生産と技術

第59巻

ハ イ テ ク 推 進 セ ミ ナ ー （平成18年11月8日）
ロボットテクノロジーの新しい波−ロボットビジネスへの道−

主催 （社）生産技術振興協会
大阪大学生産技術研究会
協賛 （財）大阪市都市型産業振興センター
ロボットラボラトリー
後援大阪商工会議所
NPO法人 エコデザインネットワーク
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第１号（2007）

生産と技術第59巻第１号（2007）＜浅田 稔 セミナー企画委員挨拶＞＜佐々木孝友 事業企画委員長挨拶＞
おはようございます．定刻になりましたので，生

おはようございます．大阪大学の浅田でございま

産技術振興協会のハイテク推進セミナーを始めさせす．参加者リストを見ますと，一般の主婦の方も来ていただきます．私は，企画担当の大阪大学工学部

られていて，ロボット技術に興味を持っていただいの佐々木と申します．早速ですが，理事長の野村先ているのだなと痛切に感じております．ロボット，

生からご挨拶をいただきます．

ロボットとメディアでは踊っていますが，実態と期待とのギャップが大きい分野，業界であります．それでも最近は，そのギャップが狭まりつつあるのか，
それとも実態を少しずつご理解いただけるようになったのかなという思いでいます．2 0 1 1年に梅田北ヤード跡地に新しい街ができるということで，第１区画の中でロボシティコアが実現することになっています．ロボットに過度の期待はあるものの，マーケット自体はまだ確立されていません．潜在的には
少子高齢社会の中で，ロボットのニーズ，潜在的な事業企画委員長

佐々木孝友氏マーケットはあるのですが，それをつなげるいろん＜野村正勝 理事長挨拶＞

な工夫はまだ確立してはいません．本日は先生方にただいまご紹介をいただきました生産技術振興協

５件の発表をしていただきます．現状のロボットテ会理事長の野村でございます．司会をいただいた

クノロジーがどのようになっているのかを４名の先佐々木先生は，事業企画委員長としてハイテクセミ

生方，こうした技術をビジネスにどのようにつなげ

ナーの今年の計画を立てていただきました．浅田先ていくかについて１名の先生，あわせて５名の先生

生には「ロボットテクノロジーの新しい波」と題し方にお話をしていただきます．各先生方の講演の後て素晴らしい企画をしていただきました．生産技術に，1 0分程度の質問の時間も設けております．本振興協会は，大阪大学と産業界の共同研究などを取日は長丁場となりますが，よろしくお願い申し上げり持つ組織で，昭和 2 4年に発足し，毎年，機関誌

ます．

「生産と技術」を発行しております．本日は70名というたくさんの方々にご参加をいただき，主催者側として感謝を申し上げる次第です．協会の活動については，資料の中に載っておりますので，後ほどご覧いただきたいと思います．最後になりましたが，島津製作所のマルチホールを使わせていただきまして，かくも多くの方々にご参加をいただいたことに対し，お礼を申し上げまして，私のご挨拶といたします．

セミナー企画委員

理事長

野村正勝氏
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浅田 稔氏

生産と技術第59巻第１号（2007）「複眼全方位センサによる3次元センシング手法」
大阪大学産業科学研究所

複合知能メディア研究部門
教授 八

木 康 史

今日のセミナーにはさまざまな分野の方が参加されています．皆さんにご理解をいただけるように，「複眼全方位センサ」という話と，そのベースとなっている「全方位センサ」について，できるだけ分
かりやすく説明したいと思います．最初は全方位ビ
ジョンという話に始まり，とくに屈折と反射の光学系を用いたものとはどういうものなのか．次に，複眼全方位という距離が計れる全方位センサ，そのための奥行きの計測手法，そして最後にその応用について話します．
双曲面の鏡の下にカメラを置くと性質のよい映像◎全方位センサとはが撮れるというのが，私たちが取り組んできた１つ

全方位センサとはどんなものかというと，基本的の研究成果です．構成自体は比較的に単純で，まっには周囲3 6 0度が見られるカメラ．それが全方位ビ

すぐにカメラを立てておくと，世の中に立っている

ジョン，全方位センサ，全方位カメラといわれるもものが放射状に現れます．もっと面白いのは，双曲のです．周囲をぐるりと見るセンサには，さまざま線がもっている性質からくるもので，ここに描かれなものがあり，その１つはカメラを回転させることているのは二葉双曲線（双曲面）で，この双曲線

でパノラマ状の映像を撮影する技術です．しかし，には，ミラーの焦点が２点あり，反対側に同じよう

こうした回転方式には問題点があり，きれいな映像

な双曲線が仮定できます．一方の焦点にカメラの中は撮れるが，周囲360度の同時観察ができません．

心を置くと，非常においしい性質で映像が得られま

また，複数のカメラを用いれば，同様の効果はうます．ここで任意の点Pをたどっていくと，鏡で反射れますが，システム全体が大きく，重たくなり，ロし，その虚像をカメラのレンズを介し像面上で物点ボットに応用するにも，頭でっかちで歩くのが大変として見られるという光学です．
この点Pからの線は，点線で延ばしていくと必ずになります．
それに対し，実時間でパノラマの映像を撮る技術

ミラーの焦点を通るという性質があり，鏡の形を決として，凸面鏡（反射の光学系）を用いるシステム

めてやると，焦点の間の距離も決まり，入力映像のがあります．

点が分かれば，カメラの焦点距離を使ってその延長線を考えることができます．

◎凸面鏡の下にカメラを設置
凸面鏡を用いる方式は，パノラマ映像を撮るのに適している光学系といえます．凸面鏡とはどんなものか．ここに１つの映像がありますが，周りに人がいて，みんなの顔が１つの映像の中に映っている．
これが反射光学系を用いた全方位カメラで，凸面鏡の真下にカメラが設置され，凸面鏡に映った映像を観察するという光学系です．凸面鏡の形状の違いによって，性質に違いが生まれます．
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生産と技術第59巻第１号（2007）◎歪みのないパノラマ映像が可能

できます．自分があたかもスタジアムにいるような

この延長線はミラーの焦点から見た場合の視線と臨場感でスポーツ観戦もできます．

考えることができますので，入力画像をミラーの焦◎奥行きを全方位で撮るには点から見た映像に変換することができます．すなわ
ち，ミラーの焦点位置から任意の像面を仮定するこ

今まで話してきた内容は，すべて全方位の方向かとで，その映像を瞬時につくり出すことができます．

ら入ってきたものをパノラマで見せるとか，ある部

後ろや反対側を含め自在につくり出せ，これは非常分を切り出して見せるとか，全部が「見せる技術」においしい性質だといえます．当然，放射方向の点です．ところがロボットへの応用となると，周りのをいっぱい持ち込んで並べてやれば，パノラマに展障害物を避けたり，周りの環境を認識する必要があ

開することも簡単にできます．静止画だけでなく，ります．映像をとらえるだけでなく，周りまでの距

動画映像もリアルタイムでできます．パノラマへの離というのが入ってくるのが望ましいわけです．

展開と歪のない映像技術を使えば，例えば御堂筋を

奥行きを全方位ビジョンで撮るにはどうしたらよ

車で走っている状況で撮ってやると，映像上であたいのかの１つの考え方は，複数の全方位ビジョンをかも自分が車に乗っているような体感ができます．

用いるというアプローチですが，センサ自体が大きパノラマの映像で見せることも，切り出して見せくなります．またロボット自体が動けば，視差が生ることもできますが，さらに人間の視野に近い状態

まれ，その視差によって３次元的な情報が獲得できで見せるようにしてやれば，臨場感が非常に高まります．ただ，周りに動くものがあったりすると，うます．そこで真横まで見られるヘッドマウントディ

まく奥行きが出ないという問題があります．

スプレーをつくってやると，全方位映像の動画から

私たちは，新しい全方位の仕組みとして複眼全方

左右の映像を自動的につくり出して，非常に視野の位センサというものを提案しました．それは通常の広い映像ができます．市販されているヘッドマウン

カメラと複数のミラー（鏡）から構成されるもので，

トディスプレーや 5 0インチ程度のモニターでは臨１つの大きめのミラー（中央鏡）の周りに6つの小場感が非常に少ないのに対し，人間の視野とほぼ等さなミラー（周辺鏡）を装着しているものです．こしい水平視野180度のヘッドマウントディスプレー

れら７つは凸面鏡です．ここに示している試作例のと組み合わせることで，非常に臨場感のある映像提場合は，放物面鏡ですが，それぞれのミラーに映っ示ができることになります．

ている映像は，違った映り方をします．

◎疑似体験ツアーも可能
こうしたヘッドマウントディスプレーに対して，
全方位で入ってきた映像をあらかじめ録画しておいて，録画映像を再生して入れてやる方法もあるし，
もう１つは映像をダイレクトに取り込んで，瞬間の映像を見せるようにすれば，いろんな応用が可能です．空を飛んでいるような体感やプロスキーヤーが滑っている体感だって可能です．サンゴ礁を見ながら海中散歩をする体感も可能で，映っている海中の複眼全方位センサ

一部分だけをクローズアップで見ることもできます．

◎マルチベースラインステレオ

もう１つはその映像を使い，遠隔でその場の状況が見られます．それはロボットへの応用に関係して皆さんの右目で見ている映像と左目で見ている映くるもので，潜水艦をリモートコントロールで動か像とでは，少し違っているはずで，その違いは視差

すのはまさにロボットの技術になります．安心・安によるものです．視差が出るというのは，各々別の全の面からは，自分の家をモニタリングすることも位置にあるカメラで撮影したということです．７個
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生産と技術第59巻第１号（2007）のミラーがあることは，いっぱいカメラがあり，所に映し出される．逆に物体が近い場合は，横にず各々の間に視差が生まれるということになります．

れると映し出される位置が動くという見え方に着目

いっぱいカメラがあることをマルチベースラインス

し，物体が遠くにあるとした仮定の中で，視差の発テレオと呼びます．ベースラインとは，カメラとカ

生の有無から，奥行き検出を行うというものです．

メラの間の視点長のことで，いろんな向き，いろん◎明るさの差で奥行き検出

な傾きの組み合わせのステレオがとれていることと同じ話になります．マルチベースラインステレオだ

現実的にどんな処理をするのか．具体的には，２ということは，安定な奥行き計測が可能というメリ

つのミラーの映像があったときに，２つのミラーのットがあります．センサ自体は，ミラーがいっぱい

映像を重ねあわせ，投影像間の差分処理を行うことあってカメラは１台ということで，うまくつくり込

で近接物体の検出ができるというものです．ただし，

めば非常に小さくすることができます．

これは何m，何c mという正確な距離を測る技術でこれまでに試作した中で最も小さいセンサは，直はありません．ある距離より近づいたか否かを検出

径1 . 5 c mの親指程度．こうした長所はありますが，するもので，遠ければ差がなく，ある程度近づいた

短所もあります．小さくなれば，眼と眼の間の距離

ら奥行きが出ます．

が近づくわけで，狭いということは２つの映像が似ルーカスと金出らの研究に，同じ場所の色の違いをていてあまり差がない．特定できる奥行きはある程見たときに，色の違いと，その部分での明るさの傾度限られる．だから遠いものを測ることには適さな

