
ロボットが３種の構造物を組み立てています
ここでもすべてが自律的で
クエンティンがするのは
作りたい構造の
設計図を与えるということだけです
ここまでご覧いただいた実験はどれも
モーションキャプチャシステムの
助けを借りています
では実験室を離れ 外の
現実の世界に出た場合はどうなるのでしょう？
もしGPSもなかったとしたら？
そこでこのロボットには
Kinectカメラと
レーザーレンジファインダーを搭載しています
それらのセンサを使って
周囲の環境の地図を作ります
地図の内容は様々な目印になるもの
ドアや 窓
人間や 家具などで
それらの目印に対する
自分の位置を把握します
グローバル座標系は使っていません
ロボットがどこにいて何を見ているかに基づいて
座標系を定義しています
そしてそれらの目印を使って航行しているのです
フランク・シェンと
ネイサン・マイケル教授が開発した
アルゴリズムの映像をご覧いただきましょう
ロボットが初めての建物に入り
リアルタイムで地図を作っていきます
ロボットは目印になるものを把握し
地図を作成します
目印に対する
自分の位置の算出を
毎秒100回行い
前に説明した制御アルゴリズムによる
制御を行います
このロボットはフランクが
遠隔操作していますが
どこに行くかを
自分で決めることもできます
どういう建物なのか分からない
建物の中に送り込もうという場合は
「中に入って地図を作り
戻って様子を教えてくれ」と
指示するだけでいいのです
ここでロボットは１つの地点から別な地点に行くという
問題を解決するだけでなく
最良の次の地点を見つけるという問題も
絶えず解決しているのです
基本的には 最も情報の少ない場所を
次の目的地にします
そうして地図を埋めていくのです
次にお見せするのが
最後の例になります
この技術には多くの応用があります
教育者として私は教育に情熱がありますが
このようなロボットは小中高の教育を
大きく変えうると思っています
しかし我々は今ロサンゼルスに近い
南カリフォルニアにいるので
エンターテインメント関係のもので
締めくくることにしましょう
ミュージックビデオを用意しました
作者のアレックスとダニエルを
ご紹介します
(拍手)
ビデオをご覧いただく前に
彼らはクリスから直前に連絡をもらい この３日間で
作り上げたことを言っておきたいと思います
出てくるロボットは
全く自律的に動いています
９つのロボットが６種類の楽器を演奏します
TED 2012のため特別に作ったものです
ではご覧ください
(音楽)
(拍手)