2015 年度-2017 年度
産学ロボット技術開発支援事業
成果報告書

公立大学法人会津大学

目

次

1

はじめに

1

2

産学ロボット技術開発支援事業プロジェクト概要

2

3

プロジェクト報告
3.1

E1 援竜

6

3.2

E2 スパイダ

8

3.3

D1: WiFi による無線群ドローンの OpenRTM による表現

10

3.4

D2: Research and Development of Doronet

15

3.5

G: Research and Development of Gesture Controlled Prospective Upward Robots called “Gorone”
20

3.6

N: ロボット間通信のためのマルチホップ環境構築

23

3.7

I1: 移動ロボットのための画像処理による環境状況の可視化

28

3.8

I2: Research and Development for Reconstruction of 3D images from Video Based on Accumulated-

3.9

4

Motion-Parallax method and Frontward-Motion-Parallax method

33

R1: RTC-Library-FUKUSHIMA

39

3.10 R2: ロボット・テクノロジー・コンポーネント標準化支援

44

3.11 R3: RT Component for Data Acquisition

48

3.12 R4: Cloud Robotics

53

3.13 R5: ロボット技術者育成

57

3.14 R6: ソフトロボットシミュレーション

63

3.15 統合デモ、クラウド連携

66

参画企業の取組み
4.1

アイザックの取組み

68

4.2

会津ラボの取組み

73

4.3

FSK の取組み

77

4.4

GClue の取組み

82

4.5

東日本計算センターの取組み

87

4.6

メカテックの取組み

93

4.7

NJK：メディアドライブの取組み

96

5

産学ロボット技術開発支援事業と産業技術総合研究所の連携

1026

今後に向けて107⁃

論文・知的財産関係リスト

110⁃

プロジェクトメンバーリスト

115

1章

はじめに

会津大学

岩瀬 次郎

会津大学の産学ロボット技術開発事業は、浜通りの復興登録され、2017 年 11 月には日本ロボット工業会より「第 3を目指すイノベーションコースト構想の一環として、会津回 RT ミドルウェア普及貢献賞」を受賞し、その実績が高く大学がロボット関連企業等と連携し、2015 年から開始され評価された．

た．

人材育成の面では、“Dual-ware”（HW ＆ SW）を理解し会津大学の有する ICT の研究・技術を活かし、県内を中たロボット技術者の育成を図り、e-learning やクラスルーム

心としたロボット関連企業、IT ベンチャー企業、計 8 社と形式の研修用ロボットを用いたロボットソフトウェア

連携し、災害対応ロボットなどロボット試作機の研究開発（RTC）研修を開発し、初級レベルから上級レベルまで実施を進めてきた．大型災害対応ロボット、小型災害対応ロボッ

した．研修は、会津地区に限らず、郡山、南相馬など県内 8

ト、鳥瞰視点カメラロボット（ドローン）、虫瞰視点カメラ

か所で実施し、企業、学生等約 150 名が受講した．

ロボット（ゴローン）の導入、実証を行った．先端 ICT 研究

事業化の面ではまだ緒についたばかりではあるが、開発による付加価値として、操作機能の高度化、制御、自律化、済ロボットを活用した保守サービス、ハードやソフトウェ

画像認識、ネットワーク技術等の有効性を実証し、ロボット

アの要素技術の活用などで試行が始まった．

間の連携による空中と地面の各種データの収集、複合体と本事業では 14 のサブプロジェクトを実施し、それぞれ産してのロボット群を実現するクラウドロボティックスの第学連携で進めてきた．本報告書はその集大成として、第 2 章

一段階にも到達した．また、ロボットの開発に欠かせないシでプロジェクト全体を俯瞰し、サブプロジェクトに関してミュレーターでは、通常の鋼体モデルによるシミュレーシ

は第 3 章で各サブプロジェクトごとに学術的な面からの成ョンに加え軟体シミュレーションにも着手した．知財とし果、第 4 章では参加企業の立場からプロジェクトの成果をては、特許４件（含む出願中）、商標２件を登録した．

報告する．第 5 章はアドバイザーとして参加してきた産業

ロボットソフトウェアの開発では、標準化により再利用を推進し、ロボット開発の高品質化、コスト削減、スピード

技術総合研究所から見た本事業を振り返り、第 6 章で本事業の成果を基に今後の展望を述べる．

アップを 図るため産総研 の RT ミ ドルウェア (Robotics

今後は当 3 年間の実績を基に、県内企業と連携し、ロボッ

Technologies -Middleware: RTM) に準拠した開発を行った．

ト SW ライブラリを基盤としたロボット開発と人材育成を

会津大学の先端 ICT ラボ内に「ソフトウェアライブラリふ

進めていく．リアル、サイバー両空間での人・機械・計算機

くしま」基盤を整備し、開発したソフトウェアをロボットソの協働をコンセプトに、AI、IoT 等先端 ICT 研究を適用し、フトウェア部品（RTComponent: RTC）をオープンソースと福島ロボットテストフィールドも活用したふくしまブラン

して格納した．当事業では 120 余りのソフトウェア部品がドの高付加価値ロボットの開発を推進する．

Fig. 1 会津大学 産学ロボット技術開発支援事業の概要

2 章 産学ロボット技術開発支援事業プロジェクト概要
会津大学

成瀬 継太郎Abstract: This article reports the overview of the support project of robot technology development at the University of Aizu from
AY2015 to AY2017. The key idea of the project is to contribute to robot technology from development of software with robot
middleware and an integrated information system of robots. We have done the following four items for the contribution, (i) the
development of platform robots and the introduction of robot middleware called OpenRTM-aist for connecting robots with different
OS or computer languages, (ii) the open and management of public robot software library by the middleware, (iii) the cloud robotics
system, which involves the development of robot log database for heterogeneous platform robots, and the application of stored
data, and the development of networked system, and (iv) the development of human resource development program for the
middleware. Eventually, the contribution of the three items was displayed with demonstration systems with different robots
connected through OpenRTM-aist.

1.

はじめに

し、ロボットのソフトウェアの再利用のためにライブラリ化が行われている．このようなライブラリやフレームワークは

昨今のロボットの進歩は著しく、様々なシステムがデモン

ロボットミドルウェアと呼ばれる．本プロジェクトでは産業

ストレーションされているが、そのほとんどは独立に制御さ技術総合研究所が開発した OpenRTM-aist(1)を導入し、ソフトれている．例えば自動運転車両では人間の行っている作業をウェアの再利用性を高めることにより、信頼性の向上と開発自動化したものであり、外界をセンシングし、ハンドルとア

コストの低減を目指す．

クセル、ブレーキの操作を決定し、実行する．一方で、複数

OpenRTM-aist ではソフトウェアサブルーチンは RTC と呼のロボットをネットワークにより情報共有し、より高度なこばれるプロセス単位で実現され、通信は事前に定義されたとが行われることが期待されるが、まだそれは実現されていRTC 間のポートで行われる．そのため RTC の独立性が高い

ない．その原因は異種複数ロボットのための情報システムがことと、複数の OS で動作し様々なコンピュータ言語で開発未確立だからであると、我々は考える．

できるという利点もある．

会津大学では、2015 年度から 2017 年度にロボット技術開

まず、本プロジェクトではプラットフォームロボットとし発支援事業プロジェクトとして、産学連携でロボット技術をて、大型屋外災害対応ロボット、小型屋内災害対応ロボット、

ソフトウェアと情報システムの面から向上させてきた．その

空中観測用ロボット、地上観測用ロボット、教材用ロボット

主な成果は以下の四点である．(i) いくつかのロボットを開を開発し、それを OpenRTM-aist を導入する対象のロボット

発すると伴に、プラットフォームとして OpenRTM-aist(1)と呼とし、基本制御ソフトウェアを RTC で実装する．

ばれるロボットミドルウェアを導入、異なる OS や開発言語

次に、知的画像処理に代表される、会津大学で研究開発しのロボットやソフトウェアからなる前述ロボット群をつなてきた情報処理技術を RTC として実装し、プラットフォー

がるようにしたこと、(ii) ロボットミドルウェアに対応した

ムロボットで使えるようにする．

ソフトウェアライブラリの開発と運営を行い、開発済みのソ

そしてこれらの組み合わせで単体ロボットの制御と操作

フトウェアを無料で使えるようにしたこと、(iii) 異種複数ロを OpenRTM-aist で実現できるようした．この部分を Fig. 1 左

ボットのためクラウドロボットシステム開発として、異種複側に示す．

数ロボットのデータを統一的に保持・管理するデータベース
を開発、蓄えられたデータの利用、ネットワーク化したロボットシステムの構築、(iv) ロボットミドルウェアのための人
材育成プログラムを開発し、講習会を通じて人材を育成した

3.

ロボットミドルウェアに対応したソフトウェア
ライブラリである RTC ライブラリふくしまの開発と運用こと．最終的な成果として、このプロジェクトで開発した異RTC で実装されたソフトウェアを再利用しやすくするた

種複数のロボットを同じく開発したソフトウェアと統合す

めに、本プロジェクトでは RTC ライブラリふくしまと呼ばることで、遠隔操作ロボットシステムを開発し、デモンスト

れるソフトウェアライブラリを開発した(2)．ここではソフト

レーションを行った．

ウェアは無料のオープンソースとして公開しており、ユーザ

以下では、各項目についてより詳細に報告する．

2.

プラットフォームロボットの開発とロボットミ
ドルウェア OpenRTM-aist の導入はそのまま使うことも、用途に応じてソースコードを書き換えることも、自分が開発した RTC を新しいオープンソース
ソフトウェアとして公開することもできる．この部分を Fig.
1 の右側に示す．

従来のロボットは、特定の目的のために個別に設計されたロボットシステムの開発においてソフトウェアの開発コものが多く、ソフトウェアもその都度開発されてきた．しかストは大きな割合を占めている．このライブラリを使うこと

で、最新の技術に基づくソフトウェアを導入することや、たの蓄積、高速計算機システムの利用、外部作業者による大規

くさんのプロジェクトで使われた信頼性の高いソフトウェ

模データ解析や学習が可能になる．

アを無料で即座に導入することが可能になる．

本プロジェクトではこの概念をクラウドロボティクスとその結果、各ロボットの開発者は、そのロボットに特有な呼び、Fig. 2 に示すようなネットワークロボットシステムを部分の開発に専念することが可能になり、開発効率の向上が開発した．これは必要に応じて自由にロボットや必要とする期待できる．

ソフトウェアを接続することができる．さらに計算機資源とさらに、ソフトウェアが RTC として標準化しているため、他者により開発された技術の導入が容易になる．その結果、通信速度により、ネットワークの様々な箇所に処理ソフトウ
ェアを配置して実行することも可能である．

ロボット開発の新規参入者にとっては参入障壁が低くなり、

このクラウドロボティクスシステムの例として第 2 回会津

新しい技術やアイディアオープンイノベーションが期待で大学ロボットシンポジウムでは 2016 年度の開発成果を Fig. 3

きる．

4.

異種複数ロボットのためクラウドロボティク
スシステムの開発

OpenRTM-aist によるロボットソフトウェアの開発の利点として、異種複数のロボットを一つのネットワークに接続することが可能になり、その結果、ネットワークロボットシス
テムの構築が容易になることが挙げられる．
具体的には、ソフトウェアを RTC 化する際にデータの形
式も標準化したため異種複数のロボットで生成される各種
センサデータ等を単一のデータベースに統一的に保存することが可能になった．これは重要なことである．従来のロボットデータはロボットのセンサ機器に依存した固有の形式で保存していたため再利用性がほとんどなかったが、本プロジェクトではあるロボットが取得したデータを他のロボットが利用することが可能になった．
さらに、このネットワークは作業現場でのローカルネット
ワーク（あるいはエッジネットワーク）だけでなく、インターネット（あるいはクラウドネットワーク）に接続することも可能になる．これによって必要に応じて、大規模なデータ

Fig. 1 プラットフォームロボットとロボットミドルウェアの導入，およびソフトウェアライブラリの概念図

Fig. 2 異種複数ロボットための情報システムの概念図

津大学ロボットシンポジウムでは 2017 年度の開発成果として、現実空間と仮想空間の融合をテーマとしたデモンストレーションを行った．
ロボットからの状況観測にはカメラ画像が使われることが多いが、ロボット自身の姿を任意の角度から見ることは不可能である．そのためアーム型ロボットでは、アームの関節
角度や対象物までの位置関係が分からないため直感的な操作が難しい．
しかし、クラウドロボティクスシステムでは、ロボットのFig. 32016 年度に行った複数ロボットの統合システムのデモンストレーションのような統合システムとしてデモンストレーションを行った．
これは災害対応のシナリオを想定し、調査と作業の二つのフェーズからなる．調査フェーズでは、空中観測用ロボット（ドローン）が作業現場の空撮動画を撮影し、そこから最新で高精細の写真地図を作成しておく．
次に作業フェーズとして作業現場には調査用と小型災害対応ロボットと地上観測用ロボット、そして作業用の大型災害対応ロボットからなる遠隔操作型のネットワークロボッ

アームの角度データを知ることができるので、シミュレータという仮想空間にロボットアームを表示し、それを任意の視点から見ることが可能になる．
Fig. 4 はそれの例であり、上の写真は実際のロボットと階段を外部カメラで撮影した画像、下の絵は同じ状況をシミュ
レータで再現したものである．ロボットの操作者はシミュレ
ータの画面を参考にしながら、ロボットの周囲の状況を理解し、ロボットの操作を行うことが可能になる．これはロボッ
ト情報システムによって、カメラ画像という現実以上に現実空間を知覚することを可能にするため、我々はこれを拡張空間法と呼び、遠隔からの操作性を向上している．

トシステムを構成する．
作業者は大型災害対応ロボットをメインで操作するが、そのロボットに搭載したカメラ画像のみでは周囲の状況を把握することが困難である．そこで本システムでは、事前に作成した最新高精細の写真地図に大型のロボット現在位置を表示し、上空から見たような画面を用いて直感的で容易にロボットを移動させることが可能になった．
その後、大型ロボットで物体の把持と輸送を行うが、これも大型ロボットのカメラ画像のみでは奥行きの知覚が難し
い．しかし本システムでは小型ロボットや地上観測ロボットのカメラ画像を見ながら操作することができるため、短い時間で物体の把持と輸送が可能になった．これがクラウドロボ
ティクスシステムの効果である．
さらにクラウドロボティクスシステムの例として第 3 回会

Fig. 42017 年度の統合システムのイメージ．拡張空間法による遠隔ロボットの操作

RTM 中級講習会は移動ロボットを対象に、そのソフトウェ
アである RTC を開発できるようになることが課題であり、県内二か所で実施した．
RTM 上級講習会は、ロボットアームと画像処理のソフトウ
ェアを RTC として開発することを課題とし、県内一ケ所で実施した．
さらにロボットハッカソンとして、与えられた問題に対するロボットシステムを試作するという実践的な問題解決型
Fig. 5 拡張空間法による屋外ロボットの表示の例

同様に Fig. 5 は屋外ロボットでの事例である．図の建物はの人材育成活動も行った．

6. おわりに

空撮動画から知的画像処理技術により三次元モデルにし、そ

これまで述べてきたように、本プロジェクトでは新しいロれをシミュレータで表示したものである．そこに実際のロボ

ボット情報システムとしてクラウドロボティクスという概ットとして空中ロボットと大型災害対応ロボットの過去の念を開発し、OpenRTM-aist というロボットミドルウェアを軸

移動軌跡を表示して作業をレビューすることが可能である．

に据え、ソフトウェアライブラリと人材育成を両輪にコミュ

さらにシミュレータの機能を利用して作業計画や操作練習

ニティの拡大を行ってきた．

も可能になる．このような拡張空間法は新しく使いやすいロ
ボットの操作法を提供する．これもクラウドロボティクスの効果である．

5.

見方を変えて、本プロジェクトで行ったことを年度別に整理すると以下のようになる．


情報処理ソフトウェアの RTC 化、ソフトウェアライ

ロボットミドルウェアのための人材育成プログ
ラム

ブラリの開発

ここまで述べてきたようにロボットミドルウェアするこ2016 年度: クラウドロボティクスに対応したデータ
ベースの開発と情報連携による異種複数ロボットにとによってクラウドロボティクスという、これまでのシステ
ムではできなかった異種複数ロボット間での知的情報処理

2015 年度: プラットフォームロボットの開発と知的よる遠隔操作ロボットシステムの開発2017 年度: クラウドロボティクスによるデータの蓄が可能になった．しかし、これを実現できる技術者は、従来積と再利用、さらに現実空間と仮想空間を統合した拡のロボティクス技術に含まれる機械工学、電気工学、制御工張空間法によるクラウドロボティクスシステムの開学に加えて、情報工学、とくにソフトウェア開発、ネットワ

発ーク、データベースも知っていなければならない．

本プロジェクトではロボット技術を情報システムの面

我々はこのような新しい技術者をハードウェアとソフトから開発支援してきた．ここでの成果を礎に、さらに発展、ウェアの両者に習熟している新しい技術者、デュアルウェア

普及させることにより、イノベーションコースト構想の推エンジニアと呼び、このプロジェクトで人材育成プログラム

進とロボット産業革命の地ふくしまの実現のために、我々を開発し、それに従い講習会を実施、人材育成を行ったきた．

はこれからも尽力していきたい．

具体的には、三種類の難易度の講習会を実施した．RTM 初

文

級講習会は、RTC を組み合わせてロボットシステムを構築することができるようになることが目的である．これは移動ロ
ボットを教材として、福島県内三か所で実施した．

(1)
(2)

https://www.openrtm.org/openrtm/
https://rtc-fukushima.jp/

献3章

プロジェクト報告3.1. E1: 援竜
会津大学

成瀬 継太郎Abstract: This article presents the development of OpenRTM-aist compatible Enryu: the large outfield disaster response robot.
Enryu itself is a legacy robot, which means it is a standalone with a designated control console. In this project, we have developed
OpenRTM-aist compatible Enryu by introducing a companion PC to it. As a result, the OpenRTM-aist compatible Enryu can beconnected to other sensor such as RTK-GNSS and to a robot information system with other robots.

1.

例からベストプラクティスを導くことである．

はじめに

T54 の情報システムは専用操縦システムと援竜本体から構

援竜はテムザック社で開発されたモデル名が T54 という成され、それらが WindowsXP で動作する FA 用 PC に接続さ

大型災害対応ロボットである．これはスタンドアローン型のれ、Visual Basic で開発されていたソフトウェアで制御されてロボットであり、専用操縦システムから操作するというレガいた．

シーロボットであった．本プロジェクトでは、それを他のセ

このようなレガシーロボットに OpenRTM-aist を導入する

ンサや情報システムと結合できるように OpenRTM-aist の導ために、専用操縦システムの部分に新しい PC を導入し、入を行った．我々はこの新しい援竜を前述の T54 と区別する

OpenRTM-aist のコマンドを援竜内部のコマンドに変更する

ために T54 改 OpenRTM と呼んでいる．

ことにより対応することにした．具体的な開発内容について

本プロジェクトの目的はレガシーロボットの OpenRTMaist 化であり、本稿ではその開発成果を報告する．

2.

は次節で説明する．
Fig. 1 に援竜に関するイノベーションアーキテクチャ図を示す．とくに土木用台車改造、内燃機関エンジン、GNSS ナ

プロジェクトの目的

ビ、操作 IF という部分に本ロボットの特徴がある．

本プロジェクトの目的は T54 という大型屋外内燃機関車
両型のレガシーロボットの OpenRTM-aist 化と、その開発事

Fig. 1 援竜、T54 改 OpenRTM のイノベーションアーキテクチャ図3.

プロジェクトの成果

前節で述べた手法で T54 改 OpenRTM を開発した．具体的な開発内容は以下のものである、


T54 の制御コマンド解析し、それを OpenRTM-aist から実行できるように新しい制御コマンドを設計し、それを RTC として開発した(Fig.2)．



同様に T54 の内部状態を示すステータスコマンドを解析し、それを表示する RTC を開発した(Fig.2)．



T54 に搭載しているカメラを IP カメラとしてアクセスできるように、汎用的なインタフェースと接続できるようにした(Fig.3)．

Fig. 2 援竜、T54 改 OpenRTM の遠隔操作システム

センサシステムとして、新たに RTK-GNSS を導入し、屋外での高精度な緯度と経度の取得を可能にした．そして RTK-GNSS の受信機と通信をする RTC を開発
し、OpenRTM-aist でデータの受信できるようにした(Fig. 4)．



遠隔操作システムとしてはゲームパッド RTC と T54
改 OpenRTM の RTC を接続し、モニタシステムとしてはノート PC によるカメラビューアを導入し、小型軽量の操作システムを実現した(Fig.2)．



RTK-GNSS を別プロジェックで開発された写真地図
アプリケーションと接続することにより、真上から見Fig. 3 援竜、T54 改 OpenRTM のカメラビューア画面下ろした分かりやすい視点から T54 のナビゲーションを可能にした(Fig. 5)．

4.

おわりに

本稿では、援竜の OpenRTM 化の事例を報告した．我々の身の回りには、例えば除雪機や農作業機のように IT 化、スマート化されていない機械がたくさん存在するが、本報告での手法は汎用的であるため、様々な領域でのレガシーロボットのスマート化へ導入することが可能である．本報告がその参Fig. 4 高精度 RTK-GNSS の導入考になれば幸いである．

Fig. 5 高精度 RTK-GNSS と写真地図アプリケーショ
ンによる俯瞰画像によるナビゲーション

3.2. E2:スパイダ
会津大学

成瀬 継太郎Abstract: This article presents the development of SPIDER, which is a small size motor-driven disaster response robot with twoarms for mainly for inspection. Because SPIDER is a totally new robot, it can be considered as an instance of a whole process ofrobot design and development. The main objective of this robot is to establish a control system with such a large number of degrees
of freedom and many sensors.

1.

多操作自由度かつ多センサロボットの開発と、そのための情はじめに報システム開発である．主な開発内容は、機械・電気・制御

スパイダはモータ駆動による小型で屋内用の、主に調査用部の設計と開発、制御と操作 RTC の開発、センサ情報 RTCの災害対応ロボットである．台車部分には左右二つのメインの開発、他のソフトウェアとの連携、シミュレータとの連携

クローラに加え、前後左右に四つのサブクローラがあり、こである．具体的な開発内容は次節で説明する．

れにより高い走行性を有している．さらに二つのアームを搭載し、小さな物体の把持や輸送が可能である．

Fig.1 にスパイダのイノベーションアーキテクチャ図を示す．本プロジェクトで重要な部分は台車ロボット開発、主副

スパイダは本プロジェクトのために開発され、最初からクローラ、がれき対応、姿勢制御、傾斜地対応、IMU、半自OpenRTM-aist 対応を考えて設計している．そのため開発のポ動制御、センサ統合、拡張画像、SLAM、 操作 IF である．

イントは、高い自由度を持つロボットを制御するための知的制御を開発するすることである．

2.

プロジェクトの成果

3.

スパイダの単体ロボットとしての開発内容は以下のよう

プロジェクトの目的に整理できる(Fig. 2、Fig. 3)．

スパイダの特徴は操作自由度の多さであり、台車部で 6 自由度、各アームが 7 自由度ある．そのため操作が煩雑になってしまい、必然的に多数のセンサと知的な操作インタフェー
ス、自動制御が必要なる．そこで本プロジェクトの目的は、



機械


台車機構：６自由度



双腕アーム機構：各アーム７自由度

電気Fig. 1. スパイダ用 OpenRTM のイノベーションアーキテクチャ図

台車モータ制御回路



センサ回路と専用基盤の設計と製作

制御




台車モータ制御ソフトウェア

情報：センサソフトウェア


光学カメラ



IMU: 慣性センサ



LRF: レーザ測長器



ToF: 奥行きカメラ

Fig. 2. 不整地を走行するスパイダの台車部遠隔操作ロボットシステムとしては以下を開発した．


ゲームパッドによる操作とロボット情報モニタシス
テム

段差乗り越えの自律制御

システムインテグレーションに関しては、以下を行った．


立体画像ソフトウェアとの連携(Fig. 4)



カメラビューアとの連携



シミュレータとの連携(Fig. 3)

Fig. 3. 双腕を搭載したスパイダと対応する
シミュレータモデル

ロボットの走行性能に関しては、日常環境の他に模擬階段(Fig. 5)やロボットの標準テストコース(Fig. 6)での走行試験を行い、高い走破性能有することを検証した．

4.

おわりに

本稿では、スパイダという小型電動の災害対応ロボットの開発事例を報告した．サブクローラを含むロボットは、不整地環境で高い走破性能を有するが操作は難しい．本プロジェ
クトで開発した自律制御技術ベースに、さらに洗練させることで誰もが簡単にこのタイプのロボットを運転することが可能になることであろう．

Fig. 4. スパイダに搭載した 3 台のカメラ画像（上）とそこから生成された立体画像（下）さらに、不整地は災害現場だけにあるものではない．我々の日常環境も、階段、法面など不整地である．スパイダのサ
ブクローラの動作原理をベースにより車輪のような廉価で高効率の駆動機構に適用することで、日常生活で使える新しい台車ロボットも期待される．

Fig. 5 模擬階段を走るスパイダ

Fig. 6. 標準テストコースを走るスパイダ

3.3. D1: WiFi による無線群ドローンの OpenRTM による表現
会津大学

矢口 勇一

株式会社東日本計算センター

丹内 智博

羽賀 公亮

三本松 晃平Abstract: This project aimed to develop a series of software components of drone formation flight for constructing drone fleets on
WiFi environment. We designed the UAS with Dronecode based multicopters or ACSL drones, OpenRTM for connecting whole
computers, and an algorithm of leader-follower drone formation flight with a virtual leader. We developed an entire system and thissystem is quite stable to move in a WiFi environment.
ド FC

1. まえがき

無人航空機システム（UAS）は 20 世紀中期より特に力を

入れて研究されており、近年は DJI や Parrot 等のメーカーに

API 部: 自律制御システム研究所製 Java

based API
3DR DIY Quad Kit (自作機)

よってマルチコプター型の無人航空機（UAV、 ドローン）

Type: Quadcopter、 Max payload 1000gが販売されるようになった．これらドローンの利用シーン

FC 部: Emlid Navio+ or Navio2、 オープンソ

は、IoT などに象徴されるセンサやカメラ等の観測機器を、ース系 Ardupilot ソフトウェア

空中で移動させて計測させることが主であるため、目下クCC 部: Raspberry Pi 2 model B or 3

ラウドサービスと併せて Drone as a Service (DaaS) として各

API 部: Dronekit-Pytyon、Mavlink



TAROT IRONMAN TL650 (自作機)

本研究では、こうした背景の中、複数台ドローンが隊列を

Type: Quadcopter、 Max payload 2.5kg

組んでドローン艦隊を作成(2)し、広範囲の作業度を同時にこFC 部: Pixhawk FC、 オープンソース系 Ardupilot

企業が開発を進めている(1)．

なすという将来像を描いて研究している (Table 1)．その中

ソフトウェア

で、頑健な隊列航行システムを構築するために、OpenRTM-

CC 部: Raspberry PI 2 model B UART 接続

AIST(3)を用いてコンピュータによってドローンの隊列制御

API 部: Dronekit-Python、 Mavlink

を容易に行うことのできるロボットシステムを構築するこ

TAROT IRONMAN TL650 改 (自作機)とが本研究の主題である．一方で、OpenRTM は Windows やType: Quadcopter、 Max payload 2.5kg

Linux 等、マルチプラットフォームで動作可能とは言え、あFC 部: Navio2、 オープンソース系 Ardupilot ソフ

る程度の CPU パワーがないと動作しないという問題があトウェア

る．そのため、本研究では、OpenRTM を動作させるコンピCC 部: Raspberry Pi 3

ュータとして Raspberry Pi を使用し、その上にフライトコン

API 部: Dronekit-Pytyon、 Mavlink

トローラーとして動作可能な Navio+及び Navio2 というボードを実装、それらをフライトコントローラーとしてドローGround station and simulation specification


Ground Station PC

ンを自作し、ドローン単体のオペレーターコンポーネント、

PC: Lenovo T550 Entry PC

複合動作用の経路プランナーコンポーネント、地上操作用

OS: Ubuntu 14.04 LTSのコントローラーコンポーネントと、それらのコマンド及

RT Platform: OpenRTM、 Python, g++、 Kivy、

び動作状態のログを突き合わせるログ表示システムを開発

PyQt、 etc.

し、3 台の並列型隊列飛行の実現を目指した．

システムデザイン2.

Controller: PS4 Gamepad

Simulation PC

PC: Lenovo T550 Entry PC〈2･1〉 ハードウェア及びソフトウェア構成



OS: Ubuntu 14.04 LTS

本プロジェクトでは、Fig. 1 のような構成のドローンの隊

RT Platform: OpenRTM 、 Ardupilot SITL、

列飛行を実現する．


Drone Hardware Specification


Flight Gear Simulator
異なるメーカーないし異なるサイズのドローンを隊列で自律制御システム研究所製 MS06-LA

動作させるため、本プロジェクトでは直接の機体の制御部



Type: Hexacopter、 Max payload 9kg

分に立ち入らず、Waypoint と呼ばれるドローン内部の自律FC 部: 自律制御システム研究所製クローズ

Table 1 Comparison of conventional 3D flocking and formation flight

Fig. 1 本プロジェクトにおける隊列制御のためのコンポーネント構成

制御機構を利用して隊列飛行を行う．しかしながら、

うに、ピボットターンを行うことができるようにしている

Ardupilot 系の FC ソフトウェアで実現されている Waypoint(Fig. 3)．

の仕様と、自律制御システム研究所で採用している

Definition

Waypoint の仕様が異なるため、一部完全に同一の動作をす

ることができないため、その部分は自律制御システム研究
所の動作仕様を一部削除して、隊列の旋回動作を行えない

𝑫0 (𝑡) = [𝒙0 (𝑡)𝑇
(1 ≤ 𝑛 ≤ 𝑁)

構成にしている．



に従うように全てのドローンが一定のルールで隊列を組む
する．この場合、ドローンの動作の如何によっては、状態や並みをそろえることができるようにアルゴリズムを構築している (Fig. 2)．なお、旋回時には並列の隊列を崩さないよ

𝑇

𝝎0 (𝑡)𝑇 ]∑𝑁
𝑘=1 𝒙𝑘 (0)
𝑁

(1)

(2)

Home angle of virtual leader:∑𝑁
𝑘=1 𝜽𝑘 (0)𝑁(3)Home velocity and angular velocity:𝒗0 (0)𝑇 = 𝟎, 𝝎0 (0) = 𝟎.

外乱等の問題で足並みが完全にそろわないケースが存在す
るが、仮想リーダーを適宜補正することによって、全体の足𝜽0 (𝑡)𝑇

Home position of virtual leader:𝜽0 (0) =ように計算する(4)．この時に、航行のためのプランニングを行うコンポーネントは、ドローンに対して Waypoint を指示𝒗0 (𝑡)𝑇𝒙0 (0) =〈2･2〉 隊列飛行アルゴリズム
隊列制御は、仮想リーダーを定義して、この仮想リーダー

Drone state of virtual leader:(4)

Position residual (constant):𝒑𝑛 (𝑡) = 𝒙0 (0) − 𝒙𝑛 (𝑡)

(5)



Drone command:𝒙0 (𝑡 + 1) = 𝒙0 (𝑡) +∑𝑁
𝑘=1|𝒗𝑘 (𝑡)| 𝒄𝒙 (𝑡)‖𝒄𝒙 (𝑡)‖𝑁(15)

Fig .2 仮想リーダーによるリーダーフォロワー制御
Fig. 3 旋回動作における隊列制御の一例

𝑫𝑐 (𝑡) = [𝒄𝑥 (𝑡)𝑇

𝒄𝑣 (𝑡)𝑇𝑇𝒄𝜃 (𝑡) 𝒄𝜔 (𝑡)](6)Command position:𝒄𝒙 (𝑡) = [𝑥𝑐 (𝑡) 𝑦𝑐 (𝑡)𝑧𝑐 (𝑡)]𝑇 ,(7)

Leader Position:𝑣𝑐 (𝑡): = actual command speed value̂
𝒙0 (𝑡) = 𝒙0 (𝑡)Command velocity:
𝒄𝒗 (𝑡) = 𝑣𝑐 (𝑡)𝒄𝒙 (𝑡),|𝒄𝒙 (𝑡)|̂𝒙𝑛 (𝑡) = ̂𝒙0 (𝑡) + 𝒑𝑛






(12)

̂(𝑡)
𝒗
: = the set velocity.
𝑛
Next Leader Position:𝒗𝑅 (𝑡)𝑇



(21)

𝑇

(22)

𝜃𝑅 (𝑡) 𝜔𝑅 (𝑡)]Turning radius:(23)

Turning angle:‖𝒄𝒗 (𝑡)‖𝒄𝜔 (𝑡) = arcsin (
)
𝑐

(14)

𝑇

𝜃𝐿 (𝑡) 𝜔𝐿 (𝑡)]𝑟 = ‖𝒙𝐿 (𝑡) − 𝒙𝑅 (𝑡)‖(13)‖𝒄𝒙 (𝑡)‖𝒗𝐿 (𝑡)𝑇

Right side drone:

𝑫𝑅 (𝑡) = [𝒙𝑅 (𝑡)𝑇

Drones Velocity:

Left side drone:

𝑫𝐿 (𝑡) = [𝒙𝐿 (𝑡)𝑇

Drones Position:

̂(𝑡)𝒗= 𝒄𝒗 (𝑡)
𝑛



(11)

Leader Velocity:‖̂𝒙𝑛 (𝑡) − 𝒙𝑛 (𝑡)‖If any drones arrive to objective position(about 1m radius), drones should stop.