斜から，奥行きを推定する関係式があります．このいことになります．

関係式に基づいて考えると，私たちのカメラの場合，それと複数のミラーを1台のカメラで撮影するか２枚のミラー間で明るさの差が出たら奥行きが検出

ら，１つのミラーあたりに割くことのできる画素数できたということで，近づいてきたものを判断できは，ミラーの数だけ減る．空間解像度は当然下がる．

るわけです．

解像度が悪いということは，きれいに詳細には見え

これらの処理は非常に高速にできます．明るさのない．視力5 . 0と視力 0 . 0 1の人とを比較すれば，奥傾きをどの方向で調べるかというと，ミラー同士で行き視覚能力は当然視力5 . 0の人のほうがあるよう見え得る場所の視平面で評価するのが効率的な考えに，物が見えて，物を見つける能力も含めて落ちて方です．エピポーラ面で評価しています．ミラーがくる．こうした欠点を克服するような奥行き計測の7個あるということは，N台のカメラがあればそのう

手法を用意しないと，こうしたセンサの利点を生かちの２台を選択する組み合わせになっているため，せないことになります．

21通りのステレオの中で考えることができます．

◎奥行きを見つける◎入力画像を階層的にする

では，どういう原理で奥行きを見つけるのか．通検出する奥行きは何で決まるかというと，画像の常のステレオ視では，例えばこの四角が右目と左目

解像度と大きな関係があります．例えば視力の非常のどこで見えているのかをまず見つけだす．右目とに良い人は，遠くまで見えて奥行きの差もよく分か

左目のそれぞれの特徴点を見つけ，その特徴点が同る．視力の低い人は遠くのものがよく見えなく，奥じものかどうかの対応関係を探し，対応がみつかる

行きが知覚できないけど，手前のものなら知覚できと視点長に基づき三角測量の原理で奥行きを計算す

る．それと同じで，画像の解像度が高ければ遠くでる．こうしたステップになりますが，ミラーの解像の視差をとらえることができ，解像度を低くしてや度が低い場合に特徴点がとれないことになります．

ると，近くに来ないととらえられない．入力画像をでも，眼が離れれば視差がでます．対応付けをとあらかじめ1 0％や 2 0％というように小さく階層的らずに奥行きを見つける手段として，私たちが行っにしておくと，物が近づいてくるシーンではゲート

た手法は，次のような考え方に基づく手法です．物みたいな役割で奥行きを検出することができるわけ

体がはるか遠くにあったと仮定すると，眼の位置がです．
例えば8 0 0×6 0 0画素の解像度ですと，６m程度横にずれたとしても見え方は変わらず画面の同じ場
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生産と技術第59巻第１号（2007）

では検出できないが，４m程度になると検出できる．

来たなどと音声で知らせる機能を追加することも簡

黄色や赤やオレンジなどの色については，黄色が解

単にできます．

像度の低いところで検出され，オレンジが中間，赤◎画素ごとに差を計算し判定が解像度の高いところで検出されたケース．黄色は実際の処理としては，画面の中で監視領域を重ね一番近いところで出てくる．近づく，遠ざかるといたような映像をつくり，画素ごとに差を基準どおり

う奥行きの表現も可能になります．

に計算し，近接物体があるか否かを判定します．そ◎人が装着する死角のない監視カメラ

して，近づいてきた人物が不審者とするなら，発見

私たちがなぜこうしたセンサをつくったのかといし追跡することができます．従来の監視カメラが固うと，ロボットをセキュリティに使うためです．科

定した状況で監視していたのに対し，こうしたセン

学研究費の中で実施していますが，携帯型防犯カメ

サ技術は，ユーザーが装着して監視するという発想

ラを想定しています．今のところ肩に乗せられる程のものです．

度の大きさですが，今年はその1 0分の１程度に小ユビキタス社会といわれ，いろんなところにカメ型化する予定です．人が装着し，自分の周りに近づラを設置するようになりましたが，カメラの設置さいてくる人を検出できるような技術をつくることにれていないところで犯罪は起こります．自分を守るしています．装着者は自分の周りを常に監視するこためには自分自身が中心になる技術が必要です．最とができるわけで，死角がない監視カメラ技術と考

近ではポストユビキタスという観点から，自分の周えてもらったらよいと思います．その人がどこに行りを積極的に見ようという機運が出てきています．

っても，その人の周囲は守られているわけです．そ自分の周りにバリアのようなものを設定し，急接近

れにプラスαが加わると，不審者の発見もできるよ

してくるものが例えばストーカーか否かを判定すれうになります．

ば，危険から回避できることになります．今日の話

人が装着するには，カメラも小さく，処理するコにないところでは，歩いてくる人の歩行の映像の中ンピュータも小さくする必要があり，実際に要求さから誰なのかという個人認証をする技術も研究してれる仕様に応じて試作をしています．ここに示したいます．

試作は一体型で，ミラーの形状は放物面鏡と，こち

人間もロボットも移動体という意味では同じよう

ら側に凹面の放物面鏡という光学系です．通常のカにとらえられるわけで，ロボットにもこうしたセン

メラと放物凹面鏡の組み合わせは，まさしく反射望

サ技術が適用できればと思っています．今日は，全遠鏡です．反射望遠鏡では平行光を１点で結んで物方位とはどういうものかということと，全方位を使を見るという光学系で，放物面の焦点の所にカメラった仮想体験について話しました．また，複眼全方を置いてやると，平行にやってくる光を像として見位の考え方について話しましたが，さらに新しい技ることができます．

術を見つけて，できれば自分の子供を含めて守れる技術になったらいいなと思っています．今日はどう

凸形状の放物面の場合，放物凸面鏡の焦点を通るもありがとうございました．

光は平行光となります．なので今回の構成により放物凸面の焦点を通る全方位の観測が可能となります．実際には７つのミラーは画面の中では違う位置

質疑応答に映像が映っているのですが，単純に横にずらして＜問＞複眼といえば，昆虫の複眼をイメージします．

重ねてやると，無限円のときの位置というのが一致

今回の話は昆虫の複眼のメカニズムと何らかの関係します．
これは平行系のカメラがあるのと同じです．

があるのでしょうか．

中心をそろえてやるだけでいいという非常においし→（答）昆虫の複眼とは違うタイプのものだと思いい性質です．画像を単純に重ねてやると，全方位のます．複眼と名付けたのは単に聞こえが良いだ

映像をつくり出すこともできます．音声やアラーム

ろうと付けさせてもらいました．

で通知することもできるし，全方位で写っている中＜問＞７つの鏡がつながってあって，仮想的に７つで，この辺りから人が来たとか，あの辺りから人がのイメージをとって，７C２で2 1通りということで
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生産と技術第59巻第１号（2007）

すが，精度はどのくらい上るのでしょうか．

度は少し落ちます．1 0階層で 1 2 0〜1 3 0 m m程→（答）マルチベースラインというのは，精度より度，1階層だけだとフレームレートが15枚／秒

安定性です．カメラの位置関係が上下の組み合

程度です．

わせもあれば，横の組み合わせもあるし，斜め＜問＞ＮＨＫテレビの番組で，失明した人にサイボの組み合わせもあります．いろんな向きにできーグ技術を導入するというアメリカでの事例を紹介ているということは，どんな形でも対応できるしていましたが，そのあたりについて日米の研究のということです．

違いはあるのでしょうか．

＜問＞７C２で2 1通りを網羅するには，処理の時間→（答）日米の違いはそんなにないと思います．人はどれくらいですか．

工的な眼球については，大阪大学で別のグルー→（答）階層をつくるという話を含めると，処理速プが研究していると思います．

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生産と技術第59巻第１号（2007）「空気圧人工筋によるロボット歩行」
大阪大学大学院工学研究科

知能・機能創成工学専攻
助教授 細

田

耕

今回は「空気圧人工筋によるロボットの歩行」について話をさせていただきます．セミナーに参加される方々のリストを拝見し，昨夜，話す内容を少し変えてみました．まず皆さんに今までのロボットの歴史を少し覚えていただいて，その後に私の研究内容について話してみたいと思います．
◎２足歩行ロボ 始まりは早稲田大学から
日本で２足歩行ロボットの研究を始めたのは早稲◎走行ロボ 草分けは米国・ＭＩＴ

田大学の加藤教授でした．すでに亡くなられたのですが，２足歩行に先鞭をつけられました．早稲田大

歩行ロボットの草分けは日本の早稲田大学です

学で最初に２足歩行のロボットを作ったのが1969

が，走行の草分けはアメリカ・M I T（マサチュー

年．その後，1 9 7 0年代から 8 0年代に早稲田大学でセッツ工科大学）です．ここで M I Tで行われた走は集中的に2足歩行ロボットが作られていました．

行の歴史を紹介します．立ち上げはレッグ・ラボの当時使われていた動力源は油圧でした．

マーク・レーバートという先生が始めたもので，ここで，早稲田大学のホームページに出ている動1 9 8 3年に一本足のポッピングロボを作った．これ

画のいくつかを見ていただきます．この映像は最初を二本足にし，8 9年〜 9 5年まで映像にあるようなに作られたW A B O Tというロボットですが，1 9 7 3ロボットを作っています．外を自由自在に走ること

年に既にこうしたことができていました．1 9 8 5年ができたり，宙返りをするロボットが9 0年にはでのつくば万博では，日立との共同研究により油圧きていました．1 9 9 0年の走行に関する著作は，他

で歩行距離4 0 k mに達するロボットも開発されましの研究者がとりつくことができないくらいの研究成

た．9 0 年代までにはいろんなロボットが作られ，果だといわれています．

階段を昇降するロボットもできていました．加藤先年代的にみると，1 9 8 3年からスタートし，9 0年

生が亡くなられた後，高西先生が引き継ぎ，代に入るとロボットは歩いたり，走ったりしていW A B I A Nというヒューマノイドの研究をされるよた．人間は歩くことと走ることの両方ができるわけ

うになりました．

で，ロボットにもその両方をさせたくなるものです．

これに対し，ご存知のホンダはどんな歴史がある

しかし，そこにはギャップがあります．歩行の場合，のでしょうか．早稲田大学が1969年にロボットを作

足は硬いほうが良く，例えば足の先にばねが入ってり始め， 8 0 年代には２足歩行の技術を獲得した．

いると一歩踏み出したときに体が沈み，コントロー

ホンダが２足歩行ロボットを作り始めたのが1 9 8 6ルができ難くなります．走行の場合は，足の方向に

年ごろといわれています．試作を重ね，A S I M Oの（直列に）ばねが必要になります．だから歩行系のプロトタイプが 9 6 年で，現在の形になったのが研究者と走行系の研究者とでは，ぜんぜん違う対象

