MATLABおよびSimulinkを活用したロボット・自律システム開発の概要
MathWorks Japan能戸 フレッド (Fred Noto)© 2021 The MathWorks, Inc.
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ユーザ事例：German Aerospace Center (DLR)
Autonomous Robots
Senses the environment using stereo
cameras and tactile sensors on his skin
Performs human-like tasks2

自律ロボットの進化と普及

https://blogs.mathworks.com/headlines/2020/04/23/
battling-covid-19-with-disinfecting-robots/3

ロボティクス系の開発と導入の加速化

4スマートファクトリーでのロボティクス活用

工場 A内

ローカル 5G

クラウド + AI

IoT
集約・制御

ビッグデータプロセス管理・品質向上

最適化

最適化

運用管理

ロボット✔?
✘?

OT

工場 X

自動搬送車
工場Y

最適化
工場Z

自律化

監視アップデート5

スマート農業での農作業自律化・効率化
IoT
集約・制御
5G

衛星データ
気象データ
過去データ

クラウド + AI
ビッグデータプロセス管理・品質向上

最適化
運用管理

OT
監視

運用調整

アップデート

自動化・自律化6

スマート建設での施工タスク支援
IoT
集約・制御
5G

気象データ
過去データ

クラウド + AI
ビッグデータプロセス管理・品質向上

最適化
運用管理

OT
監視

運用調整

アップデート

自動化・自律化7

自律ロボティクス開発の課題

マルチドメイン知識の必要性アルゴリズム
複雑性

安全性・品質の確保

エンド・トゥ・エンド
ワークフロー8

自律ロボティクス開発の統合開発環境
統合シミュレーション

Simulink®

MATLAB®

ロボット設計

Co-SimUnreal Engine®

検証・品質チェック

Gazeboロボットに接続自律アルゴリズム設計

Test

Perception
IEC/ISO
DO

Control

ハードウェア実装

Planning &Decision
Implement

Raspberry Pi™

PX4®

NVIDIA® JetsonTM

9

ロボット設計・モデル化課題の解決策

マルチドメイン知識の必要性

ロボット設計注力タスクによるロボット
モデリング・設計手法に対応

詳細モデル抽象モデル

外部モデル
10

ユーザ事例：ロボット設計・モデル化

マルチドメイン知識の必要性

ロボット設計https://www.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathwork
s-dot-com/images/events/matlabexpo/es/2019/bilbao-controlstrategy-electric-propulsion_tecnalia.pdf

11

自律ロボティクス開発の課題

マルチドメイン適切なロボット
知識の必要性モデリング

アルゴリズム
複雑性

安全性・品質の確保

エンド・トゥ・エンド
ワークフロー12

自律アルゴリズム設計課題の解決策

アルゴリズム
複雑性

自律アルゴリズム設計
認識
判断・計画
制御

地図データ

目標地点

スタート地点
最適経路

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自律ロボティクスの認識アルゴリズム設計
判断・計画

制御

自己位置推定

認識

リンク

リンク

周辺環境認識

リンク

リンク

リンク

Sensor Fusion and Tracking Toolbox, Lidar Toolbox, Navigation Toolbox, Computer Vision Toolbox, Deep Learning Toolbox

リンク
14

自律ロボティクスの認識アルゴリズム設計
認識

判断・計画

制御豊富なモーションプランニングアルゴリズム

UAVミッション定義
UAV Toolbox, Navigation Toolbox

高度パスプランナーHybrid A*、RRT、RRT*

ダイナミック経路計画
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アドバンスト制御：強化学習
判断・計画

認識

制御

シミュレーション環境で強化学習ポリシーによる障害物回避のトレーニング
トレーニング前

トレーニング後

地図の変更

自律移動型ロボットの強化学習
Robotics System Toolbox, Reinforcement Learning Toolbox

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安野 貴人氏, 八千代エンジニヤリング
八千代エンジニヤリングはダムのポップアウトによる損傷検出にセマンティックセグメンテーションを適用しました。この損傷は形状、大きさ、観測環境が様々なため画一的な画像処理の適用は難しく、検査員が双眼鏡で観測、スケッチで記録していました。

“

MATLABを用いることで損傷の画像解析が容易に実現できました。機械学習からディープラーニングまで一つのフレームワークで実行でき、組織内で共有できることで飛躍的に業務が加速しました。

“

八千代エンジニヤリング、ダム・橋梁損傷検出にディープラーニングを適用取り組みではまず最初の1か月でMATLABで提供される学習済みモデルとSegNetを合わせて用いることで、過去の画像処理手法より高い精度がでることが確認できました。その後ネットワークモデルの変更、画像の拡張、複数パターンのラベル作成により精度向上を目指しました。今後アプリ化による機能配布と点検の効率化を目指しています。日本国内にダムは3000以上あり、このAIによる自動検出手法の確立・適用により、大幅な損傷検出作業の効率化が期待できます。また同社では河川護岸や橋梁の損傷監視でもAI適用を進めています。