Leader Position:̂𝒙𝑛 (𝑡) = ̂𝒙0 (𝑡) + 𝒑𝑛

(20)

̂(𝑡)
𝒗
= 𝒄𝒗 (𝑡)
𝑛



̂(𝑡)
𝒗
= 𝒄𝒗 (𝑡)0(19)Drones Velocity(10)Translation flight̂𝒙0 (𝑡) = 𝒙0 (𝑡) + 𝒄𝒙 (𝑡)Drones Position(9)𝑟 = ‖𝒙𝑅 (𝑡) − 𝒙𝐿 (𝑡)‖



(18)

̂(𝑡)
𝒗
=0
0


𝑣𝑐 (𝑡)𝑣𝑐 (𝑡)= [cos (arcsin ()) sin (arcsin (
))]
𝑟
𝑟



Leader Velocity:(8)

 Command angle velocity:𝒄𝜔 (𝑡)

(17)

Command angle:𝒄𝜃 (𝑡) = (−𝜋 ≤ 𝜃𝑛 (𝑡) < 𝜋)



(16)

Rotation flight|𝒄𝒙 (𝑡)| > 𝑣𝑐 (𝑡)Fixed Leader Velocity in time t:∑𝑁
𝑘=1|𝒗𝑘 (𝑡)| 𝒄𝒙 (𝑡)𝒗0 (𝑡) =‖𝒄𝒙 (𝑡)‖𝑁(24)

Rotation matrix:cos𝜽𝑹(𝜃) = ( sin𝜽𝟎−sin𝜽 𝟎cos𝜽 𝟎)
𝟎
𝟏

(25)



When push gamepad button (Right turn: 𝑃 =〈2･3〉 RT Component としてのデザイン

𝑅, Left turn: 𝑃 = 𝐿)

Fig. 4 単体ドローンの RTC 構成

Fig. 6 隊列ドローンの RTC 構成

Fig. 5 Drone Log Viewer



Leader Target Position:

本プロジェクトでは、単体ドローンによるテストの構成̂𝒙0 (𝑡) = 𝒙0 (𝑡) + 𝒄𝒙 (𝑡)(26)(Fig. 5) の 2 つの構成を考慮して RT システムを構築していLeader Target Angular Velocity:

を、ゲームコントローラからデコードして送出する．


Drone Flight Director: ゲームコントローラのコマンド

Drones Target Position:

をデコードし、隊列ドローンのフォーメーションを計算し、各ドローンへ制御コマンドを送出する．

(29)


Drone Viewer: ドローン内部の状態（バッテリー、姿勢、

Drones Target Velocity:

モード等）の表示を行う．
(30)

0

𝑛

𝑛

𝜽0 (𝑡) ∙ ( ̂
𝒙𝑛 (𝑡) − 𝒙𝑛 (𝑡))Drone Map Viewer: 構成しているドローンの 2D ポジシ
ョンと向きを表示する．単機・複数機両対応となる．

Drones Target Angular Velocity:𝜽 (𝑡) × ( ̂
𝒙 (𝑡) − 𝒙 (𝑡))̂𝑛 (𝑡) = arctan (𝝎)

Next Leader Position:∑𝑁
𝑘=1|𝒗𝑘 (𝑡)| 𝒄𝒙 (𝑡)𝒙0 (𝑡 + 1) = 𝒙0 (𝑡) +‖𝒄𝒙 (𝑡)‖𝑁
Fixed Leader Velocity in time t:∑𝑁
𝑘=1|𝒗𝑘 (𝑡)| 𝒄𝒙 (𝑡)𝒗0 (𝑡) =‖𝒄𝒙 (𝑡)‖𝑁

Robot Camera: DroneIO から出力されるポジションデー
タと併せて、スチルカメラの画像を取得し保存する．

(31)



Adapter RTC: ドローンの状態をクラウド環境で受信し、DB へ保存する．



Drone Controller: ドローン単体に対する制御コマンド(28)‖𝒙𝑛 (𝑡) − 𝒙𝑃 (𝑡)‖̂(𝑡)𝒗= 𝒄𝒗 (𝑡)𝑛𝑟DroneIO: ドローン本体に対する制御の入力(Waypoint̂𝒙𝑛 (𝑡) = ̂𝒙0 (𝑡) + 𝒑𝑛 𝑹(𝑐𝜔 (𝑡))Base) とドローンの状態を出力する．

Leader Target Velocity:
𝒄𝒗 (𝑡)
̂(𝑡)
𝒗
=
0
2



る．コンポーネントの種類と機能は以下の通りである．
(27)

̂0 (𝑡) = 𝒄𝜔 (𝑡)𝝎(Fig. 4) と、複数台ドローンによる隊列飛行のテスト構成

なお、これら RTC 毎に動作が発生した場合に全てログと(32)

して保存し、別に作成された Drone Log Viewer (Fig. 6) によって動作の突合せを確認することができるように構築し
た．

(33)

(b)

(a)

(c)
(d)

Fig. 7 無線群ドローン隊列フライト試験の結果

3.

隊列制御システムの実験結果

隊列制御システムについて、実証実験を行い、旋回動作、並進動作共に安定して同一機種、異機種混合で動作可能であることをシミュレーター (Fig. 7)・実機共に確認した．な
お、実験結果の実際の映像は、別資料として提示する．

4.

むすび

本プロジェクトでは、OpenRTM を用いてコンピュータによってドローンの隊列制御を容易に行うことのできるロボットシステムを構築することができた．特に、DroneIO と呼ばれる各ドローンメーカーに特化した指示ソフトウェアを組み込むことができれば、容易に複数台を同時に操ることができることが確認できた．また、本プロジェクトを通して、実際に研究発表を行い、国内外に成果を発信することができた(4-5)．

文献(１) infor,
“Are
you
ready
for
drone-as-a-service(DaaS)?”,
http://blogs.infor.com/insights/2017/07/are-you-ready-for-drone-as-aservice-daas.html, July, 2017. (Accessed in Feb. 5, 2018)（２） D. Cˆamara, “Cavalry to the rescue: Drones fleet to help rescuers operations
over disasters scenarios,” in Antenna Measurements & Applications(CAMA), 2014 IEEE Conference on. IEEE, 2014, pp. 1–4.
（３） [3] N. Ando, T. Suehiro, and T. Kotoku, “A software platform forcomponent based rt-system development: Openrtm-aist,” in International
Conference on Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous
Robots. Springer, 2008, pp. 87–98.
（４）Yuichi Yaguchi, Yoshiaki Nitta, Satoshi Ishizaka, Tomohiro Tannai, Takaaki
Mamiya, Keitaro Naruse, Shuzo Nakano, “Formation control for different
maker drones from a game pad”, RO-MAN 2017, pp. 1373-1378, August,2017.
（５） 矢口勇一， 新田喜章， 石坂諭， 丹内智博， 間宮隆瑛， 成瀬継太郎， 中野修三, “異種ドローンによる複数台同時制御のための RT
コンポーネント”, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集
2017, pp. 2A2-J11, 2017.

3.4. D2: Research and Development of Doronet- Drone Network Connected by Cables University of Aizu

Ryuichi Oka and Aizu Lab

Keisuke Hata

Abstract: We proposed a new type of drone called Dronet which is connected by a cable. The dynamical model of a dronet composedof two drones is shown and the stability control method of a dronet is also proposed based on PID control. We showed simulation
results of many types of dronets. We made hardware of dronet. We tested light of the dronet. We could confirm that the hardware
worked well in flight under the several situations, and the correctness of the proposed stability control.

1.

Introduction

We proposed a new type of drone called "Dronet." A dronet iscomposed of many drones. Each drone of a dronet is connected bycables with neighboring drones. Drones of a dronet are taking
distributed control for stabilizing the dronet and reaching the target
place. The flight for reaching a target place is realized bystabilization of a dronet against a vertual and external force
additionally introduced. A dronet can realize new functions which
are not realized by a group of conventional drones.
Fig. 1 Two topologies of drone network of dronet with electric power

Two types of dronet are proposed, that is, a dronet with asupplied from the ground.

power supply cable from the ground, and a dronet without power
supply from the ground. The latter type of dronet has drones which
are used for only carrying batteries. Both types of dronet arerobust against external forces like the wind for capturing video dataof scene by cameras, and able to carry a heavy object by summingup payload of many drones.
A drone with a cable for supplying power from the ground isable to stay in the air for a long time. Therefore, the dronet withline shape can enter the internal space of buildings or bridges sothat cameras or laser sensors can work for a long time in the space

Fig. 2 A Dronet without electric power supplied from the ground andfor obtaining necessary sensor data.
The sub-images indicate the simulations of dronet motion: 1)

carry a baggage.

.

2. Net structure of Dronet of its distributed
doronet carrying an object, 2) dronet with a broken drone,3) dronet with line shape. A hardware under construction is also
shown.

control method
A doronet is composed of multiple drones and each pairs ofdrones is connected by a cable with a constant length. Any type

of topology is possible to determine the network structure of a

dynamical model for these cases based on the two drones model ofdronet. Inside of a cable two kinds of lines is implemented,

a dronet.

namely, light cable for realizing information communication andelectric power cable to be supplied from the ground.
A cable has weight so that its shape takes a form calledcatenary curve. Then we define a type of catenary curve as stable

Moreover, in order to arrive the target place from the present
place, we make an additional angle determined by the threedimensional distance between the present place and the target
place. Then we consider the distance to be shortened and make avirtual force in the 3-dimensional space. The virtual force has threestate. A stable state is represented by a pair of angle determined

dimensional angles and a constant force size. The virtual force isby horizontal line of connected two drones and the catenary curve

treated as a noise force added from outside of dronet in theof a cable. The angle can be easily measured by using

dynamical system.

conventional two joint devise with angle sensor or joystick orzdetection a mark on the cable by a camera sensor. Two angles forda pair of drones can be determined for defining a stable state of
the pair. Two angles become same in the case of two drones are

1

holding the same height and taking the same weight, while they
are different in the case that they are holding different heights orMg
mg
2 sin 1

different weights. If each drone of a pair takes the value of angle
parameter, whether they are same or different, determined in

x

2
mg
2 sin  2Mg

mg

advance, the pair is in the stable state. In the stable state of a pair,the distance between drones of a pair becomes constant.

Fig. 3 Definition of stable state of a dronet composed of two drones

Assuming two drones of a pair have the same weight and theconnected by a cable.

stable state is determined by horizontal position. If the distance
between two drones of a pair becomes smaller than a fixed length
which determined by a stable state, the angles become larger thana fixed value of stable state. We can also consider the opposite
case. In order to maintain the stable state of a pair of drones, weFigure 3 shows the definition of stable state of a dronet with twodrones which keep a horizontal position, where x

indicates

horizontal axis, z indicates gravity axis. The circle indicates adrone. The horizontal distance between drones is indicated by 𝑑need to real-timely control each drone based on dynamical system[cm] and they are connected by a cable with the length L[cm]. Physically the cable takes its shape of catenary curve.

of dronet. A dronet has many drones connected by cables,

However, we approximate the shape by two straight lines as shown

therefore the control mechanism becomes distributed control

figure 3. In figure 3,

M , m are masses of a drone and a cable,

respectively. Angles

1 ,2system. The analysis of the distributed control system is not wellinvestigated. Relaxation method could be suitable to investigate
it.

indicate tangent angles of twodrones between a horizontal line and the tangential line at the endof catenary curve, respectively. The stable state of a dronet is

On the other hand, we can consider tension of cable, so thattension-based analysis is possible, however here we do not discuss

defined by setting 1 , 2 .Usually the weight of cable at the middle
point ofcable. Left and right tensions of cable from the middle

2.1 Dynamical system between drones

point aremg /(2 sin1 ), mg /(2 sin2 ) , respectively. The

A dronet is composed of more than two drones. Basic dynamicalsystem is simply considered by using a drone composed of two

distance between drones d  L cos1 (  L cos2 ) takes adrones. Dynamical system of dronet composed of more than two

fixed value for a stable state. Then two forces work for x, z axes

drones, having arbitrary topology, or having a cable connected with

as follows:

about it.

an electric power supply device on the ground, can be formalized
by extending the case of a dronet with two drones. Moreover, in

Fz1_ stable  Mg mg 1
cos1mg, Fx _ stable ,22 sin1

Fz2_ stable  Mg mg 2cos 2 mg, Fx _ stable .
22 sin 2

order to distribute total weight of luggage load to drones, we need
to use additional cables for connecting drones and the luggage. We
can assume the case that some drones break down and the drones
must to be taken as a kind of luggage. We can consider appropriate

2.2 Control for stabilization

Hereupon, the additional factor denoted by

Let us consider the case that left drones of figure 3 takes an angle

dronet unstable state as well as external forces like the wind (t ) between a horizontal line and the cable.

Then  (t ) is

Q (t ) makes a

etc.
The above discussion concerns only the case of two-dimensional

not equal to the stable angle  fixed .  (t ) is measured by a

( z, x ) , a dronet of 2 connected drones and horizontaly stablesensor．Then we can describe the related forces as follows:state.

Fz1 (t )  Mg 

In general, a dronet is composed of more than 2 drones

and also its network topology is taking arbitrary.

mg 1cos (t )mg, Fx (t ) ,2
2 sin (t )flying space is three-dimension,c(t )  ( Fz1 (t ), Fx1 (t )), F fixed  ( Fz1_ stable , Fx1_ stable )c (t ) which

In order to stabilize the dronet, we need a force

Moreover, its( z , x, y ) -space and also

connection between drones is three-dimensional, namely, angles

 becomes three-dimensional vector. We need to consider thecases that a stable state with different heights of connected drones
and a cable connected between a drone and the battery on theshould be generated.

ground. Moreover, we need to model dynamical systems for thecases that baggage weight is distributed to many drones of a

 u (t )D (t  1) 

 c(t )  D (t ) : computed

dronet, a broken drone of a dronet is treated as a baggage during

by measured angle  (t)flying. These dynamical systems can be made by extending themodel described in the above. We do not show the models, fixedD (t )  u (t )however we show simulation results using the models.

(   F fixed )F fixed (t )

stablec(t )u (t )
Fig. 4 Dynamical system for stabilizing a dronet with two drones.

Let us consider a control force which stabilize an unstable stateFig. 5 Line topology dronet with a cable connected to the electricof present time t . In order to obtain the stable state, we consider

power supply of the groundcontrol for making an ant-force  c(t ) should become a force

 F fixed .

Assuming u (t )  c ( t )  F fixed , then an equation

 c(t )  u(t )   Ffixed
determineu (t )

holds. Therefore, we need tobased on PID control method. Assuminge(t )  c(t )  F fixed we adopt PID formulation:tu(t )  K p e(t )  Ki  e( )d  K d
0de(t )dt, where K p , K i , K d are parameters. In figure4, thrust of drone
at time t is represented by D ( t )(   c (t )) , then at time t+1,
it is determined by

D (t  1)  D (t )  u (t ) . In order toarrive a given target place, the needed thrust denoted by

Q (t )

is determined by,D(t  1)  D(t )  u(t )  Q (t ) .

Fig. 6 A dronet with 3 ×3 topology of drones and with a cableconnected to the electric power supply from the groundWe appreciate Mr. Shinjo of Aizu-lab Inc. for implementing
hardware of a dronet and simulating behaviors of dronet flying.

References(1)

Ryuichi Oka, Keisuke Hata:"Dronet --Drone Network Connected by

Cables," Journal of The Society of Instrument and Control Engineer, Vol.56,
January, pp.40-43, 2017. (in Japanese) .
(2) Ryuichi Oka, ”Arbitrary network connection of drones and its control method”,

Fig. 7 A dronet carrying a baggage with a cable connected to theelectric power supply from the groundFig. 8 A dronet carrying a broken drone as a baggage. The dronet has acable connected to the electric power supply of the ground4.

Hardware implementation of a dronet

Hardware of a dronet was made and aslo test flying was
conducted. The topology of the dronet is line-wise and is composedof three drones. The shot of video capturing flight of a dronet isshown in Fig. 9.

5.

Conclusion

We proposed a new type of drone called Dronet, which iscomposed of multiple drones each of which is connected by a cable.
The dynamical model of a dronet composed of two drones is shownand the stability control method is also proposed. We showed
simulation results of many types of dronets and flying situations.
We made a hardware of dronet. We tested a dronet flight andconfirmed the dronet works in flight under many conditions andcorrectness of the stability control model.

Acknowledgement

Patent application, Tokugan-2015-177680 (September 9, 2015).

Fig. 9 Flying of a dronet of line connected three drones.

3.5. G: Research and Development of Gesture Controlled Prospective
Upward Robots called “Gorone”
University of Aizu

Ryuichi Oka and NJK

Hiroshi Matsumura

Abstract: We developed a mobile robot called “Gorone” of which motions are controlled by human gestures . Human gestures
are captured by a camera on the Gorone. A family of robots called “Gorone” includes two kinds of prospective upward robots. One
kind of Gorone includes two types of robots, namely, wired and non-wired robots, without wheels for automatic self-moving. A
non-wired Gorone is located at the suitable place by throwing from a drone or a person, and they measure many kinds of sensor
data around it. A wired Gorone can be moved forward and backward by pushing the wire by human force, and continuously
measuring many kinds of sensor data during moving time. Both Gorones have stabilization mechanism against arbitrary rotationof the robot. Therefore, a camera sensor and light devices can keep the working position against rotation by external forces. Anotherkind of Gorone is a robot which has two wheels for self-moving and also is possible to wirelessly communicate between the robot
and a computer. Each robot of two kinds has a camera sensor and two light devices and a wireless antenna. The motion of the latterrobot can be controlled by wireless and remote commands by human gestures captured by a camera on the robot.

1.

2. Controlling a mobile robot by gestures

Introduction

There are two categories of robot, namely, bird’s eyes robot andA mobile robot has one battery for driving two wheels andinsect’ eyes (prospective upward) robots. We developed robots that

supplies electric power of two lamps, a camera, and a wirelessare called “Gorone” which belong to the latter category.

antenna. The hardware of Gorone is shown by Fig. 1. The motion

Gorone includes two types of robots. One type of Goroneof the robot can be controlled by wireless and remote commands

includes wired and non-wired robots. They have no wheel for

made by human gestures captured by a camera on the robot. Eachautomaticisgesture corresponds to each action of robot such as right or left

implemented against arbitrary rotation of the robot. Therefore, astraight motion, right or left curving motion, forward or backward

camera sensor and light devices can keep the working position

motions, lamps on and off, etc.

self-moving.

But

stabilization

mechanism

against rotation by external forces. This kind of robot is describedin another paper by H.Matsumura.

The camera of Gorone captures real-timely the scene around theGorone by video and sends a stream of image to a computer byAnother category Gorone indicates a robot which has two wheels

wireless communication channel. Figure 2 shows one frame image

for self-moving, and also is possible to wirelessly communicate

of video captured by a camera. The video rate for sending to a

between the robot and a computer.

computer is 10 or 15 frames per second. The rate also synchronizes

Our paper focuses on this mobile robot.

with the frame rate of gesture recognition, namely, recognition ofConventionally, a mobile robot equipped with a laser, an ultrasonicgesture can be real-timely obtained at each frame. Therefore, asensor, a kinetic sensor, etc. detects and keeps track of a stationary
person in the vicinity. It can be said that there is rarely a research that amobile robot equipped with a moving image of a single camera
recognizes a gesture of a moving person in the surroundings andoperates accordingly. The reason is that there is no technique forrecognizing a specific gesture without specifying the start and end times,
in a moving background and in an environment with an unspecified
number of moving people.

.

Gorone accepts frame-wisely a control command.

ending times of each motion is not required, and any spatial positionof each motion is allowed for recognition.
Moreover, multiple and complex motions in a scene are also

GPS

recognized. Moving background and occlusion are also allowed.
The video captured by a moving camera is allowed. These functions
have not been realized by conventional methods including HMM
etc. so far.

Lamp

There are many other sensors using infrared (Kinect etc.) andlaser devices, and accelerometer for capturing human motions.
However, these functions are out of scope even we use these

CameraFig. 1 Insect’ eyes mobile robot “Gorone”

devices.
The figures are showing several applications of motion
recognition including complex and connected Chinese charactersand also new functions such as detection of moving cars realized by

3.

Available gestures for controlling a mobile robot

TSCDP. The realized functions provide actual and ideal solutions

Goronewhich have been required to realize the real world applications of
The ability of control depends on how and what gestures can bemotion recognition technology.

recognized. Considering the real situation in which a mobile robot
is moving, we require many functions for recognizing algorithms
such as segmentation-free abilities in both in time and space.
Moreover, a mobile robot is moving and background in video ismoving when a camera is capturing human motions. Occlusion
happens such as that other objects are entering into the scene of thecamera.

Fig. 3 Left figure shows the position-free situation of gesture
performance. Arbitrary position in the scene is allowed torecognize gestures by TSCDP. Right figure shows timesegmentation-free situation. Any time for starting and ending ofgesture performance is allowed by TSCDP. Combination of positionfree and time-segmentation is also allowed.

Fig. 2 One shot image of a stream of video captured by a camera on theGorone.

We have already proposed a matching algorithm called Timespace Continuous Dynamic Programming (TSCDP) (1),(2). forsegmentation-free recognition of complex and multiple motions
from a video stream. Segmentation-free characteristics work in bothtime and spatial position so that determination of both starting andto turn clockwise, counterclockwise, and switch on and off the light
mounted on the robot. Currently, the number of gestures to identify
is small, therefore we plan to increase that number in the near future.
If we implement the recognition algorithm with FPGA, etc., we
can make gesture recognition inside of the mobile robot "Gorone"
without sending video data wirelessly to an outside computer.

4. Conclusion
We presented one of the results concerning Gorone project. There
Fig.4 Bottom figure shows how time-segmentation-free recognition
becomes possible. TSCDP makes a stream of minimum matching value
between an input stream and a reference time-space pattern. The
computation of minimum matching value is carried out without any
segmentation of input stream. Then a local dip of stream determines both
recognition (spotting) time of the reference pattern corresponding to acategory and its duration of input pattern which is posteriori determinedby back tracing of minimum matching. This mechanism is called spotting
matching. Right and bottom parts of Fig. 4 show the different times ofspotting recognition

is another result of Gorone project which is described in anotherpaper of the proceedings. Our paper only focused on the gesturecontrol of a mobile robot of Gorone.

Acknowledgement
We very much appreciate members of MediaDrive Division of
NJK Corp, Mr. Endow, Mr.Yamashita, and Hongo Mechanic
Mr.Tomoda for making hardware and software of Gorone.

References(1) Yuki Niitsuma, Syunpei Torii, Yuichi Yaguchi & Ryuichi Oka: "Timesegmentation and position-free recognition of air-drawn gestures and characters invideos", Multimedia Tools and Applications, An International Journal, ISSN 13807501, Volume 75, Number 19, pp.11615—11639 (2016)(2)

Fig. 5 Occlusion is one of the most difficult problems to be overcome for
gesture recognition. If a moving object is entering between a camera andgesture performance, a certain period of video cannot capture the gesture
performance. In this situation, the output value of TSCDP becomes larger
in proportion to the time length of occlusion. Then if we can detect a local
dip of TSCDP output value which is smaller than a threshold value, thegesture is well recognized. This is the way how TSCDP becomes robust
against occlusion.

Fig.6 Moving background has no influence to the recognition ability of
TSCDP. Moving background occurs frequently in the real world.
TSCDP is strongly robust to moving background. Fig. 6 shows that one
or two persons are moving at the background of gesture performance.
But the back ground motion has no effect for recognition by TSCDP.

At the present time, the gesture instruction is performed byrecognition of the four actions instructing the mobile robot Gorone

Ryuichi Oka,“Motion Image Processing and Motion Image processing

Program，”Patent number 5608194,

Registered 2014,

September 5.

3.6. N: ロボット間通信のためのマルチホップ環境構築
会津大学

矢口 勇一

渡部 有隆

株式会社東日本計算センター

成瀬 継太郎

迎田 俊二

伊藤 盛人

松本 美勝

Abstract: This project aimed to apply multi-hop communication on the multiple robot collaboration using OpenRTM environment.
We implemented STP and OLSR on wired or wireless communication, and we developed a visualization tool using OpenRTM tomeasure how the communication is connected or interrupted. In our experiment, we can analyze the quality of wireless multi-hop
communication and the various settings of drone position.

1.

まえがき

ロボットを実環境で動作させる場合に、ロボット本体の

Zigbee: IEEE 802-15.4 2.4GHz
また、本研究におけるマルチホップ通信を行うためのルーティングプロトコルは以下の物を使うこととする．

信頼性、安全性は非常に多く議論されているが、一方でロボ

有線 LAN: STP (1) (Spanning Tree Protocol)

ットを通信で制御する場合にはその通信の精度や性能が問無線 LAN: OLSR(2) (Optimized Link State Routing)

題となる．特に、移動ロボット等の場合は、有線接続による

Zigbee: Zigbee 内ルーティング (FFD)

伝送が難しいため、無線による移動体通信によってコマン

また、マルチホップ環境を Visualize するために、簡易

ド伝送を行う必要があるが、同一チャンネル上で複数台の的なロボットの代替としてのハードウェアを Raspberry Pi 2

無線機器が存在する場合は輻輳が起きてしまうため、どうModel B を使用、OS は Raspbian Whizzy 及び Jessie を用いしても通信品質の劣化が免れない状況となってしまう．まて、ルーティングソフトウェア(stpd、 olsrd)を動作させ、こた、一般的に WiFi で使用される 2.4GHz 帯や 5GHz 帯のマのルーティングソフトウェアのログを OpenRTM で収集す

イクロ波は回折が起こらないため、建物内部や建物を挟んる形で、ルーティングの ON/OFF を表示できるように作成

だ裏側に行く場合は通信が途絶えてしまう危険性がある．

した．

本研究では、それらの輻輳や通信の断絶の回避策の一つ

さらに、無線メッシュネットワークの実現とロボットとして、セルラー通信方式ではなく、マルチホップ通信方式への適用のために、D1 プロジェクトで用いているドローン

によるロボット間通信を行うことを目的として (Fig. 1)、そへこれらのルーティングシステムを搭載し、通信のれらの通信品質を監視する RT コンポーネントや、通信の切ON/OFF、スループットの計測、及び ON/OFF 条件の検出をり替わり等を可視化することを行った．

行うようにした (Fig. 2)．その時に表示するアプリケーショ

2.

システムデザインンとして、D1 プロジェクトで作成されたマップ UI にネットワーク経路をオーバーレイ表示するコンポーネントを作〈2･1〉 ハードウェア及びソフトウェア構成

成し、通信の切り替わりをデモンストレーションできるよ

本研究におけるマルチホップ通信については、3 通りのハ

うにしている (Fig. 3)．

ードウェア構成を考察する．


有線 LAN: 1000BASE-T



無線 LAN: WiFi IEEE 802-11b/n/ac 2.4GHz〈2･2〉 OpenRTM によるルーティング表示システム
OpenRTM を用いたルーティング表示システムでは、各ロボットに搭載される Raspberry Pi 上にインストールされるメ
ッシュネットワーク用ルーティングプロトコルデーモンである olsrd の情報をオーバーレイする形で構築している．そFig. 1 想定するネットワークデザイン: メッシュネットワーク

Fig. 2 ドローンを用いたマルチホップの例

Fig. 3 有線/無線メッシュネットワークの経路情報の表示用 RT コンポーネント

Fig. 4 マルチホップ測定に関する機種アサイン

れぞれ、STP ポート情報ビューワー、WiFi 経路情報ビューの途絶に関わる再ルーティングでは、若干の再計算によるワーとして構築され、接続されている通信経路と実際に通通信断絶時間の延長があるため、OpenRTM でのロボット構信が行われている経路を表示可能とした (Fig. 3)．しかしな

築ではこの点を考慮する必要がある．

がら、この時点で、Zigbee の通信においては、OpenRTM 化〈3･2〉 無線マルチホップ通信の検証することが不可能であったため、本研究のハードウェア候

無線マルチホップ通信については、有線マルチホップと補からは外れている．

3.

マルチホップ通信の検証

異なり、回折や反射等に起因する通信の輻輳や電波強度に関するアンテナの感度抑圧、機体セッティングによる遮蔽等、様々な要因があるため、ただ距離を稼げばルーティング〈3･1〉 有線マルチホップ通信の検証の変更が行われるわけではない．そのため、無線マルチホッ

有線マルチホップでは、Raspberry Pi 2 Model B を用いて、プの検証では、通信のスループットに着目した機体ポジシ

実際にネットワークケーブルを着脱する形で検証を行い、正しく動作していることが確認された．しかしながら、通信

ョンの構成の比較を行う．
Fig.

4 は実際のドローンを用いたマルチホップ通信の形

Fig. 5 地上局対ドローン間通信におけるスループットの変化

Fig. 6 ドローン対ドローン間通信におけるスループットの比較であるが、地上局（固定）からドローン、ドローン間通信、を行った．

また、それを繋いだマルチホップ通信の 3 パターンが存在

さらに、Fig. 4 の右図に代表されるようなマルチホップのすることになる．これらのパターンの中で、どのようなドロ時に、地上局とドローンとのルーティングの切り替わりがーンのポジショニングがよく通信が導通するのかをテスト起こるのかどうか、その中で OpenRTM の信号の伝送が正確

Fig. 7 マルチホップ通信におけるスループットの比較

Fig. 8 マルチホップ固定ルーティング時のスループットに行われるのかどうかの検証も併せて行った．

の通信は本来はスループットが高く、遠くなるにつれて低くなると思われるが、この中には適正距離がある模様で、20〈3･2･1〉 地上局対ドローンの通信検証～30m 離れた位置の方がスループットが高くなる場合が多地上局対ドローン間通信のスループットの変化を Fig. 5

い．距離と併せて、地上局とドローンの角度が大きくなるに示す．Fig. 5 の中で注目すべき点は、地上局から近い辺りと、スループットが落ちるという傾向が発生している．

〈3･2･2〉 ドローン対ドローンの通信検証のロボットでの通信に利用できるのかを検証した．その結空中で飛翔するドローン間の通信におけるスループッ

果、有線マルチホップについては正しく通信路が反映され、トの計測を Fig. 6 に記す．空中で飛翔するドローン間では、

マルチホップ通信が行えている．無線マルチホップをドロ

一般的にグラウンドでの電波の反射が少ない場合にスルーーンに適用する場合では、伝送の遅延、スループットが低く

プットが上昇する傾向があるが、本実験で用いた機体の構なること、切り替えの時に 20 秒程度のコネクションエラー

成が、ドローンの上部方向に強く電波を発し、下部方向は機が発生すること等、問題が非常に多いが、それらを高速に処体のプレートに遮蔽されるという特徴があったため、平行理できるようにすることで、実際に使用可能なマルチホッ

ないし 10m 程度の差の部分では比較的スループットが安定

プ通信の技術やアルゴリズム生成に向かえると期待する．

するという結果が得られている．特に、d1 ポジションがTable 1 データポート通信のスループット計測結果

40m、d2 ポジションが 40m~50m の高さにある場合に非常に良好なスループットが得られている．

No

経路〈3･2･3〉 マルチホップ通信のスループット検証
3.1.1 及び 3.1.2 を理論的には総合する形でのマルチホ
ップのスループット計測の結果を Fig. 7 に示す．

1

Single: 30m

2

Multi:30m

Fig. 7 で顕著に示されているのは、特にドローンのアンテ

データサ

通信時

スループッ

イズ

間

ト

(Kbits)(sec)(Kbits/sec)

80

0.023

3,478

0.114

701

(基地局-D1-

ナからの仰角・俯角が大きく設定されているパターンの場

D2)

合に通信が行われなくなっていること、遠方に行くと、2 機
目がグラウンドに接していると導通しないケースが多いこと、さらに、2 機合計で 120m まで遠くに飛ばしてもそこそ

Table 2 single-multihop 切替時の通信途絶時間

No

このスループットが得られているということがわかる．当RTC 全体途絶時

内部切替時間

RTC 切替時間

間(sec)

(sec)

(sec)

初、ドローンの限界距離を 100m として考えて設計していた

1

9sec

4sec

5sec

が、シングルホップで 150m 程度、マルチホップでも 200m

2

20sec

11sec

9sec

の距離までドローンを遠方に飛ばしても導通することを確認している．

Table 3 multihop-single 切替時の通信途絶時間

No〈3･2･4〉マルチホップ通信の固定・自律ルーティング

での通信検証Fig. 8 及び Table 1 はマルチホップ固定ルーティング時のスループットとシングルホップとの比較である．シングル

RTC 全体途絶時

内部切替時間

RTC 切替時間

間(sec)

(sec)

(sec)

1

20sec

11sec

9sec

2

27sec

13sec

14sec

ホップは間に何も挟まず、通信規格も高速な通信規格（802.11n）が適用されているため、スループットはメガオー
ダーとなるが、今回のマルチホップ固定ルーティングでは、ルーティング時の仕様により、低速な通信規格 (802.11b)しか使用できずに結果的にスループットが大幅に下がっている．また、Table 2、 3 では、動的切り替えを行った場合における通信途絶時間を表示しているが、内部のルーティング
切替及び RTC 通信の切り替えで全て 20 秒近くの途絶があることが確認されている．そのため、自律制御を組み込んだドローン等では通信が戻るまで待つことで利用は可能だ
が、そうではないロボットでは暴走する恐れがあることが
分かった．

4.