2 0 0 0年ごろ．ホンダの場合はずいぶん後発というを相手に研究を進めてきたのです．

ことです．A S I M Oに関して皆さんは，テレビのコとはいえ，最近では両方をゴリ押し的に進めよう

マーシャルでもご覧になっていると思いますが，非という研究の流れが大勢を占めるようになっていま

常によく動いています．

す．もともと歩行系だったロボットが，走行もできるようになったものは，ホンダのA S I M O，産業総10

生産と技術第59巻第１号（2007）

合技術研究所の H R P２，ソニーのQ R I Oの３つだたりすると，伸びたり縮んだりする．これを利用しといわれています．

てやれば，たっぷり空気を入れるとカチンカチンになるし，完全に抜くと，ぶらぶらになる．空気を少◎研究の流れは歩行・走行 両方向へ

しだけ入れるとバネのような特性があり，人間の筋肉のような特性も出せるわけです．

TVのコマーシャルやインターネットの映像を見ると，常にスムーズに走行しているようです．次の私たちは，この空気圧人工筋を日立メディコから

映像は産総研のロボットで，電気モーターで動いて購入しています．そのほかにイギリスのシャドー社

いますが，モーター部分にばねの要素を実現しよう

が同じようなタイプを販売しているし，ドイツのとしています．残念ながらQRIOは生産中止になっFEST社が似たような空気圧アクチュエータを扱ってしまいましたが，基本的にやっていることは同じています．日本でも昔，ブリヂストンがラバチュエ

で，モーターの出力を上げて走行できるようにしてータという商品を8 0 年代に販売していましたが，います．産総研のロボットやQRIOの動きを見ると，既に撤退しています．
この人工筋を使い，２足歩行のロボットを作って人間が全力疾走する動きとイメージが少し異なってみました．その中の３体の動きを今からビデオで紹います．
どこがどう違うのか．何とか人間のように走り，介します．これはベルトコンベアの上を歩いている

人間のように歩くことができないのかというのが，ところです．形状はA S I M OやQ R I Oに比べ非常に

私たちの研究の動機でした．重要なのはモーターでシンプルですが，このように人工筋で歩行することはなく，筋肉の部分ではないのか．人間の関節を動ができます．これは真横から見ると２足歩行ですが，かすための筋肉は，基本的に曲げる筋肉と伸ばす筋

２次元歩行といい，横方向に倒れないようになって肉の２本がつながってついています．互いが拮抗す

います．次は3次元歩行に拡張したロボットです．

ることにより，緊張すると硬くなり，緩めるとやわ

これは足首，股，手の部分に人工筋肉がついていまらかくなる．電気モーターを動力源とするロボット

す．
次のビデオを見てください．これも同じタイプのは，このような仕組みを利用しているといわれていロボットですが，さらに安定して歩いています．今ます．
例えば歩行の場合は，足を伸ばして筋緊張を高めのところ，空気は外側から供給しています．ロボッ

ることによって，あたかもバネがないように扱うこトが完全に自立できるように，C O 2のボトルを載とができるし，走るときには緩めることでバネの要せるような仕様になっていて，1 0分程度の歩行が素を使う．もう１つ，電気モーターで不服に思う点

可能です．コントロールするためのコンピュータやは，爆発的なパワーがないことです．地面を蹴って空気圧の弁など，空気源以外の全てはロボットに搭

ジャンプするためにはかなりのパワーが必要で，爆載されています．

発的なパワーを与えてくれる何か，モーターに代わ◎コントロールが難しい

るものはないものかと私たちは研究を進めていま

空気圧のロボットは，これまでに存在しなかった

す．

のでしょうか．調べてみると，じつはありました．
◎空気圧人工筋を使ったロボットづくりへ

早稲田大学の加藤一郎先生のところで，先ほど紹介

映画「アイロボット」に登場するロボットは，空した２足歩行ロボットの以前に，空気圧のロボット

気圧のアクチュエータをモデルにデザインされていを作っていました．空気を入れると膨らむ，空気をます．私たちのグループでは，このようなタイプの抜くと縮むという同じ原理で，２体ほど開発されて人間的な動きをする，筋肉を持ったロボットを作ろいます．ただし，２体ともコントロールが非常に難うと研究を進めています．使っているのはしいことから，すぐに撤退して，先ほど紹介したよ

McKibben型人工筋です．原理は非常に簡単で，ゴうな油圧に代わっています． 1 9 9 8 年にはイギリ

ムチューブにスリーブといわれる網をかぶせたようス・，
サルフォード大学のカルドウェルという人が，な構造になっています．これに空気を入れたり抜い

２足歩行の人工筋肉のロボットを作っています．し11

生産と技術第59巻第１号（2007）

上手に設計してやればよいということです．

かし，コントロールが難しいということで，やはりその後，受動歩行に少しばかりの推進力を加えれ撤退しています．
ブリュッセル自由大学に「ルーシー」というロボ

ば平面で歩き続けるのではないかと，研究が始まりットがあります．私たちとは違うタイプの人工筋肉ました．オランダ・デルフト工科大学の研究では，を使って２速歩行を実現しようと，研究をしていま

私たちと同じの空気圧アクチュエータを使ってロボ

す．動きを見ると歴然なのですが，どちらかといえットを作っています．私たちも受動歩行を利用すれ

ばA S I M OやQ R I Oに似ていて，与えられた軌道にばよいだろうという所まではたどり着いていたのでできるだけ追従するように制御するタイプです．空

すが，それに空気圧の人工筋肉を組み合わせるまで

気圧の何が難しいかというと，油圧に比べ空気圧はには至っていなかったのです．

圧縮性があるので，例えば足の先を正確な位置にもデルフト工科大学で歩行に成功したという話を聞ってくることができ難い．コントロールという意味

き，私もオランダに行きロボットを見せてもらい，

では非常に厄介．それと摩擦が大きい（ヒステリシ

その考え方に感心しました．彼らの研究目的は，どスが出やすい）ことが難題です．

ちらかというと受動歩行をどのようにさせるかという点で，拮抗機能になっていない．空気圧アクチュ◎受動歩行という考え方

エータが推進方向の一方だけについていて，反対側

それでは，私たちのグループがなぜ２足歩行のロについていない．だから，歩くことはできるが走る

ボットができるようになったのか．それは受動歩行ことができない．私たちは，歩くこと，走ることのという考え方があったからといえます．カナダのタ両方を思考していたのです．

ッド・マックギールという人が受動歩行という現象◎歩いて走れる「空脚−Ｒ」

を見つけられました．受動歩行の玩具を見られた人もいると思いますが，軽い下り坂に玩具を置くと，あらためて私たちの作ったロボットについて話をカタカタカタと勝手に歩いて落ちる．それと同じ原戻します．2 0 0 4年に「空脚」という名のロボット，

理で，ロボットには一切モーターがついておらず，

2005年には「ニューマン」，2006年には「空脚−Ｒ」

少し前側に投げてやると斜面の床をロボットが勝手というロボットを開発しています．空脚−Ｒは，初に自然に歩いていく．彼は，ロボットの重さと慣性の歩いて走れるタイプのロボットです．基本的にはを最大限に利用してやるとモーターはいらないと主平面２足歩行で，走行の場合には地面を蹴ってやる

張しました．これは２次元歩行といって横に倒れな必要があることから，足首の部分に空気圧の人工筋いタイプですが，アンディー・ルイーナという人がが着いています．工学的には，歩行は走行と同じ弾

コーネル大学で学生と一緒にやった研究が，３次元性の空気圧を使っています．だから歩行が少し固いの受動歩行です．ロボットの質量や慣性について，感じです．
もう少し筋肉をリラックスさせてやると，やわらかく歩いてくれると思います．
歩行が確認できたので次はジャンプです．空気圧
アクチュエータはかなり強力なので，20mm程度はジャンプできます．ここまできたら次は走ろうということで，走行をやってみました．今のところ，フィードバックがかかっていません．空気圧のアクチ
ュエータはコントロールが難しくて，コントロールをしようとする瞬間に，うまく動かず壁にあたる．
私たちがやった方法は，コントロールすることは諦
めて，プログラミングでどこまでできるかをやっている．そのため２〜３歩で止まってしまう．ただし，いろんなフィードバックを加えていけば，安定化でMcKibben型人工筋を用いた二足歩行ロボット

きるのではと実験を進めています．
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生産と技術第59巻第１号（2007）

一連の実験を通して，歩いて走れるというロボッ

るときに足裏に出てくる力のパターンと，ロボット

トまで，何とかかたちになってきたと思います．歩の足裏の力のパターンを比較して，このロボットのいて走れるようになるには，引っ張りによる空気圧

歩行がどのくらい人間の足によいのかを評価しよう

人工筋駆動が非常に重要だと考えています．ただし，という研究を現在進めています．

１つ不満なのはこのロボットは足だけで上体がない

私たちの研究では，今回紹介できなかった非常にということでした．上体があるとないとでは，歩行細かい制御のテクニックやノウハウを含め，多数のに関しては大きな差があって，そこには大きなギャ

ロボットを作っています．それらはすべて私でなく，ップがあります．

学生，研究員の人たちが頑張ってくれているお陰です．この場であらためて感謝し，この講演を終わり◎人間型２足歩行ロボが完成ます．

人間が2足歩行するとき，上体をどのように支えているのかを考えるべきだと，私たちが次に取り組

質疑応答

んだのが人間型の2足歩行でした．今回のセミナー＜問＞ロボットを動かす人工筋自体の研究の状況

資料の表紙に載っていますが，今年４月に完成したは，どうなっているのでしょうか．

ばかりです．
「ニューマット−BP」と名付けていま→（答）人工筋肉の研究は盛んになってきていて，すが，空気圧拮抗駆動全身型の２足歩行ロボットでさまざまな人工筋肉が提案されています．SRI

す．２本の足を持っていて，足首に筋肉，それと上で開発されているEAPアクチュエータは，シリ体を持っている．空気圧関係の制御装置，コンピュ

コン樹脂の上下に電極を挟み，3 , 0 0 0ボルトのータも載っている．空気源だけが搭載されていない

電気を入れるとキュと縮み，横に広がる．広がだけで，空気源もC O 2のカートリッジを使うと，何った力を利用すると，人工筋肉と同じような動とかなるのではないかと考えています．

きのユニットを作ることができるそうで，2 . 5

基本的には今までの考え方と同じで，受動歩行の

ボルトのボタン電池から3 , 0 0 0ボルトをつくる

性質を利用しています．人工筋による拮抗駆動がよこと可能だということです．ほかにも電流を利く効いていて，空気をある程度入れておくと上体は用したポリマー，形状記憶合金などによる研究立つわけです．片足に乗ってから次の足に乗るときも進んでいます．しかし，放熱問題がボトルネに，足の拮抗駆動に力を入れてやればよいので，受ックになっています．