MATLAB利用のメリット••••

セマンティックセグメンテーションをすぐに利用できるサンプルコード
多数の学習済みネットワークの追加が容易
複数GPUアクセス等の容易なディープラーニング用環境構築
任意のGUI作成と実行形式ファイルでの配布

深層学習を使用したセマンティック セグメンテーション

ディープラーニング：セマンティック・セグメンテーションの基礎
ビデオを見る17

自律ロボティクス開発の課題

マルチドメイン適切なロボット
知識の必要性モデリング

アルゴリズムロバストな機能・ツール
複雑性

安全性・品質の確保

エンド・トゥ・エンド
ワークフロー

18

MATLAB・Simulinkでの自律ロボット設計
MATLAB®

安全性・品質の確保

Simulink®

ロボット設計自律アルゴリズム設計
Perception
Control

Planning &Decision19品質確保：検証作業の網羅性チェック・自動化
Simulink®

MATLAB®

要求仕様へのトレーサビリティ―

ロボット設計

検証・品質チェック

安全性・品質の確保

自律アルゴリズム設計
Perception
IEC/ISO
DO

Control

Planning &Decision

カバレッジ測定とテスト実行の自動化

20

自律ロボティクス開発の課題

マルチドメイン適切なロボット
知識の必要性モデリング

アルゴリズムロバストな機能・ツール
複雑性

安全性・品質の検証タスクの網羅性チェック・自動化
確保

エンド・トゥ・エンド
ワークフロー21

センサーモデルを含むシミュレーションテスト

統合シミュレーション

Simulink®

MATLAB®

ロボット設計

エンド・トゥ・エンド
ワークフロー

Co-Sim

検証・品質チェック

GazeboUnreal Engine®

自律アルゴリズム設計
Perception
IEC/ISO
DO

Control

Planning &Decision22

センサーモデルを含む統合シミュレーション
Unreal Engine®

CuboidGazebo

迅速なシナリオ作成および机上テスト

既存シミュレーション資産を活用

リアリスティックな環境で自律アルゴリズムを検証

Link

Link

Link

UAV Toolbox, Robotics System Toolbox, ROS Toolbox, Automated Driving Toolbox

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ユーザ事例：統合シミュレーション

https://www.mathworks.com/content/dam/mathworks/mathwo
rks-dot-com/images/events/matlabexpo/ch/2019/bernpresentation-designing-controlling-self-driving-systemskyburz.pdf

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ロボットに接続した実機テスト

エンド・トゥ・エンド
ワークフロー
統合シミュレーション

Simulink®

MATLAB®

ロボット設計

Co-SimUnreal Engine®

検証・品質チェック

Gazeboロボットに接続自律アルゴリズム設計

Test

Perception
IEC/ISO
DO

Control

ハードウェア実装

Planning &Decision
Implement

Raspberry Pi™

PX4®

NVIDIA® Jetson®

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自動コード生成とハードウェア実装

CUDA

ROS
Toolbox

GPUCoderEmbedded
Coder

HDL
Coder

C, C++

VHDL, Verilog

ROS/ROS2
NodeDeepLearning
HDL
Toolbox

PX4 Autopilots

ASIC
DSP / MCUFPGA

Programmable SoC

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ユーザ事例：自動コード生成

https://jp.mathworks.com/videos/automatic-carriervehicle-using-matlab-simulink-1600768482033.html

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自律ロボティクス開発の課題

マルチドメイン適切なロボット
知識の必要性モデリング

アルゴリズムロバストな機能・ツール
複雑性

安全性・品質の検証タスクの網羅性チェック・自動化
確保

単一開発環境エンド・トゥ・エンド
アイディア→実装
ワークフロー28

自律ロボティクス開発の統合開発環境
統合シミュレーション

Simulink®

MATLAB®

ロボット設計

Co-SimUnreal Engine®

検証・品質チェック

Gazeboロボットに接続自律アルゴリズム設計

Test

Perception
IEC/ISODO

Control

ハードウェア実装

Planning &Decision
ImplementRaspberry Pi™

PX4®

NVIDIA® JetsonTM

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自律ロボティクスのユーザ事例

ROSとMATLAB®を活用した産業ロ
ボット用ピッキングシステムの導入
検証
株式会社安川電機

工場内の自律搬送ロボットを半年間で試作
武蔵精密工業株式会社

マルチローターUAVのGNCアル
ゴリズムテスト用の動的シミュ
レーション環境を作成
Intel30

まとめ
1. MATLAB・Simulinkはロボット設計及び自律アルゴリズム開発を支援する豊富な機能・ツールを総合開発環境内で提供
2. センサーモデルを含むシステムシミュレーションを行うことにより実機試験のリスク・コスト・工数の低減可能
3. エンド・トゥ・エンドワークフローによるプロトタイピングから量産の開発・検証プロセスを効率化

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