むすび

本プロジェクトでは、ロボットで使用できると思われる
マルチホップ通信技術を OpenRTM を用いて可視化し、実際

文献(１) Perlman, Radia. "An Algorithm for Distributed Computation of a Spanning
Tree in an Extended LAN". ACM SIGCOMM Computer Communication
Review. Vol.15, No. 4, pp. 44–53, 1985. doi:10.1145/318951.319004.
(２) Abolhasan, Mehran, Brett Hagelstein, and JC-P. Wang. "Real-world
performance of current proactive multi-hop mesh protocols."
Communications, 2009. APCC 2009. 15th Asia-Pacific Conference on.
IEEE, 2009. pp. 1–4.

3.7. I1: 移動ロボットのための画像処理による環境状況の可視化
会津大学

矢口 勇一

成瀬 継太郎株式会社東日本計算センター

鈴木 教文

佐藤 隆司

吉田 章彦

Abstract： To operate mobile robot from remote place, visualization of field environment is most important to escape obstacles or grab
objects. This development is applicable vision-based field visualization for mobile robot such as 8-direction camera matting, easy bird’s viewmap construction and instantaneous 3D reconstruction from several images with joint module of these 3D surfaces to express 3D fields.

1.

はじめに

移動ロボットを遠隔操縦するためには、少なくとも１つのカメラ以上のセンサが必要であること、及びそれらのデータが間断なく操縦者に供給され、操縦者がこれを目視しながらロボットを操縦できることが必須である．また、この『操縦できる』という要求は、単にカメラ画像を見ながら感覚的に操縦するだけではなく、地上ロボットであれば地表面の 3D 形状や障害物などを捕捉し、安全に走行できることが要求される．また、空中ロボットであれば、空中姿勢の制御や、飛翔方向に対する障害物等の捕捉、及び被写体等のターゲットが確実に撮影できることが要求される．一方で、ロボットの安定性というと、姿勢制御の安定性や物理的な特性（重心位置等）による安定性などを指すことが一般的であり、遠隔操縦における操縦者に対する可視化に対しての安定性については研究されている (1)(2) ものの、RT-Middlewareのコンポーネントとしては聊か以上に乏しいものがある．
本研究は、クローラ型ロボット『スパイダ』や災害対応大型双腕ロボット『援竜』の遠隔操縦に資するための画像処理コンポーネントを作成することから始められ、最終的に複数台のロボットを監視・共同利用するための２次元マップの提供までが本研究の目的となる．また、環境の可視化に対

Fig. 1 スパイダで用いる 8 方向カメラによる俯瞰画像生成 RTCして、２次元の画像を展開し、広域的な２次元のマップまたは局所的な３次元のオンタイムによる再構成を目的としている．また、これらの画像処理コンポーネントを OpenRTMaist(3)上から利用できるようにするため、全てのコンポーネントを RT Component として作成し、システム化することを
提案する．

2.

8 方向カメラによる俯瞰画像生成スパイダには当初８方向に魚眼カメラを装着して、スパイダの上部から俯瞰的に見た 2D 局所エリアマッピングを行うことで、連続的に高さが変化するフィールドでスパイ
ダを動作させることを考察して、８方向カメラによる俯瞰
画像生成を行うコンポーネントを試作した．これは、魚眼カFig. 2 2DCDP アルゴリズムの RTC 化とその結果

Fig. 4 2DCDP を用いた連続的な 3D 画像生成システム RTC
Fig. 3 汎用的な俯瞰画像生成システム RTCるためである．2 次元連続 DP 法は矢口ら(5)の論文で既に実装されているものであるので、これを利用して RT コンポー

メラで上部から見た２次元画像へとカメラ校正を行いマッネント化した (Fig. 2)．

ピングする方法を取る．
この研究については、８方向カメラを同時に動作させて、4.

汎用的な俯瞰画像生成システムの構築

それらを各別々なウィンドウにて表示し、並べることで大2016 年度は、先の 8 方向カメラの俯瞰画像システムと、体の俯瞰的な見え方ができるようなシステムを構築するこ

2DCDP システムをアップグレードする形で、ロボットの遠とができている.一方で、詳細なカメラのキャリブレーショ

隔操縦を助けるためのポジショニング及び 3D 知覚を与えンや、スパイダの仕様変更に合わせて、最終的な８方向カメるシステムを構築した．まずは汎用的な俯瞰画像生成シス

ラシステムは４章の汎用的な俯瞰画像生成システムの一部

テムの構築について説明する．実際に俯瞰画像を利用する品として構築されることとなった.2015 年度における成果とシーンを考慮すると、自動車の車庫入れ等と同様に死角をしての Fig. 1 に見られるシステムの形にとどまっている．

可視化する目的で使用される周辺環境の俯瞰視界の確保の

２次元連続 DP 法による対象オブジェクトの認識

他に、ドローンの UTM 等、広域ないし作業領域の全景を把3.

握しながら、鳥瞰視点における 2 次元の操作性を担保する
俯瞰視界の確保と 2 通りのケースが存在する．そのため、双2015 年度は、矢口、岡、井関の持つ特許(4)である 2 次元連方の俯瞰視界を確保するために、汎用的な俯瞰画像生成シ

続 DP 法を用いた画像のマッチングの RT Component も作成

ステムとして、2016 年度の RTC を拡張し、ドローン等から

した．
これは、
今後のオンタイムまたはリアルタイムでの 3D取得される画像をタイルマップ状にして Google Maps の衛

環境マップ復元を睨んだ試みである．2 画像間のパターンを

星写真マップのようにして表示をするシステムを追加し正確にマッチングできれば、ステレオ視等の応用につながた．これによって、先に構築している 8 方向マップと共に、

Fig. 5 2DCDP を用いた連続的な 3D 奥行きを用いるフレーム画像生成のプロセス

鳥瞰視点をロボットが得ることができるようになった（Fig.
3）. なお、本システムで使用されるコンポーネント数は 8 である．

5.

連続的な 3D 奥行きを持つフレーム画像生成

続いて、2015 年度の 2DCDP コンポーネントを拡張した、
3D 奥行きを持つフレーム画像生成システムを構築した．これは、矢口ら(6)の論文で構築されている、3 台のカメラ画像を取得し、それらに対して 2DCDP を用いることで得られた画像対応情報を用いて、因子分解法（Factorization）(7)によって 3 次元の奥行を復元する方法である (Fig. 5)．
平成 27 年度では、2DCDP コンポーネントを作成したので、それを、メモリや CPU 速度を考慮した高性能な PC に導入し、3 つのカメラ入力、2 つの 2DCDP コンポーネントに加え、Factorization RTC、 3D Shape RTC など、10 のコン
ポーネントを接続して、120x80 のサイズの画像に対して1FPS 程度の速度で更新する連続的な 3D 奥行きを持つフレーム画像生成システムを構築できた (Fig. 4)．

6.

遠隔操縦のためのマッピングプロットユーザーインタフェースの構築

Fig. 6 遠隔操作のための俯瞰画像とロボットの位置姿勢表示
RTC

2017 年度では、平成 28 年度に構築した 2 つのコンポーネントを、さらにロボットプロジェクトの全体シナリオに即した形でアップグレードすることを行い、I1 プロジェクト全体の最終的な成果とした．4 章で記述した汎用的な俯瞰画を扱うシステムとなった (Fig. 6)．

7.

3D 俯瞰画像生成のための 3D 奥行画像の結合

像生成システムの情報に加えて、2D ロボットマッピングツ

平成 29 年度ではさらに前年度の連続的な 3D 奥行きを持ールとして、複数台のロボットの状態表示を行うコンポー

つフレーム画像生成を用いて、溝江ら(8)によって提案されてネント、クラウドにアップロードされたデータを再表示すいる 3D 俯瞰画像生成のコンポーネントを構築した．前年度

るコンポーネント等を追加して、より実践的に使えるツーの 3D 奥行を持つフレーム画像生成のコンポーネント群にルとして構成した．また、各ロボットの情報を表示させるた

加えて、ピクセルの対応関係から 2 つのフレーム間の貼りめのデータ変換用コンポーネントを作成し、有機的にデー合わせを計算し、3D 奥行の値を補正しながら、連続的に生タの受け渡しを可能とした（Table 1）．ユーザーインタフェ

成された奥行画像を貼り合わせて地形図としていくものでースはより実践的に使いやすいインタフェースとして洗練ある．溝江らの方法では、貼り合わせ方法としてモデルの並された．なお、前年度の資源を含めながら、実際に使用する

進と回転、鏡像を加味した 6 点の変換行列を、RANSAC 法

際に起動する本システムのコンポーネント数は 11 以上となを用いて準最適解を計算し、貼り合わせていくが、今回はり、連携するものによっては非常に多くのコンポーネント

Point Cloud Library 内に含まれている最小二乗法を用いた準Table 1 2D ロボット情報モニタシステム RTC 群の構成
No

コンポーネント名称

h28/h29
開発

機能概要
本システムのGUI①

2Dロボット情報モニタGUI

h29

写真地図表示や災害対応ロボット現在地/センサ情報表示、操作キー押下状態などを提供する②

多目的俯瞰画像合成マネージャh29(1)GUIからのキーイベントを各コンポーネントへ指示を出す(2)本システムの動作状態を管理する③

画像付加データDB制御

h28

画像付加データのDB登録や、データの読み出しなどを行う④

地図データDB制御

h28

地図データのDB登録や、データの読み出しなどを行う

⑤

タイル生成

h28

(1)画像付加データDBから取得したドローン撮影画像からタイル画像を生成す
る(2)生成したタイル画像は座標も含めて俯瞰画像データDBへ情報する⑥

地図画像セレクト

h28⑦

ロボットGPSデータ管理

h29⑧

ロボットセンサデータ管理

h29⑨

スパイダーセンサデータ変
換

h29

⑩

ドローンセンサデータ変換

h29⑪

ゴローンセンサデータ変換

h29

地図データDBから該当するタイル画像を検索し提供する
災害対応ロボットから取得したGPSデータをJsonデータに変換し一括して提供する
災害対応ロボットから取得した各種センサデータを一括して提供する
スパイダーから取得した速度やGyroなどの各種センサデータをJsonデータに変換し一括して提供する
ドローン_1~3から取得した速度やGyroなどの各種センサデータをJsonデータに変換し一括して提供する
ゴローン_1~3から取得した速度やGyroなどの各種センサデータをJsonデータに変換し一括して提供する

最適解の計算を用いて貼り合わせた．結果として、本コンポーネントの 3D 形状の貼り合わせは達成されてはいるが、2DCDP を用いた 3D 奥行画像の生成部分にノイズが多く含

8.

遠隔操縦のための複数台カメラ集約コンポー
ネント

まれるため、モデルとして正確ではない状態である (Fig .

最後に、直接的に RT Component として作成してはいない

7)．しかしながら、本システムとしては、今後ステレオ視やが、ロボットの操作系に非常に有効と考えられる、ストリー

Lidar による 3D 点群モデル、Wide Baseline Stereo 等のモデム映像の集約を行うことのできるソフトウェアを開発しルを集約するためのシステムとして、利活用することがでた．OpenCV で生成された画像群を OpenRTM の通信でそのきると考えられる．

まま伝送することは、通信を逼迫するだけではなく、伝送路
によっては 2 秒以上の遅延を発生させるため、遠隔操縦には向かない．そのため、GStreamer を用いた UDP 伝送によって、0.3 秒程度の遅延に抑えることを考慮して、そうしてTable 2 3D マップ生成システム RTC 群の構成

コンポーネント名称
3DMapGenerativeGUI RTC
3DMapGenerativeControl RTC
Factorization RTC
3DMapFindCorrespondence RTC
3DMapCalcAffineTransform RTC
3DMapVRMLConverter RTC

機能概要
本システムを操作するための制御画面を管理するコンポーネント
3D マップ生成に必要な情報の管理、及び各コンポーネントへの指示を出す
コンポーネント
因子分解法のコアロジックを実装したコンポーネント
また、同時に軌跡データファイルの保存も行います
２つの軌跡データファイルより対応点が一致するピクセルを検出し、座標を出力するコンポーネント
２つの対応点の座標からどれだけ移動しているか、アフィン変換計算を行うコンポーネント
3D オブジェクトから VRML 形式へ変換するコンポーネント
アフィン変換計算結果ファイルを入力することで、移動量を織り込んだ
VRML へ変換しますFig. 8 遠隔操縦のためのカメラ情報集約アプリケーション

トの遠隔操縦や自律制御などに資するコンポーネント群を提供していきたいと考えている．

文

Fig. 7 2DCDP を用いた 3D マップ生成システム

伝送されたストリーム映像を、9 つまで集約できるソフトウ
ェアを Python ベースで構築した (Fig. 8)．

9.

まとめ

本研究は、クローラ型ロボット『スパイダ』や災害対応大型双腕ロボット『援竜』の遠隔操縦に資するための画像処理コンポーネントを作成し、2D 平面による遠隔操縦用のマップシステム及び 3D 化した奥行画像によるマップシステムを構築した．また、遠隔操縦のための複数台カメラの集約コ
ンポーネントを加えて、実際にロボットを遠隔操縦できるように、デモンストレーションにおいても確実に動作できるシステムを構築した．
OpenRTM におけるこうした画像処理や映像ベースのコン
ポーネントは非常に少なく、システムとしてまとまった形で提供される例は余りない．今後も、オープンソース等で信頼できる種々のライブラリの組み合わせを用いて、ロボッ

献(１) Kelly, Alonzo, et al. "Real-time photorealistic virtualized reality interface
for remote mobile robot control." The International Journal of Robotics
Research 30.3 (2011): 384-404.
(２) Saitoh, Kensaku, et al. "A 2D-3D integrated interface for mobile robot
control using omnidirectional images and 3D geometric models."
Proceedings of the 5th IEEE and ACM International Symposium on Mixed
and Augmented Reality. IEEE Computer Society, 2006.
(３) Ando, Noriaki, Takashi Suehiro, and Tetsuo Kotoku. "A software platform
for component based rt-system development: Openrtm-aist." International
Conference on Simulation, Modeling, and Programming for Autonomous
Robots. Springer, Berlin, Heidelberg, 2008.
(４) 岡隆一, 矢口勇一, 井関健太, “画像パターンマッチング装置、画像パ
ターンマッチング方法および画像パターンマッチング用プログラム”, 特許第 5247481 号(５) Yaguchi, Yuichi, Kenta Iseki, and Ryuichi Oka. "Full pixel matching
between images for non-linear registration of objects." Information andMedia Technologies 5.2 (2010): 596-609.
(６) Yuichi Yaguchi, Takashi Matsuzaki, Yuichi Okuyama, Kazuaki Takahashi,
Ryuichi Oka:A Free-viewpoint TV System. MVA 2011: 116-119(７) Kanatani, Kenichi, and Yasuyuki Sugaya. "Factorization without
factorization: complete recipe." Mem. Fac. Eng. Okayama Univ 38.1&2(2004): 61-72.
(８) Shinya Mizoe, Yuichi Yaguchi, Kazuaki Takahashi, Kazuhiro Ota, Ryuichi
Oka: Reconstructing 3D Land Surface from a Sequence of Aerial Images.
MVA 2011: 365-368

3.8. I2: Research and Development for Reconstruction of 3D images fromVideo Based on Accumulated-Motion-Parallax method and FrontwardMotion-Parallax method
University of Aizu Ryuichi Oka
Abstract:

We developed new two methods, Accumulated-Motion-Parallax (AMP) method and Frontward-Motion-Parallax (FMP)

method, for reconstructing a distance scene from a single video. AMP reconstructs a distance scene of static objects from a single
video captured by a camera attached to right/left side of a vehicle. FMP reconstructs a distance scene of static and moving objects
captured by a camera attached to head/tail of a vehicle. These two methods are applicable for automatic car driving as a distancesensor or constructing a 3D city map, etc.

1.

Introduction

occurs when a camera moves forward/backward direction as

There are conventional methods for reconstructing a 3D image

shown in figure1-(b). All objects in the scene move on the otherfrom motion image. Multi-stereo method and factorization method

hand radially (forward direction of camera motion) or radially

are typical ones. Historical motion parallax phenomenon is well(backward direction of camera motion). Velocities of near objects

known. Human eyes cognize objects in a moving scene faster forin the moving scene of the camera moves faster than those ofnearer objects. Stereo vision is a method for obtaining a distancedistant objects.

value of a point of an object based on geometry of two images inscene. There are some methods using directly motion parallax,

Based on these two kinds of motion parallax, we developed twoalgorithms (1)(2)(3) which are described in this paper.

namely, Epipolar-Plane-Image (EPI) method by M.Yamamoto,
R.C. Bolles, etc. However EPI method does not work well so far.
Main reasons are 1) detection of motion parallax, 2) computationalmodel for obtaining distance values using extracted motion
parallax of 1).
We proposed two methods called Accumulated-Motion-Parallax(AMP) method and Frontward-Motion-Parallax (FMP) method.

(a) Motion parallax by right or left moving

These two methods works well for extracting static and moving
distance scenes from a single video.

2.

Motion parallax

Let us consider two phenomena of motion parallax. The first one
is a phenomenon which occurs when a camera moves right
direction or left direction as shown in figure 1-(a). Velocities of(b) Motion parallax by forward (or backward) moving

nearer objects in the moving scene of the camera move faster thanFig. 1 Two kinds of motion parallax phenomena

those of distant objects. The second one is a phenomenon which

3.

Four camera angles from a moving car

optimally obtain accumulated motion parallax. Then we can obtainVideo showing the two kinds of motion parallax phenomena

matching pairs between a pixel of a slice image and a pixel of a

discussed in the section 2 is easily obtained by cameras on a car

frame image. The consecutive pixels of a frame image makes a(see Fig. 2). Assuming the car goes to the right direction, camera

vector filed of motion parallax (see Fig. 6)that is attached to both sides of the car captures video showing thexTmotion parallax of figure 1-(a). Video captured by a camera on theyfront or the tail of the car shows another motion parallaxyphenomenon of figure 1-(b).

Image ofx0

xT
Image at1 x  X

sliced1 t  T

Fig. 3 Motion parallax exists between a frame image and a slice image.
Fig. 2

Four camera angles from a moving cart TTable 1 Application fields of two methods

t 1

x0

xT

Fig. 4 Application of continuous dynamic programming for matching
between a pixel sequence of a slice image and a pixel sequence of a frame
image.

4.

Accumulated-Motion-Parallax method

We consider detection of motion parallax of type Fig. 1-(a) froma single video. The video is obtained from a camera attached toright/left side of a vehicle. Then we compare two images of frame
image at time t and a slice image at location

𝑥0 of 𝑥 -axis,

Fig. 5 Back tracing points of the result of CDP. Each interval between
two consecutive points makes a motion parallax feature with location,orientation and size in a frame image.

namely, and {𝑓(𝑥0 , 𝑦, 𝑡), 1 ≤ 𝑦 ≤ 𝑌, 1 ≤ 𝑡 ≤ 𝑇} . We can see
motion parallax of type figure 1-(a), namely, nearer pixel locationof object in the slice image corresponds to the longer position fromthe point 𝑥0 .

We extract the correspondence for all pixels of aslice image by using continuous dynamic programming (CDP) andback tracing of matching (see Fig. 5). The application of CDP is toFig. 6 Vector field of a frame image representing motion parallax
features.

(a)

We can assign a distance value to each motion parallax feature
or a summation of motion parallax features or average of a set of
motion parallax features of a region. Let 𝑞 be a scaler value ofsize of motion parallax feature, and𝑧̃ (𝑡, 𝑥)

be a variable ofvirtual distance corresponding to the motion parallax, 𝛼0 be aunit size corresponding to 𝑧̃ (𝑡, 𝑥) , then we can assume therelation ∆α(𝑡, 𝑡0 ) and ∆𝑧̃ (𝑡, 𝑥) is described in figure 7-(a)(b)

based on geometrical model of the characteristic of motion
Fig. 7.

parallax. Using the model, we can derive a differential equation
for 𝑧̃ (𝑡, 𝑥) and its solution as shown in figure 7-(b). The solution𝑧̃ (𝑡, 𝑥) is a virtual distance because it has two unknown
parameters 𝑎, 𝑏 . They are determined by two boundary
conditions in each experiment. After determination of them, avirtual distance becomes a real distance corresponding eachmotion parallax parameter 𝑞.

(a): Geometrical model of AMP and (b) Computation modelfor derivation of a variable of virtual distance 𝑧̃ (𝑡, 𝑥).

(a)

(d)
Fig. 8 Video and 3D image :. (a)  (b),(c) (d)5. Frontward-Motion-Parallax method
FMP is applicable to forward and backward camera angles asshown in figure 2. In the video obtained by a forward moving
camera, we can see the phenomenon shown in figure 1-(b).

Weconsider this case, but the case of backward moving camera can betreated in the same way of forward case. Concerning FMP, there(b)

are two important aspects compared with APM. First one is thatFMP constructs a moving distance scene including both static andmoving objects. Second one is that the processing is pixel-wisetracking of each pixel of frame of motion image, but tracking pixel
is selected in a frame image. The selection is usually by region
segmentation such as mean-shift algorithm. Each region is usuallycorrespond a static or moving object and one pixel is selected topixel tracking.

(c)has almost the same texture, therefore it indicates the same object
in the duration[𝑡 − 𝑇, 𝑡] motion image. We select a pixel in eachregion at 𝑡 and determine it a target pixel for tracking in the video
with duration [𝑡 − 𝑇, 𝑡] using dynamic programming. Then weTarget pixel

can obtain accumulated motion parallax parameter 𝑞. Hereupon,accumulation means that the value of 𝑞 is a summation of local

Fig. 9Dynamic programming is used for tracking of target pixel inmotion parallax for interval 𝑇.

video data. A target pixel is selected in a object region obtained by meanshift algorithm.

The motion parallax by pixel tracking is determined as follows:
Let be (𝑥0 , 𝑦0 ), (𝑥0∗ (𝑇), 𝑦0∗ (𝑇)) a location of target pixel and its
end location, respectively. Then its motion parallax is defined by𝑞(𝑥0 , 𝑦0 , 𝑇) = √(𝑥0 − 𝑥0∗ (𝑇))2 + ((𝑦0 − 𝑦0∗ (𝑇))2 .
Hereupon, reflecting the phenomenon of forward motion parallax,
we need to apply correction processing for the above motion
parallax𝑞(𝑥0 , 𝑦0 , 𝑇) by multiplying a correction parameter, 𝜌 =𝑋 − 𝜅|𝑥𝑐 − 𝑥𝑖 | + 𝑌 − 𝜅|𝑦𝑐 − 𝑦𝑖 |, where 𝑋, 𝑌 are horizontal andvertical sizes of image, (𝑥𝑐 , 𝑦𝑐 ) is the center of a camera, and(𝑥𝑖 ,𝑦𝑖 ) is location of 𝑖 − motion parallax, and κ is a parameter.
Fig. 11 A shot image of the result of FMP. It shows five pixels (regions)

The time - space motion parallax q reflects~z : virtual

distance of object and camera moving.
q0 : unit size corresponding z~
z : q   ~z : q,  q ~z ~z q ,
0

 ~
z
q0

tracking results (right) and transient of distances of them (left).

q: unit sizeq : motion parallax

0

In Fig. 11, ①，②，③

indicate static objects, ④ and ⑤

~
z
1
1
  q, log ~z   q  c,
~
z
q0
q0

indicates a moving car. The car ④ is coming and trelateively1~z  aebq , a , b : coefficientsq0

nearer to the camera.

If coefficients are determined,~z becomes real disancethan that of static object and the transition of distance seems to be

Fig. 10 Geometrical model of FMP (left picture) and derivation of virtual
distance function from motion parallax parameter (right part).

Then its motion parallax becomes larger

like a quite near static object. On the other hand, ⑤ is moredistant from a camera, then the distance value is large even it
moves coming to a camera. These results are consistent with visual

5.1. Experimental results of Frontward-MotionParallax Method
At each time 𝑡, we applied conventional mean-shift algorithm
to each frame image for region segmentation. Usually each region

phenomena.

References(1) Ryuichi Oka,“Image distance calculation device and image distance calculation
method and image distance calculation program”,
Tokugan 2016-170795,

Patent application,(2016, Sept. 1)(2) Ryuichi Oka, “Image distance calculation and computer-readable,
non-transitory storage medium storing image distance calculation
program”, Patent application, Tokugan 2017-158781, (2017, Aug. 21)(3) Ryuichi Oka, “Device for calculating a distance motion image andprogram for calculation a distance motion image”, Patent application, Tokugan
2017-235

Fig. 12 A distace (verical) [m] of each region of walking people on thepedestrian when a car stopped at the traffic signal. Horizontal axis
indicates time.

In figure 12, walking people are captured by a camera on the carwhich stopped, therefore moving objects make their own motion
parallax. FMP makes distance map for each moving objects. The
distance value of near walking person is smaller than that of distantwalking person.

6．Conclusion
We proposed two methods called Accumulated-Motion-Parallax(APM) Method and Frontward-Motion-Parallax (FPM) Method
for making distance scene from a single video. AMP makes a static
distance scene and FMP makes a static and motion distance scene.

Acknowledgment
I appreciate Dr. Hata, Mr. Igarashi, and Dr. Rasika of Aizu-lab,Inc. for implementing algorithms of AMP and FMP proposed by
R.Oka.

3.9. R1: RTC-Library-FUKUSHIMA
会津大学

渡部 有隆

株式会社 FSK

荒川 弘栄

馬上 雄

蛭田 聡

Abstract: A robot system is not just a collection of hardware devices, but is designed with software. Especially, the software technology plays
a key role in integrating heterogeneous functional elements which include controllers for different hardware devices (e.g. motors), sensors
obtaining different types of data (e.g. cameras), and algorithms for artificial intelligence (e.g. image processing).
The aim of this project was to construct a software library of Robot Technology Components (RTC) based on OpenRTM-aist, which is
RT-Middleware developed by AIST. RT-Middleware is one of promising technologies to easily integrate heterogeneous elements, services
and systems by using modularized components. The development and popularization of the RTC software library can be a basis for robot
software development in Fukushima Innovation Coast Scheme as well as for promoting the standardization of the development. The librarywill contribute to facilitating high-quality and rapid development as well as to enhancing cost reduction and reusability of the components.
In this report, building blocks of the Web site, which is a special interface for the software library, and its functionalities are presented. In
addition, a set of RT components and educational materials registered in the library are demonstrated. More than 120 software components
have been registered and they can contribute to the development of robot systems by the third parties as well as to foster robot engineers.

1. まえがきロボットシステムは単なるハードウェアデバイスの集合
ではなく、その多くをソフトウェア技術が占めている．ロボット開発におけるソフトウェア基盤としてのプラットフォームが数多く開発されているように、今やソフトウェアは

2.サイト構成
ここでは、RTC-Library-FUKUSHIMA のサイト構成を解説する．
<2･1> 構成要素

ロボット開発には欠かせない技術となっている．特に、ハードウェア機器（例えば、モーター）、データ収集のためのセンサ（例えば、カメラ）、人工知能のためのアルゴリズム（例えば、画像処理）等、異質で多様な機能要素を統合するための技術として、ソフトウェアが大きな役割を果たす．
本プロジェクトでは、国立研究開発法人産業技術総合研究所（以下「産総研」）で開発されたロボット開発のためのRT ミドルウェアである OpenRTM-aist (1)を利用し、ロボット
産業振興のためのロボット・テクノロジー・コンポーネント（以下「RTC」）のソフトウェアライブラリの構築を行った．
RT ミドルウェアはモジュール化・コンポーネント化された
RTC を用いることにより、異質で多様なデバイス・サービ
スを容易に統合することを可能とする、ロボット開発において極めて有望な技術である．本プロジェクトは、ライブラ
リ基盤の整備と普及によって、ロボット関連ソフトウェアの標準化、インタフェースの共通化を図り、再利用を促し、結果としてロボット開発の高品質化、コスト削減、スピード
アップを目指すものである．さらに、RTC ソフトウェアラ
イブラリを、福島・国際研究産業都市（イノベーションコースト）構想におけるソフトウェア開発運用基盤と位置づけ、

Fig.1

RTC-Library-FUKUSHIMA サイト構成

そのコンテンツと機能の拡充を継続的に行っている．
本報告書では、ソフトウェアライブラリのサイト構成とRTC-Library-FUKUSHIMA(2)は Fig.１に示す４つのセクシ

主要機能について解説する．さらに、ライブラリとして格納ョンから構成されている．「ミドルウェア」では、RTC-

された RT コンポーネント群及び教育資料を紹介する．

Library-FUKUSHIMA において活用する OpenRTM-aist の概
要解説とともに、公式 WEB サイトやインストールマニュア
ルへのリンクが記載されている．

「ライブラリ」がリポジトリへの入り口であり、本サイト

ポーネントは、RTC.xml に加えて Table.2 に示す情報を入力の主要なコンテンツである．このセクションでは、RT コン

することで登録が行われる．

ポーネント及び RT コンポーネントを統合して機能を提供するパッケージの検索を行うことができる．検索・登録機能の詳細については、第３章で解説する．
「ドキュメント」では、主に RT コンポーネントや関連する教育資料及び研修で参照する資料のアーカイブが提供されている．各種技術情報や RT コンポーネントの適用ガイドも掲載されている．さらに、RT ミドルウェアの自主学習を支援する e-ラーニングの教育資料を閲覧することができる．
「フォーラム」には、ユーザや会員が意見交換・情報交換を行う場として、いくつかのトピックに応じた掲示板が設けられている．このセクションでは、RT コンポーネント、
パッケージ、シミュレータ等に関する話題についての情報が得られ、議論することができる．
<2･2> システムアーキテクチャ
ロボットソフトウェアコンポーネントを格納する RTCLibrary-FUKUSHIMA は、会津大学先端 ICT ラボ内に構築され、Table１に示すインフラ上に実装された．
Table 1 RTC-Library-FUKUSHIMA

システム詳細回線

ベストエフォート 100Mbps/1Gbps 以上

VPN

メンテナンス用の VPN 接続が可能

セキュリティ

ファイアーウォール・ＳＳＬ対応

OS

Fig.2

コンポーネント管理概念図

Table 2 RT コンポーネント登録項目
コンポーネント名登録する RTC の名称

CentOS概要

RTC の機能の概要説明

Web Server

Apacheカテゴリ

RTC の機能の分類の選択

CPUIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v3 @ 2.50GHz

タグ

RTC に関連するタグの選択

Memory2 GB

ハードウェア

RTC が使用する機材

HDD

50 GB

問い合わせ先RTC に関する問い合わせ先

Database

MySQL

ライセンス

RTC のライセンスを選択

監視サーバ

Nagios によるサービス監視

著作権

RTC の著作権元

ドメイン

rtc-fukushima.jp

ドキュメントRTC のマニュアル等

CMS

WordPress

ファイル

RTC を zip 形式にしたファイル

イメージ画像

RTC 表示用の画像

関連リンク

RTC に関連するリンク

3. 主要機能
ここでは、RTC-Library-FUKUSHIMA の主な機能について

RT コンポーネントを GitHub で公開している場合、GitHub

解説する．Fig.2 は、RTC-Library-FUKUSHIMA におけるコン

リポジトリの URL を入力することで、コンテンツへのリン

ポーネント管理のおおまかな流れを示す．

クを公開することができる． この場合も、上記項目を登録することにより、ライブラリ検索機能によりアクセスでき<3･1> コンポーネント登録
ユーザはサイトに掲載されているコンポーネント登録ガイドラインを参考に、RT コンポーネントを登録することができる．各コンポーネントは、RTC Builder から出力された
RTC.xml を指定することにより、その基本情報を一括して登録することができる．RTC.xml には、モジュール名やバージ
ョンをはじめ、データポートやコンフィグレーション等、
RTC が備える様々なプロパティが定義されている．各コン