動歩行の性質が無理なく利用できることになります．
また，このロボットについているセンサは２つだけ＜問＞２足歩行ロボットは倒れないようにしなけれで，足先のオン・オフのスイッチのみ．歩かせてみばならないと思うが，技術的には成熟しているのでると，平坦ならずっと長い距離を安定して走行でき

しょうか．

ます．このように空気圧拮抗筋を使うと，早稲田大→（答）２足歩行の安定化技術は，電気モーターを学やホンダの２足歩行ロボットのように固い歩行で使う分野では研究段階がある程度終わったと考はなく，やわらかい歩行の実験ができるのではない

えてよいと思います．しかし，歩行するにはそかと，私たちは研究を進めています．また，歩行だの安定を崩して，前に繰り出すことを繰り返し

けでなく，走行や跳躍もできると期待できる素材だ

ます．私たちのロボットは，進み続けないと倒と考えています．一方で，精密な制御ができないのれるわけです．そういう意味からは，動的安定が現状で，新たな方策を考えることが必要だといえ性の研究は引き続き研究が進むと思います．とます．

くに歩行から走行に移るところの研究は，今後さらに私たちがやってみたいのは，人間との比較のトレンドだと思います．

をすることです．人間の計測データと比較すること＜問＞２足歩行ロボットは非常に華やかな印象があで，これまで人間のメカニズムとして分かっていな

りますが，今後の産業界においてどんな役割を担っかったことを，このロボットを通して理解できるのていくのでしょうか．

ではないかと考えています．また，人間が歩いてい→（答）私的見解では，走るなら車輪を使えばよい
13

生産と技術第59巻第１号（2007）

し，ゆっくり歩くなら別のメカニズムを使えばす．ロボットに筋肉を着けるという構造は，じよいわけで，２足歩行は多分に人間の知識欲につは人間のものとは随分違い，メカニズムがか根ざしていると思います．産業界にイノベーシ

なり異なっています．そのあたりの問題についョンを起こすかと聞かれても，私には思いつきては研究中の段階です．例えば人間の場合はひません．私たちの研究は，人間のメカニズムにざを曲げると，自動的に足首も曲げられ，上体興味があるからで，人間の歩行の解明につながの姿勢が保たれる．人間の関節の位置と筋肉のっていくと思っています．

着き方のメカニズムを模倣することによって，＜問＞ロボットのひざや足首の関節のメカニズム違った設計になるのではないかという考え方はは，人間にどれくらい近づいたのでしょうか．

あります．そういう意味では，筋肉を使うとい→（答）ロボットを作る立場としては，関節１つにう発想は同じでも，そのメカニズムはまだ随分

対し２つの筋肉をつけるだけでよいわけです．

違うと理解してください．

しかし，人間の場合，２つの関節にひとつの筋肉がついている２関節筋というものがありま

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生産と技術第59巻第１号（2007）「不確かさを考慮した移動ロボットの環境認識と行動計画」
大阪大学大学院工学研究科
助教授 三

機械工学専攻浦純

本日は，私の主な研究分野である移動ロボットのレオの場合は動きながら相手の見え方の違いから距「環境認識」とどのように動くかの「行動計画」に離を測るが，移動の時間がかかる．パターンを投影

ついて話をさせていただきます．認識にも行動にもしカメラで観察するという方法もあるが，距離の限不確かさがあるので，そういうことを考慮したうえ

界がある．一方，焦点が合っているかボケているかで，安定して移動するにはどういうことをすればよということで距離を測る場合もあるが，測るたびにいのか．ロボットの近未来像として私は，ユーザー

焦点を移動することなどが必要となる．この中ではの指示でいろんな作業をしてくれるロボットを実現

やはりステレオ視というものがよいと考えて使ってしたいと思って研究をしています．細かい指示なし

きています．

で動いてくれるといいわけです．そのためにはいろ◎ステレオ視を使う

んなことができないといけません．ロボットに必要な機能の1つとして，「人間の生活空間を自由に動き

通常のステレオ視だと，カメラを左右に置き，そ回ることができる」のは不可欠なことだと考えていの対応点を決めて三角測量によって距離を出す．通ます．人間の生活空間の中で，今回はおもに屋内を常のカメラでは視野が狭い．そこで広く見るために対象とした話をさせていただきます．

は全方位を見ることができるカメラが役に立つだろロボットが自由に動き回るためには，何をどのようと，私たちはこれを２台使ったステレオ視を移動

うにしなければならないのか．１つ目は通れる場所，

ロボット用に開発し，全方向の距離を出すために使どこを動けるかの自由空間の認識．２つ目はどこにっています．

いるのかの自己位置の認識．３つ目はどこへ行けば原理を簡単に紹介します．上下のカメラの画像をよいのかの行動計画．この３つを考える必要があり

パノラマ画像に変換する．これで通常の２台のカメラを上下に並べたのと同じようになります．この垂ます．

直線上に対応点を見つけることで距離を計算するこ◎自由空間の認識が不可欠とができます．その結果，全方位の距離の獲得がで最初に自由空間の認識ですが，通常われわれが動きる．明るいところが近く，暗いところが遠いといいている空間は，例えば地図があったとしても，存うことになっています（図１参照）．実際にこれを在する全ての物体が記述されているとは期待できな

移動ロボットに載せて，移動ロボットのコンピューい．だから自由空間の認識は不可欠です．さらに移タで処理していく．そこに人が歩いていきますと，動物体がある場合の認識も必要になってくる．一方，対応するあたりに白っぽい形で出てきて，このあた

ロボットが動き回るには，周りを広く見ることが大りで動いている．この処理はソフトウェアでやって事であろうと思います．
距離を測る方法は大きく分けると３つぐらい．１
つは超音波やレーザーのように信号を出して，返ってくるまでの時間を測る．超音波は広く使われているが，分解度はそれほど高くない．レーザー距離セ
ンサは高精度に測ることができるが，時間がかかる．
それに対して三角測量を基本としたやり方としてス
テレオ視．これは計算量が多いものの，距離だけでなく物体の見えなども同時に獲得できる．移動ステ
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生産と技術第59巻第１号（2007）がありますが，これらを総称してセンサフュージョンと言い，重要なものとなっています．
センサフュージョンの事例の１つとして，移動ロ
ボットのための地図をつくるときに使用される方法
として，占有グリッドというものがあります．これは地図を細かいセルに分割し，各セルに障害物があるかないかの情報を貯めておく．不確かさを考える
場合には，セルに物体が存在する確率はどれくらいかを計算していく．いろんな場所で得た情報を１枚の地図に統合することで，例えばこんな地図ができる（図２参照）．これはロボットを中心とするある範囲の地図ですが，白いところは確率が１または１に非常に近い，黒いところが０または０に非常に近い．グレーのところは１と０の間．白いほど確率が高いということになっています．例えば 0 . 1であれ

図１ 視差から距離への変換

ば確率が低いということで，安全だという使い方がいて，現在のシステムは２ギガ程度のコンピュータ

できます．

で１秒間に1 0枚程度のデータを取ることができます．
ここで得られるのは視差のデータです．実際にロボットが動くための自由空間をつくるということであれば，どの方向にどんな物体が，どれくらいの距離があるのかを考える必要があります．ここでやっている方法は，このパノラマ画像の横軸は方向に対応しているので，各方向で一番近い物体を見つけて

図２

きて，それを床面上の２次元に投影します（図１参全方位ステレオ視とレーザー距離センサを統合した自由空間地図生成照）．ここに人がいて，それはここに相当し，コンその原理ですが，ある場所で，ある方向に何かがピュータが並んでいるのは大体このあたり．これで見えたとして，そこに物があるという情報が得られ基本的に自分がどこにいるのかが分かります．それる．もう１つ，そこに物が見えたということは，そを使って安全な方向を見つければいいが，やはり問の手前には物がなかったという情報を得たことにも題があって，１つは距離のデータの誤差．これは主なる．物体が存在したという事象と物体が存在しなに画像のピクセルの解像度の限界によります．もうかったという事象を使い，障害物が存在するという１つはステレオ技術を使っているので，対応点の間

条件付き確率を計算する．存在しなかったことに対違いがあると，変なところに距離が出てしまう．こしては，存在しなかったことで確率を計算する．障

うした不確かさに対処するために，複数のセンサ情害物の後ろは，情報はなかったということで更新し報を統合するというアプローチが必要になります．

ない．これらのデータを統合するためには，ベイズの定理（条件付き確率の計算式）を使います．

◎センサ情報を統合する

そこで必要なのは，センサの不確かさのモデルを

センサ情報を統合することについて少し触れたい

使い，実際に障害物があったとしても，障害物があと思います．単一のセンサを何回も使い信頼性を上ると観測される確率はどれくらいか，障害物がなかげる．同じセンサをいろんな場所に設置し，センサったとしたときに，そこに障害物が観測される確率の信頼性を上げる．異なるセンサを持ってきて，そはどれくらいか．この２つのモデルが必要となりまれらを統合することで信頼性を上げる．いろんな軸

す．それはセンサごとに決めていく必要があります．
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生産と技術第59巻第１号（2007）◎移動障害物を見つける

ステレオ視の場合ですと，１つは距離が離れると信頼性が落ちるというモデルを使います．ただ非常に次に移動障害物を見つけるという話をします．い近いところは視野が限られるから少し低めの値にす

くつかのやり方があると思いますが，１つは自分のる．次に，物がないのに物があると思ってしまうの動きが完全に分かりますと，それをキャンセルするは，対応の間違いがほとんどだから，対応の間違いことによって，前回と今回のデータの比較から，止の確率を適当に見積もってやる．

まっているものは止まっていて，動いているものは動いているとわかるはず．ただし自分の動きを完全◎別センサを組み合わせ，地図をつくるに知るのは難しいので，偽の動きがたくさん出てき１つの全方位ステレオというセンサを使い，地図てしまうこともある．私たちはしっかりと自由空間を作ってある程度移動することは可能ですが，センとして認識できているので，そこに入ってくるもの

サにはそれぞれ限界があり，１つのセンサだけではを候補として見つけ，それを何度も追跡して何回か不十分な場合があります．
それが次に示す事例です．

連続して観測できれば，物があると判断します．もステレオというのは，２つの画像の中の対応をとり

う１つ，実際に追跡するにあたって，いくつかの候ます．真っ黒のところは特徴点がないので，対応付補が出てくる場合がある．例えば２人の人がすれ違けが分からない．距離がうまく出ないか，間違ってう場合にもおこるのですが，どちらの可能性も捨ている可能性が高い．これに別の種類のセンサを組みられないときには，とりあえず両方を追跡し，偽の合わせると，お互いに補い合って信頼性を増すだろ

ほうはそれが分かったら捨てる．基本的にはこのようと考えています．ここで私たちが使っているのがうな戦略をとっています．
これは実験の映像です．ロボットが移動していて，レーザー距離センサです．
現在よく使われているレーザー距離センサという周りを２人の人が動いて，ロボットから見て人が重のは，いろんな方向へレーザーを飛ばして反射光がなったりする場合がある．そんな場合でも動きの連返ってくるまでの時間を計測することにより，ある続性を仮定すると間違えることもなく追跡できる．

二次元平面上の前方1 8 0度の範囲の距離を測ること

これはロボットからの視点ですが，動きながらどうができる．どんな色をしているかは関係なく，物がいう人が動いているかを見ることができる．こうしあると返ってくる．すると，例えば机に対して，少たことを使って実験をしてみました．人が後ろからし下のほうへ行くと机の脚だけを見てしまう．脚と来る．後ろにも眼があるから，それを見て少しよけ

脚の間隔が広いと，通れると思って行ってしまう可る．動きとしては微妙ですが，中の計算ではどちら能性があります．それに対してステレオのほうは，へ行くかの予測を立て，それに対して絶対に安全な

しっかり見ているので物があるというのが分かる．

方向はどちらかを計算したうえで動いています．

これらのセンサで作った地図を組み合わせ，補い合◎自己位置の認識 移動量を推定する

うことでより信頼性のある地図をつくることができ

次に自己位置の認識の話について話します．自己ると，私たちは考えています．
ただ，組み合わせ方は少し考えないといけない．

の位置を認識する方法には大きく分けて２つありま

例えば，机をステレオのほうは「ある」と判断し，す．１つは絶対的な位置を決める，あるいは何らか

レーザーのほうは「ない」と判断したとき，確率をの基準に対する位置を決める．もう１つは，どれく足して２で割るようなことをしてしまうと問題があらい動いたかの移動量を推定し，それを積分するこり，下手をすると，「ある」のに「ない」と判断しとで自分がどこにいるかを判断する．絶対位置で最てしまうこともある．私たちがとった方法は，まずも使われるのが屋外ならGPS．それと屋内，屋外をそれぞれで障害物があるかないかを決めて，どちら問わず何らかの地図．その地図にどんなものが見えかが危ないと言った場合は，危ない．両方が分からるのか，視覚のランドマーク的なものを書いた地図ないといった場合も，危ないとしています（図2参があると，それが今どちらから見えるかを考えると，

照）．

ロボットの位置を推定することができます．もう１
つ，移動量の推定では，１つはデッドレコニングと17

生産と技術第59巻第１号（2007）

いって，内界センサ，つまりロボットの中にあるセ推定があります．これは不確かさを１つの確率分布

ンサだけでどれくらい動いたかを測る．もう１つはであらわすのではなくて，重みを持った多数の点の外界センサといって，外の世界を見るセンサ，例え集合として表す．少し動きながら実際の観測と地図

ばカメラなどを使い，移動することによって世の中から予想される観測とを比較しながら，より信頼性がどう変化したかの変化量から，自分の変化を知るのあるものだけを残すという処理をすると，少し動方法です．

くことで１つ１つの仮説が集まってきて，最終的には集中してくることが示されます．

◎外界センサによる自己移動量の推定◎行動プランニング

ここでは外界センサを利用した方法を説明します．この方法には大きく分けて２つあると思います．

つぎに行動について計画する，行動プランニング

１つは特徴点の対応に基づくもの．例えば画像センについて話します．動くと考えた場合，主に２つのサ，あるいは距離の出るようなレーザーセンサからことをやればよいと思います．１つは目標の位置が特徴点を見つけ出し，前回と今回のデータから対応分かっていれば経路を選択する．もう１つはどんなをとる．それがちょうど合うように自分が動いたと軌道でどんな速度で動いていくかを制御するためのいう計算をするわけです．

コントロールの問題です．実際にロボットが動くともう１つは距離のデータが得られたときに使う方

きには周りとの物体との相対的位置を確かめながら法であるスキャンマッチング．これは全距離データ

進んでいくが，そこには当然誤差がある．すると，を対応付けする．そのとき，データは基本的には近例えば皆さんが車を運転して狭い所を通るときは，いものを選んで対応をとり，それが合うように移動

ゆっくり動きながら確かめつつ進みます．それと同量を推定する．そして対応を付け直し，何回も繰りじようなことをやらないといけない．何度も観察す返して最終的にうまく合うようにする．これは比較れば精度は上る．ただし，ゆっくり動かないといけ的単純な環境では有効だが，もっと細かいものがあない．それに対し，速く動くと誤差が増え，安全性る環境ではいいところに収束しないという問題があが低くなる．戦略としては，狭いところはゆっくり

ります．もう１つの問題は，移動量を推定したとき動き，広いところは速く動く．問題はどんな定式化に，どの程度正しいのかが分からなければならない．

をし，それを自動的に決めていくかということです．

不確かさが大きいか小さいかを明示的に見積もった

そこで選択の基準を考えます．ある目標軌道があ

ほうが，行動計画上でも安全性や信頼性の意味から

り，現在ある位置にいるとすると，そこから動くと重要だろうということです．

動きの誤差である範囲内へ行くと予想されます．軌

そこで私たちがやっている方法を紹介します．い道から一番離れた位置（最悪位置）を想定し，そこ

ろんな移動量に対して，どの程度合っているかを計から目標軌道に障害物にぶつからずに安全に戻れる

算してみて，適合度分布図のようなものをつくる．

かどうかを安全の基準とする．そこで戦略として，

廊下の環境でやった事例では，廊下に沿った方向に最悪の場合でも安全に戻れることを条件として，次谷ができる．この谷のどこでも合っているというこにどこで観測すればよいかを選ぶようにする．このとは，どこにあるかを決めるのが難しい．だから解ときにセンサの情報をとって処理する時間が一定で析して不確かさの範囲を決めてやる．さらに，これあるとすると，観測点の間隔を決めるということは，を複数位置での距離データのいろいろな組合せに対実質はロボットの速度を決めていることになる．だ

して行い，それらを全部統合することによって，すから近くで見ると判断したときは，ゆっくり動く．

べての移動量推定をよりよくすることができます．

遠くで見てよいとなれば速く動くことになります．

スキャンマッチングを用いるとき，初期位置が与もう１つは，さきほどの地図をつくるという話にえられていれば自分がどこにいるかをある程度推定も出てきましたが，地図には不確かさがある．ある

できる．ただし，最初どこにいるのかが分からない

ところは安全だということが分かっていますが，十場合は，それなりの処理が必要で，そのために使わ分に観測されていないところは大丈夫かどうかが分れる１つとしてパーティクルフィルターによる位置からない．そこで不確かなところはもっと観測を重18

生産と技術第59巻第１号（2007）

ねれば，より確かになっていくだろう．十分な確か質疑応答さを得るためにはどれくらい観測が必要かを考え＜問＞２足歩行ロボットの研究をしていて，上にカて，それを満たすようにする．そうすると，結果とメラを積むとものすごく揺れる．そういう中での認して出てくる行動は，不確かな場所が手前にあると，識地図というのは，車輪のものとは変わってくるのその前で少し減速をするということになります．見

でしょうか．

通しの悪いところに入るには，入る前に少し減速す→（答）変える必要はないだろうと思います．人間

るということです．これまでに述べてきた処理を全の思っている地図とモデルとは似ているのでは部行って，未知環境での自律移動実験を行ったもの

ないかと思います．細かい凹凸が分かるというが図３です．

ことより，どこに何があるかということがいちばん大事なことではないのか．また，揺れに対処する工学的方法の１つは手ぶれ補正をするということだと思います．
＜問＞私は車の運転で，狭い所を通れるかどうかを認識したら，左のミラーを見て車を左に寄せからア
クセルを踏みます．通れると分かってしまえば，それ以上の情報はいらないのでしょうか．車は急に横に移動できないことを上手に使っていると思うが，ロボットの移動能力に照らし合わせて，行動の誤差のルールもそのモデルには入っているのでしょう

図３

地図と移動の不確かさを考慮した速度選択か．
→（答）モデルとして入っています．ある軌道をと◎まとめるためにこういう回転数で車輪を回せ，という

本日は，ロボットが日常空間を自由に移動するた

ように指令は出しますが，実際には指示通りにめに必要な機能として，自由空間の認識，自己位置

動かない状況があります．そのとき，車輪の部の認識，行動プランニング，この３つについて簡単

分の動きのずれがロボットの目標軌道からのずに紹介しました．この中で１つのキーワードになっれにどのように反映するかを考えて対応していていたのがセンサフュージョンという言葉でした．

ます．また，左側によって進めばよいというの

さまざまな位置で，さまざまなセンサで得たデータ

は，戦略のレベルです．どういう軌道をとるのを統合するということですが，そこではいろんな意

かの戦略は決まっても，結局移動時の不確かさ

味での不確かさがあり，それをモデル化して，統合があるので，周囲の物体からの位置や地図の状

していくことが重要だろうと思います．

態を考慮して，適切に速度を選択することは必要になります．

19

生産と技術第59巻第１号（2007）「ロボット産業化に向けた動き」（財）大阪市都市型産業振興センター
ロボットラボラトリー

リーダー 石黒周

まずは私のプロフィールからお話しします．大阪

その根拠ははっきりしています．少子高齢化，若で昨年，ロボカップが開催されました．ご存知のよ

年労働者の労働意欲の減退．若年労働者は労働意欲

うに大阪大学の浅田先生は 2 0 0 2年からロボカップが高まる可能性はあると思いますが，少子高齢化がのプレジデントです．その前のプレジデントは北野

なくなる可能性は先進国，とくに日本はあり得ませ宏明氏（現ソニーコンピュータサイエンス研究所副ん．この会場に来られている方々はここ2 0年，3 0所長）でした．北野氏が1 9 9 9年からE R A T O（戦年の間，豊かな生活を経験してきました．そうし略的創造研究推進事業）という国のプロジェクト

た方々を支えてくれる若い人がいなくなり，自分たの統括をやっていたのですが，私がロボットに最初

ちは消費をするだけの側，しかも体が不自由になっに触れたのはそのプロジェクトに参加したときで，た時代を迎えたときに，貧しい生活に戻るのも仕方

今から６〜７年前のことです．私は元々実業界の人ないと思う人はゼロでしょう．

間ですので，北野氏や浅田先生とのお付き合いの中豊かな生活に対する願望が今以上に強くなる．そで，研究成果やハイテクからいかに事業を起こしてんな環境にあるわけです．これは必ず来る未来です．

いくかに携わってきました．

そして同時に成熟した市場の全て，日本をはじめ先進国のほとんど全てでニーズが多様化して，それぞ◎次世代ロボットの定義

れの人が求めているものが変わってきている．例え

今日の私のお話の中で，皆さんと共有しなければば隣の人がこれを買ったから，うちも買おうじゃな

ならない非常に重要な点，それは次世代ロボットのく，うちはやめようという時代．個別の満足を満た定義です．私は次世代ロボットの定義を「人に代わしていく顧客多様化（個客）時代が続くことになりってあるいは人と協調しながら，人によりよい生活ます．

を提供するシステム」としています．
◎課題解決の方向性

次世代ロボットについては，少し緩やかに広くとらえる必要があります．ネットワークロボットといこれが必ず来る未来だとしたら，解決する手段のうのがあり，総務省などが後押しをしている．バー