るようになる．

<3･2> コンポーネント検索

Table 3 カテゴリ別コンポーネント

Fig.3 は、RTC-Library-FUKUSHIMA のコンポーネント検

ロボット技術分野・適用分野

索画面を示す．RTC-Library-FUKUSHIMA の検索システムで移動ロボット16

は、RT コンポーネント、パッケージ、あるいはその両方、飛行ロボット0に対して検索をかけることができる．検索は主に、カテゴリ

ドローン

13

検索、タグ検索、キーワード検索をサポートしている．

水中ロボット0

遠隔操作・テレオペレーシ

0ョン
ヒューマノイド

0

二足歩行

0

マニピュレータ

1

垂直多関節ロボット0

スカラーロボット0

パラレルロボット

0

多指ハンド

0

群ロボット

0

マイクロ・ナノロボット

0

手術ロボット0

惑星探査ロボット

0

生物模倣ロボット0

ユビキタスロボット0

モバイルマニピュレーショ

0

ロボット技術分野(47)

ン
ITS

0

産業用ロボット0

サービスロボット0

カテゴリ検索では、あらかじめ定められた分類表に基づ

医療ロボット0

いた階層構造から、目的のコンポーネントにアクセスする

介護ロボット0

ことができる．カテゴリはロボット技術分野・適用分野、基農業ロボット0

本機能別分野、ハードウェア技術分野に大きく分類され、そ林業ロボット0

漁業ロボット0

災害ロボット6を選択することで、関連するコンポーネントにアクセスすレスキューロボット

0

ることができる．キーワード検索では、プログラミング言語

極限作業ロボット

0とハードウェアに関するキーワード及び、RT コンポーネン

宇宙ロボット0トにおける基本項目、データポート、コンフィグレーショ

エンターテイメントロボッ

0

ン、OS、依存ライブラリに関するキーワードを指定し、対

ト

Fig.3

RTC-Library-FUKUSHIMA 検索画面例

れぞれの中分類、小分類から分野を指定することができる．

適用分野(6)

タグ検索では、あらかじめ登録されたタグ（キーワード）

象コンポーネントを絞り込むことができる．

基本機能別分野

4. コンポーネント群<4･1> カテゴリ別登録コンポーネント
こ こ で は 、 本 プ ロ ジ ェ ク ト に お い て RTC-LibraryFUKUSHIMA に格納された RT コンポーネント群をカテゴ
リ別に紹介する（2018/02/19 現在）．Table3 はライブラリに登録されたカテゴリ別のコンポーネントを示す．

自己位置同定

0

地図作成

17

SLAM

0

走行制御

0

歩行制御

0

飛行制御

0

経路プランニング0

モーションプランニング0

歩容プランニング0

ナビゲーション

0

移動(17)

作業(1)

対話(0)

画像認識・処理(36)

障害物回避

0

ミドルウェア1

ティーチング

0

安全

0

把持制御

0

ハードウェア技術分野

マニピュレータ制御

1

カメラ

13

協調制御

0

光センサ

0

作業プランニング0

赤外線センサ0

作業軌道生成

0

マイク

0

タスク

0

触覚センサ

0

スキル

0

力覚センサ

0

見まね作業

0

トルクセンサ0

コンプライアンス制御

0

圧力センサ

0

インピーダンス制御

0

重量センサ

0

センシング(30)

音声認識

0レーザー測域センサ

2

音声処理

0

生体情報

0

音源同定

0

IMU

1

話者認識・推定0

加速度センサ1

音声合成

0

ジャイロセンサ

1

対話シナリオ生成

0

方位センサ

1

対話シナリオ実行

0

温度センサ

0

コンピュータビジョン

0

湿度センサ

0

画像処理

16

GPS

5

画像認識

0

電動回転モーター

0

パターン認識0電動直動モーター

2

対象物位置推定0

油圧回転アクチュエータ

0

キャリブレーション

0

油圧直動アクチュエータ

0

顔認識

0

人工筋肉アクチュエータ

0

人物認識

0

ボーン認識

0

本プロジェクトでは、主なシナリオとして災害対応ロボ

ジェスチャ認識

0

ットを想定しているため、地上移動ロボットやドローンをトラッキング0

制御するための RT コンポーネントが多く開発されライブ

推論

0

ラリに登録された．また、データの二次利用を促進するため

認識

0の、センサ情報や画像データを収集するための RT コンポー

エージェントシステム0

ネントも数多く登録された．

機械学習

0

ニューラルネット0

ディープラーニング

0

人工知能(0)

シミュレーション

0

環境認識

0

モニタリング

12

空間知能化

0

センサネットワーク

0

分散ロボットシステム

1

その他(21)
自己組織化

0

モデリング

0

運動学

0

動力学

0

アーキテクチャ

0

プロトコル

1

アクチュエータ(2)<4･2> 再利用と関連性
Table 4 はライブラリに登録された各コンポーネントの利用数を示す．
Table 4 コンポーネントの利用状況
タイトル

利用数

RTC_GameController

3

ドローンビューア

2

ドローン I/O

2

RTC_GameController_Win

2ロボット USB カメラ

2

ImageLoader

2

2DCDP

2

Factorization

2

3DShape2

3DImageShapeViewer

2

PanTiltComp

1

CloudDB_3DImageRead

2

TkCameraControlComp

1

ドローンマップビューア

2

3DMapVRMLConverter

1

MapDataDBControl

23DMapCalcAffineTransform

1

MapImageSelect23DMapFindCorrespondence

1

TileGenerator

2

3DMapGenerativeControl

1

AdditionalDataDBControl

23DMapGenerativeGUI

1

ロボットイメージ Uploader

2

TwoDRobotInfoMonitorGui

1

ロボット RPi カメラ

2

DroneSensorDataConvert

1

俯瞰画像合成 RTC

1GoroneSensorDataConvert

1

カメラ操作 RTC

1

SpiderSensorDataConvert

1

俯瞰合成画像ビューア RTC

1

RobotGPSDataManager

1

画像ビューア RTC

1

RobotSensorDataManager

1

２DCDP パラメータ設定 RTC

1

VersatileOverheadManager

1

IP 経路情報監視1

仮想リーダー機 高度ビューア

1

IP 経路情報ビューア

1

EV3Mindstorms

1

2DCDP_画像ファイルローダーRTC

1

速度ベクトルコンバータ

1

2DCDP_画像イメージファイルセレクタ

1

NM33 カメラ画像取得 RTC

1

2DCDP_コアロジック RTC

1

Wi-Fi 近隣ノードビューア

1

Wi-Fi 近隣ノード報告

1

ドキュメントセクションには、これまでに開催した RT ミ

RTC_E1Motion_Manual

1

ドルウェア講習会のテキストおよび e-ラーニング資料が公T54_ProtocolConv_TcpOutComp

1

開されている．初級、中級、及び上級講習会で利用された、

RTC_E1_GUI

1

事前準備資料、テキスト、課題等を自由に閲覧することがで

RTC_Camera_Multi

1

きる．e-ラーニングのコンテンツは、RT ミドルウェアの普RTC_Camera_Multi_Viewer

1

及を目的に、事前知識、インストール、コンポーネント実行

ドローンコントローラ

1から、教育用小型ロボット EV3 をコントロールするまでの

RTC_E2_Crawler

1

方法を、テキストや画像を用いて丁寧に解説する構成とな

RTC_LRF_ScanMode_PCL

1

RTC_NineDOF_Ardiuno

1

RTC_RobotMotion_Manual

1

RTC_View_Gui

1

RTCPCL_LRFtoPCL

1

RaspiCam

1

3DShapeControl

1

3DImageShapeGUI

1MiniSV06LA

1

ドローンフライトディレクター

1

ンポーネントが格納され、継続的なコンテンツ拡充の基盤

STP ポート状態監視1となった．本ライブラリは、さらなるコンポーネントの開発

STP ポート状態ビューア

1と再利用を促すことで、第三者によるロボット開発の推進

Wi-Fi 経路情報監視

1やロボットソフトウェア技術者育成へ貢献することを目差

Wi-Fi 経路情報ビューア

1

している．

CrawlerImageSelect1

CrawlerViewImageSynthesis

1

VersatileOverheadGui

1

VersatileOverheadManager

1

CameraImageConvert

1

CameraImageViewer

15．教育資料っている．また、動画によるデモンストレーションや章末のクイズにより、学習者の演習を支援するコンテンツとなっている．また、実機と対応するモデルを用いたシミュレータ
をコントローラで動かすことができるパッケージなど、コ
レオノイドと連携した e-ラーニング資料も提供している．

6．むすび
本報告書では、ロボットテクノロジーコンポーネント群のレポジトリである RTC-Library-FUKUSHIMA の機能及びコンテンツについて報告した．現在までに約 120 件の RT コ

文(１)

https://www.openrtm.org/openrtm/(２)

https://rtc-fukushima.jp/

献3.10. R2: ロボット・テクノロジー・コンポーネント標準化支援
会津大学

渡部 有隆

株式会社東日本計算センター

小林 清志

鈴木 教文

Abstract: In system development, practices of project teams and skills of engineers have great influence on its productivity andquality. This implies that maintainability and reusability as well as the productivity and quality can not be guaranteed unlessstandards are defined for both procedures and products, when a number of developers work at the same time with common goal.
Such criteria and standardization are quite important when a number of project teams from different companies develop systems
according to a common framework.In this project, a guideline for supporting the standardization and communalize of robot softwaredevelopment have been developed. The aim of this project is to establish standard methods and common specifications of theinterface for Robot Technology Components which are developed in Fukushima Innovation Coast Scheme. The methods andspecifications in the guideline can promote the maintainability and reusability as well as the productivity and quality of RT
components developed by the companies involved. In addition, we can offer reliability and show compliance to the end-users bydemonstrating processes of how the RT components registered in the library are developed. Methods for designing and testing robot
software components to make them safe and robust, have also been provided.

1. まえがき
ソフトウェア開発やシステム開発は、プロジェクトチー

2. 開発ガイドライン<2･1>概要

ムの慣例や技術者の能力が生産性と品質に大きく影響する

ここでは、開発ガイドラインの内容を解説する．はじめ

活動である．これは、多数の開発要員が共通の目標へ向かいに、本ガイドラインの目的、対象範囲、対象読者、および全同時に作業を行う場合、作業手順や生産物にあらかじめ基

体構想について確認する．

準を定めておかなければ、その生産性や品質だけでなく、保本ガイドラインの目的は、ロボット開発事業に参画する

守性や再利用性が保障できないことを示す．このような基企業、団体に向け、ロボットソフトウェア（RT コンポーネ

準あるいは標準化は、異なる企業やプロジェクトチームがントやパッケージ）の開発が効率的かつ、一定水準の品質を

共通のフレームワークに従って開発する場合には特に重要もって行われるために必要な基礎知識及び、方法や指針をになると考えられる．

提供することである．

本プロジェクトでは、ロボットバレー創出推進事業にお本ガイドラインの対象者は、ロボットの機能要素単位でいて開発されるロボット・テクノロジー・コンポーネント開発を行っていくロボット用ソフトウェア（RT コンポーネ（以下「RTC」）に対して、生産性及び品質の向上を図るため、ントやパッケージ）の開発者である．本事業は、浜通りのロ

ソフトウェア開発の標準手法とインタフェースの共通仕様

ボット開発企業育成を目的としていることから、ロボットを確立することを目的とし、その「標準化」
・「共通化」を支開発が初めてとなる開発者を対象としている．また、開発プ援するためのガイドラインを策定した．本ガイドラインに

ロジェクトを立ち上げ、推進する役割を担うプロジェクトより確立された手法・仕様により、各 RTC 開発企業におけ

管理者・支援担当者に役立つ内容も含まれている．

る、生産性及び、品質の向上の他、再利用を促進することがガイドラインの本体は、ロボット開発の現状の紹介からできる．さらに、RTC-Library-FUKUSHIMA に登録される

はじめ、実施の開発において「どのように進めるのか」「何

RTC がどのような基準で開発され、登録までの工程を踏んが必要か」といった開発の過程と成果物について参考となでいるかを明確に示すことで、RTC の利用者に対して信頼る内容を記述した．続いて、開発されるソフトウェアの「品性とコンプライアンスを示すことができる．また、ソフトウ

質確保」のための考慮点や、開発されたソフトウェアの著作

ェアの安全性・堅牢性を考慮したロボットソフトウェアコ

権に関する扱いについて記述した．さらに、本事業の目的のンポーネントの設計・テスト手法及びオープンソースソフ

ひとつである「RTC-Library-FUKUSHIMA」への登録に向け

トウェア(OSS)を用いたソフトウェア開発についても提示て、その登録方法についてまとめた．

し、その指針を本ガイドラインへ含めた．

本ガイドラインは以下に示す章から構成されている．

本報告書では、プロジェクトで作成した開発ガイドライ
ン、ロボットソフトウェア安全における設計ノウハウの概要を示す．

<2･2>ロボット開発
この章からは、ロボット開発の現状、ロボットソフトウェ

アの開発手法、ロボット開発におけるプロセスを学ぶことができる．
ロボット開発の現状については、ロボットを「部分的要素とその要素の動作を実現するソフトウェア」の集合体から成るものと捉え、それらの部品を選択して組み合わせることで、ロボット開発に参画できることを示した．さらに、再利用を図るために共通機能を提供するロボットミドルウェ
アによるロボットソフトウェア開発が活発化していることを紹介し、様々なアプリケーション分野において、部品を組み合わせることで、要求を実現し、効率的かつ短い開発期間
Fig.1

でロボット開発を行うことができることを示した．また、このような開発手法においては、ハードウェア開発とソフト
ウェア開発の分業が可能であることを示し、ロボットソフ
トウェア開発のみでもロボット開発として捉えることが可能であり、既存の機器を基にソフトウェアの開発から開始することも可能な状況になっていることを示した．
ロボットソフトウェアの開発については、RT コンポーネントの概要とともに、その特長である再利用性、選択肢の柔
軟性、信頼性、堅牢性について詳しく解説し、コンポーネン
トベース開発（Coponent Based Development）およびそれを実現する基盤であるミドルウェアにより、いかにシステムを効率的に開発することができるかを解説した．
ロボット開発のプロセスについては、ロボット開発をある意味「組み込みシステムを構築すること」と捉え、本ガイ
ドラインが「組み込みシステムを構築する手法」を考慮し、適用していることを示した．具体的には、本ガイドラインで提唱するロボットソフトウェアの開発では、これまでに考案された「組み込みソフトウェアの開発プロセスガイド（Embedded System Development Process Reference: ESPR）」における、「ソフトウェアエンジニアリングプロセス」を考慮している．
<2･3>ソフトウェア開発プロセス
この章では、本ガイドラインが対象とするロボットソフ
トウェア開発のプロセスの基本として考慮する「ソフトウェアエンジニアリングプロセス」の構成要素を確認し、ロボットソフトウェア開発プロセスの詳細を学ぶことができる．本ガイドラインが提示するロボットソフトウェア開発のプロセスは、ソフトウェアの高品質及び安全性を考慮し、基本モデルであるウォーターフォールモデルに基づいている．ウォーターフォールモデルは「Ｖ字モデル」とも呼ばれており、Ｖ字モデルは Fig.1 に示すように「要求を定義し詳細化してソフトウェアを開発する流れ」と「開発されたソフ
トウェアが要求通りに正しく機能しているかを確認する流れ」に分け、それぞれの作業の対応関係を示したモデルであ
る．

Ｖ字モデル

本ガイドラインでは、このＶ字モデルの各工程である要件定義、基本設計、詳細設計、コーディング、単体テスト、結合テスト、システムテストについての内容を詳しく解説
した．
<2･4>ソフトウェア品質
この章では、「高品質なソフトウェア」「信頼性の高いソフ
トウェア」を開発するための指針を示している．
はじめに、一般的なソフトウェア品質と開発プロセスの考え方、及び一般的に知られているソフトウェアの品質向上のための活動である「予防活動」「検知活動」「修正活動」について紹介した上で、本事業で実施する内容を記述した．
具体的には、本事業においては「Ｖ字モデル」での開発を推奨し、各プロセスにおける成果物に対して、第三者レビューを実施し、体系的で厳格なレビューを行うために、「レビュ
ー議事録」を作成することをガイドラインとして提示した．
さらに、開発されたソフトウェアの検証と妥当性確認を行うテストプロセスにおいて推奨される実施項目を提示した．具体的には、テスト手法として「単体テスト」「結合テスト」「システムテスト」を実施すること、テスト技法として「同値分割」「境界値分析」「異常値・特異値分析」の実施を推奨している．テストプロセスを支援するため、本ガイド
ラインでは高品質なソフトウェア開発へ向けてのプロセス
チェックリストを提供している．
<2･5>書作物とライセンス
この章には、ソフトウェアに関する著作物及びライセンスの概念を解説し、OSS ライセンスの付与プロセス及び本事業において開発されるソースコードやマニュアルに対する著作権表示について記述した．
本事業で開発されるソフトウェアは「広く自由に利用してもらう」という目的から、ガイドラインは、作成したコン
ポーネントには、基本的には「New BSD License」を付与することを推奨する．
一方、本事業においては、既存の OSS を利用して、より効率的に開発を行うことを推奨しているため、既存 OSS を改変してソフトウェアを開発することが考えられる．その場合、開発したソフトウェアが既存の著作物をどの範囲で利用しているかにより、該当する著作物に付与するライセ

ソフトウェア開発においては、その安全性・堅牢性（ソフトンスに制約が生じる．そのため、既存の OSS を利用したソウェアセーフティ）を高めるプロセスが極めて重要になる．

フトウェアの開発には十分注意する必要があり、OSS の利

本プロジェクトでは、ソフトウェアセーフティを考慮し用やライセンス付与プロセスの指針を策定することは極めた際に、ロボットソフトウェア開発において、実施すべき項て重要である．本ガイドラインには、Fig.2 に示すように、目・手法を検討し、ノウハウ集としてまとめた．特に「設計」
・

開発プロセスに対して「OSS 利用計画書作成プロセス」「OSS「コーディング」
・「テスト」の各工程において考慮すべき内利用検査プロセス」「OSS 利用評価プロセス」から成る OSS

容を調査し、標準化に向けた検討を行った．具体的には、ロ

利用妥当性確認が組み込まれている．これらの各プロセス

ボットソフトウェア開発が、ある意味「機器に組み込まれるの指針を、その前提、手順、成果物という形式で、ガイドラ

ソフトウェアを開発する」ことと捉え、これまでに組み込み

インに記述した．

ソフトウェア開発において培った知識と経験をベースに、ノウハウ集をまとめた．Table 1、 2、 3 はそれぞれロボッ
トソフトウェア設計工程、コーディング工程、テスト工程における、チェックリストを示す．
Table 1Category

設計時の考慮点1

初期化

RTC で使用する全ての変数を意味のある値で初期化しているか？
例：signed char で宣言した変数を 0xFF で初期化すると“-1”を意味する．この初期化は意図通りか?

2

初期化

3

変則入力

RTC で参照している変数を初期化せずに参照していないか？
（変数の値が不定な状態で参照することがないこと）Key 多重押しに関する振る舞いは明確になっているか？
例：多重押しを検出した場合、Key Off 検出と同じ振る舞いとする．など

4

変則入力

RTC 起動前から押されている Key の振る舞いを明確にしているか？ 例：RTC 起動前から押されている
Key は無効にする．など

5

変則入力

入力を待っている処理があった場合、その処理が中断された時に初期化や保持するデータは明確になっているか？
例：Key の押し続け中に多重押し等により中断されたときに、押し続けのデータは無効になっている
か？

6

異常入力

7

電源供給

制御ハードウェアや接続 RTC より不定なデータを読み込んだ時にどのようになるか明確になっているか？データ破棄や初期化などを考慮しているか？
（不定データを入力したときの誤動作を防止）
制御ハードウェアに電源が供給されていないのにス
イッチの入力や制御 IC 等への出力をするような設計になっていないか？
（制御ハードウェアがどこから電源を取っているのか明確にする）
制御ハードウェアの電源が安定していないのにスイッチの入力や制御 IC 等への出力をするような設計になっていないか？
（制御ハードウェアが安定する時間を明確にする）

Fig.2 OSS 利用を考慮した開発プロセス<2･6>RTC-Library-FUKUSHIMA への登録
この章には、開発されたソフトウェアを、RTC-LibraryFUKUSHIMA へ登録するための手順を記述した．
具体的には、RTC.xml の内容、ユーザーズマニュアルの記
述方法、RT コンポーネントを登録・更新する際に設定する項目の詳細を記述した．本ガイドラインには、コンポーネン
ト登録（及びコンポーネント検索）の際にキーとなるカテゴ
リ ー 一 覧及 びタ グ 一覧 を 確認 す る こと がで き る（ RTCLibrary-FUKUSHIMA 報告書参照）．なお、この章におけるガイドラインは、RTC-Library-FUKUSHIMA のドキュメントセ

不足によクション及びコンポーネント登録の際の補足資料として、る誤動作

WEB 上で閲覧することができる．
また、本プロジェクトでは、著作権表示および OSS ライ

8

電源安定

センス付与対応の必要性を利用者・登録者へ示すため、RTC-

不足によ

Library-FUKUSHIMA オープンソースソフトウェア登録確認

る誤動作

ガイドラインを策定した．本ガイドラインでは、著作権及びOSS ライセンスの概念を解説し、OSS 登録時の確認項目を
まとめた．

3.

安全性・堅牢性を考慮したロボットソフトウ
ェア設計・テスト手法

人間と共存することを想定したロボットの開発において、ロボット安全に対する取り組みは欠かせない．ロボット

設計工程チェックリスト

No

9

閉ループ

入力待ち処理では、必ずガードタイマまたはリトライ
カウントを設けているか？
ガードタイマ時間をオーバーした場合に、どのように処理するかは明確になっているか？
（期待した入力が無かった場合、どのような動作にならなければいけないかを考慮する）

Table 2No12Category
初期化

初期化

コーディング工程チェックリスト

設計時の考慮点
RTC で使用する全ての変数を意味のある値で初期化しているか？
例：signed char で宣言した変数を 0xFF で初期化すると“-1”を意味する．この初期化は意図通りか?
RTC で参照している変数を初期化せずに参照していないか？
（変数の値が不定な状態で参照することがないこと）
例：AUTO 変数を初期化せずに参照していないか？
データ送信中及び送信待ち中に送信データを上書しない設計になっているか？
受信中のデータは、受信が完了するまで参照できない
ように考慮されているか？
コンパイルスイッチで処理内容が異なる場合、コンパ
イルスイッチの値が変わっても正しく処理が動作することを確認したか？
取得関数を削除した場合、取得関数の呼び出し元関数
で取得関数を使用しなくても問題ない設計になっているか？
取得関数の処理内容を変更した場合、呼び出し元関数に影響が無いことを確認したか？
同じタイミングで実行する処理がある場合、関数化しているか？
例：同じタイミングで初期化が必要な変数などがある
場合、関数化する．

Table 3

テスト工程チェックリスト

設計時の考慮点関数内の全分岐をテストケースで網羅しているか確
認したか？
データの境界値分析を行い、適切な値でテストを実施しているか？
例：1-10 の範囲の項目の場合、0 と 11 は無効になり、
1 と 10 は正常に処理されることNo
1

Category
網羅性

2

境界値テ
スト

3

異常値テ
スト

データの異常値・特異値分析を行い、適切な値でテストを実施しているか？
例：1-10 の範囲の項目の場合、文字データ（英字、2バイト文字）、0 以下、11 以上は異常値になりエラー処理が実行されること

4

デグレー
ドテスト

5

デグレー
ドテスト

処理を追加／変更したことで、処理時間が変更し、他の処理に影響を与えてしまうことはないか？
（実行時間の延長により、他の処理に影響を与えることの防止）
処理を追加／変更したことで、デグレードが発生していないことを動作確認しているか？
例：追加／変更部以外が単体テストの入力・出力値が変更前と変更後で同じ結果になること

6

設計内容
テスト

5

データ保
証
データ保
証
独立性

6

独立性

7

独立性

8

保守性

9

保守性

変数に同じ値をセットする箇所が二か所以上ある場
合、値を定数化しセットしているか？

4.

10

保守性

定数の削除、値の変更を行った場合、定数を使用している全ての処理に影響がない事を確認したか？

本報告書では、ロボットソフトウェア開発における開発

11

保守性

変数のサイズに変更があった場合、プログラムに影響がないようになっているか？
（バッファサイズの変更をするときは、プログラムに影響がないように設計することを考慮する）

3
4

12

閉ループ

入力待ち処理では、必ずガードタイマまたはリトライ
カウントを設けているか？ ガードタイマ時間をオー
バーした場合に、どのように処理するかは明確になっているか？
（期待した入力が無かった場合、どのような動作にならなければいけないかを考慮する）

13

変則入力

入力を待っている処理があった場合、その処理が中断された時に初期化や保持するデータは明確になっているか？
例：Key の押し続け中に多重押し等により中断されたときに、押し続けのデータは無効になっているか？

14

異常検出

15

リソース
管理

16

ケアレス
ミス

処理が失敗し、致命的な事象が発生する場合、ガード
処理は入れているか？
例：メモリを確保できなかった場合、通常の処理を実行せずにユーザーに異常状態を通知するなどRTC で確保したメモリを適切なタイミングで開放しているか？
（メモリリークを起こしていないか？を確認する）
加算/減算処理がある場合、加算時のオーバーフロー、
減算時のアンダーフローを考慮しているか？

17

ケアレス
ミス

除算処理がある場合、0 で割る事はないか？

18

ケアレス
ミス

19

ケアレス
ミス

テーブルデータを使用している場合、範囲外のチェックに問題はないか？また、テーブルの MAX 値は正し
いか？
変数に値をセットする場合、宣言した型より大きな値をセットする事はないか？

20

ケアレス
ミス

コネクション処理を実行した場合、クローズ処理を実行しているか？ 例：ファイルのファイルクローズを確実に実行しているか？

変数の設計内容とプログラムの内容に食い違いがな
いことを確認しているか？
（変数の初期化ヌケ／モレ防止）

むすび

ガイドラインの内容を示した．本ガイドラインは、ロボット
ソフトウェア開発の生産性を向上させるだけでなく、RTCLibrary-FUKUSHIMA に登録される RTC の品質と再利用性を高めるための指針として、不可欠なものである．また、ロボットソフトウェア安全における設計ノウハウは、多様なロボットシステムの事例研究を考慮することで、さらに拡充することができると考えられる．これらの成果を統合することにより、多様なロボット開発プロジェクトに対して、より安全で堅牢なロボットソフトウェアの開発を支援する
ガイドラインを提供することができるだろう．

3.11. R3: RT Component for Data Acquisition
University of Aizu

Yutaka Watanobe

andAizu Lab

Yukinori Yamaguchi

Abstract: In the cloud robotics environment, software components take on an important role to acquire data from heterogeneous
devices as well as to connect robots and databases. In this project, architectures of the data acquisition system with Robotic
Technology Components have been proposed considering possible scenarios, features and limitations of related technologies forthe cloud robotics. In this report, target data, architectures for different scenarios are presented. Experimental implementation
conducted in some sub-projects will also be demonstrated.

1.

Introduction

2. Target Data

With the rapid expansion of technologies for network, storage

In the cloud robotics environment, all data can be valuableand processing units as well as standardization, it is expected that

information resources for both real time processing and therobot systems and their devices will collaborate as parts of a cloud

secondary use. Some selected examples of the accumulated data

robotics environment. In the cloud robotics environment, softwarefrom different robots developed in this project, are presented in thecomponents which acquire data from different devices forfollowing tables:

knowledge sharing will take on an important role and theirperformance can vary depending on design and architectures for
specific scenarios to collect valuable data. In addition, ordinalrobotic technology components and the data acquisition
components should coexist with interoperability for effective
development of robot systems.
In this project, possible architectures of the data acquisition
system with Robotic Technology Components have been proposed.
The aim of the architecture is to provide environment where datafrom sensors of different robot systems and humans are

Table 1 Data from a Drone
Name
GPS (Home)GPS (Drone)
Battery
Flight Time
Gyro
Acceleration
Magnetic Compass
Temperature
Pressure
Flight Mode
Move Mode
Target Velocity

Data TypeUnit
GPSData
GPSData
TimedFloat
V
Time
mm:ss
TimedFloatSeq rad
TimedFloatSeq m/sec
TimedFloat
deg
TimedFloat℃
TimedFloat
Pa
TimedString
TimedString
TimedFloat
m/s

Note
Latitude [DEG], longitude [DEG], Altitude [m]Latitude [DEG], longitude [DEG], Altitude [m]Current voltage value
Flight time of the drone
Pitch angle, roll angle and yaw angle
x、y、z
Notrh：0° East：90° South:180°…

Current flight mode
Current move mode
Set up target velocity

accumulated into a common database deployed on the server andTable 2 Data from a Small-size Crawler Robotthe data can be utilized for different purposes both online andoffline. The secondary use of the data includes the analysis of robot

Name

Data Type

Unit

Acceleration

TimedAcceleration3Dgsystems as well as the creation of information resources such as

Angle rate

TimedAngularVelocity3D

deg/sec

images, maps for navigation, and models for object recognition
which can be used for both the actual world and virtual world inμT

Geomagnetism TimedDoubleSeq
GPS

GPSData

Image

CameraImage

Note

Jpeg compressed image

simulators. In this project, we employ and develop Robotic
Technology Components oriented to RT Middleware. Although,RT Middleware is one of promising basis to organize the cloudrobotics environment, its features and limitations as the data

Table 3 Data from a Game Controller
Category

Data Type

Unit

Note

Controller_Type TimedString

StringPS4 controller

ButtonTimedULong

Hex

Status of buttons on the controller

AnalogTimedDoubleSeq

Double Array Status of the analog stick buttonacquisition system should be carefully examined. To test andrealize the data acquisition environment based on the RT

Table 4 Data from Motion Controller from a Large-scale Double Arm

Middleware, special RT Components called DBRTC whichconnect robots and database management systems, have been

Robot
Category

Data Type

Unit

Note

CommandTimedString

StringOperation commands for E1

developed. Evaluations of their communication accuracy have also
been conducted.
In this report, target data, and the architectures for different

Table 5 Data from GUI Controller from a Large-scale Double Arm Robot
Category

Data Type

Unit

Note

scenarios are presented. Experimental implementation conducted

Controller_Type

TimedString

StringConst. ”E1_GUI”

ButtonTimedULong

Hex

Status of buttons on the controller

in some sub projects will also be demonstrated.

AnalogTimedDoubleSeq

DoubleStatus of the analog stick button

Table 6 Data from Motion Controller from a Middle-scale Double Arm

situations of current and past. Besides, such images can be

Robotprocessed in many ways at the base stations and be transported

Category

Data Type

Unit

Note

Velocity

TimedVelocity2D vx,vy:[m/s] va:[rad/s]

Velocity of main crawler

Sub_CrawlerAngle TimedDoubleSeq[rad]Target angle of sub-crawler

Mode

TimedLongSeq

Long Array

Operation mode

MOT_Main

TimedLongSeq

Long Array, PWM [%] PWM operation for main crawler

MOT_Sub

TimedLongSeq

Long Array, PWM [%] PWM operation for sub-crawler

Scan_Mode

TimedLongSeq

Long Arraythrough the network as feedback for other services.
The important thing is that these data can be accumulated into
the storage both online and offline. The online accumulation isoriented to real time processing to control robots more intelligently.

LRF Scan mode

On the other hand, the offline accumulation is oriented to theTable 7 Velocity Commands to Micro Computer of a Middle-scaleorganization of optimal environments, for example with maps andDouble Arm Robotpaths which can be calculated in advance by available resources.
As seen above, intelligence, safety and reliability of the robot

Category

Data Type

Unit

Note

Odometry

TimedPose3D

Long Array

Position of the body

Velocity_Out

TimedVelocity2D vx,vy:[m/s] va:[rad/s]

Current velocity of the main crawler

Load

TimedDoubleSeq

Each motor load

Sub_Angle_Out TimedDoubleSeq

Array of motor current [A]Array of sub crawler angles [Deg] Current angle of sub-crawler

Table 8 Camera Image Acquisition RTC
Category

Data TypeRange

Raw image data

Camera_Dist_Out MultiCameraImages Images from 4 cameras (Max is 8)

Adjusted image data

Table 9 Communication Data betwen PC-Arduino-IMU
Data Type

Pose_Out

TimedPose3D

Position_Out

TimedPoint3D

system with higher accuracy is required to create valuable data inthe environments and to make the cloud robot environment more
intelligent and reliable.