１つは労働生産性を劇的に上げることです．しかもチャルロボットと呼ばれるものは，例えばその中で人間でなくてよい，人間でないほうがよい，それら

手も足も体もなく，そんなものもロボットと呼んでの代替手段を見つけていかなければならないわけでいるわけで，私の定義はそれほど無茶でもありませす．３Ｋの仕事を若い人がやらなくなっているし，ん．いま言った定義の次世代ロボットは，必ず巨大その若い人の数が減ってきている．もう１つは個客な産業になるだろうと考えています．

とのインタラクション．それによって満足させればお金を出すという人は不況の時代でもありました．
そういう環境にあるといえます．
その課題をどのように解決するのか．先ほど示した次世代ロボットの定義は，その課題に合わせて話したわけではありません．次世代ロボットを広くとらえるとすると，こうした課題を解決する手段の中心になり得ると思います．これが，次世代ロボット
が巨大な産業となる可能性を持っていることの根拠です．
20

生産と技術第59巻第１号（2007）内で支えきれず，ある部分を外部のコールセンター

労働生産性を劇的に上げる必要があるわけですで対応するようになっています．

が，肉体労働部分を代替手段によって置き換えていく，すなわち労働を自動化していくわけです．これ

しかし，コールセンター側は人を雇えばコストがは工場の生産ラインではすでに行われています．こかかる．だからそこの効率化を進めていますが単にのマーケットすなわち，世界の産業用ロボットでは効率化して事態がかえって悪化してしまうケースも日本は世界の６〜７割を占めています．

多々あります，例えば最悪の事例の1つが自動音声

この労働生産性の向上の対象が工場の生産現場か電話です．製品に問題があって電話した先で自動音らサービス業やメーカーのサービス部門にシフトし声電話が対応したら私は毎回腹を立てます．こちら

ようとしている．労働生産性を劇的に上げる通常のはクレームがあって電話しているのに，自動音声でアプローチは，作業プロセスを縮約する．例えば，

１から９までのうち選んでください．そこで電話を今のやり方や，システム内ですと，あることを実現切るのです．二度とこの会社のものを買ってやるか，

するプロセスが1 0のサブプロセスからなっているとなるわけです．せっかく効率化をしたのにお客をとしたら，その10を３にすることができるかどうか．

より怒らせて，自分の会社から離れてしまうことをできるとしたら自動的に生産性は3倍以上に持ち上

やってしまう．そこをどうやって効率化し，お客とがります．ある意味で当たり前なのですが，その当のインタラクションやインターフェースをよくしたり前のアプローチを次世代ロボット産業化に対して，お客をあの会社はよかったと思わせるかというてやっているのかどうかを考える必要があります．

ところがポイントです．そこにロボットテクノロジ
ーが大きな役割を果たせると思います．

それから2つ目．人間でなくてもよいこと，人間
でないほうがよいことをどうするか．この場合，人◎私が強調したいことは３点間を完全に排除することがよいことなのか．私は災害救助ロボットの世界的ネットワークづくりをやっ

今日の講演で私が強調したいことは次の３つでていますが，災害救助の場合は人間がやらないほう

す．１つは，次世代のロボットビジネスには，領域がよい，やるべきではない仕事だと考えています．

を超えた融合と共創の実現が必要である．これはあ

これはあまり反対する人はないと思います．これにる意味では当たり前なのですが，実際に多くの企業

対して介護の場合は，はっきり言ってノー．しかし，で行われていることは，「自分はこれができるから，機械化をしなければならない要素がたくさんある．

この製品を何とかロボットとして売り出せないのだから，そのシステムから人間を排除してはいけな

か」といった考え方をしていることが多い．そんないし，人間を含む価値提供システムを構築するといに単純ではないということです．領域を超えた共創うことです．

をしないと，先ほど言った課題は絶対に解決しませ３つ目，顧客多様化への対応ですが，効率化や自ん．課題は解決しないけど，うちの会社ができるの動化など生産ラインと同じようなことをやる必要がはこの部分だけですということでは，お客さんはありますが，重要なのはカスタマーインタラクショ「よし」と言わないのです．そのためにはお客さん

ン，カスタマーインターフェースという部分を革新を満足させるための連携を組んで，問題を解決する的にしていくことです．いまのサービス業での個客必要がある．幸いなことに，領域を超えてきわめて対応，お客さんのいろんなニーズにどんな対応をし広く融合していく必要があるため，逆に言えばほとているのか．メーカーで言えば，営業だったり，メんどの企業に参入するチャンスはあります．しかし，ンテナンス・アフターサービスの部隊が対処していカスタマーバリューの仮説を立案し，必要な資源をくわけですが，多様化したニーズに対応していくた

つなぎ合わせて新事業を立ち上げる人材，コア企業

めには従業員を教育し，いかにお客の不満を解消すがカギを握ります．それは領域を超えた融合や共創

るかを個別に従業員が対応しているのが現状です．

をやる上での本質部分なので，そのための中核，そ

これでは非常に効率が悪い．お客に個別に対応するのコンセプトのために必要な資源や機能を融合してにはものすごい数の従業員が必要になります．だか

いき，その融合の中から新しい上位のコンセプトがら最近のメーカーのアフターサービス部隊は，自社

生まれてくる状態をつくるコアとなる人材とか企
21

生産と技術第59巻第１号（2007）

業，これがないと融合・共創はおこりません．

一方のサービス業は，今までは人を中心とてビジ

2番目は，次世代ロボットの特徴を生かす．これネスを構築してきたのですが，国際的に厳しい競争も当たり前の話ですが，重要なポイントは ロボッにさらされるようになったこともあって，サービス

ト の言葉から来る思い込みや落とし穴にはまって業の工業化戦略というのが動き出しています．同時はいけない．ひとことで言うなら次世代ロボットのにサービス業やサービス部門は従来のマスマーケッ

定義をもう一度思い直してみることです．ロボット

トに対応するのではなくて，個別の要望にどのようといった瞬間に，なにか手足があるということをイに応えていくかということに直面しています．雇用

メージしてしまって，製品ビジネスの方向に行って構造を見ると，1 9 5 5年頃にはサービス業はまだ４しまうという傾向があります．それも重要な要素で割弱でしたが，2 0 0 3年には約４分の３がサービス

すが，それだけではないことを忘れないでほしいと業に従事しています．サービスセクターの構造改革

思います．

は極めて重要であると言えます．

３番目は，次世代ロボットあるいはそのテクノロ◎次世代ロボットビジネスへの思い込み

ジーを利用して、顧客へのベネフィット提供プロセ
スの一部を置き換えるということではなく、プロセ

次世代ロボットビジネスと言ったときに，それはスをリエンジニアリングするシステムを構築するとものづくりであるという思い込みがあります．確かいう考え方をすることです。その際に提案されるシにものづくりの要素はあります．しかし，それだけステムには人間を適切なところに組み込んだシステ

ではない．それでない部分のほうが多いのかもしれ

ムを考えることが重要です。

ません．新事業を検討されている方やベンチャー起業を考えられている方と話をするときに，「技術者でない私には無理ですよね」と最初から諦めてしまっていることがよくあります．そんなことはない．
むしろ，いわゆる技術以外の視点をもった人たちが数多くこの領域に入ってくることが必要です．
では特徴を生かせといったときに，ビジネスに役に立ちそうな次世代ロボットの特徴を整理してみると，１つは広範で高度なテクノロジーの融合体であるということができます．技術で言えばセンサ技術などは非常に重要だといえます．それから今ですと
ユビキタスネットワークとの接続性．これをかませないとかなり厳しくなります．それから身体性や表◎チャンスが来ている

情．身体性については非常に重要だと思います．２

サービス化の流れが加速していてチャンスが来て足歩行となると厳しいかもしれませんが，それでもいるということです．製造業がサービス化を果たし

手とか足とかは，顧客とサービス業者あるいは周辺ていることは，どこの経営の本にも書いてあると思環境との間にくるインターフェースの役割を果たす

います．そういう時代になって来ている．例えば，というところにビジネスチャンスがあると考えられ

かつてはコンピュータメーカーであったI B Mの，ます．そのときにはコミュニケーションが大切な要

現在の売上げのおそらく過半数はハードウェアの販

素になります．その場合，持っている手は物を持つ売事業からではなく，サービスから生み出されてい手というよりは，例えば表現をする手ととらえるとる．最近，テレビで流れているI B M の宣伝では，非常に大きなビジネスになり得る．さらに感覚や知

コンピュータの宣伝はしてないと思います．コンサ

能を有しているということ．これは特に状況の判断

ルティングビジネスの話をしていると思います．つをする．また，ビジネス的にはキャラクター性といまりサービスの宣伝をしているわけです．メーカー

うものは使い道があります．それにエージェント．

だったはずなのに．

こんなような要素をキーワードとしてコンセプトの22

生産と技術第59巻第１号（2007）

中に織り込ませていくことがロボットの特徴を活か

ジネスというときに，キーとなる技術とは従来の産すということであろうと考えています．

業機械，産業ロボットの領域からはさらに難しい技

ビジネスをやっている人に言わせると，分かって術になってくることになります．私が注目している

いるよといわれるような話ですが，繰り返し，あえのはインターフェースに関連する部分です．リモーて言わせていただくと，ロボットの特徴を活かすと

ト，センシング，アクティブ，スマート，そしてイ

いう以外の留意点としては，ビジネスはビジネスなンターフェース，これらの要素をいかにうまく組みので，本質は変わらない．その本質とは何かという合わせていくか．それと先ほど話した3つの要素，と，カスタマーバリューは何かという仮説が重要でカスタマーバリューと人間を含んだテクノロジーとす．まずどういうお客に何をどういう手段で提供すの融合システムであるという考え方，そしてカスタるかを設計したうえで，ビジネス化を図ることです．

マーベネフィット提供システムのリエンジニアリン

それからサービス化．そこにサービスの要素を導入

グをする，これらの考え方を念頭において，現在どしていかないとうまくいかないと思います．

のようにこれを組み合わせるとビジネスが成立しうるかという考え方の下で，ビジネスコンセプトをつ◎ロボットビジネス検討の問題点くっていく必要があると思います．

現在進行中のロボットビジネスの問題点ですが，先ほどからお話ししましたように，いわゆるロボッ
ト（機械）にまとめ上げたいと思ってしまう点．次世代ロボットビジネスの中にサービス業の人たちが参入してくるのは歓迎です．サービス業の人たちは，
カスタマーバリューから入ろうとする．こうやった
らお金をくれるからサービスをやろうという順序です．研究・技術・製造の分野の人は，せっかくその技術的な知識を持っていることが逆に障害になる可能性がある．少なくともここ1 0年間くらいのロボ
ットビジネスのアプローチは，人間を含むシステム
として仕上げることになると思います．これも先ほ◎新事業の立ち上げ手順

どお話ししましたが，プロセスの局部を置き換えよ
うとするという問題点があります．リエンジニアリ

新事業立ち上げのアプローチのポイントを申し上

ングをしようとする思想がポイントとなります．

げます．新規の産業を興していくときには，なにがもう１つは肉体労働や単純労働のみをターゲット

難しいかというと，市場と技術という２つの不確実としてしまいがちになるという問題点．多くのサー性をどうやって吸収してコントロールするかというビス業にとってバックヤードと呼ばれる肉体労働部

ところです．新しい市場を狙う場合には，市場の立分というのは，人間しかできないと思って人間がや

ち上がりの不確実性というのがあります．それからってきたのですが，コストダウンをはかってきたた技術です．どの技術が本当のデファクト的な技術にめ，時給数百円程度のアルバイトにそういう仕事

なるのか読み込めない．この２つを掛け合わせるこをやらせている．サービス業と言ったときに，主にとになるので，新事業は立ち上げの不確実性が非常

肉体労働を中心とするバックヤード（バックステーに高くなるわけです．通常のアプローチは，現在あジ）を対象とするのか，顧客との関係性を構築するる市場から新規の市場へ現在ある技術を使って進入役割を担うフロントオフィス（フロントステージ）をし，その後にさらに新規の技術を入れていくか，新狙うのかをはっきり分けて考えることが重要です．

規の技術を現在あるマーケットに入れて，狙うべき最終的な新規マーケットに突入していくかというこ◎ロボットビジネスのターゲットと，この２つが通常とるべきアプローチです．それ

少し技術的な話をしてみます．次世代ロボットビで考えると，皆さんがさまざまにやられているビジ
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生産と技術第59巻第１号（2007）

ネス領域があって，それぞれの商品や事業ごとに当ていただき，自分はこうしたことをやろうとしてい然市場が変わると思いますが，その狙っている市場るなどを相談していただければ，なんらかのご支援から次はどこを狙っていくのか，そこにどんな技術ができるのではないかと思います．

を入れて最終的にどこを狙っていくのかと設計をす◎まとめる必要があります．

事業構想やビジネスコンセプトの構築とその提示◎ロボットラボラトリーと領域を超えた融合による価値創出，その中におけ

会場の皆さんは，ロボットラボラトリーという存るポジショニング．製造業ならものをつくるという在をご存知でしょうか．大阪駅前第３ビルの1 6階

強みがあるわけで，融合・共創の連携をつくる．顧にロボットラボラトリーがあります．そこに来てい客価値の観点から再構成されるトータルシステムをただくと分かりますが，次世代ロボットビジネスの提供することが，次世代ロボットビジネスのポイン

戦略的施策の立案や展開の支援をする拠点です．私

トです．そのために3つの視点は，最も大事なカスはそこのリーダーをやっております．

タマーは誰で，カスタマーバリュは何かが最初に考実証実験の支援など大きく分けると５つぐらいのえられなければならない．カスタマーバリューを提施策を進めています．R o o B Oというのは，次世代供する1つのプロセスをリエンジニアリングして，ロボットをやりたいと思っている企業のネットワー

次世代ロボットの特徴をうまく入れ込んで，人間とクで，現在2 5 0社近くが参加しています．面白いビの融合システム，サービスと製品の融合システムをジネスに関しては，大阪市が補助金を出すなど支援提供することが基本です．

をして成功事例づくりをやっています．お気軽に来24

生産と技術第59巻第１号（2007）

大阪大学大学院工学研究科

機械工学専攻「超速ハイパーヒューマン技術とその応用」
教授 金

子

真

私はこれまで24年間，研究を続けてきましたが，元々はロボットの足とロボットの手の研究からスタートしています．両者は非常に共通点が多く，例えばロボットの手が持っている対象物を大きくしてい
くと，やがて地球のように大きくなります．ロボッ
トの手はもちろん地球を操ることはできません．地
球を操ろうとすると結局，ロボット自身が動いてしまいます．これが歩行ロボットです．このように歩行ロボットとロボットハンドは機能が似ているんです．さてロボットハンドは基本的には２つの機能を持っています．１つは器用な操りで，もう１つはセ

トルクを感じる触覚センサと関節の角度を検出する

ンシングの機能です．人間は，何か対象物を持ちあセンサのみが備わっているだけです．円柱の周りにげる前に，対象物がどんな硬さなのか，どんな形状

ゴムを貼って摩擦を大きくすると，ロボットは自動をしているのかを確認しようとします．これがセン的に戦略を切り替えてころがり動作を使って持ち上

シング動作です．

げます．

ということで，センシング（感知）とマニピュレ

人間は複数の対象物を手で持って互いの相対位置ーション（操り）ということを柱に話を進めていきを変えることができます．1 9 9 9年にロボットにこたいと思います．私はこれまでの研究で，主にロボれと同じようなことをさせてみました．関節の固さ

ットハンドを開発してきましたが，その一方で，セを巧みに調節して，人間と同じような動作を実現す

ンシングに着目した研究もいくつかあります．研究ることに成功しました．2 0 0 3年には，高速４本指成果を実用化したセンサ技術もあります．しかし，ハンドを開発しました．このハンドの指は人間と同

今回は時間的な制約もあって実用化技術には触れな

じような形状をしていますが，根元が人間と少し違いようにします．最近は，アクティブセンシングをった機構になっていて，それぞれの指が同じ回転中

医療診断の分野に展開しています．今日は後半でセ心軸回りに回転できるようになっています．例えば

ンシングの医療応用について説明させていただきた

ビンのキャップを開ける場合，人間なら両手を使っいと思います．なお ハイパーヒューマン というて行ないますが，このロボットは１本の手でキャッのが一体何かについては，講演が終わった時点でイプを開けることができます．

メージをしていただければありがたいと思います．

ここまでがこれまでに開発してきたロボットの手による操り動作例です．では人間の手はどの程度器◎マニピュレーション

用な操りができるのでしょうか？このビデオはプロ最初にマニピュレーションの分野から具体的に映のマジシャンが棒状の物体を指先で巧みに操ってい像で紹介します．これは1 9 9 6年に実施した実験でる様子です．きわめて鮮やかな手業です．これはジす．ロボットが限られたセンサを巧みに使って対象ャグリングといって棒やビール瓶を５本，６本と物の形状を認識し，三角柱の場合には回転させて隙次々と受け取っては投げあげることを繰り返してい間をつくって持ち上げている様子がよくわかりまます．もちろんここまでくるには練習を積み重ねる

す．人間は触覚センサをたくさん持っていますが，必要がありますが，このような動作がはたしていま

このロボットは指先には触覚センサがなく，関節にのロボットにできるのかということです．これらの25

生産と技術第59巻第１号（2007）

動作はいずれも器用性が要求されています．器用性

手元にきたときのボールのスピードは秒速４ｍくという切り口で考えたとき，いまから10年，20年，らいです．ボールは単に握れば捕れるところを通過

3 0年経ってもロボットが人間に勝てるとはとてもするのに，人間は捕ることができません．眼に刺激思えません．

が入り，これが脳に伝わり，筋肉が反応するまでに逆に見方を変えて，ロボットが人間に勝てるもの

0.2秒〜0.3秒かかってしまうため，秒速４ｍのボーはないのかと考えると，じつはたくさんあります．

ルは0.2秒の間に80cmも進んでしまいます．つまり適当に思いつくだけでも，スピード，正確さ，忍耐人間がボールを目で捉えた時点からボールは80cm

力などをあげることができます．非常に面白いパラも動いてしまうのです．だから，この実験は人間の

ドックスは，スピードと正確性では圧倒的にロボッ能力を超えた実験ということになります．

トが人間に勝っているのに，器用性という切り口ででは，ロボットの場合はどうでしょうか．まった

考えた途端に，ロボットは人間に負けてしまう．そく同じ条件で，高速ビジョンでボールを見てロボッ

れはなぜなのか．考えられる理由としては，人間のトがキャッチングする実験です．この実験ではロボ

指先にきめ細かいセンサや，やわらかさを微妙にコットは落ちてきたボールを掴むことができます．こントロールすることができる機能が備わっていますのロボットは器用さをもっていませんが，人間にはがロボットには付いてないというのが大きいと思いできない高速捕獲動作ができるというのがポイントます．

なのです．では，実際に掴んだ瞬間に何が起こっているのか．人間にはその瞬間が見えません．なぜ見◎動体視力の限界

えないかというと，人間の動体視力が遅いためです．

人間がどれだけスピードに対して弱いのかを，簡

このような高速ロボットを開発したときに，不具単なデモによって皆さんに認識していただこうと思合があっても肉眼でみただけでは調整ができませいます．1秒間に画面上に文字が出てきます．文章ん．なぜかというと，動きが早過ぎて人間の眼に見が読めるかどうかで自分の動体視力を確認することえないからです．実際にロボットがこの捕獲動作をができます（この後，１秒間に連続的に文字が出る．

行なって，失敗したとしてもどこが悪いのかが分か５文字，1 0文字，1 5文字，3 0文字）．人間は1秒間りません．唯一の調整方法は，高速カメラを使ってに15文字程度が限界のようです．ここで私が言いた映像を撮って，それを見ながら分析しないとどこがいことは，これが人間の動体視力の限界であり，こ悪いのかわかりません．

の範囲の中でしか世の中を見ていないということでこうした予備実験をもとに，私たちは常に速い人

す．これが最近の私の研究の出発点になっています．

工の眼，非常に速いアクチュエータを使って，新し人間の動体視力は１秒間に1 5文字が限界．しかい世界を切り開いていこうというプロジェクトを始し，機械の場合はどうなのでしょうか．１秒間に最めました．このプロジェクトでは２つの方向性を考低でも1 , 0 0 0枚は処理できます．最近のデータではえています．１つは個々の要素技術のブラシュアッ

１秒間に約 1 0 , 0 0 0枚も処理できるようになったとプ．例えばビジョンが速くなっていくと，世の中はいう報告があります．実に人間の約6 0 0倍のスピー変わっていきます．いまは高速ビジョンの重要性をドで機械は処理できます．もう１つ，私たちが行っよく理解されていません．その理由は高速ビジョン

たおもしろい実験があります．ボールを１ｍの高さが普及してなくて我々の手元ですぐ使えないからでから落とします．目から入った情報が脳に行き，脳す．実際に高速ビジョンを使ってみると，世の中ので処理されて最終的には筋肉に指令がいき，筋肉がメカトロ技術を変えてしまうという実感がわいてき

動くわけです．筋肉の動作時間までを考えてボールます．

が捕れるかという実験です．この場合，被験者はボ◎眼とアクチュエータの融合

ールを目で追いかけるのではなく，ごく自然に前を見てもらってボールが見えた時点でアクションを起

私たちがもっとも興味を持っているのは，速いビ

こすように指示しておきます．この実験を高速カメ

ジョンと速いアクチュエータを使わないとセンシン

ラで撮った映像があるのでご覧ください．

グできない事象です．例えば生体を加振してそのと26

生産と技術第59巻第１号（2007）きの動きを速い眼で観察することによって今までにをきっちりとらえて，対象物の回転をぴたっと止めない新しい診断技術が開けるのではないのかという