Note

Camera_Raw_Out MultiCameraImages Images from 4 cameras (Max is 8)

Categorysystem are dependent on quality of data. So, the data acquisition

Unit

Note

position:[m]orientation:[rad]3. Methods for Data Acquisition
There are a number of technologies and frameworks to constructa system where different devices and robots are connected. One of

Position and orientation

the solutions is to employ RT Middleware where robotic
technology components (RT Components) with standardized[m]Position, 0 if not available

Orientation_Out TimedOrientation3D[rad]Orientation output

Acc

TimedAcceleration3D[g]Acceleration data

Gyro

TimedAngularAcceleration3D [deg/s]

Mag

TimedVector3D[μT]

Geomagnetism data

Tmp

TimedDouble[℃]

Temperature data

Angular velocity

interfaces are deployed. The important thing is that, robotic
technology components and the data acquisition components
should coexist so that their reusability and interoperability are
maintained. This means that a software component for data

Table 10 Transformation from LRF Range Data to PointCloud
Category

Data Type

Unit

Note

PCL_Out0

PointCloud:1.0[m]

PCL output of LRF0

acquisition should be implemented as an RT Component for theinteroperability. In the environment based on the RT Middleware,
a number of components can be senders which generate (read-out)

Table 11 Transformation from LRF Rage Data to Point Cloud (3D)
Category

Data TypeUnit

PCL_Out0

PointCloud:1.0

[m]

Note

data and a few components can be receivers (gatherers). The
receiver components should be constructed with a databasemanagement system at the server side.
Although, RT Middleware is well designed and implemented forFirst of all, data related to status of each robot should beconsidered. The status is useful to organize optimal and safe
movement of the robots. Positions, accelerations, velocities andangles as well as their foreseeable values and derived values suchas distances, are necessary for automated and optimal control.
They are also significant data to create the safe robot environment
where functions for danger avoidance and emergency stop areproperly activated.
Not only the data from robots, but also logged data from theircontrollers should be utilized. Consistencies between actual
movement of robots and the corresponding command logs can beanalyzed for finding accident caution as well as for improving therobot system as a whole.
In addition to such information related to primitive data,
multimedia data take on important roles in many scenarios. The
images related to overhead views, environmental information andother information such as sounds are employed to observe thereal time processing, it is clear that there are suitable configurations
to collect data from a number of different robots through the
network. The number of ports involved in a component, theircommunication types, frequency and buffering algorithms are
representative features to be adjusted. Besides, we should consider
that there are limited computational and communicational
resources in both sender and receiver components. In many cases,
computational power for a robot should be assigned for its core
logic. That is why, for establishing the data acquisition system
based on the components, its performance and accuracy of the
adopted technologies should be carefully evaluated so that we candemonstrate the robot system under required scenario, situations
and conditions. It is very important especially for creating mission
critical systems where even a few pieces of lack of data and latency
cause a big effect to the environment and the goal of the project.

4. Architecture for Different Scenarios

environment, experimental components called DBRTC to connect
RT Components and database have been developed. The aim of theexperimental components is to evaluate the applicability of thearchitecture based on OpenRTM-aist for the data acquisition
system by analyzing accuracy of the sending data, and to findlimitations as well as acceptable environmental settings for thefeasible scenarios. In OpenRTM-aist, the developers can create RT
Components and the corresponding robot systems very flexibly.
For example, each component can have any number of in-ports andout-ports, their communication types and buffer size areparameterized, frequency of functions periodically activated canbe specified, and variables defined in the component can becontrollable through configuration setting, compatible in-port andout-port can be easily connected, and so on. Although, default
values and setting are suitable for many cases, the robot system
where a number of components and their connection are involved,

Fig. 1

Architecture for Different Scenarios

should be carefully designed especially for applications where realtime processing and data acquisition with higher accuracy are

Fig. 1 shows possible architecture for different scenarios of therequired.

cloud robotics environment. In the architecture, different
components which output data (e.g. sensors and controllers) senddata to the server side through the network. DBRTC is a special RT
Component which bridges the sender components and the database.
In other words, DBRTC is the receiver component which writes
the data to the primary database. In this architecture, the primarydatabase and the secondary database are deployed in the server.
The primary database is to receive and write data with faster way
as much as possible, so it is realized by the Key-Value method of
MongoDB. On the other hand, the secondary database is to provide
organized data after cleaning the raw data in the primary database.
So, the secondary database employs relational database system sothat other components can obtain target data in more sophisticatedquery languages.
The architecture is oriented to different scenarios which varydepending on communication types (online or offline), timing (realtime or not) and usage of the databases. The first scenario is related
to an environment where an RT Component employs processeddata from the sensors through an intelligent algorithm offline. The
second scenario is an advanced case of the first scenario where theintelligent algorithm is performed on the cloud. For example, forcontrolling a drone, we can leave heavy image processing to theserver capability. Other scenarios employ the database systems on
the cloud. Although, it is still technically difficult to use the data inreal time online, the organized data in both the primary andsecondary database can be utilized for a number of different
purposes.

5. Experimental Implementations
In this project, toward the establishment of the cloud robotics

Fig. 2 An example of a pair of the sender and the corresponding
DBRTC

In addition to the performance and accuracy issues, our goal
includes the enhancement of the development productivity. We
realized it by generalization and automation for the developmentof DBRTC which enable developers create the data acquisition
components without special efforts. Generally, a robotic
technology component is created using RTCBuilder with which theframework of the standardized interfaces is automaticallygenerated and the developer can embed the core logic for thecorresponding functionality. On the other hand, we developed
DBRTCBuilder to automatically generate a DBRTC, which can bea data acquisition component for the corresponding sendercomponent. The main feature of the builder is that the DBRTC is
generated with RTC.xml of the corresponding sender component
which is compatible to the DBRTC. Fig. 2 shows an example of a

Fig. 3 A data acquisition system with multiple-sender components and a receiver component

pair of the sender component and the compatible DBRTC, whichis generated by DBRTCBuilder.

when it has sent 1000 data.
After the sender finishes sending the data, accuracy was
analyzed based on contents of the database in the receiver.

6. Evaluation

In this sub-project, two types of hardware setting 1) anarchitecture based on a local machine and 2) an architecture based

As the first experiment, the communication between the sendercomponents and the DBRTC through VPN has been examined. An
RT Component has a number of configurations for different

on distributed machines, have been considered.
In the first experiment, the sender components and the receivercomponent are deployed on the same local machine which means

settings. The frequency of an event-driven RT Component is 1000

that all components rely on the same CPU. In this environmental

Hz by default, but we realized that it is not suitable for the datasetting, there is no bottlenecks related to the network. In the second

acquisition purpose. Under the default setting, although theexperiment, the sender components are deployed on different

receiver and the DBRTC can communicate, the setting causes a

Raspberry Pi in the local network, and the receiver component isnumber of occurrences of lack of data. So, to prevent the

deployed on the local machine. In this environmental setting, eachoccurrence of missing data due to the frequency, we should
examine the suitable configuration of the components as well as ofthe database. In this project, although it depends on circumstances,
we have concluded that one of the suitable frequencies is 5 Hz forcomponent runs in its own CPU, but there can be some influenceby the network connection.
As configurations parameters where Fs, Fr = 1000 Hz and Fs, Fr= 100 Hz have been considered in the experiments.

both the sender and receiver components considering stable

It is clear that the accuracy depends on the number of sendercommunication and the scenario of the cloud robotics environment

components N. It is a good guess that the accuracy decreases when

we pursue with the global network.

the number of the components increases because many

As the second experiment, communication between multiple-components use more computational and communicationalsender and the receiver has been considered as shown in Fig. 3. In

resources than a few components. In the experiments, thethis experiments, accuracy of data successfully sent to the receiverarchitectures where N = 1, 2, 3,…, 16 sender components were

was analyzed for different environmental settings including someexamined.

extreme cases. The experiments have been conducted based on thefollowing procedure with different configuration parameters aswell as with different hardware settings.
Activate the receiver component and N sender components,
at the same time.
oooThe results of the experiments based on a local machine showedthat computational resources influence the performance and theaccuracy of the communication between RT Components. The firstexperiment based on a local PC where Fs = 1000 and Fr = 1000
demonstrates one of extreme cases to see the limitation. In the

Each sender component sends a data at a specified

experiment with the higher frequency, it is clear that the accuracy

frequency Fs.

decreases as the number of sender components grows. Since the

The receiver component reads the corresponding

experiments do not depend on the network, this is because of thein-port at a specified frequency Fr.

limitation of the single CPU. Even for the experiment with lower

The sender component is deactivated automaticallyfrequency, the communication is unstable and the number of thedata successfully sent is not perfect. So, these results imply that thefor mission critical applications.

corresponding architectures and configurations are available forsmall systems where a few components are involved but not

References

acceptable for mission critical systems.
On the other hand, quite opposite results have been observed
from the experiments based on the distributed machines. In theexperiment where a number of tiny computers with higher
frequency were involved, all data from the sender components
successfully arrived to the receiver components regardless thenumber of components. It could be due to the fact that thecomponents can exclusively use computational resources of thecorresponding machine while the network resources should beshared with a number of ports. The result of the experiment withreceiver component of lower frequency which has a number ofmissing data, implies that the computational resource and thefrequency setting are much more important than the network
resource for this environmental setting. These results demonstratethat RT Components work well enough in the distributed machines
where each component can use its own CPU resource.
To investigate the features of the distributed architecture, theexperiments where the senders and the receiver use different
frequency have also been conducted. The results of the experiment
where Fs = 100 and Fr = 1000 shows that we can obtain more stable
results by increasing the frequency of the receiver. This implies
that some data have been missed in the experiment where Fs = 100
and Fr = 100 because of the lower frequency of the receiver. This
problem should be resolved by the implementation of a ring bufferof the corresponding in-port. The experimental results reveal that
we need to modify or extend the implementation of the ring buffer
to avoid missing data for some mission critical application.

7. Conclusion
In this report, target data, architectures for the data acquisition
system in the cloud robotics environment have been presented. In
the sub-project, a special data acquisition component called
DBRTC and the corresponding builder, which automates thecreation of the data acquisition components, have been developed.
To simulate different types of cloud robotics environment, theaccuracy of communication between sender components and a
receiver component has been analyzed with different parametersand setting. The results showed that the data acquisition
environment based on RT Middleware is applicable enough forcloud robotics environments with lower frequency or simple
scenarios based on distributed machines. On the other hand, theresults have also demonstrated that there can be limitations
depending on the frequency, the number of local/global
components involved and the size of data. In addition, theexperimental results reveal that the implementation especially for
buffering of the receiver should be adjusted to avoid missing data(1) https://www.openrtm.org/openrtm/

3.12. R4: Cloud Robotics
University of Aizu

Yutaka Watanobe

Abstract: Although, Cloud Robotics is a grand conception of the project, advanced technologies for different fields are required totransform the concept of IoR to Cloud Robotics. In this project, toward establishment of the cloud robotics environment, a numberof fundamental researches related to messaging interface, data acquisition components, resource management and softwaredevelopment tools, have been conducted within sub-projects. This report presents some proposals and results from the selected
sub-projects.

1.

(WoC). The aim of this project is to enhance the concept of IoRIntroduction

toward RaaS by computer science and engineering solving
Internet of Things (IoT) or Internet of Robots (IoR) is thetechnical problems on messaging interfaces, data acquisition,

network of different components such as hardware devices, sensors,

resource management, and development methodologies ofand other programs as well as is the concept to connect them forcomponents. RaaS is a concept where people can easily integrate

exchanging data. The concept of IoR is emerging not only incomponents deployed on both local and global areas to provide

industrial fields but also in daily life including medical, security,

robot services. Our final goal is the establishment of a new type ofdisaster defense, agriculture, environment, etc. Besides, current

service form as well as market based on the cloud robotics

trends related to big-data analysis and frameworks for artificial

environments.

intelligence will accelerate the needs and attractiveness of IoR.
However, it is still difficult to construct IoR environments where
robots as a service are available. This situation points to the critical

3. Scenario of Cloud Robotics

need for new innovations to develop the concept of IoR into Cloud
Robotics where people can easily construct and manage robot
services. Especially, technologies for network communication,
messaging interface, data acquisition, resource management,
standardization, and development tools should be considered forthe next generation.
In this project, toward the cloud robotics, a number offundamental researches have been conducted within sub-projects.
The fundamental research includes:


Brokered

Pub/Sub

messageinterfaces

toenhancecommunication methods

Design of a platform for cloud robotics developing
environmentScenario of Cloud Robotics.

Pub/Sub messaging interface using bridges of message
brokers

Fig. 1

QoS-aware Robotic Streaming Workflow Allocation in
Cloud Robotics Systems

Fig. 1 shows the concept of the cloud robotics. In the cloudrobotics, a number of components related to devices and services
are connected to communicate each other. Generally, information
obtained from a robot can be employed to make decisions of otherrobots and people in the base-station. To do so online and offline,
useful information resources should be accumulated to databases

In this report, a concept and a possible scenario of the robot
cooperation in the cloud robotics environment which the project
promotes, are presented. Some research results obtained from the
sub-projects are also demonstrated.

deployed on one of the base-stations.
In this project, items involved in possible scenarios of cloudrobotics are considered especially for disaster response. In thedisaster site, a robot system is organized in such a way thatdifferent types of robots serve different functions from various
perspectives collaborating each other and they are controlled by

2.

Concept of Cloud Robotics

The cloud robotics is characterized by features of Robot As A
Service (RaaS), Internet of Robot (IoR) and Wisdom of Crowds

people (or machines) in the base-stations. In this project, for ascene of a disaster, the following types of robots and base-stations
have been developed:

Large-scale double arm robots which are to wipe away

corresponding API should be deployed on the cloud base-large rubbles. In a disaster, the robots should be remotely

station. So, generally, the cloud base-station should havecontrolled from the base-station. So, camera images andhigh performance computational environment.

other information such as circumjacent 3D points data
should be sent to the stations and use them to make

4. Results from Sub-Projects

decisions related to the arm movement and their movement
As mentioned in the Introduction, advanced technologies for

path.




Middle-size crawler robots which prowl around debris on

different fields are required to transform the concept of IoR to thethe ground. The crawler robots can run through bumpy andcloud robotics environment. In this section, some research results

sloping area. They also record circumstance as images andrelated to messaging interface, resource management, and software

movies from different directions. Such images can be

development tools are presented from selected sub-projects. The

useful to see conditions around them and find survivors andresearch for the data acquisition methods is presented in anotherdanger points in the rubbles.

report.

Small-size crawler robots which can explore more
flexibly on the ground. In addition to cameras, different
sensors and devices such as sound recognitions systems can

Brokered

Pub/Sub

messageinterfaces

toenhancecommunication methods

be mounted to the small robots. One of important roles ofsuch small-size robots is to transfer data as a mobile relay
stations on the ground.


Drones which look down and observe the groundcontinuously. One of their main roles is to send airborne

Although, as one of standard communication interfaces,
CORBA interface is used in OpenRTM-aist by default, there is still
limitation depending on the network architectures for the required
robot systems.

imagery data and the space information to the base stations

In this sub-project, to enhance the communication methods inand other robots. Environmental information such as

the cloud robotics environment, experimental systems of thepressure and temperature is also recorded. The important

brokered Pub/Sub messaging interfaces have been developed andthing is that a number of drones can organize a cluster andevaluated(1). The implementations and results of the experiments

flies in formation to collect data from wide area over a long

have shown that the proposed Pub/Sub messaging interfaces aretime. Such drones can also be mobile stations to transfer

promising ways to develop and enhance the cloud robotics

data between different robots.

environment in terms of the following advantages over the

Dronet is a cluster of multiple drones connected by wires.
The advantage of the dronet system is that it can fly over a

CORBA interface:component can be incorporated in the system regardlesslong time by receiving power from the ground permanently.
In addition, the dronet system which consists of a numberof drones has more powerful payload to convey a heavy

existence of communications partners.


can adopt a hardware-based broker which a large number

Local base-station is to control the different robots
remotely based on both peoples and machines decisions.

of connections from the corresponding nodes exert little

The local base-station is an environment where images,

influence on the performance.

status of robots, other environmental information can beinterfaces are also deployed on the station. The local basestation is connected to the cloud base-station to obtain

Data transfer beyond firewall. Although, the firewall
should be configured properly at the server side (broker), it

observed on screens. The controllers for the robots and user

can be performed at a local setting.


System development without dependence on the
network environment. Components can be connected

important data and optimal instructions.


Multipoint-to-multipoint communication. The interface
employs a special server dedicated to messaging. So, we

thing.


Flexibility and extensibility of the robot system. A single

without dependence on the network environment on the

Cloud base-station is to accumulate data from the robots
and the local base-station, and perform elaborateclient sides as long as the firewall are properly configured

calculation to feedback optimal data and instructions. The

and messages is reachable from the client to the server

calculations can be based on image processing and otheralgorithms for artificial intelligence. For example,(broker).


Reliability of data transfer. There are many options ofoverhead view can be constructed from a number ofborkers and messaging protocols which can control theairborne imagery data from drones. To accumulate the data,reachability as QoS.

databasemanagement

systems,storages

and

the



Persistence of the messages. Even if a receiver is undersuspension, the corresponding messages can be queued at

between the cloud side and the end-point. Thus, the system as a

the broker, and be retransmitted after restoration of thewhole consists of a number of local systems which are independent

receiver.

of the network. Advantages of the operation with the bridges
include:Pub/Sub messaging interface using bridges of message

The system does not stop even under the unstable network
environment,

brokers

A system failure at a local system does not affect the otherlocal systems,

A local system can be added/removed to/from the system
flexibly, and

Communications between local systems can be realized
beyond firewall and NAT.

To evaluate the performance of MQTT communication interface,benchmark tests have been conducted comparing with that of
CORBA communication interface. In the tests, Mosquitto was
employed for the implementation and the communication between
two local systems with the corresponding brokers has beenFig. 2

An example of robot systems using brokered Pub/Sub

examined. The results of the experiment have shown that themessaging interface with MQTT Bridge

communicationinterface

based

on

Mosquitto

can

keep

performance for higher frequency, and we have concluded that the
The proposed Pub/Sub messaging interface can be enhanced byproposedarchitecture

demonstrates

its

potentialforthe bridges of message brokers. This architecture can efficiently

communication of small data chunks with higher frequency. Such

distribute a load and enhance expandability of a robot system.

advantages and characteristics show that the approach can be

Besides, the message brokers can be loosely connected by bridges

applied to real time system as well as the cloud robotics

and they make the robot system more robust. Specifically, we canenvironment with the TCP/IP network.

construct the cloud robotics environment which consists of several
local systems where each local system is accompanied by thecorresponding brokers. The local systems are loosely connected

Design of a platform for cloud robotics developing
environmentand realize the safety robot environment having fault tolerance. In
this sub-project, architectures of the cloud robotics environment

Although, RT Middleware has advantages such as GUI editorswith bridges of multiple brokers have been proposed(2). To evaluate

and other support tools, it requires laborious processes to install

the proposed architecture, performance evaluation of different

related software and set up the network. Besides, the operations

topologies of a network have also been conducted.

and setting depend in a large part on the corresponding operating

In the experiment, MQTT (Message Queuing Telemetry

system (for example, finding applications and target components

Transport) protocol and the corresponding software broker werefrom the file system). So, when we employ RT-Middleware, theemployed. One of attractive features of the protocol is MQTT

initial costs remain for developing robot services as well as for

Bridge which can distribute brokers to local systems. Advantages

education.

of the bridge with multiple brokers comparing with a single broker

In this sub-project, an architecture for cloud robotics

includes the expansion of the number of clients, the load dispersion

development environment has been proposed(3). In the proposed

and automatic recovery of bridges from the failure. The aim of thisdevelopment environment, the RT-Middleware and related

research is to find more efficient topology in terms of real time

platforms are deployed in the server in the cloud, and it enables

processing, stability, continuity, and robustness as well as ofusers to construct and manipulate a robot system, through WEB

possibility and maintainability for connecting beyond firewall andbrowsers where required RT Components are easily involved.

NAT. Fig. 2 shows the proposed topology of a robot system using

Although, there are several technical issues to be solved, thebrokered Pub/Sub messaging interface with MQTT Bridge andevaluation of its usage process has shown that the proposed

multiple brokers. The main idea of the topology is to place theenvironment enables users construct a system with less operations.

server with a remote broker for the connection between local

One of attractive advantages of the proposed environment is thatsystems. More specifically, in the topology, a broker is deployed tothe user can integrate components from the repository deployed oneach local environment, and the bridge is limited to connections

the server (e.g. RTC-Library-FUKUSHIMA).

QoS-aware Robotic Streaming Workflow Allocation in
Cloud Robotics Systems(4)Current solutions of computation offloading for cloud robotics
face challenges: 1) traditional approaches do not consider thecharacteristics

ofnetworked

cloud

robotics(NCR)(e.g.,heterogeneity and robotic cooperation); 2) they fail to capture thecharacteristics of tasks in a robotic streaming workflow (RSW)(e.g., strict latency requirements and different task semantics); and3) they do not consider quality-of-service (QoS) issues for cloudrobotics.

In this sub-project, we addressed these issues by

proposing a QoS-aware RSW allocation algorithm for NCR withjoint optimization of latency, energy efficiency, and cost, whileconsidering the characteristics of RSW and NCR. We first
proposed a novel framework that combines robot individuals,
robot clusters, and a remote cloud for computation offloading. We
then formulated the joint QoS optimization problem for RSW
allocation in NCR while considering latency, energy consumption,and operating cost, and showed that the problem is NP-hard. Next,
we constructed a data flow graph based on the characteristics of
RSW and NCR, and transformed the RSW allocation problem intoa mixed-integer linear programming problem. To obtain an optimal
solution in reasonable time, we also developed a heuristic-basedalgorithm. Experiments demonstrate significant performance gains,with improved QoS and reduced execution times.

5.

Conclusion

In this project, we have considered different scenarios of thecloud robotics especially for disaster response. Results from anumber of research groups related to messaging interface, dataacquisition components, resource management and softwaredevelopment tools, will be basis for the further development of thecloud robotics environment in the project.

References
(1)

(2)

(3)

(4)

Daishi Yoshino, Yutaka Watanobe, Yuichi Yaguchi, Keita Nakamura, andKeitaro Naruse, Application possibility of OpenRTM-aist-based integrated
robot systems using CORBA interfaces and brokered Pub/Sub messaging
interfaces, Robotics and Mechatronics (Robomec), 2A2-J08, 2017.
Daishi Yoshino, Yutaka Watanobe, Yuichi Yaguchi, Keita Nakamura, Jun
Ogawa, and Keitaro Naruse, Publish/Subscribe Messaging Interface using
Bridges among Message Brokers on RT Middleware, SICE SI 2017
Keigo Annma, Yuichi Yaguchi, Yutaka Watanobe, Keitaro Naruse,
Construct Cloud base RTM and automatic deploy to Raspberry PI, Robotics
and Mechatronics (Robomec) 2017(0), 2A2-K07, 2017.
Wuhui Chen, Yuichi Yaguchi, Keitaro Naruse, Yutaka Watanobe, and Keita
Nakamura, QoS-aware Robotic Streaming Workflow Allocation in Cloud
Robotics Systems, IEEE Transactions on Services Computing (Accepted).

3.13. R5: ロボット技術者育成
会津大学

中村 啓太

株式会社 FSK

荒川 弘栄

馬上 雄

株式会社 GClue

佐々木 陽

Abstract: This report shows the trainings for robot engineers in the project for the robot technology development and support at the
University of Aizu. In particular, the report shows our RT middleware workshop, e-learning and hackathon trial to obtain knowledge
for controlling the robot by OpenRTM-aist. Moreover, it describes our education effort for robot engineers in a training course by
Fukushima Prefecture. Finally, we remark the education and training for future robot engineers.

1.

はじめに

この節では、会津大学ロボット技術開発支援事業で取り組んだロボット技術者育成について述べる．

Table 1. 講習会開催日程

回
数

開催時

受講

開催場所

レベル

受講
者数

1

2015.6

初級

会津大学

20

特に、RT ミドルウェアの 1 つである OpenRTM-aist(1)の技

2

2016.11

初級

会津大学

18

術取得を目的とした RT ミドルウェア講習会を 2 章で報告す3

2016.12初級

いわき明星大学

17

る．また 3 章では、ロボットハッカソントライアルについて4

2017.1初級

日本大学工学部

16

報告する．そして 4 章では、福島県主催のロボット関連産業

5

2017.3

中級

会津大学

20

で求められる技術を幅広く学ぶことを目的とした、ロボッ

62017.8

初級

南相馬市

16

ト関連人材育成研修に関しての取り組みについて報告す72017.9中級

日本大学工学部

20

る．最後に、これからのロボット技術者についての意見を述

8

2017.12

上級

会津大学

16

べて、本稿をまとめる．

2.

RT ミドルウェア講習会

本ロボット技術開発支援事業では、会津大学の強みである ICT を活用したロボット開発の技術支援、および福島・
国際研究産業都市（イノベーションコースト）構想実現への貢献を目的としている．その取り組みの一環として、「RT ミ
ドルウェア講習会」を 8 回実施した（Table.1）．
この講習会では、
「初級」、
「中級」
、
「上級」の 3 種類の講習会を開催し、延べ 143 名の方の受講者が集まった．すべての講習会の立案、設計などの講習会開催に向けた取り組み
は、株式会社 FSK が担当した． また、主にロボット事業に関わる教員が講師となり、多くの会津大学学生がティーチ
ングアシスタントとして参加した．
〈2･1〉 初級講習会
初級講習会は 3 年間で計 5 回開催された．このレベルでは、 RT ミドルウェアや RT コンポーネントの概念、作成方法、各種ツールの使い方を習得し、実際に RT コンポーネン
トを作成することを目的とした．実際に、ロボットを動作させて RT ミドルウェアの使い方を実践形式で行った．
また、初級講習会の内容は RTC-Library-FUKUSHIMA(2)上の e-learning で学ぶことができる．
初級講習会の概要を以下に示す．
第 1 部 ：OpenRTM-aist および RT コンポーネントプロ

グラミングの概要（座学）
第 2 部：RTSystemEditor の使い方
第 3 部：ロボット操作実習〈2･2〉 中級講習会
中級講習会は 3 年間で計 2 回開催された．初級講習会では、RT ミドルウェアでロボットを動かす仕組みについて学
び、決められたコンポーネントでロボット操作を行ったが、中級講習会では、受講者の考えを反映させながら、各々でコンポーネントを作成し、実際にロボットを制御させることを目的とした．
このレベルでは、ロボットに取り付けられているセンサ
情報を入力し、その値に基づいてロボットのアクチュエー
タを制御するプログラムを作成することで、予め用意した専用コースを自動的に走破することが可能になる．
中級講習会の概要を以下に示す．
座 学：教育版レゴ® マインドストーム®EV3(3)の概要と実習の内容説明
実習 1：基礎 EV3 のセンサを使用した自動走行
実習 2：応用 コントローラで EV3 を操作〈2･3〉 上級講習会
上級講習会は 3 年間で計 1 回開催された．初級講習会、中級講習会での知識を踏まえて、プログラム開発、ロボット制御までの過程を体験することを目的とした．教材には、ロボットアームとカメラを使用し、実際のロボット動作に必
要なモーターの動かし方、およびカメラで取得したデータを画像処理アルゴリズムに適応して、必要な情報を抽出する方法を、実践形式で行う．さらに、災害対応に向けたロボ
ットのアイディアを受講者自身が考え、そのアイディアの実現を講習の成果物として発表することを行った．
上級講習会の概要を以下に示す．
1 日目：ロボットアームの把持
座学：ロボットアームの制御
実習：ロボットアームの動作
2 日目：画像処理による輪郭抽出
座学：画像処理について
実習：画像処理で物体を認識する

Fig.1 マウス型ロボット

ミニロボットハッカソン：画像処理とロボットアーム
による災害対応に向けたロボットのアイディア

3.

ロボットハッカソントライアル

ロボット技術の向上、RTC-Library-FUKUSHIMA の活用、OpenRTM-aist の普及を目的とし、平成 29 年 3 月 22 日、23
日でロボットハッカソントライアルを開催した．
このロボットハッカソントライアルでは、 予め設定した

aist による基本的なコンポーネントの作成、RTC-LibraryFUKUSHIMA に登録されているコンポーネントとの連携、ミドルウェア ROS(5)の実用例紹介を行い、遠隔操作ロボットシステムの設計、実装、チューニングをできるようにカリキュラムを構築した．

5.

おわりに

暗闇まじりのコースを、遠隔操作でロボットを探索し、決め

本節では、会津大学ロボット技術開発支援事業で取り組られたオブジェクトを撮影するタスクに対し、参加者が自んだ、ロボット技術者育成について紹介した．この 3 年間の由にロボットシステムを製作、試行錯誤で改良することを人材育成では、主にミドルウェアを導入したロボット制御行った．今回のハッカソントライアルでは、オブジェクトのプログラムを作成できるような講習会などを立案・実施し撮影精度（鮮明さ、位置）、コースの走破時間を競うことと

てきた．

した．

4.

しかしながら、ロボット技術者は、機械・電子・情報など

福島県ロボット人材育成研修の専門分野の知識が必要であるため、これらの分野を学べるようなロボット技術者育成ができるような講習会を企画

制御技術を中心に、ロボット関連産業で求められる技術する必要がある．たとえば、工学系学科として日本で初めてなどを幅広く学ぶことができる福島県独自の人材育成カリ「実践的な研究・教育科目」「集中型教育」プログラムを導入

キュラムを策定したロボット関連産業を担う人材を育成すした千葉工業大学未来ロボティクス学科(6)で行われている 3

るための研修(4)を、2017 年 10 月から計 17 回．郡山市（テク

つの分野を跨ぐ実践的演習や Open Academic Robot Kit(7)に代ノアカデミー郡山）と南相馬市（テクノアカデミー浜）で行表される安価で 3D プリンタで印刷可能なパーツを自由にわれている．本学では、株式会社 FSK、株式会社 GClue と組み合わせて、Standard Test Methods for Response Robots (8)を協力し、『ROS、RTM によるロボットプログラミング』とい達成するロボット競技などが参考になると考える．

う題目で、計 30 時間（計 20 コマ×90 分）の講習を担当しまた、本学が提唱するクラウドロボティクスを実現するている．
この講習会の目的を『ソフトウェアを利用したロボット

ためには、ロボットの回路や機構に関わるハードウェアの開発を経験する』とし、株式会社 GClue が開発したマウス

アの知識を備えた従来のロボット SI のスキルだけでなく、型ロボットの組み立て（Fig.1）を実際に行い、Raspberry Pi

クラウド要素であるネットワーク、データベース、セキュリ

でモーターを制御することを行う．また、自力で一からロボティの知識を備わる人材が必要であるため、そのような知ットプログラミングができるように、Raspberry Pi の導入、識を身につけられる技術者育成カリキュラムを構築する必パソコンから遠隔で Raspberry Pi に接続して操作、基本的な要がある（Fig.2）．

Python プログラミングもこの講習で扱うようにしている．
さらに、RT ミドルウェア講習会の内容である、OpenRTM-

知識、およびロボット制御プログラムに関わるソフトウェ

Fig.2 ロボット人材スキルレベル

付
謝辞RTM 講習会および福島県ロボット人材育成研修のティー
チングアシスタントとしてご協力頂いた会津大学の宮地利
宗くん、平出大貴くん、渡部未来くん、森内啓介くん、齊藤
智博くん、嶺田築くん、横川真美さん、吉田将司くん、新田
喜章くん、松本拓くん、石坂諭くん、大谷育末くん、中澤遥
菜さん、井上千徳くん、大山良明くん、間宮隆瑛くん、濱谷
圭輔くん、本多健くん、神ノ門真吾くん、阿部文明くん、松井洸太くん、出縄飛竜くんに心より感謝致します．

文献(１) OpenRTM-aist official website | OpenRTM-aist：https://www.openrtm.org/openrtm/ja/content/openrtm-aist-official-website(参照：2018-2-20)(２) RTC-Library-FUKUSHIMA｜OpenRTM-aist を利用した、ロボット・テ
クノロジー・コンポーネント（RTC）ライブラリサイト：
https://rtc-fukushima.jp/ (参照：2018-2-20)(３) LEGO® MINDSTORMS® - LEGO.com JP：
https://www.lego.com/ja-jp/products/themes/mindstorms(参照：2018-2-20)(４) 『ロボット関連人材育成研修』いよいよ開講 ! ! - 福島県ホームペー
ジ：https://www.pref.fukushima.lg.jp/sec/32021e/robo-jinzai-ikusei.html(参照：2018-2-20)(５) ja - ROS Wiki：http://wiki.ros.org/ja (参照：2018-2-20)(６) 未来ロボティクス学科：トップ：http://www.robotics.it-chiba.ac.jp/(参照：2018-2-20)(７) The Open Academic Robot Kit - Lowering the Barrier of Entry into
Research Level Robotics：http://oarkit.intelligentrobots.org/home/(参照：2018-2-20)(８) Standard Test Methods for Response Robots | NIST：
https://www.nist.gov/el/intelligent-systems-division-73500/responserobots (参照：2018-2-20)

録

1．ロボット事業に関わる教員によるロボットカリキュラム
作成に向けた講義内容のブレインストーミング結果
2．千葉工業大学未来ロボティクス学科カリキュラムまとめ

付録 1：ロボット事業に関わる教員によるロボットカリキュラム作成に向けた講義内容のブレインストーミング結果
カテゴリ

会津大学の講義で行っている内容

会津大学の講義で行っていない内容
ロボットシミュレーション、機械力学（応力、ひずみ、ヤング

力学（運動方程式、動力学、運動学）、組み込み CAD、モジュール、率）、弾性体、材料力学（加工、切削）、流体練成、ソフトマテ

ブレッドボード、オシロスコープ、テスター、計測工学

リアル、工学機械のメンテナンス、組み立て、操作、機体設計

ＭE（CAD/CAM）、プリント基板、3D プリンタ、レーザカッター
制御理論（古典制御、PID 制御、現代制御、システムモデル、ボーControl

ド線図、周波数解析、状態空間、レギュレータ、オブザーバ、ロボットアーム、車輪駆動、非線形システム、運動学、逆運動学）
マイコン（組み込み）、アクチュエータ、論理回路（ゲート作製、センサ（GPS、IMU、レーザ距離計、通信モジュール、モーショ

ALU、タイマー設計、CPU、FPGA）

ンキャプチャ、カメラ）、通信モデル（Pub/Sub）

ネットワーク（TCP、UDP、http、rtsp、プロトコル、xbee、wifi）、無線工学（アンテナ、無線電波）、ネットワークシステムの構

メディア（音声、画像）

築（マルチホップ、冗長性）

Embed

NetworkMath

線形代数、微積分学、確率統計、微分方程式、ラプラス変換

Physics

力学、電磁気学

材料力学、熱力学、流体力学、航空力学

HMI

Human Machine Interface

Middleware

OpenRTM、ROS、標準化

Secure / Security

安全工学、ISO、セキュリティ
クリエイティブ工学、社会システムの一要素としてのロボッ

General education

ト、ロボットにおける法律・制度、インタラクティブデザイン、
プレゼンテーション (TED)
現代的なロボット設計（CAD→シミュレーション→構築→テスト）、モデル設計（デジタルマニュファクチャリング）、モデリ

Practice
ング、シミュレーション、3DCAD 実習、有限要素法、Matlab、
シミュレータ
人工知能、機械学習、ニューラルネットワーク、ML / DNN、メタ
ヒューリスティックス、数値解析（オイラー、ルンゲクッタ）、言Computer Science

語処理（機械言語、自然言語）、アルゴリズム（最適性原理、DD、
教科学習、経路計画）、ロボットビジョン（OpenCV、3 次元描画、
画像処理、SLAM）
電気回路（オームの法則、キルヒホッフ、テブナン、インピーダ

EE

ンス、交流回路、リアクタンス、ブレッドボード、ADC、センサ）、信号処理（フィルタ回路、デジタル、アナログ、パルス回路）

電子回路（トランジスタ、ダイオード）

Programming

プログラム（C 言語、C++、Java、Python、アセンブリ、描画）、イ
ンタフェース、物理シミュレーション、力学シミュレータ
データサイエンス、DB、DBMS、ストレージ、フレームワーク、デDatabaseータマイニング、NoSQL、トランザクション、SQL 言語、RDB、セマ
ンティックウェブ

Parallel computing

クラウド、グリッドコンピューティング、スレッド処理、スパコン

ハイブリッドコネクション

ソフトウェア工学（UML、OOP、AOP、デバッグ、品質管理、プロマ
Softwareネ、システム管理）、Linux、仮想マシン、システム設計（アジャバージョン管理(Git)、オープンソース

イル、IDE、API、Object、Service Comp.、テスト(JUnit)）

付録 2：千葉工業大学未来ロボティクス学科カリキュラムまとめ
年次

科目名

キーワード

プログラミング基礎

C 言語

未来ロボティクス総合セミナー

人間力の向上、ロボット研究

数学基礎

微分、積分

機械製図

平面図、立体図
機構設計、リンク機構、センサ、フィードバック制御、車輪型ロボット、マニピュレータ、ロボット機構学
歩行ロボット
線形代数学

行列、固有値、固有ベクトル

微分積分学

微分、偏微分、ヤコビ行列、積分、微分方程式

物理学基礎

力学

ロボット設計製作論実習 1 [演習]3DCAD、オドメトリ、プログラミングを用いた制御、ロボット調整

1 年次

直流回路、組み込みコンピュータ、電源、通信、モーター駆動、センサ、音声入出力回路、ロボット電子回路 [演習]2 年次

発光受光回路ロボットプログラミング [演習]アルゴリズム、データ構造、剛体シミュレーション(描画付き)、制御プログラミング

ロボティクスチャレンジ [演習]工作機械安全講習、回路製作、マイコン

メカニクス 1

質点の力学

制御工学

PID 制御系設計、システムの状態変数表示、極配置法

電気電子回路論

直流、交流、過度現象、ダイオード、トランジスタ、オペアンプ、論理回路

信号処理

アナログ、デジタル、FFT、DFT、デジタルフィルタ、音声信号

ロボットマニュピレータ

運動学、逆運動学、動力学、制御

センサ工学

計測、制御、力覚センサ、距離センサ、信号処理、AD・DA 変換、ノイズフィルタリング（パッシブ・アクティブ）、画像処理（ロボットビジョン）
数値解析

2 進数、連立 1 次方程式、非線形方程式、関数補間、近似

ロボット設計製作論実習 2 [演習]モーター機械系の設計・製作、マイコンを利用した制御、倒立振子の制御

ロボット設計製作論実習 3 [演習]

機械設計製図、機械工作、エアシリンダを使用したオリジナルハンド設計製作

ロボット制御学

リレー・シーケンス回路、タイマ・カウンタ回路

科学技術開発マネジメント

経営戦略、開発シナリオ、知的財産権

科学技術基礎英語

Clear、 Concise、 Correct

数値解析学 2

数値積分、微分方程式、多変量解析、動的計画法

3 年次

メカニクス 2

組込み用コンピュータ実装論

剛体の力学Linux、ソフトウェア、ハードウェア、ネットワーク、アーキテクチャ、組込みデバイス設計、
制御プログラミングの構築、自律ロボットの制御

認識工学

音声信号、DP マッチング、隠れマルコフモデル、自然言語処理、パターン認識
Raspberry Pi、TCP/IP、Linux(OS)、ファイルシステム、デバイスドライバ、ソフトウェアラ

ロボットシステム学
イセンス、クリエイティブコモンズ、Git と GitHub、ROS
コミュニケーション論

プレゼンテーション（英語）

ロボットビジョン

ビジョンセンサ、画像処理、ステレオ、深層学習、SLAM

認知科学

認知ロボティクス、意思決定、ベイズの定理

ロボットインタフェース設計論

デジタルとアナログ、パラレルとシリアル、符号化、エラー訂正・検出、人間工学

ロボット構造力学

応力とひずみ（変形）、せん断とねじりアクチュエータ工学

DC モータ、ブラシレスモータ、ステッピングモータ、空気圧アクチュエータ

CAD/CAM/CAE

CAD、CAM、CAE、CNC 加工機

流体力学

静止流体、運動方程式、完全流体、航空力学

ロボット設計製作論実習 4 [演習]研究レベルの設計製作や実験・解析

ロボット設計製作論実習 5 [演習]研究レベルの設計製作や実験・解析

基礎統計学

確率、統計

4 年次
卒業研究

3.14. R6: ソフトロボットシミュレーション
会津大学

小川 純

株式会社メカテック

成瀬 継太郎平 美紀

Abstract: This project aims to develop a novel robot simulator with physics engine by analyzing the motion of robot modeled withrigid-bodied parts and soft-bodied parts. In this project, Japanese translation of Voxelyze manual was made, and then functional
expansion of native soft-bodied dynamics engine Voxelyze developed in Cornel University was developed. As the result, we haveestablished simulation technique of mobile crawler robot and motional analysis method of mobility on a plane with step and surfacepressure visualization based on pressure-sensitive sheet model. The physics engine will contribute to future digital manufacturing
for all robotics designers.

1. まえがき〈1･1〉背景いる．
〈1･3〉開発目標

災害現場において導入される災害対策用作業ロボットで本プロジェクトでは、Voxelyze(3),(4)（2014 年米国コーネル

は、移動機構としてクローラ走行方式を採用することが多大学 Hiller らが開発．異種材質をひとつの力学系に記述可能

い．この理由は、ロボットが瓦礫や軟弱地盤等の不安定な足な弾性体用物理エンジン）の機能拡張を起点に、剛体部品と場での繊細な作業を要求されることに起因しており、接地軟質部品が埋め込まれた汎用的なロボットモデルの動作を面積が大きく、機体重量から受ける負荷を分散することで高精度で解析するための、新しい物理エンジンとロボット

安定性の高い移動を実現できるためである(1),(2)．クローラロ

シミュレータの開発を目指している．

ボットの走行において、クローラベルトで起きている力学

このプロジェクトを進めるにあたり、(1)弾性体エンジン

的変化を可視化し、その結果を用いて与えられた作業を効Voxelyze の仕様理解と和訳リファレンスの提供、(2) 機能拡

率的にこなすためのクローラベルトの最適形状、制御方法

張、(3)クローラロボットの解析、(4)剛体エンジンと統合しを検証することのできる方法としてロボットシミュレーシ

たハイブリット物理エンジンの手順で取り組んだ． 2017 年

ョン技術がある．ロボットシミュレーションでは、ロボット

度は、(3-a)可動式クローラロボットの移動シミュレーショ

に状態を決定する力とモーメントをオイラー法などの数値

ン、(3-b)感圧シートモデルに基づいた面圧の動的可視化、に積分法にて計算する物理エンジンと呼ばれるソフトウェア

よるクローラロボットの力学的解析を実施した．本項は 2.

ライブラリを技術的コアとしている．

成果物、3.展望の構成で述べる．

〈1･2〉技術的課題
一般的にロボットシミュレーションでは ODE 等の対象物
を球や箱の基本形状の複合体とした剛体系でモデルを表現

2.

開発工程と成果物

する物理エンジンを用いたシミュレーション方式を採用し〈2･1〉弾性体エンジンの和訳リファレンスの提供
ソフトロボットシミュレーションの導入の目的で、オーている．この最大の理由は、ロボット部品の拘束条件（衝突プ ン ソ ー ス ソ フ ト ウ ェ ア ラ イ ブ ラ リ と し て github 上

判定）に関する高速な演算アルゴリズムが確立されている(https://github.com/jonhiller/Voxelyze) で 公 開 さ れ て い るためである．しかし、この方式では物体形状が凸形状である

Voxelyze の和訳リファレンスの作成に着手した．ここでの狙ことが高速性を保つ条件であり、多点衝突なども計算安定いとして、計算機における弾性体に関する動力学演算処理性の観点から不得手としている．そのため、クローラベルト

方法の基礎的な理解を進め、ロボットシミュレータに導入の運動を従来の剛体シミュレーションで再現する場合、カする際に補完または拡充しなければならない機能を検証す

プセル形状の剛体に並進方向の力ベクトルを与えることでることである．

近似的に表現することが多いが、その動作の再現精度は低検証の結果として、寸法、弾性率、密度、熱膨張係数、摩擦い．本研究では、クローラベルトの運動が、本質的に形状変係数および粘性減衰係数のパラメータをボクセルに導入す

形や環境との多点接地の相互作用の概念が必要であることることで弾性体ボクセルから成る一つの力学系としてモデを踏まえ、従来の剛体シミュレーション方式に代わり、応用

ルを扱っている点、ボクセルを用いることでモデル表現の力学に基づく弾性体系でロボットモデルの運動を記述する

解像度を上げることができ多点接地に対する数値解析も容ソフトロボットシミュレーション技術の進展を対象として易となる利点を明確にした．しかし、ロボットシミュレータ

の観点からみる物理エンジンとしては、最小の弾性体素子

本研究の大目標は、汎用的なロボットの運動をシミュレにはボクセル幾何形状しか選択できない点、隣接配置した

ートするための動力学エンジンの開発であるが、ここでは弾性体素子が結合してしまうため異なる部品密接状態が表

その一例として弾性体エンジンで記述されたクローラロボ

現できない点,、この課題に対して専用 CAD ソフトウェアにット（Fig.１参照）の運動について考察を実施した．環境とよるモデルインポートしか扱えない点、などを明らかにしして有限面積の地面、段差モデル、感圧シート（Fig.1、2、た．前述の調査と課題、追加機能の実装については、共同研

4 参照）をモデリングし、その上を走行させる検証実験を行究を行っている株式会社メカテックが報告書として納品しなった．弾性体モデルで表現するとクローラベルトのラグている．

部分に着目した力学的な変化を数値データとして取得できる（Fig.3）．この結果から局部が隣接素子との結合、摩擦、〈2･2〉機能拡充
従来仕様ではボクセル素子は整数インデックス I(x,y,z)で接地による外力を受けて、異なる様相を示すことが確認で管理されており、インデックスが隣接するボクセルは自動デルで表現した弾性体モデルでは解析が困難な情報であ的にバネダンパ結合が付与されてしまい、ギアと車輪のより、本シミュレーションモデルが従来の物理エンジンと比うに密接する異なるオブジェクト同士のシミュレーション

べてミクロな視点から定量的な解析ができることを示してができない．この問題を解決するために、オブジェクト後にいる．また、感圧シートモデルでは、クローラベルトが平地

レイヤの概念を導入し、一つのオブジェクトは一つのレイを移動している場合において環境に与える圧力を動的に可ヤに記述する仕様にした．この機能では、レイヤ間のオブジ

視化する手法について提案しており、実機ではセンサが取ェクトが隣接しないようなインデックスを与えた後、隣接り付け困難な位置における面圧解析を可能としている．

きる．これは従来の剛体モデル、単純なバネ・ダンパ結合モする位置まで平行移動してオブジェクトを配置する．この機能により密接したオブジェクト配置が可能となり、クロ〈2･4〉剛体エンジンとのハイブリッドエンジン

ーラベルトの巻き込み動作を可能とした．また、モデリングクローラロボットのシミュレーションの結果、全ての部を容易にするためにマテリアル情報とオブジェクト、該当品を弾性体で表現してしまうと硬い素材の金属部品の表現

レイヤを記述する JSON 形式のファイルを読み込むことで、や計算時間の増大を招く問題点を明らかにした．このため、ユーザが計算した幾何形状のモデルの動きを Voxelyze 上で

既存の剛体エンジンの機能を弾性体の計算を必要としない

Fig.１ クローラロボットモデル

Fig.2 階段昇降シミュレーション

Fig.3 局部の移動軌跡（位置変位）

Fig.4 平面走行時の圧力分析の事例実行できる機能を実現した．

部分に適用し、弾性素材の部品は弾性体計算用エンジンで処理するハイブリッドエンジンの構築に取り掛かっている．現在まで、統一的に二つの動力学エンジンを管理する機〈2･3〉クローラロボットへの適用

能まで実装完了している．このエンジンは、本プロジェクト

で明らかにした Voxelyze の不足点である別の幾何形状（球、円筒、カプセルなど）による弾性体素子の表現とそれに伴う拘束条件の計算処理を新実装し、幅広いオブジェクトの動
力学計算をロボットという一つの系をシミュレーションするコア技術として期待ができる．

3.

あとがき

〈3･1〉結論
本研究では、異種材質の部品で構成される複合体を変形や多点接触を考慮するクローラベルトのシミュレーション
方法について取り組んだ．ソフトロボットシミュレーショ
ンでは、局所的部分における接地摩擦による力学的変化が、大変形を伴うクローラベルトにおいても計測することが可能となる．
〈3･2〉今後の展望
本研究で検証したクローラロボットはソフトロボットシ
ミュレーションの解析事例を示す一例に過ぎず、今後は汎用的なロボットを題材とした場合における、力学系の一般的な特性を追求する数値解析方法の確立が求められる．また、クローラロボットの事例においても段差の乗り上げ動
作や旋回動作に適した形状や制御方法を探るための手立てを提供するなどソフトロボットシミュレーションの有効性を示していく必要もある．加えて、剛体エンジンと弾性体エンジンのハイブリッド化設計を目的とした弾性体形状をフレキシブルに選択可能な弾性体エンジンの開発も必要である．
前述の開発・研究課題に挑戦していくことで、本研究が開発する会津大学発の新動力学エンジンは、すべてのロボッ
ト工学デザイナーのための将来のデジタル製造に貢献が期
待できる．

文
(1)

献

小柳栄次. "サブクローラを持つレスキューロボット." 日本ロボット学会誌 vol. 28, no. 2, pp. 147-150, 2010.

(2)

北野昌則, and 久間誠. "クローラ型車両の傾斜地における旋回性能について." 農業機械学会誌 vol. 38, no. 4, pp. 523-528, 1977.

(3)

J. Hiller, and H. Lipson, Dynamic simulation of soft multimaterial 3d-printed
objects: Soft Robotics. Vol. 1, no. 1, pp. 88—101, 2014
(4) Lecture
5:
STRESS-STRAIN
MATERIAL
LAWS
http://www.colorado.edu/engineering/CAS/courses.d/Structures.d/IAST.Le
ct05.d/IAST.Lect05.pdf. (accessed July 15, 2017).

3.15.

統合デモ、クラウド連携

会津大学

成瀬

継太郎

Abstract: This article presents the demonstration systems of our integrated multiple robot systems and database shown in AY2016
and 2017. The objective of this entire project is to develop an integrated robot system by connecting multiple heterogeneous robots
for sharing information taken by other robots. The challenges in AY2016 demonstration system is (a) to share data taken by aerial
robots are stored into a database, a latest and fine photo map is built from it, and the map is utilized for ground robot navigation,and (b) to establish an edge network by three different ground robots. The ones in AY2017 is (c) to navigate a ground robot by theaugmented space in which all of the actual robot data are displayed with a robot simulator, allowing a robot operator to recognize
a robot workspace better than just by camera viewers.

1.

はじめに

会津大学ロボット技術開発支援事業の大きな目的は、ロボットミドルウェアを導入することにより異種複数ロボットからなる情報システムを構築できるようにし、単体ロボットではできない作業を実現することである．
本稿では、我々が行った 2016 年度の 2017 年度の二つの統合デモンストレーション事例を説明しながら、本事業での達成点を示す．

2.

2016 年度統合デモンストレーション

Fig. 2 に示されるように空撮動画から写真地図の作成を行う．これは Google Map のような写真地図であるが、空中ロボットによって低い高度で撮影された最新の画像を使うため、より詳細な情報を利用することができる．
次に作業フェーズであるが、目的は大型災害対応ロボッ
ト援竜（Fig. 1 の青いロボット）が対象物の前まで移動し、重量物の把持を行うことである．
移動に関しては、援竜に搭載したカメラからでは奥行きが分からないため、建物に衝突するリスクがある．そこで本
デモンストレーションでは、援竜の実際の緯度と経度を高精度 GNSS で取得し、それを前述写真地図の上にプロット

このデモンストレーションの目的は、あるロボットが取する．写真地図の位置ピクセルは 10cm 程度、高精度 GNSS

得したデータを共有し他の用途に使うことである．この共の誤差は 2cm 程度なのに対し、援竜のサイズは 5m 程度な

有は二種類あり、一つは空中ロボットが撮影した画像を加ので、写真地図は非常に正確である．よって、援竜の遠隔移工し、後で地上用ロボットのナビゲーションに使うことで動操作は、まるでゲームの画面を見ているかのように行うある．もう一つは、地上用ロボットがアームで作業する際にことができる．

他のロボットからのカメラ画像を利用することにより遠隔操作を実現しやすくすることである．

援竜が現場に到着すると、把持と輸送作業を行う．しかし、対象物を把持する際には、対象物との距離や地面までのこのシナリオを Fig. 1 に示す．これは災害現場での作業を

距離を把握したいが、援竜のカメラだけではそれを知覚す

想定し、調査フェーズとして空中ロボットによる情報収集

ることができない．そこで作業現場にローカル（エッジ）ネと地上ロボットによる作業の二つのフェーズからなる．

ットワークを設営し、援竜、スパイダ、 地上観測用ロボッ

まず、空中ロボットが作業領域上空を飛行し、空撮動画をトゴローンの三者からなるロボットシステムを Fig. 3 のよ取得する．空中ロボットが着陸した後にデータを取り出し、空撮動画と飛行データを地上の計算に保存する．その後、Fig. 1 2016 年度統合デモンストレーションのシナリオ

Fig. 2 空撮動画から写真地図の作成

うに構築する．援竜のアームをスパイダが横から、ゴローン

である．実際の画像から作られたため自然物のようなモデが正面から見ることで援竜単体では困難であった遠隔把持

ルになっている．この環境内でロボットの位置や状態のモが達成された．

ニタや、ロボットシミュレーションを行うことも可能であ3.

2017 年度統合デモンストレーション
こちらのデモンストレーションの目的は、屋内でのスパり、操作者の訓練や作業計画立案に利用することができる．

4.

おわりに

イダによる遠隔移動と遠隔把持である．スパイダは二つの

本稿では、2016 年度と 2017 年度に行った二つの統合デモ

アームがあるため、操作者は各アームがどのような位置にンストレーションを説明した．どちらの事例でも、ミドルウ

あるかが分かりにくい．また、他のロボットは対象物を観測

ェアを導入した異種複数ロボット情報システムにより、単するのみ用いられるため、スパイダを直接観測することは体のロボットでは実現できないことが達成された．我々はできない．このような環境において、このデモンストレーシこれこそが本事業の大きな達成点であると認識している．

ョンでは拡張空間法により遠隔操作の性能を向上する．
ここでは前提として、作業空間に何がどこにあるかは事前に知り得るものとし、既にシミュレータ上で表現できているものとする(Fig. 4)．現実のロボットからはアーム角度と位置を出力し、それをシミュレータ上のロボットに合成して表現する．そのため、このシミュレータの画面は多少の誤差を含むが、現実空間の状況を反映したものである．実際のロボットが動くと、シミュレータ内のロボットも連動して移動する．
ロボットの操作者は、このシミュレータ画面を見ながらFig. 4 不整地を走行するスパイダの台車部

作業空間内のロボットのアームの角度と位置を把握することができる．とくに多関節ロボットアームの場合、それ以上ハンドを動かせない姿勢が存在するが、カメラ画像だけだとそれが知覚できない．しかし拡張空間法により、現実空間のデータを反映した仮想空間では、任意の視点をかえることにより、直感的な操作が可能になる．
さらに、細かな作業は実際のカメラ画像を見ながら作業を行うことができ、現実空間と仮想空間の両者の利点を享受できる(Fig. 5)．

Fig. 5 双腕を搭載したスパイダと対応する
シミュレータモデル

一方、屋外ロボットに関しても拡張空間法を適用することが可能である．Fig. 6 は会津大学のロボット格納庫の周りに配置された援竜と空中ロボットのシミュレータ内の画面である．ロボット格納庫のモデルは事前に空中ロボットにより撮影された空撮動画から、本事業の別プロジェクトで開発された三次元モデル生成技術によって構成されたもの

Fig. 6 屋外作業空間における仮想空間法

Fig. 32016 年度統合デモンストレーションの作業フェーズのローカルネットワーク

４章 参画企業の取組み
4.1. アイザックの取組み―RTM 仕様災害対応ロボットの開発―

株式会社アイザック

三好 眞夫

概要： 弊社では、平成 27 年より、大型災害対応ロボット、小型電動クローラロボット、教材用小型クローラロボッ
トの開発を行ってきた．本事業の、ユニークな産学連携の構図と、その取り組みによって新規に獲得した技術について、獲得した技術を踏まえた今後の事業展望について、本事業の成果として報告する．

1.

まえがき

品化した製品を販売するフェーズに多くの時間を費やす必要があることから、特に、一定の研究開発予算を持たない中弊社は、平成 24 年に創業以来、サービスロボットの開

小企業においては、産学連携の継続・持続という判断は、非発を行ってきた.創業当初より、会津大学とは、災害対応ロ

常に困難なものであった.加えて、企業が事業化に注力する

ボットだけでなく、農業、林業等、広く様々な分野で、産学一方で、大学は、研究成果の充実という使命を負っており、連携の取り組みを行ってきた.

権利化したい企業と、公表したい大学側で、多くの軋轢を産

ロボットを構成する 3 様相である【機械】【電気】【制御】のうち、制御、即ちソフトウェアは、ロボットの頭脳でんできた.このことも、産学連携の継続性を阻害する一因であったと言えよう.

あり、ロボットの価値を高める非常に重要なセクションでしかし、本事業では、福島県が事業全体の推進と、資金調あるが、コンピュータ上で動作するソフトウェアに比べ、近達を行い、大学が事業実現の為に研究課題と併せて、事業の年活発化してきているとはいえ、まだまだロボット向けの実現に向けた必要技術の調達を学内だけではなく地元企業

ソフトウェアライブラリやカンファレンスの数が非常に少群にも求め、更に企業の事業活動に対して、積極的にリーデない.そのため、ロボット開発を行う技術者は、ハードウェィングを行っている.また事業化と市場の拡大という、これアに合わせて、その都度ソフトウェアを一から開発する必まで、企業が担ってきた領域に対して、大学・行政・企業が要があった.

一丸となって取り組む姿勢があり、参画企業の一員として、本事業に於いて、会津大学発ベンチャーや地元の企業とそれを非常に強く感じられた.弊社のような中小企業では特連携し、会津大学主導のもと、RTC-Liberary-FUKUSHIMAに、事業化・市場投入のハードルは非常に高く、創業以来苦（https://rtc-fukushima.jp/）が整備されたことは、災害対応ロボ

心惨憺を重ねてきた.そのハードルを越えることを大学、行ットだけでなく今後のサービスロボット市場の活性化にも政及び企業の各人が叡智を集め、越えていこうとする今回大きく貢献するものである.

の全く新しい産学連携の姿こそ、今後、我が国の産学連会の2.

これまでにない新しい産学連携の取り組み

従来の産学連携では、企業が解決したい技術的な課題を大学や研究機関に持ち込むことで、大学からの知見提供を受けるという構図（Fig.1）が一般的であった.しかし、本事業に於ける産学連携では、「ロボット技術開発支援」という課題を解決する為に、大学が主体となり、地元企業群との連携を積極的に進めた構図（Fig.2）となっている.
さらに、これまでコーディネートという立場が主であった行政が、本事業に於ける資金調達とマーケティング、そして事業推進を担った点も本事業の成功の要因として非常に大きい.従来の構図では、資金調達は企業の予算により行われており、開発の成功に係るリスクを企業が負う形となっていた.企業は産学連携の成果を製品化し、市場に投入することで、投入資金の回収と、次の産学連携の資金に充てることとなる.しかしながら、成果を製品化するフェーズと、製デファクトスタンダードとなっていってもらいたい.

〈3･2〉RTM 仕様災害対応小型電動クローラロボット（以下 E2 とする）
遠隔操作で、屋内不整地の踏破を目的とした、メインクローラ及び 4 本のサブクローラを有する小型クローラロボッ
トスパイダ（アイザック社製）に 6 軸アームを搭載し、物体の把持や簡易な作業を行うことができる.ロボットの外観を
Fig.4 に示す.
遠隔操作を補助する為のセンサとして、USB カメラ、9 軸
センサ、LRF、GPS、ToF カメラが搭載されている.これらのセンサ情報を見ながらロボットの操縦を行う.ロボットの操縦機には、タブレット端末やゲームコントローラを用いる.
階段の斜度を ToF カメラで認識し、サブクローラを斜度と併せて制御.階段登坂中はサブクローラを階段に設置させる機能を有しており、これにより前進指令を送るだけで、階段登坂が可能.9 軸センサからの機体の傾き情報をフィードバックさせ、機体が階段登坂中であるかを判断する.
Fig.1 従来の産学連携のスタイル

また、本体制御用 PC に海外製のロボット用ミドルウェア
ROS(indigo)を導入した.ROS パッケージの１つである Hector
SLAM を導入し、LRF による周囲環境２D 地図作成機能と自己位置推定機能を追加した.ROS-OpenRTM 間で通信することで、OpenRTM 側に ROS で推定した自己位置座標デー
タを送信するシステムを構築した.この自己位置座標データ
により、ロボットの簡易自律移動が可能となる.
〈3･3〉RTM 仕様教材用小型電動クローラロボット（以下 R5とする）

Fig.2 本事業で適用した産学連携のスタイル

３. 本プロジェクトにより習得した技術
弊社は、本事業では大きく分けて以下の 3 つの開発プロ
ジェクトを担当した.

ロボット技術者養成に教材用として開発したメインクロ
ーラ及びサブクローラを有する小型クローラロボットである.ロボットの外観を Fig.5 に示す.ロボットの操縦機には、PS4 ゲームコント―ローラを用いる.PC(RaspberryPi3)を 1 台搭載しており、各クローラ動作の為のモーター制御指令値

全てのプロジェクトにおいて、国立研究開発法人産業技の生成を行う.生成した指令値はモーター制御用マイコンに術総合研究所により開発されたロボットシステム向けミド

送られ、モーターを駆動させる.T54 援竜（株式会社テムザルウェアである OpenRTM-aist を導入し、モーターセンサ等

ック社製/本社：九州）本体の RTM 化により、専用操縦装置の制御の為に RT コンポーネントを利用している.OpenRTMに依存しない操作系を開発した.また、GPS の読み取り RTCの使用に準拠している為、蓄積された RTC 群を利用するこの開発と、データ表示用 GUI を作成し、他社開発の俯瞰画とで、機能追加・高機能化等を比較的容易に実現可能である.

像 RTC 群とデータを共有することで、E1 単体では取得できない環境情報を取得しながら、遠隔操作が可能となった.加〈3･1〉RTM 仕様災害対応大型クローラロボット（T-54 援

えて、遠隔操作を容易にする為、コレオノイドモデルを作成

竜）（以下 E1 とする）

し、シミュレータ上でロボットの状態表示、動作シミュレー

T54 援竜（株式会社テムザック社製/本社：九州）本体のションを可能にした.

RTM 化により、専用操縦装置に依存しない操作系を開発した.また、GPS の読み取り RTC の開発と、データ表示用 GUIを作成し、他社開発の俯瞰画像 RTC 群とデータを共有することで、E1 単体では取得できない環境情報を取得しながら、遠隔操作が可能となった.加えて、遠隔操作を容易にする為、コレオノイドモデルを作成し、シミュレータ上でロボットの状態表示、動作シミュレーションを可能にした.ロボットの外観を Fig.3 に示す.

４. 本プロジェクトにより習得した技術〈4･1〉建設機械・農業機械・林業機械の遠隔操縦（E1）
内燃機関を持つ、重量機械の RTM 化による、遠隔操作が実現可能.
人手不足が深刻な領域への無人化の提案及び、操縦機器の標準化の提案が可能.

〈4･2〉認識物体の自動取得（E2）
空間認識・静止画解析・アーム制御アプリケーションを用いて、特にサンプルリターンロボットの開発では、目的物を自動で認識し、把持・取得に必要な制御を自動で実現.介護・医療分野への応用・展開可能.
〈4･3〉自律制御（E2）
空間認識と機体制御アプリケーションにより、ロボットの種類を問わず、自律制御が可能.周辺環境のより正確な認識と、移動物体に対する回避が課題となるが、危険作業現場
における自律制御、搬送ロボットへの応用が可能.
〈4･4〉ロボット技術教材用ロボット(R5)
標準化されたロボットの体系的な学習が可能.ロボットの 3要素である【電気】【機械】【制御】技術を横断的に学習可能.
工業高校・高専・大学・研究機関・企業向けに販売.
〈4･5〉RTC-Liberary-FUKUSHIMA の活用
既存のロボット開発事業での、コンポーネントの利用.

5.

おわりに

本事業での三年間を振り返ってみると、新たに保有した
数々の要素技術はもちろんであるが、それ以上に、企業の中だけでは到達できないような思わぬ事業化のアイディア
や、研究開発に対する考え方を学ぶことができた点が非常に大きい.その多くが企業同士の横のつながりではなく、企業と大学、そして行政の 3 つの異なる性質を持つ組織が垣根を越えて真剣に事業化と、ロボット市場の拡大を目指す
数々の取り組みの中から産まれてきたものである.ある時には、大学は、我々に技術と知見を与えてくれる先生であり、またある時は我々の技術・サービスを提供させていただく
お客様であった.
大学・研究機関が、企業と目線を合わせて、一緒になって事業化を考えてくれたことにより、本事業の成功につながったものと考える.今後、イノベーションコースト構想を推進していく福島県にとっても、本事業の成果は、ふくしまの復興を加速させ、ロボット産業の創出と市場拡大につながる原動力となっていくことと確信している.

弊社開発 RTC のカスタマイズ、使用補助等.

Fig.3

RTM 仕様災害対応大型クローラロボット（T-54 援竜）

Fig.4

RTM 仕様災害対応小型電動クローラロボット

Fig.5 RTM 仕様教材用小型電動クローラロボット

Fig.6 イノベーションアーキテクチャ図付録１：企業情報

社名

株式会社アイザック

本社所在地〒965-0033

付録 2：沿革

福島県会津若松市行仁町 9-28
いわき技術開〒971-8145

発センター

福島県いわき市鹿島町船戸字沼田１１

TEL0242-85-8590

FAX

0242-85-8591

設立

平成 24 年 8 月

資本金

330 百万円代表取締役会

南嘉輝

長
代表取締役社

三好眞夫

長
従業員数

17 名

開発項目

医療・介護ロボット、遠隔操作ロボット等

株主構成

一般財団法人温知会
株式会社みずほ銀行
パラマウントベッド株式会社
東宝ホールディングス株式会社
株式会社あさひ調剤株式会社ビー・エム・エル
株式会社アインファーマシーズ
株式会社テムザック
有限会社会津エンジニアリング

付録 3：アクセス4.2. 会津ラボの取組み
株式会社会津ラボ

遠藤 貴幸

概要：長時間可能な自動制御有線ドローンによる、点検事業への発展．ドローンへ搭載した単眼カメラによって、作業現場・災害現場の３D 作成．それらドローン制御・飛行データならびに、画像データを RTC で Cloud へ蓄積する．

1.