ようという実験です．対象物のどこに当てれば回転点です．

が止まるかということをすばやく計算して，そこにはじめに高速ビジョンでどんなことができるのか

指をさっと持って行き回転を止めています．人間にみてみましょう．これは１秒間に1 , 0 0 0点処理がではとてもできないことです．回転が停止できるのなきる眼です．レーザー光を対象物に当てることによら今度は，並進も同じように停止させることができって，あっという間にコンピュータ上に対象物の形

ます．この実験では回転だけ残して，並進をピタッが形成されます．こうしたシステムは今までもありと止めています．

ましたが，何が違うかというと，従来方式よりも30

ここで強調したいのは，ロボットと競争するとき倍速い．高速ビジョンはデータマイニングに使うには，ロボットの持ち味であるスピードを生かすとこともできます．製薬会社がアトピー用の薬を作っいう考え方が重要だと思います．それを追求していたとします．それを直接人間にテストするわけには

けば，人間にできないことがロボットにできる，ついきませんので，はじめは動物を使ってテストする

まりロボットが人間に勝てるわけです．

ことになります．薬の効果は１時間あたりのマウス◎センシング技術の引っかき回数が薬の投与前後でどれだけ減ったかで評価されます．マウスの引っかき周波数は非常にこうした要素技術を社会にどのように役立てるこ

速く人間の動体視力を超えてしまうので，人間にはとができるかということで，次にセンシングのこと

引っかく回数を数えることができません．ところがをお話ししたいと思います．環境の硬さを測りたい

高速ビジョンを使うと，リアルタイムで結果を出す

ときに，人間は触って力を加え，変形の様子を眼でことができます．これ以外にも，ビジョンを高速化

見たり手で実感したりします．ここで押す動作を生することにより得られる効果はいくらでもありま成するのに高速アクチュエータ，変位を見るのに速す．

い眼を使うと，高速に硬さを測ることができるよう

一方，速いアクチュエータについては，１つだけになります．硬さというのは医療診断においてきわ

事例を示します．これは５〜６年前にハーモニッ

めて重要です．例えばお医者さんが触診するのは，

ク・ドライブシステムズという会社がつくった非常体にシコリがないかどうかを診ています．シコリはに強力なモーターです．今までのモーターに足を付

まさに硬さが変化している部分です．そういう意味

けてジャンピングロボットを設計することは考えら

で，硬さ計測に対して速いアクチュエータと速い眼れませんでしたが，このモーターは非常に強力で，を応用し，医療診断に利用できるのではないかと考

地面をキックして50cm以上も跳び上がることがでえてみました．
硬さを測るのに大きく分けて２つの方法がありまきます．

す．1つは実際に触って測る方法で，もう１つは触ロボット応用について話を移します．速い眼（ビジョン）と速いアクチュエータを組み合わせれば，らないで測る方法です．例えば対象物に水や空気を人間にはできない動作ができるようになります．こあてて，その変形を眼やレーザーセンサで見れば非の実験ではエアホッケーのテーブルの上に棒状物体

接触で硬さが測れます．非接触方式の利点は，摩擦を置いて滑らせている様子です．物体に回転を加え係数はゼロで，環境を傷つけないで硬さ計測ができると，人間は動体視力が弱いため掴めなくなります．

る点です．非接触方式は衛生面や環境に危害を加えこれに対して，速い眼と速いアクチュエータを使っないという点で接触方式よりも優れています．ただ，てロボットを作り，高速ビジョンを組み合わせまし

精度よく硬さを測るには接触方式にならざるを得な

た．高速ビジョンで対象物の動きをとらえてロボッ

いと思いますが，私たちは医療応用を考え，衛生面，

トに指令値を送り，最終的にロボットが対象物を捕危害を加えないという面を重視し，非接触計測法をらえるというシステムです．このロボットを使って採用しました．

先ほど人間が失敗した実験を行うとどうなるのか見

次に非接触で硬さを測る技術の生体応用についててみましょう．これは高速ビジョンで対象物の動き

紹介したいと思います．生体の中でいちばん速い動27

生産と技術第59巻第１号（2007）

きが必要なのは眼です．眼圧測定では，先端から空ため，張力は弱くなりますが張った状態には変わり気が出る．時間にして30分の1秒．その間に眼が変ないため角膜の変形は起こらない．やがて真ん中あ形します．そのときの眼の変形を光センサで捉えてたりの外圧が内圧に勝ってくると，中心付近の角膜います．その変形がピークになったときの外圧が眼が変形し始める．このチェーンモデルによって先ほ圧と呼ばれています．ただ残念ながらこの光センサ

どの遅れ現象は明快に説明することができるようにでは眼のグローバルな変形情報を捉えているだけなりました．

で，眼の実際の変形の様子は分かりません．眼の変

この考察を裏付ける実験結果も得られました．こ

形を詳しく見るために高速カメラを導入しました．

ちらが眼圧の高い人，こちらが低い人．これを比較

これは先ほどの装置でどういう空気噴流分布が出すると非常にきれいな相関が見られます．どういうているのかを計測したものです．この立ち上がりか

ことかというと，眼圧が高ければ高いほど，遅れ時

ら終わるまでが20分の1秒程度です．この空気噴流間も大きくなります．別の言い方をすると，この結が眼に当たって力が加わり角膜が変形します．次に果が得られたことでチェーンモデルの妥当性を示す

１秒間に5 0 0枚撮れるカメラの映像を紹介します．

ことができたと考えています．この結果から今度は硬いと思われがちな眼が大きく凹む様子がよく分か

非常に面白いアプリケーションが考えられます．今ります．眼科の先生たちですらこの映像を見るまでまでの眼圧計では比較的強い力が眼に加わり，眼がは，眼がこんなに変形することを誰も知りませんでかなり変形していました．
今回得られた結果から，大切なことは，眼をどれした．

だけ変形させたかでなくて，眼がいつ変形しはじめ◎見えないものを見る

たかを知ることです．弱い空気を出して眼が変形し眼でも何でもそうですが，実際に何が起こっていた瞬間に空気を止めてしまえば，患者さんにとってるかの早い現象を，速いカメラでとらえることは非空気が来たかどうか分からない状況の中で眼圧が測常に重要なことだといえます．それによって今までれてしまうことになります．結果的に患者にとって見えていなかったものが見えてくる．私はこの点をやさしい眼圧測定が可能になるというふうに考えて特に主張したいと思います．

います．

この緑色は力，青色はカメラでとらえた変形です．
よくよく見ると眼の変形が力に対して遅れているよ
うに見えます．最初は私たちの測定方法が悪いに違いないと思っていました．力の時間の原点と変位の時間の原点が合っていない可能性まで含めていろい
ろな視点でチェックを行なった結果，この時間遅れというのが眼圧とどうも関係しているようだということが分かってきました．特に眼圧の高い人は，なかなか変形しなくて遅れが大きい．時間遅れというのはいわゆる線形モデルでは説明できない非線形現象です．
◎胸腔鏡下手術での応用

どうしてこのような現象が起こるのかいろいろなモデルを考えた結果，チェーンモデルで明快に説明

次は肺への応用について紹介します．胸腔鏡下手できるということがわかってきました．チェーンは，術というのがあります．これは胸の横に穴を開け，張力をかけているとまったく変形しない．張力がな

そこから内視鏡カメラやカンシを入れて肺の中にあくなるとチェーンは簡単に曲がってしまう．これをる腫瘍を切除する手術です．術前にCT画像を見れ

角膜にあてはめると，内圧がかかっているときは張ば腫瘍が肺のどこにあるかが分かります．しかし，った状態．外から空気がだんだん増加してくる状況

実際の手術は肺から空気を抜いた状態で行うためにを考えます．空気が弱いときは内圧が外圧より強い腫瘍の位置が変化してしまい，医師は切除したい部
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位を手術中に推定しながら作業を行わなければなり界は非常に狭い範囲に限定されます．実はその外にません．従来から，術中に腫瘍部位を特定できるセ

人間の眼では見えない現象が，身近にたくさんありンサの開発が望まれていました．

ます．人間の動体視力内で見える世界に閉じこもる

私たちが作ったセンサは，先ほどの眼圧計測シスのでなく，その外側の世界にまだ見えていない世界

テムと同じで，真ん中から空気噴流を出す構造にながあることを知っていただいて，そこに積極的に出っています．さらに肺の変形を捉えるために光ファてきていただきたいと思います．特に学生に対してイバーセンサを使いました．ただし，実際には距離

は，人間が見えない世界におもしろい研究テーマが情報は一切使っていません．色の違いや，傾きの違たくさんあることを知っていただきたいと思っていいの影響を排除するため，実際には距離情報ではなます．「ハイパーヒューマン」と名付けたのは，ロ

く入力と出力の位相情報を用いました．ただ，いち

ボットは人間に勝てない部分もあります．でもロボ

ばんの鉄則はお医者さんに生の映像をできる限り忠ットが人間に勝るところもあるし，そこをもっと伸実に見せることだと思います．そのときに何が問題

ばしていき両者が補間しあう形で，人間とロボット

かというと，高速カメラの映像はリアルタイムではが共存していくという考え方が重要だと思います．

出せないことです．なんとか高速カメラで見えるよ
うな映像をリアルタイムで出せないのかといろいろ質疑応答

考えて，たどり着いたのがストロボを使って測るこ＜問＞ロボットの定義とは一体どんなものなのでしとでした．アクティブストロボイメージャと名付けょうか．

ました．空気を振動させ，ストロボで空気の周波数→（答）ロボットの定義はヒトそれぞれ違っていると少し変えた状態でフラッシングさせてカメラで撮と思います．私は1981年からロボットを始めて，影すると，お医者さんの動体視力の中にこの映像を2000年初めまで，ずっとロボットばかりに関わもってくることができるというアイデアです．

ってきました．４〜５年前から人工筋肉などの要素技術はロボットの分野で多く開発されています．私が後半に説明した医療診断はロボット
ではなく，医療診断の分野になります．ロボッ
トから得られた要素技術は他の分野でも十分に活用できると思います．ロボット自体の市場は医療分野に比べると非常に小さいですが，ロボットの要素技術が他の分野に広がる可能性は大きく，そういう意味ではビジネスチャンスは大いに期待できると思います．ロボットビジネスというときのロボットは広い意味で解釈しています．
＜問＞私の知人には宗教関係の人が多くいて，眼に◎おわりに見えないものが見えると言います．病気を治す先生

今日の講演の中で，皆さんに動体視力を実際に確に言わせると，人間の体が悪いときには色が違うそ

かめてもらいました．皆さん方の動体視力は高々1うです．何か周波数のようなものを関知するものが秒間に15文字程度で，その動体視力で見えている世あるのでしょうか．
→（答）大変おもしろい質問ですが，超能力的な世界はよくわかりません．

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