まえがき

会津大学では「ロボット技術開発支援事業」の研究開発において、最大のＩＣＴ専門の大学としての強みを生かしたロボット開発の技術支援を行うことにより、福島・国際研究産業都市（イノベーションコースト）構想の実現に貢献する
Fig.1(1) Dronet 外観(三角形型)

とともに、東日本大震災・原子力災害からの福島県の復興・再生に寄与する．その中で会津ラボの取り組みは、災害現場での長時間飛行が可能な自動制御有線ドローン（Dronet）、
単眼カメラで撮影した映像から距離画像より３Ｄモデリン
グを作成し現場の状況把握（AMP）、またそれらロボット制
御や自位置特定、映像転送処理を OpenRTM に準拠したコン
ポーネント（RTC）によって制御、等があり、これらの開発

Fig.1(2) Dronet 外観(ヘビ型)および事業化計画について報告行う．

2.

有線ドローン（Dronet）

操縦者は、地上側の操作端末か Web ブラウザからクラウ

ドローンの安定飛行や群飛行によるペイロード(積載量)の加算、赤外線や超音波などを用いない位置制御による省コスト化を目的とする．
有線給電による長時間飛行や、群飛行による単体のドローンではできない作業を実現することで様々な産業分野への応用が可能となる．
(１) 研究の全体像・開発方針

Dronet は複数のドロー

ンをケーブルにより接続し、ドローン間のケーブルの角度からドローン同士の距離(水平方向)制御、ドローン間のケー
ブル角度差を用いた高度制御を行う．現状の Dronet は３機で構成されており、３機のドローンを三角状に接続した三角形型(Fig.1(1))と、直列に接続したヘビ型(Fig.1(2))の二種類が存在する．

ドシステムを利用して離陸・着陸の操作を行うことができる．移動や位置の安定化は各ドローンが自律的に行い、目標地点に移動後に自動着陸する．また、緊急時を想定してドローン付属のリモートコントローラーより手動操作を介入させ、各種動作および着陸を行うことができる．Dronet におけるイノベーションアーキテクチャ図を、本章の最後に示す．

3.

Accumlated Motion Parallax（AMP）

AMP は、当初は Video Slice Method（以下、VSM）という３次元再構成アルゴリズムから開始して転換したアルゴリ
ズムである．VSM は動画の１画面から x 軸を一定間隔で時間軸方向に切り出し(y-x 平面から y-t 平面へ変換)ながら一定 時 間 再 生 し 、 Line to Image DP と よ ば れ る Dynamic
Programming の応用的手法によって短冊内のオブジェクトの動画内での移動距離をピクセル単位で算出する．この距
離が動画内における動的視差（Motion Parallax）として観測される．この動的視差は近い物体ほど視差が大きくなり、遠い物体であれば視差は小さくなる性質があるため、これを利用して動画内の物体の奥行きを推定することが可能となる．この VSM によって３次元再構成を行うことにより Fig.
２のように風景の流れるような動画から３次元画像を構成することが可能となる．

機を携え移動し、現地にて飛行準備を行う必要がある．
日産 EV 車「e-NV200」の、100V 端子より電源を供給しDronet の飛行検証を実施した．発電機等、搭載の必要性が無いため車内にドローンを格納後、現地へ移動し点検を行う
Fig.2

VSM による３次元再構成ことが可能である．
過去５回の検証を実施し、いずれも実運用として問題のしかしながら、この VSM における距離計算手法は従来の無いことを確認した．

ステレオカメラなどに用いられる距離計算手法を発展させプレスリリース URL：たものであり、カメラの移動速度を入力パラメータとして

http://www.aizulab.com/pdf/20160704aizulab.pdf用いる必要があるため動画のみで計算精度を確保することは難しい．そこで、動画内のダイナミックレンジ（動画内の物体のカメラからの最大距離と最小距離）をあらかじめ入
力し、取得した Motion Parallax から一定精度で距離推定が可能なものとしたのが AMP である．

4.

ロボット用 RTC-DB（DBRTC）

データをサーバーに集めることは一般的に行われていることであろう．この事業において、プラットフォームに

Fig.4

e-NV200 接続イメージ図

OpenRTM-aist を採用するにあたり、コンポーネントと呼ばれる RTC 同士を接続して機能させる必要であった．また、〈5･2〉 風車ドローン実証

各ロボットからのデータを集約して再利用等を図るため、

２０１６年１０月に柏崎市椎谷において小型風力発電のデータを格納するサーバーが必要となった．

風車目視点検活用検証を実施した．検証内容として、飛行安ロボット側クライアントとサーバーの採用、RTC と呼ば定性、風車、タワーのボルト部のマーキング確認、ブレードれるコンポーネント同士の接続によっての機能実現とそのの摩耗状況確認、風車本体部各所の損傷有無などを確認し共通化を図った．

た．結果風車との離隔を 5m 程度とりつけ飛行、有線でも正

具体的には、ロボットとデータベース（以下、DB）の間

面側は問題なかったが、裏面側への回り込みは、有線を考慮に DBRTC というコンポーネントを配置し、各ロボットはした飛行を必要とした．自動飛行のオペレーションに改善

DBRTC と接続、DBRTC はデータベースと接続、結果ロボッの余地がある．目視確認としては 4K カメラである為、十分

トからのデータは DB へ書き込まれるという構成で実現しにマーキングを確認することができた．

ている (Fig.3).

検証動画 URL：
https://www.youtube.com/watch?v=E7VHRG8A7kg

Fig.3 DBRTC 環境概略図

5.

実証検証

〈5･1〉

日産 EV 車 e-NV200 と Dronet

有線接続ドローンは、有線給電による長時間稼働が最大の強みであるが、電源の供給源を確保する必要性が求められ、災害活動および点検活動においても、インバーター発電

Fig.5 風車ドローン検証写真

6.

事業化計画

これまでの取組みにより、災害対応、点検事業への参画がより具体的になったと考える．会津ラボとして、事業化に向単位作業時間あたりの風車点検本数の向上、高所作業車および高所作業人員に掛かる費用削減に寄与する事が出来る
サービス展開を目指す．

けた取組みを報告する．
〈6･1〉 道路トンネル定期点検事業
笹子トンネル天井板コンクリート落下事故以来、５年に１度の点検が基本となる．点検事業が限られている中、日々の膨大な点検業務に追われ、全ての点検業務を受けられな
い現状である．トンネル内点検の自動飛行制御プログラムを搭載．サーモカメラ、超音波センサ、IR センサ等を用い、目視１次点検を目指す．
Fig.8 レセプター点検イメージ

7.

事業化に向けての今後の取組み事業化モデルとしては多様に打ち出すことが可能である
Fig.6 トンネル点検イメージ

が、多くの検証が重要な課題となってくる．また、安全性を十分に配慮した設計が重要であることを踏まえ、リスクア〈6･2〉 風車目視点検事業

セスメントを用いた、オペレーションを確実に事項するこ

4K カメラを搭載した有線ドローンを使用した目視点検とにより、より多くの関係者が有線ドローンを活用できるを、有線ドローンの長時間飛行のメリットを生かし、時間を環境づくりを徹底し、依頼者の利益になる活動を行っていかけて「主要な点検対象箇所」「目視確認が難しい箇所」「ナ

く．最後に屋外点検、部品商品輸送において市場が見込める

ットやパーツの状態」をさまざまな角度から撮影．その後にDronet においてのイノベーションアーキテクチャ図を掲載行われる人的な点検作業に有用な高精度の映像より目視点する．

検を実施する．AMP による３D モデルを生かし、より立体的に風車の異常個所、破損個所を記録し、次回点検の計画として有用である．有線ドローンの特徴を生かし、風車のさま
ざまな箇所の目視点検を目指す．

Fig.7 風車ドローン目視点検写真〈6･3〉

風車レセプター点検事業

平成 29 年度より、風力発電風車に対する３年毎の定期点検が義務化されることから、ブレード内部のレセプターに対する導通試験が必須となる．ドローンを利用して導通試
験が出来る事で、短期間での作業着手、実施が見込め、またFig.9 Dronet におけるイノベーションアーキテクチャ図

4.3. ＦＳＫの取組み－ロボット SW ライブラリ、ロボット教育より－
株式会社ＦＳＫ

荒川 弘栄

概要：当プロジェクトにおいて、弊社はソフトウェアライブラリの構築・運用とロボット教育を担当した．ソフトウェアライブラリを構築し RT ミドルウェアで作成したコンポーネントを初心者でも使いやすい形で提供する仕組みを作り上げた．ロボット教育では合計 8 回の講習会を開催した．これらの経験により、RT ミドルウェアの知識、ロボット講習会の開催ノウハウ、ロボット技術を習得し、弊社の今後のロボット事業への展開への基礎を築いた．

1． まえがき
弊社は創立以来 55 年間、ソフトウェアの開発、運用保守業務を主軸に業務展開してきたが、この度、縁があり会津大

適合性評価制度 ISO/IEC 27001、プライバシーマーク使用
許諾事業者の認証資格を取得しており、品質、セキュリティ
においても信頼していただける会社であると自負している．

学と連携、本プロジェクトに参画することによりロボット
関連事業に進出することが出来た．
当プロジェクトにおいて、弊社は RTC ライブラリの構築・

3． 会津大学との交流・ロボット分野への進出

運用とロボット教育を担当した．RTC ライブラリの構築で以前から会津大学とは、会津ＩＴ秋フォーラム等に協賛、は RT ミドルウェアで作成したコンポーネントが初心者で福島県情報産業協会（ＦＩＩＡ）を通じで交流等をして来ても使いやすいようにライブラリを構築した．ロボット教育

いるが、特に東日本大震災以降、産学連携の取り組みについでは合計 8 回の講習会を開催した．

ては定期的に意見交換をしてきた．

これらの経験により、RT ミドルウェアの知識、ロボット

弊社でも震災や原発事故の影響が大きい浜通り地方で何講習会の開催ノウハウ、ロボット技術を習得し、弊社の今後か復興の支援が出来ないかと検討していたところ、本プロのロボット事業への展開への基礎を築くことができ、新たジェクトの企画を知り、ロボット分野での活動に参画するな分野へのチャレンジでいろいろな課題を抱えながらも、こととした．

会津大学に助言頂き滞りなくプロジェクトを遂行することが出来た．
今後はさらに技術習得に励み、浜通り地方のロボット関連事業のリーディングカンパニーとして活動していきたい．

2． FSK について

4． 本プロジェクトで習得した技術
今回のプロジェクトで弊社は「RTC ライブラリの構築」と「教育研修」について担当した．
RTC ライブラリは RTC（ロボット・テクノロジー・コンポ
ーネント：RT ミドルウェアで作られたコンポーネント）に

弊社株式会社ＦＳＫは福島県のいわき市に本社がある．

特化したライブラリサイトで、ロボットソフトウェアにさ昭和 38 年に常磐炭鉱(株)（現常磐興産株式会社）の電子計

ほど詳しくなくても、登録・検索のしやすいサイトを目指し

算部門が分離し(株)福島総合計算センターとして設立さ構築した．そして、コンポーネント登録・検索以外のフォー

れ、平成 16 年 12 月、商号を現在の株式会社ＦＳＫとし、現ラム機能やドキュメントを掲載する機能などを付け、より在に至っている．

分かりやすく、簡単に理解できるような工夫もした．

システム構築からシステム運用支援、システム保守、業務

また、簡単な e-ラーニングも付加し、このサイトだけで支援まで、トータルでサービスを提供しており、主に地方自RT ミドルウェアや RT コンポーネントを学習し動作させる

治体の税業務受託処理サービス、住民情報システム、財務会

ことができるようになっているので、場所を問わず、RTC に計システム、介護保険システムの開発・導入やアウトソーシ

ついて理解できるようになっている．

ング事業等の業務を行っている．そして、民間企業向けにもリゾートホテル向けシステム、生産管理システム、財務会計システム、運行管理システム等の開発・導入・運用保守管理を行っており、幅広い業務に精通している．
また、ISO9001、情報セキュリティマネジメントシステム

教育研修では、8 回の講習会を実施した．初級、中級、上級の受講者の知識レベルに合わせた講習会を開催し、延べ143 名の方に受講していただいた．すべての講習会で、その内容の立案・設計、講習会開催に向けた案内資料の作成、案
内、受講者の募集を行い、全体を取り仕切ることを行った．
尚、これらライブラリ、ｅ-ラーニング、講習会の資料は
全 て 構 築 し た サ イ ト 「 RTC-Library-FUKUSHIMA 」（https://rtc-fukushima.jp/）に保存してある．
RTC ライブラリ構築と教育研修で以下の内容を習得した．
①

技術的なノウハウ‧

RT ミドルウェアで作成されたコンポーネント構造‧

RT ミドルウェアを使ったコンポーネント作成‧

RT ミドルウェアを使ったロボットシステムの構築‧

シミュレータ（Choreonoid）でのモデル作成、RT ミ
ドルウェアでの動作

②

Fig.1

講習会の様子業務プロセス的なノウハウ‧

ロボット関連サイトの構築ノウハウ‧

教育研修用教材の選定・作成方法‧

ロボット講習会開催の設計業務‧

ロボット講習会開催の事務業務‧

e-ラーニング教材作成方法
Table.1

回開催
年度

講習会開催実績

ﾚﾍﾞﾙ

開催場所

受講
人数
Fig.2

講習会教材

1

2015

初級

会津大学

20

2

2016

初級

会津大学

18

3

初級

いわき明星大学

17

4

初級

日本大学工学部

16

5

中級

会津大学

20

5． 技術以外で習得したもの

初級

南相馬市

16

今回の業務ではプロジェクトに参画している他企業との7

中級

日本大学工学部

20

8

上級

会津大学

16

6

2017

連携も多くあった．
月１回開催している「RTC ライブラリふくしま研究会」は各企業が集まり、進捗状況や問題点、情報提供を行う場だっ

初級開催数

5回

受講者数

87

た．そこではロボット開発における課題や問題点が数多く

中級開催数

2回

受講者数

40

議論されていた．この会議は初めてロボット事業に参画す

上級開催数

1回

受講者数

16

る弊社にとって、現場の生の声を聴くことができる貴重な143場所となった．安全性に関する人的考慮点、運用方法、整備合計受講者数の必要性などソフトウェアだけでは補えない、ロボット関連全体の知識を得ることができた．
また、弊社は浜通り地方の会社で、これまでは会津地方の企業との取引は少なく、また、ロボット関連企業との交流もなかったのだが、このプロジェクトを通して交流を深めることができた．この交流は今後の事業展開において大きな力になると考えている．

6． 本事業の成果物

提案することができる．

ソ フ ト ウ ェ ア ラ イ ブ ラ リ は 会 津 大 学 先 端 ICT ラ ボ（LICTiA）のクラウドに構築した環境を成果物とし、そこに機能追加を行いながら運用している．運用にあたってはネットワーク監視装置なども導入しながら安全で安定した環境を提供している．
教育研修では講習会の受講者向けのテキストや e-ラーニ

弊社ではこれらの機会を生かし、浜通り地方のロボット関連事業をリードしていきたい．
今後の事業展開における具体的なキーワードは次のよう
になる．
① 顧客
‧
自治体

ングを RTC-Library-FUKUSHIMA で公開しつつ、受講者向け
テキスト、講習会の説明用スライド、講習会用のサーバ構築
資料、会場のネットワーク環境設定資料等を成果物とした．
これらは紙文書とともに今後の講習会開催内容にあわせた

民間企業

‧

学校（高校・大学）

② 業務
‧
教育、研修

メンテナンスがしやすいように電子媒体でも納入してい
る．

‧

‧

運用・保守

‧

ドキュメント作成、ドキメントメンテナンス③ 技術・プロセス・ノウハウ‧
事務システム開発・構築

7． 事業展開
弊社ではロボット事業を展開するにあたり、現在すでに確立されている自治体関係の営業チャネルを生かしていきたい．自治体では介護や教育、災害対応、受付自動化などのロボット関連の需要が増えることが予想され、このプロジ
ェクトで習得した技術やノウハウ、企業間交流を駆使し、提案、受注することができると考えている．
また、南相馬市に完成するロボットテストフィールドに関係し、浜通り地方のロボット関連事業が盛んになることも予想される．そこで、その周辺自治体、企業に向けて、弊‧

ロボットソフトウェアライブラリ構築‧

RT ミドルウェアでロボットシステム開発‧

RT コンポーネント作成‧

ＲＯＳとの連携‧

ロボットシミュレータ‧

Choreonoid

‧

センサ活用

弊社ではこれらのキーワードを基に事務系システム、ロボット系システムを問わない総合的なシステム全般を扱う企業として事業展開する．

社ですでにスキルのあるシステム構築や運用保守業務を担いながら、今回の事業で得たロボット関連の業務支援を行うといった、分野を問わない新しい総合的な形態の業務をFig.3 RTC-Library-FUKUSHIMA

https://rtc-fukushima.jp/

8． 今後数年の重点展開

会内容にし、講習会後の継続学習、応用学習ができるような仕組みを作っていくことで付加価値を付け、受講者にとっ今後数年については Fig.4 イノベーションアーキテクチて魅力的なものとすることが必要である．

ャ図に示すように県内教育機関や企業に向け、講習・研修・技術者派遣では今回交流のあった企業、自治体、団体向け講師派遣、教材コンテンツ開発に重点を置いて展開していに今回のプロジェクトで得たノウハウや技術を基に展開しく．また、習得した技術要素を基とした技術者派遣などでさていくことを考えている．また、県内のロボット関連企業をらなる技術力向上を図っていきたいと考えている．

中心に RT ミドルウェアを取り入れていない企業へも積極的

講習会の開催については、技術やノウハウ面での課題はな派遣を行い RT ミドルウェアの効率的な開発を勧めていき少ないが、どのようにして収益を確保するかが大きな課題

たい．

となる．かかる主な経費は講習内容の検討や設計、実装を含めた開催準備までの人件費、当日の人件費、教材・材料、移9． 最後に動の為の費用などであるが、今回はプロジェクト側で負担したため講習会の参加者は無料で受講できた．事業化にあ

この度、会津大学とのプロジェクトに参画させていただ

たっては、自治体や学校など、開催者に費用を負担してもらき、技術面、交流面を問わず多くの成果を得ることができう方法、受講者自身に費用を負担してもらう方法が考えらた．今後もこの太い絆を生かし、福島県の産業発展に寄与しれる．前者については今回のプロジェクトとほぼ同様の形ていく所存である．

態であり継続していきたいと考えている．後者については、

冒頭の繰り返しになるが、今後はさらに技術習得に励み、今回のプロジェクトの講習会内容を踏襲しながら、講習会

浜通り地方のロボット関連事業のリーディングカンパニー

受講後の付加価値を付けることで有償化できるのではないとして活動していきたい．最後に弊社概要を付録に記す.

かと考えている．具体的には持ち帰れる教材を使った講習■イノベーション領域
Innovation Area

教育プログラムアウトソーシング■アプリケーション/手法
Application/Method

講習・研修・講師派遣■技術要素
Technical Component■研究要素
Research Component■学術分野
Academic Area

画像
データ
処理
技術

位置・
姿勢
制御
技術

自己
位置
推定技
術

eラーニング教育・
コンテンツ開発

アクチュ
エータ
制御
技術

機構モ
ジュー
ル設計

ロボットSW教材開発
画像
処理

順運動学
逆運動学
静力学
動力学

廃炉等の特別目的

一般技術
コンサルテーション

ロボット技術教育
適用可能領域ロボットSW開発キット
eマーケットプレイス

教材コンテンツ
開発・流通提供

特徴抽出技術

公的団体(資格認定団体)への支援/
コンサルテーション

一般(初中等教育、
一般)教育
プログラム

県外企業研修用プログラム

県内企業研修用プログラム

県外高等教育(高専,大学)向け
教材プログラム■市場 Market

県内高等教育(高専,大学)向け
教材プログラム■詳細版：教育、要素ソフトウエア流通—ビジネスモデル

モータ
制御

センサ

ハッカソン
企画・開催

SWフ
レーム
ワーク

SW
サービ
ス化

クラウド
ソーシ
ング
開発・運
用技術

eマー
ケットプ
レイス
開発・
運用

大規模公開オンライン講座（MOOC）シス
テム運用技術

基礎数学,物理学,材料学,安全工学,人間工学,信頼性工学,数理工学
機構学,機械力学,構造力学,制御工学,計測工学, 電子工学,通信工学,画像処理学,
プロジェクト管理工学,ソフトウエア工学,モデリング,形式化,データ工学

Fig.4 イノベーションアーキテクチャ図

eマーケットプレイス
開発・運用

クラウド
ソーシン
グ技術

【凡例】

従来
取組

追加
要素

付録.1: 株式会社 FSK の概要

株式会社ＦＳＫ
所 在 地 〒973-8402
福島県いわき市内郷御厩町 3-168
設

立 1963 年 6 月

従業員数 84 名
URL

http://www.fsk-brain.co.jp

付録.2: 株式会社ＦＳＫ 沿革（抜粋）4.4. GClue の取組み
株式会社 GClue

佐々木 陽

穂積 智

永山 豪雄

概要：株式会社 GClue では、2016 年度、2017 年度に本プロジェクトに参加し、OpenRTM 対応の教育用ロボットキットの開発をおこなってきた．2016 年度は、ロボットカーキットを開発し、2017 年度は、ロボットアームキットの開発をおこなった．

1.

4 輪型(Type1 型)

教育用ロボットキット

3 輪型の(Type2 型)

株式会社 GClue では、本プロジェクトにおいて教育用ロ
ボットキットの開発をおこなった．参加 1 年目の 2016 年度には、OpenRTM に対応したロボットカーキット(2 種類)を、参加 2 年目の 2017 年度は、OpenRTM に対応したロボット
アームキット(2 種類)の検証開発をおこなってきた．
本開発をおこなう目的は、安価で身近な教育用ロボット

Fig.1 2016 年度開発のロボットカーキットの種類

キットの提供である．それを実現するために、オープンソー
スハードウェアでカスタマイズ可能なロボットカーキット

ロボットカーキットの構成部品は、ホームセンター等での開発をおこなった．さらに、これからのロボットキットを購入可能な部品群とレーザーカッターや 3D Printer で製造可OpenRTM に対応させる事で、ソフトウェアの汎用性と再利能な部品で構成されている．レーザーカッターの切出しデ

用性高いロボットキットを実現する事が可能になった．

ータは AI(Adobe Illustrator)形式で開発し、3D モデルデータ
は STL 形式で作成をおこない、オープンソースハードウェ

2.

ロボットカーキット(2016 年度)

2016 年度は、ロボットカーキットの開発をおこなった．
下記項目を基本設計方針として、設計をおこなった．

アとして公開した．また、その他の部品は、地方都市の玩具店やホームセンターでも購入可能な部品群になるように、工夫して選定をおこなった．
（参考: Table 1 ロボットカーキ
ット Type1 型の構成部品例）．

1.

オープンソースハードウェアである事

2.

ホームセンター等で購入可能な部品群で構成する事

1

スポーツタイヤセット一式

既製品を流用3.

OpenRTM で制御可能な事

2

シングルギアボックス

既製品を流用3

DC Motor(6V)

既製品を流用4

サーボモーター

既製品を流用

5

アクリルシャーシ一式

Laser Cutter で製造

6

ネジ一式

既製品を流用

7

フロントタイヤマウンタ

3D Printer で製造

8ステアリングシャフト

3D Printer で製造

9サーボフォルダ

3D Printer で製造

10150mm 六角シャフト

既製品を流用

11

ベアリング

既製品を流用ロボットカーキットの主要部品は、オープンソースハ
ードウェアと汎用的なパーツで構成し、ソフトウェア部
は、OpenRTM で制御可能にする事で、汎用性と拡張性のあるロボットカーキットの実現を目指した．
2016 年度に開発したロボットカーキットは、4 輪型(Type1 型)と、3 輪型の(Type2 型)の 2 種類である．4 輪型(Type1)は、1 つのサーボモーターと 1 つの DC モーターをベースに車輪は 4 輪の構成とし、3 輪型(Type2)は 2 つのモーターをベースに車輪は 2 輪 + キャスターの構成で開発をおこなった．

Table 1 ロボットカーキット Type1 型の構成部品例

また、本ロボットカーキットは、RaspberryPi3 と拡張ボード(Motor Shield)を搭載する事で、OpenRTM からの制御を可能にした．拡張ボード(Motor Shield)は、Motor Driver には
Texus Instrument 社製の DRV8830 を 2 個搭載し、2 個のモーターの制御を実現した．DRV8830 で制御可能な DC モータ
ーのスペックは、5V で 1A となっている．一般的なマブチ

130 モーター等の制御が可能だが、トルクの関係で、独自にトも掲載した．

中国から調達した 130 モーターと同規格の大きさのモータ
ー を 用 い る 事 と し た ． ま た 、 サ ー ボ の 制 御 に は NXP

組立マニュアルをベースに、会津大学のインターン生

Semiconductors 社製の PCA9685 を搭載し、6 つの PWM の制に、実際の組立を実施してもらったところ、大人ならば御を実現した．また、センサ等の入出力用に、Microchip

概ね 4 時間程度で組み立てを完了する事が可能であっTechnology 社製の AD Converter である MCP3008 を搭載し、た．その一方で、数名の学生がアクリルを組立時に破損

4 つの Analog Input 端子も拡張した．また、3 つの I2C 端子してしまうケースも発生したため、アクリル部位の強度と 1 つの Serial 端子、4 つの GPIO 端子も拡張をおこなった．

補強や形の変更等も実施した．組立マニュアルもオープンな形にし、github 上で誰もが閲覧可能な形で公開した．

Fig.2 RaspberryPi3 用拡張ボード(Motor Shield)

拡張ボード(Motor Shield)のおかげで、RaspberryPi3 から、
DC モーターとサーボモーターの制御、さらにセンサ値の読み込み等が同時に制御可能となった．この基板を制御する
Python のライブラリと、RTC のサンプルの開発も同時におこない OpenRTM からの制御を実現した．
2017 年 5 月開催のロボティクス・メカトロニクス 講演会
2017 in Fukushima の展示では、ゲーム用 Driver Controller を
RTC 化し、本ロボットキットと VR を連携した仮想 Driver
Controller のデモを OpenRTM をベースにおこなった．

Fig.4 組立マニュアルイメージ

2016 年度に開発したロボットカーキットは、構成部品を
オープンソースハードウェアで構成し、RaspberryPi3 を搭載可能とすることで、幅広い拡張性を実現する事に成功しFig.3 ロボティクス・メカトロニクス 講演会での展示た．例えば、USB カメラ等を搭載する場合は、レーザーカ
ッターで、USB カメラ搭載用のマウントを作成し、そこにまた、同時に本ロボットカーキット向けのロボットカー

USB カメラを乗せる事で、ハードウェアとソフトウェアのの組立マニュアルの作成もおこなった．組立マニュアルに両面から、容易に機能拡張が可能な構成を実現する事がでは、組立方法の説明や必要な部品のリスト等を掲載した．

きた．

また、3D Printer や Laser Cutter で製造可能な部品群のリス

ングモーターと 1 つのサーボモーターで構成した．
設置型(Type1)

据置型(Type2)

Fig.7 ロボットアームキットの種類

設置型(Type1)のロボットアームキットの構成部品は、3D
Printer を用いて製造可能で、モデルデータは SLT 形式で新規に設計し、オープンソースハードウェアで公開した．設置
Fig.5 USB カメラ拡張の拡張例

型(Type1)は、印刷部品も少なく、印刷の原価は数千円で印刷でき、安価なロボットアームキットを実現する事に成功し他の事例としては、前方に 3 方向の LiDar を搭載し、Deep

た．

Learning の学習済みデータで制御可能なロボットカーの試作なども実験的におこなった．

Fig.8 設置型(Type1)の構成部品

設置型(Type1)を組立てると、寿司サイズのオブジェクト等
Fig.6 Deep Learning 搭載の拡張例

を掴み取る事が可能である．また、組立には、1 時間程度の時間を要するが非常に安易に組立可能な構成となっている．

3.

ロボットアームキット(2017 年度)

2017 年度は、2016 年度のロボットカーの続編とし、モノを掴むためのロボットアームキットの作成をおこなった．
ロボットカーキットと同様、下記項目を基本設計方針として、開発と検証を進めていった．
1.

オープンソースハードウェアである事

2.

ホームセンター等で購入可能な部品群で構成する事

3.

OpenRTM で制御可能な事2017 年度に、開発をおこなったロボットアームキット

は、ロボットカーキット等に装着可能な設置型(Type1)と、ロボットアームキット単体で動作する据置型(Type2)の 2
種類の開発をおこなった．設置型(Type1)は、3 つのサーボモーターにより構成し、据置型(Type2)は、6 つのステッピ

Fig.9 設置型(Type1)の応用例

据置型(Type2)は、MIT ライセンスで github に公開されている BCN3D MOVEO を fork し、3D Printer での印刷し検証必要があるため、独自の基板の試作をおこなった．試作したをおこなった．オープンソースハードウェアで公開されて

基 板 に は 、 STMicroelectronics 社 製 の L6470 を 搭 載 し 、いる STL データと組立マニュアルをベースに、印刷し動作

RaspberryPi3 からの制御を実現した．また、東芝製の TB6560

検証をおこなった．3D Printer での印刷には、300 時間程度の検証も同時におこない、RTC の試作もおこなった．

の時間を要し、印刷物が大きいために、印刷の失敗も何度も発生してしまった．1 つの加工で 1 ヶ月程度かかってしまう
ために、3D Printer の印刷の工数に大きな問題を抱えている事が判明した．日本国内での 3D Print サービスで印刷した場
合は、20 万円程度の印刷費がかかるため、今後は印刷コス
トをいかに削減するかが大きな課題となってくる．

Fig. 12 RaspberryPi3 用 Stepping Motor シールドの試作
Fig.10 据置型(Type2)の構成部品

4. ロボットキットを使っての教育開発したロボットキットを使っての教育では、2016 年度
は、弊社の冬季インターンシップの中で、会津大学生 5 名に、ロボットカーの組立から RTC の作成までの実習を実施
した．2017 年には、日本高専機構と連携し、本ロボットカ
ーキットを用いたロボットプログラムのハンズオン講義
を、全国 10 校の高専で実践した．2018 年には、福島県主催のロボット関連人材育成研修の教材としても採用され、ロボットカーの組み立ての講習を実施した．また、子供向けには、東京にある Fab スペース「Techshop Tokyo」で、子供向
けのロボット研修も実施した．ロボットそのものを自作する経験ができる内容となっており、受講者からは好評をいただいている．

5. 今後の開発
今後は、2016 年度、2017 年度に開発したロボットキッ
トを進化すべく、STL、 AI 等のデータや組立マニュアルをオープンソースハードウェアとして公開し、ハンズオ
ンセミナー等のフィードバックから、その改善部分を常Fig 11. 据置型(Type2)の完成イメージ

時更新していく予定である．また、実際の教育現場への導入を積極的におこない、ロボットキット教材としての完

また、ロボットアームキットの制御基板は、設置型(Type1)
は、2016 年度のロボットカーキットの RaspberryPi3 用拡張
ボードを用いて制御する事が可能である．そのため、基板の改良はおこなわず、Python のライブラリと RTC の試作をおこなうことで、設置型(Type1)は、OpenRTM との連携を実現した．
据置型(Type2)は、ステッピングモーターを 6 個制御する

成度も高めていければと考えている．

Fig.13 イノベーションアーキテクチャ図

4.5. 東日本計算センターの取組み－ドローン、知的画像処理、ネットワーク、RTC-IF 共通化－
株式会社東日本計算センター

中野 修三

概要：
「会津大学ロボットバレー創出推進事業」おいて、弊社は D1-Proj：ドローン、I1-Proj：知的画像処理(3D 画像生
成、俯瞰画像合成)、N-Proj：ネットワーク、R2-Proj：RTC-IF 共通化を担当した．弊社のこれまでの組込みソフト開発の経験を活かし、RT コンポーネントの開発と開発ガイドラインの整備を行った．この事業に参画できたことで、ロボットソフト開発分野への第一歩を踏み出し、3 年間の取組みによって、新しいロボットソフト開発案件の受託、補助金を活用した自社独自の研究開発/実証、企業連携によるロボットソフト開発につながってきており、弊社のロボット事業の礎となった．

1． まえがき
東日本大震災の復興に向けて、福島県浜通り地域には福島イノベーションコースト構想が立ち上がり、弊社も浜通り(いわき市)に本社を置く企業として、新たな事業分野に挑大し、創業 50 年を越え、お客様、地域に貢献してきた．
半歩先の技術を研究、実証するために、研究・開発センターを設置し、この部門を中心とし、各事業部が連携して、ロボット事業に取り組んでいる．
●企業理念

戦し、自社の業績向上はもちろん、地域の復興に寄与したい

ICT サービスを通じと考えていた．

『社会とともに』『お客様とともに』『社員とともに』

福島イノベーションコースト構想の取組み分野の中で、これまでの組込みソフト開発の経験を活かせるものとし発展していくことを目指す．
●企業ビジョン

て、ロボットソフト開発を選んだものの、どう取り掛かって経営・ソフトウェア・サービス・研究開発のすべてにいけばよいか苦慮していたところに、「会津大学ロボットバ

おいて、顧客の期待を大きく超える品質を提供する．

レー創出推進事業」(以下、本事業)への参画の声をかけていただき、ロボットソフト開発分野への第一歩を踏み出すことができた．
本事業の取り組みの成果を、ロボット開発に関わる教育

3． 本プロジェクトで習得した技術と成果<3･1> D1-Proj：ドローン

機関や企業などに示したところ、新しいロボットソフト開

ドローンを隊列飛行させる飛行制御の開発に取り組み、発案件の受託につながり、現在も継続している．また福島イ

また飛行状況をビジュアル的に表示するビューア、飛行履

ノベーションコースト構想に基づく地域復興実用化開発等

歴データを表示するビューアの開発も行った．

促進事業費補助金(以下、実用化補助金)を活用して、自社独本事業では RT ミドルウェアでの開発であったが、これら

自の研究開発/実証を行うことで、更に案件の打診を受けるを発展させた実用化補助金を活用した自社開発では、ROSことが増え、企業連携によるロボットソフト開発につなが上での開発を行った．

ってきている．会津大学とのこの 3 年間の取組みは、弊社のロボット事業の礎となった．

これらを通して得られた、隊列飛行すなわち同一機体による群飛行、異なる機体による協調飛行には、関心を寄せる企業があり、新規案件の打診を受けている．

2． 東日本計算センターについて
株式会社東日本計算センターは、福島県いわき市に本社があり、東京統括事業所/横浜事業所/日立事業所/会津オフ
ィスに拠点がある．
1965(昭和 40)年の設立から受託計算業務、センター業務から出発し、システムエンジニアサービス、ソリューション
サービス、システムインテグレーションサービス、セキュリ
ティコンサルティング、お客様のコアビジネス周辺のビジ
ネスプロセスアウトソーシング業務と徐々に事業内容を拡

弊社は本事業の中でドローンを担当し、これをきっかけとして、ドローン活用を見据えた機能開発に取り組んできたところであり、今後はドローンビジネスの事業化を目指していきたい．

これらの技術を基礎として、各社が開発したロボットから位置情報（GPS データ）を取得し、2D マップ上にロボットの位置の表示を実現するロボット間連携を実現した．また、国立研究開発法人産業技術総合研究所が開発したロボット
シミュレータ「Choreonoid(コレオノイド)」上で、ロボット
モデル/環境モデル作成や移動履歴データに基づく軌跡表示なども行った．
これらの画像処理は、ロボット本体の制御とは違うが、ロボットをさまざまな用途に活用していく上では欠かせない技術なので、さらなる技術の習得とレベルアップを図って
いきたい．

Fig.2

3D マップ生成システムのシステム構成図

Fig.3 ドローン静止画像間の共通部を対応付け後、3D マップ化

Fig.4 ロボット情報モニタシステムのアーキテクチャ構成

Fig.1 ドローンにおける RTC 構成とシステム概要<3･2>I1-Proj：知的画像処理(3D 画像生成、俯瞰画像合成)
3D 画像生成では、会津大学の保有技術である 2DCDP を活用し、3D 画像を生成した．俯瞰画像合成では、ドローンが撮影した画像から、タイル構成のマップを策した．

Fig.5 ロボット情報モニタシステムの画面
Fig.8 スループット調査の概要<3･4> R2-Proj：RTC-IF 共通化
本事業のコンセプトである開発効率化と再利用のため、弊社は標準化支援業務を担当した．
これまで弊社が組込みソフト開発の中で実施してきた開発プロセスを、ロボットソフト開発に適用した形で開発ガ
イドラインとしてまとめた．これについては、これからロボットソフト開発に参入してくる企業のための一つの指針となるものと考えている．
Fig.6 Choreonoid による仮想空間での移動軌跡

また弊社ではお客様の要求仕様に基づく受託開発を行うことが多く、その場合にオープンソースソフトウェア(OSS)<3･3> N-Proj：ネットワーク
災害現場など不安定な通信・経路の環境下でも、安定した通信が確保できるメッシュネットワークを構築した．

を利用するケースはほとんどなかった．本事業では、ロボッ
トソフトウェアの基盤となる RT ミドルウェアが OSS であり、様々な機能実現に各種の OSS を利用して開発を行った．

構築したネットワークに対しては、有線及び無線それぞ

各社が開発した RT コンポーネント自体も OSS として公開すれについて通信経路の視覚化の取組み、スループット調査

るため、標準化支援業務として OSS 活用の手順を定め各社を行った．その結果、まだ技術課題も残っており、今後実際への展開を図った．OSS 関してはまだ十分な知見を得られての現場でも十分に利用できるネットワーク構築を、引き続はいないが、今後の OSS ビジネスを検討するうえで、貴重なき自社の研究開発テーマとして取り組んでいきたいと考え取り組みとなった．

ている．

Fig.7 経路情報を GUI 上で可視化する RTC 概要

Fig.9 機能分散開発における V 字モデルの概念

として打診を受けている．まだまだ事業化には至っていな
いが、今後期待を持てる分野であるので、一つ一つ実績を重ねて行きたい．活用分野では、災害・事故現場や浜通り地方が抱える大きな課題の廃炉に向けた取り組みも進めていきたいと考えている．
南相馬市には福島ロボットテストフィールドができて、地域一体となってロボット産業の活性化に取り組んでいるが、弊社の本社があるいわき市でもロボット産業が活性化されるように、微力ながら地域に貢献していきたい．その一
Fig.10 OSS 利用時のライセンス活用手順の事例つとして、いわき市三和地区にある廃校となった小学校を活用し、新技術の研究開発拠点とするとともに、地域に開か

4． 技術面以外の成果
本事業ではプロジェクトに参画している他企業との連携も多くあった．

れた IT 拠点としていく．

6． 最後に月１回開催している「RTC ライブラリふくしま研究会」は本事業を通して、会津大学との産学連携という形でプロ各企業が集まり、それ以外にも様々な企業間と接する機会

ジェクトを進めてくることができた．また本事業に取り掛があり、担当者間の人的な交流から会社の交流へも発展し、かるにあたって、会津大学先端 ICT ラボ(LICTiA)のプロジ

ロボット事業における連携を協議する場面も出てきていェクトルームをお借りし、会津オフィスを設けることがでる．今後より具体的な事業展開になることが大いに期待さきた.会津オフィスは会津大学だけでなく、会津地方の活動

れる．

拠点となっている.今後も、様々な場面での連携、ご支援を継続してお願いしたい．この会津大学とのご縁ならびに本

5． 今後の事業展開
ロボット事業の展開は、ドローンによる農業分野、工事進
捗確認、環境モニタリングなどへの活用に向けて、新規案件事業に関わった各企業とのご縁を活かして、ロボットビジネスの事業化はもちろん、福島県のロボット産業の発展に貢献していきたいと考えている．

Fig.11 イノベーションアーキテクチャ図添付.1: 株式会社東日本計算センターのご紹介●沿革
福島県平市大町20番地に、株式会社東日本計算セン
ター（EAC）設立
1966年 1月 日本ユニバック株式会社（現日本ユニシス株式会社）より電子計算機を購入・設置
地方自治体、金融機関、民間企業等の業務受託を開始14市町村合併により、福島県いわき市平字大町20番
1966年 11月
地に地名変更1973年 4月 東京都文京区本郷一丁目に東京支店を開設
東京都新宿区新宿五丁目の伊勢丹第2別館に東京支
1978年 8月
店を移転
1982年 2月 福島県いわき市平字研町2番地に、本社社屋を新築
1982年 4月 同敷地内に新館を増築し、社内全部門の移転完了
1982年 12月 株式会社東日本システムエンジニアリング（ESE）
を設立
仙台通商産業局（現東北経済産業局）第１号情報処
理サービス業電子計算機システム安全対策実施事業
所に認定
株式会社東日本ソフトウェアビジネス（ESB）を設
1983年 3月
立
1988年 4月 株式会社アルパインソフトウェア（ASI）を設立
1988年 9月 東京都台東区下谷に上野統合事業所を開設
東京都新宿区西落合二丁目の伊勢丹落合センターに
1993年 1月
東京支店を移転
1996年 2月 神奈川県横浜市鶴見区鶴見市場に横浜事業所を開設
1998年 6月 東京都新宿区新宿二丁目に東京支店を移転
新宿区新宿三丁目に上野統合事業所を移転し、東京
2001年 1月
統括事業所として開設
2001年 7月 東京統括事業所にて、データセンター業務を開始
情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）の2003年 11月
認証取得
情報セキュリティマネジメントシステム（ISMS）の2004年 12月
範囲拡大
2005年 10月 日本セキュリティ監査協会（JASA）入会
情報セキュリティマネジメントシステム（BS7799）
2005年 11月の認証取得
2006年 11月 創立40周年記念式典 新事業部制に移行
情報セキュリティマネジメントシステム
2007年 10月
ISO/IEC27001の認証取得
東京支店を、東京都新宿三丁目の東京統括事業所に2009年 3月
統合
東日本大震災発生、福島第一原子力発電所事故
2011年 3月
BCP発動
神奈川県横浜市鶴見区鶴見中央四丁目に横浜事業所
2013年 4月を移転
2014年 2月 プライバシーマークの認証取得
2015年 10月 50周年記念感謝の会開催
2016年 3月 品質マネジメントシステム ISO9001の認証取得
2017年 9月 茨城県日立市大みか町一丁目に日立事業所を移転
2017年 12月 福島民報社「ふくしま産業賞 特別賞」受賞
経済産業省の『地域未来牽引企業』(全国2,148社)
2017年 12月に選定
1965年 11月

●会社概要
株式会社 東日本計算センター
EAC(East Japan Accounting Center Co.,Ltd.)
本社〒970-8026 福島県いわき市平字研町2
代表者 代表取締役社長 鷺 弘樹
設立
1965(昭和40)年11月6日
URL
https://www.eac-inc.co.jp

4.6. メカテックの取組み－ソフトロボットシミュレーション－
株式会社メカテック

平 美紀

概要：メカテックは会津大学との産学連携にて「ソフトロボットシミュレーション」プロジェクトにおいて、剛体と弾性体のハイブリッドな動力学計算エンジンの開発を目指している．ここでは、本プロジェクトがこれまでに行ってきた成果、これからの課題を報告するとともに、この技術の事業化への可能性を示したい．

1.

まえがき

メカテックは 2017 年 6 月より「ソフトロボットシミュレーション」プロジェクトにて、委託業務を受け、会津大学
ロボット技術開発支援事業に携わっている．

の繰り返しだったが、(１) Voxelyze 導入手順の確立(２) 単体の弾性運動体についてのシミュレーション手順の確立(３)複合体の弾性運動体のシミュレーション手法の確立

本プロジェクトでは、剛体と弾性体を組み合わせたひとと、順を追って成果を積み重ねてきた．そしてクローラベ

つの運動体をシミュレーションするための動力学計算エンルトのように、駆動部ギアの回転の力の伝達により、ベルト

ジンの開発を目指している．始動からまだ半年ほどになるが回転するモデルの作成に至った（Fig. 1 参照）．このモデが、本プロジェクトについてのこれまでの成果を報告する．

ルは Fig. 1 のように 3 つのモデル系から構成される．

2.

プロジェクトでの取組み〈2･1〉 これまでの経緯
本プロジェクトは、クローラロボットのベルト部のよう①クローラベルト部①-1.ベルト部分①-2.ラグ部分②動力ギア

なゴムの柔らかい運動体をシミュレーションすることを大③サポートギア

きな目標とし、剛体シミュレータでは表現できない解像度

この各モデルに対し、以下の外力を加える．

の高いシミュレーションを行うことを目指して始動した．

①-1：ベルトが回転する方向への外力

まず初めに、弾性体のシミュレーションを行う手段とし（ただし、②の動力ギアと接触した場合のみ）て、オープンソースライブラリの Voxelyze(1) という弾性体②：向かって左手方向へ地面と平行の外力

動力学計算エンジンの導入を検討した．Voxelyze は、シミュ③：向かって右手方向へ地面と平行の外力

レーションモデルを弾性体 Voxel で表現し、個々の Voxel に②、③への外力でベルトへの張力、①-1 への外力で動力ギ

物理特性（寸法、弾性率、密度、熱膨張係数、摩擦係数、粘アから受ける力の伝達を表した．

性減衰係数）を導入することで、Voxel 単位での力学的変移を観測することが可能である．また、複数の Voxel を用いて
1 つのモデルを表現することができ、予め接触した Voxel は
質量ばねダンパ系で結合され、Voxel 間の力学的相互作用が計算される．よって、Voxelyze を導入することで、1 つのシ
ミュレーションモデルを微細に分析することができ精密な数値解析や解像度の高いシミュレーションが可能となると考えた．ただし、この Voxelyze ライブラリは弾性体構造物の材料特性を調査、シミュレーションするための動力学計
算エンジンであるため、本プロジェクトが目指す弾性運動
体のシミュレーションに適合するか、を検証することが最初の主題となった．よってこの Voxelyze を用いて簡単なシミュレータを作成、および車輪やクローラベルのモデリングを行うことで、Voxelyze の調査、検証を進めた．
〈2･2〉 これまでの成果
開発環境の整備も含め、モデリングについても試行錯誤

Fig. 1

Crawler belt Simulation Model.

このシミュレーションにて、シミュレーション開始後は、②、は構造物をシミュレーションするための物理計算エンジン③のギアに与えられた外力によってベルトが伸縮し（Fig. 2であるため、運動体のシミュレーションが適当でないこと参照）、②、③への外力とベルトの張力の釣り合いが取れたも想定される．このことを受け、一旦 Voxelyze での弾性運

後、ベルトが緩むことなく走行する様子（Fig. 3 参照）が観動体のシミュレーションを見送り、新たな計算エンジンの察でき、剛体シミュレータよりもより緻密なシミュレーシ開発を検討することとした．

ョン結果が得られた．

今後は、剛体動力学計算エンジンと弾性体動力学計算エ
ンジンを組み合わせた、ハイブリッドな動力学計算エンジンの開発を行っていく．また、新規動力学計算エンジンの評価として、剛体シミュレータや Voxelyze とのシミュレーシ
ョン結果との比較を考えている．現状の想定モデルはスポ
ンジタイヤのような外周が柔らかい形状の車輪としており、車輪が回転、もしくは静止状態にて自重で柔らかい部分
がつぶれる様子を観察し、比較していきたい．

3.

産学連携

〈3･1〉 プロジェクトに対する役割
メカテックは、様々な分野のお客様の要望に応じて、お客様の専用機を作り続けてきた産業機械や産業用ロボットのセットアップメーカーで、簡単な治具製作を始め制御機器など、機械を包括的に扱ってきた．当然、分野やお客様の業態により要求されることは異なるが、その要求に全力で対応してきたメカテックは、意識しないまでも、自然と様々な構造の機械を扱うこととなった．よって物体（ハードウェ
ア）の構造についての理解は習熟していると自負している．
Fig. 2 Stretch of Crawler belt

このような背景を踏まえ、本プロジェクトの本質的な部分である、運動体の構造についての理解や製造を通しての経験を用いて本プロジェクトに貢献したいと考えている．
〈3･2〉 産学連携への意義
メカテックは産学連携事業を長期的な視点でとらえ、産学連携にて生み出される新しい技術によって、何らかの市場が拡大し、それによって企業の活躍する場が広がる、とい
う波及効果が得られる事業ととらえている．そのため、メカテックで力になれることがあれば、尽力していきたいと考えている．
また、メカテックは、企業としての成長を図る手段として、これからも新技術を備えていかなければならない．そのため、産学連携を通して新技術への情報感度を高め、情報を吸収する窓口を広く開けておきたいと考えている．

4.

事業展開

本プロジェクトは、まだ始まったばかりであり、様々な可Fig. 3 Running of Crawler belt〈2･3〉 現状の課題と今後の目標
試行錯誤を重ねるにつれ、クローラベルトのモデリング
精度は微量ながら向上を見せている．しかし、問題点も表面化してきている．それは、シミュレーション中に物理演算が不安定となり、モデルが崩壊する事象である．不安定化の原因は残念ながら明確になっていないが、そもそも Voxelyze

能性があるが、現状考え得る市場や技術要素などをイノベーションアーキテクチャ図（Fig. 4 参照）にて示す．Fig. 4 に示す通り、剛体と弾性体を組み合わせたひとつの運動体をシミュレーションするための動力学計算エンジンは、広く、多くの分野での活用が可能になると考えている．
また、メカテックでは、機械設計や製造工程にこのシミュ
レーション技術を取り入れることで、「技能を技術にする」
事が実現可能になると期待している．

設計においては、ロボット、もしくは機械の動作シミュレ
ーションを行うことで、モータやシリンダに必要な力や速度など、動作にかかわる要素について、ある一定の境界値を取得することが可能となると想定される．そうなれば、設計者はそれを元にコストや冗長性、継続性などを考慮して選定を行えばよい．このように経験値からではなく、物理的な数値計算によって導き出された情報により、多角的にバランスの取れた設計が可能になる．そして、製造工程においては、例として、ロボットアームへのケーブルの配線作業を挙げると、可動域への配線はロボットとケーブルの動きを考慮する必要があり、経験がモノを言う難しい作業である．ト5.

結論

この「ソフトロボットシミュレーション」プロジェクトは若いプロジェクトで、研究要素が強く、事業化での即時性はまだ見込めない．しかし、現実の世界には、ロボットのシリ
ンダとウレタン、自動車タイヤのホイールとゴム、人体の骨格と筋肉など、本プロジェクトが対象としている剛体と弾性体の組み合わせが多数存在している．ゆえに、広くどのような分野にも展開できる可能性は高く、未来が大いに期待できる技術である．メカテックも大きな展開を期待しつつ今後もプロジェクトに尽力していきたい．

ライアンドエラーで何度も配線し直す事も珍しくはない．

文

しかし、ここでシミュレータを用いれば、最適な配線経路をシミュレーションでき、その結果の通りに配線するだけで、だれでも難しい配線作業が可能となる．

献(１) Hiller, J. and Lipson, H. Dynamic Simulation of Soft Multimaterial 3DPrinted Objects: Soft Robotics. 2014:1(1):88-101

このように、シーンにより様々な用途があり、考え方次第
で多方面に展開していける技術である．

Fig.4 イノベーションアーキテクチャ図

4.7. NJK:メディアドライブの取組み－虫瞰視点ロボット（ゴローン）の開発－
株式会社 NJK メディアドライブ事業部
会津大学

松村 博

遠藤 健

山下 浩生

岡 嶐一

Abstract: Against the drone that collects information from the sky, we have developed an insect's-eye view robot. The robot which isnamed as "Gorone" has the functions to shoot the ground situations and to transfer that data to server. In fiscal year (FY) 2015, we havedeveloped a wireless-type Gorone V1 that drops from the sky to observe the surrounding situations, and a wired-type Gorone V1 toobserve the inside of narrow space like groove. In FY 2016, we have developed a wireless- and wired-type Gorone V2 by adding a selfpropelled function to Gorone V1. In FY 2017, we have developed a function for quickly browsing, searching and visualizing the datataken by Gorone on the server. We have also developed a function to learn and acquire changes in surrounding environment using awireless-type Gorone V3 which is adapted by removing LED illumination from the wireless-type Gorone V2. A function to monitor
objects with the collaboration of multiple Gorones has also been developed. The developed results have been used to investigate thebusiness possibility as a platform of capturing video and audio data, and as a system of extracting flow lines by combining with TSCDP(Time-Space Continuous Dynamic Programming), which is the research result of The University of Aizu.

1.

まえがき

テムとして、ビジネスの可能性を調査した．
2 章ではゴローン V1 について、3 章ではゴローン V2 に上空から地上の状況を撮影して、立体的な地形図を作成

ついて、4 章では無線型ゴローン V3 と、V3 を利用して実現したり、橋やトンネル、太陽光発電パネルなどのメンテナン

した、ゴローン自身が環境に存在する動きを検出して学習・スを上空から行う、などの用途で、ドローンの市場が急拡大

獲得して、その動きに反応する、自己学習機能（教師無し学しており、最近では大小のドローンが手ごろな価格で入手

習機能）と複数ゴローン同士の協調制御機能、および収集しできるようになってきた．しかし、長時間の飛行や地上の状た映像データの速覧・検索・可視化機能について、5 章では況を細かく観察する必要がある場合には、撮影した画像のゴローンの利用例、6 章ではゴローンのビジネス化に関する

詳細な解析や、別途、地上での詳細な観察が必要になる場合検討について説明した．

も多い．そこで、ドローンと連携するなどして地上の状況を撮影し、その映像をサーバーに転送する機能をもった虫瞰

2.

ゴローン V1

視点ロボット（ゴローン）を、会津大学の、3 年間（2015～

ゴローン V1 では、5m 程度の高さから落として、落下地

2017 年度）の「産学ロボット技術開発支援事業」で開発し点の周囲の状況を監視することができる無線型ゴローン V1

た．

と、5m 程度の溝の中や、長期観測が必要な場合を想定した2015 年度は、上空から落下させて周囲の状況を撮影する

有線型ゴローン V1 の 2 種類のゴローンを開発した．

無線型ゴローン V1、および溝の中などに入れて内部の状況を撮影する有線型ゴローン V1 を開発した．2016 年度は、ゴ〈2･1〉 無線型ゴローン V1

ローン自体に自走機能をつけて無線制御で周囲の状況を撮

無線型ゴローン V1 は、5ｍ程度の高さから落として、落下影することができる無線型ゴローン V2、および有線制御距

地点の周囲の映像データを撮影し、無線 LAN でサーバーに離を長くした有線型ゴローン V2 を開発した．2017 年度は、送信することができるもので、ゴローンで撮影した映像データを速覧・検索・可視化する機ⅰ）停止位置に関係なく、カメラの位置が同じになる機構

能と、2016 年度に開発した無線型ゴローン V2 から LED 照ⅱ）ビデオカメラ（LED 照明付）
、及びカメラのパン・チ

明を外した無線型ゴローン V3 を 2 台作り、ゴローンの置かルト制御が可能な雲台れた環境での周囲の動きを検出して、ゴローンが反応するⅲ）地面を転がりながら移動できる構造

ための動きを学習・獲得する機能と、複数台のゴローンが協ⅳ）バッテリー駆動

調して対象を監視する機能の実現に向けた検討を進めた．
3 年間の成果は、映像・音響データ収集プラットフォーム
として、また、時空間の動作を検出することができる TSCDP（会津大学の研究成果）(1),(2)と組合せて動線抽出を行うシス等が特徴である．無線型ゴローンの外観と、カメラ雲台の外観写真を Fig.１に示した．

（１）有線型ゴローン V1 の機構

機構部分の設計では、無線型ゴローン V1 と極力部品を共通化し、有線による移動がスムーズにできるよう、左右の車輪に相当する部分の幅を広くし、有線制御線を中心部分に取付けた．有線制御線は、ゴローンの手動移動が確実にできるように、Fig.2 に示したように 30cm 程度の円筒をフレキシブルな部材でつないで作製した．また、カメFig.１ 無線型ゴローン V1 の外観（左）、カメラ雲台（右）ラなどの取り付け方法は無線型と同じである．
（２）

有線型ゴローン V1 の電気回路（１） 無線型ゴローン V1 の機構
機構部分は、5m 程度の高さから落としても壊れなく、LAN を使用して制御、観測データの転送を行うこと以外

落下後に地上を転がることができるように設計した．上は、無線型と同じである．

記から、形状は Fig.１に示すような円筒形にして軽量化（３）

し、落下の衝撃を吸収するために接地部分を細いステン
レス部材を使用してクッション効果も持たせた．また、カ

電気回路は、バッテリーを無くして有線給電とし、有線有線型ゴローン V1 の制御ソフトウェア

無線型ゴローン V1 と同様の制御を、有線 LAN を介して行う以外は、無線型と同じである．

メラと電気回路は落下地点に関係なく同じ方向を向くよ
うに設計した．
（２）

無線型ゴローン V1 の電気回路

電気回路は、CPU（ラズベリーパイ）、パン・チルト制御

３.

ゴローン V2

ゴローン V2 は、ゴローン V1 にモーターを搭載して自走できるようにした．

可能な雲台、ビデオカメラ、LED 照明、バッテリー、など

無線型ゴローン V2 は無線 LAN を介して動作の制御を行で構成され、これらの部品は Fig.1 に示したように同一い、周囲の状況をビデオカメラで撮影してサーバーに転の取り付け台に固定した．

送することができる．一方、有線型ゴローン V2 は 10m 以（３）上の長い溝の中や、人間が入れない場所に移動させて、そ無線型ゴローン V1 の制御ソフトウェア

制御ソフトウェアは CPU 上で動作し、下記の動作の制御を無線 LAN 経由で行うことができる．また、これらの制の場所の状況を長時間観測して、観測データは有線 LAN を介してサーバーに転送する仕組みになっている．

御モジュールは成果物として Open-RTC 化した．
ⅰ） LED 照明の ON-OFFⅱ） カメラ雲台のパン・チルト制御〈3･1〉無線型ゴローン V2
無線型ゴローン V2 は、V1 にモーターと車輪を付けて自ⅲ） カメラで撮影したビデオデータの転送走できるようにしたもので、防水も考慮した設計になっⅳ）ゴローン V1 全体の制御ており、外観写真を Fig.3 に示した．

〈2･2〉

有線型ゴローン V1

有線型ゴローン V1 は、5m 程度の溝内の観測や、長期観測が必要な場合を想定して設計したもので、有線 LAN
によりゴローンの制御、撮影したビデオデータの転送を行い、電源も有線供給とし、ⅰ）カメラ制御は、無線型と同じⅱ）有線 LAN 制御・有線給電（長時間観測）ⅲ）有線による確実な回収が可能等が特徴であり、外観写真を Fig.2 に示した．
Fig.3

無線型ゴローン V2 の外観

無線型ゴローン V2 の特徴は、
無線 LAN を介して制御して、その場の状況を撮影したビデオデータは無線 LAN を介してサーバーに転送することができ、
ⅰ）180 度撮影できるビデオカメラ搭載ⅱ）ステレオマイク、LED 照明付き搭載ⅲ）バッテリー駆動などが特徴である．
Fig.2 有線型ゴローン V1 の外観

（１）無線型ゴローン V2 の機構

機構部分は、当初、前進後退、左右回転などを行うために、４つの車輪ごとにサーボモーターを取付ける検討をしたが、最終的には左右の２つの車輪を１個のサーボモーターで駆動する方式とし、２個のサーボモーター駆動とした．筐体はできるだけ小型化して、走行時にスリップしないように重量は 5Kg 程度とし、防水のために密閉した構造にした．機構部の写真を Fig.4 に示した．
Fig.6 先頭ゴローンと中継ゴローンの外観（１）有線型ゴローン V2 の機構
先頭ゴローンと制御距離を延ばすための中継ゴローンとで構成され、それぞれは Fig.6 に示した形状とした．
先頭ゴローンは無線型ゴローン V2 と同様の機構で、中継ゴローンは車輪を両側に１個ずつ付け、ディファレン
シャルギヤを経由して 1 個のサーボモーターで 2 つの車
Fig.4

無線型ゴローン V2 の機構部

輪を駆動する設計とした．中継ゴローンの機構部分を図７に示した．

（２）

無線型ゴローン V2 の電気回路

電気回路は、CPU、180 度ビデオカメラ、3 個の LED 照明、2 個のサーボモーター、駆動用バッテリー、などで構成され、Fig.5 に示したように筐体内に固定した．

Fig.7 中継ゴローンの内部写真（２）

有線型ゴローン V2 の電気回路

先頭ゴローンの電気回路は、制御を有線 LAN で行う以外は無線型ゴローン V2 と同じである．また、中継ゴロー
Fig.5

電気回路部分の写真

ンは有線 LAN で１個のモーターを、先頭ゴローンからの指示で駆動するための電気回路を付けた．

（３）

無線型ゴローン V2 の制御ソフトウェア（３）有線型ゴローン V2 の制御ソフトウェア

制御ソフトウェアは、CPU 上で動作し、下記の制御を無

先頭ゴローンの制御ソフトウェアは、CPU 上で動作し、

線 LAN 経由で行う．また、これらの制御モジュールは成果

下記の動作の制御を有線 LAN 経由で行うことができる．

物として Open-RTC 化した．

また、中継ゴローンは、先頭ゴローンからの指令により先ⅰ）２個のサーボモーターの制御

頭ゴローンと同じ速度で前進後退するようになっていⅱ）LED 照明の ON-OFFる．これらの制御モジュールは成果物として Open-RTC 化ⅲ）９軸センサ（加速度、角速度、地磁気、GPS）のデ

した．

ータ取得

ⅰ）先頭ゴローン、2 個のサーボモーターの制御ⅳ）カメラで撮影したビデオデータの転送ⅱ）先頭ゴローンの LED の ON-OFFⅴ）ゴローン V2 全体の制御ⅲ）９軸センサ（加速度、角速度、地磁気、GPS）の データ取得<3.2> 有線型ゴローン V2ⅳ）カメラで撮影したビデオデータの転送

有線型ゴローン V2 は、無線型ゴローン V2 を先頭ゴロⅴ）中継ゴローンの制御ーンとし、約 5m 間隔に Fig.6 で示したように、中継ゴローンを配置し、10m 以上の長距離制御を可能とした．

ⅵ）ゴローン V2 全体の制御

４．ゴローン V3<4・1> 無線型ゴローン V3 の制御ソフトウェア
ゴローン V3 は、無線型ゴローン V2 から LED 照明を外して無線型ゴローン V3 を作り、有線型ゴローンは、
特に改良はしていない．

ⅱ）ビデオデータの検索技術（ビデオ検索）ⅲ）ビデオデータの可視化技術をサーバー上に実装した．
ⅰ）は、ビデオデータの変化部分を見つけるショット
検出技術であり、フレーム間の画像特徴の差分をとり、LED 照明を外した無線型ゴローン V3 を 2 台、新たにその大きさに指定した値以上の差が検出された時の画

つくり、これを利用して、180 度カメラで撮影した画像

像を表示する機能で、実際にショット検出した画面例

から周囲の環境動作を学習しながら獲得していく機能

を Fig.9 に示した．

と、複数台のゴローン V3 が協調して対象を観測する機
能、観測したサーバー上のデータを速覧・検索・可視化するソフトウェアを開発した．
（１）

無線型ゴローン V3 の自己学習機能

無線型ゴローン V3 の 180 度ビデオカメラ画像を利用して、８方向（Fig.8 左図）に動く小さい時空間動作を、TSCDP
でリアルタイムに検出する．検出した動作は、終点と始点が時空間で一定間隔の場合に繋いでいくという操作を一
定時間繰り返し、その時間内での動作を学習・獲得した線
分の繋がりを学習結果パターンとして登録していく．

Fig.9

ショット検出した画面例

次に、登録された学習パターンを TSCDP の参照パター
ンとして、新しい環境で参照パターンと同じ動作が検出ⅱ）は、探したい場面を、例えば１）の結果を蓄積しされると反応する、という自己学習機能を作成し、人間のておいて、そのなかから探したいビデオクリップをク

動作（ジェスチャー）を対象にとして有効性を確認した．

エリーにして、蓄積したビデオを検索する方式で、検索

図 8 右図は、ゴローンが周囲の動きを学習して図 8 右結果例を Fig.10 に示した．

図の下方に示した４つの円形の動きを獲得した例で、この４つの動を TSCDP の参照パターンとして反応する、学習済みゴローンができた状態を示している．

Fig.10 ビデオ検索結果を表示した画面例（左上：クエリービデオ、右側：検索結果）
Fig.8 左図：８方向の動きを検出する参照パターン
右図：ゴローンが４つの動きを学習した画面例

ⅲ）は、蓄積した大量のビデオデータの特徴あるフレーム画像（ショット検出画像：１）など）の画像特徴を（２）

ゴローン同士の協調制御

3 次元化して表示し、可視化できるようにしたもので、複数のゴローンを、個々に制御することは面倒であ

表示例を Fig.11 に示した．画面上で、見たい画像をクり、ゴローン同士が連携と取りながら対象をうまく監リックすると、その画像が含まれるビデオを、その位置視する方式を検討した．

から再生することができる．

上記を実現するために、ドローン間で通信ができるようにして、いくつかのモード（同じ方向を向く、それぞれが指定した角度に動く、特定のゴローンの指示に従う、など）を用意して、協調動作について検討した．
（３）

収集データの速覧、検索、可視化

ゴローンやドローンで撮影したビデオ映像は自然と増えて来て、使うときに必要なビデオを探すのが大変になる場合が想定される．
蓄積したビデオデータを効率よく探す方法として、
ⅰ）ビデオデータの速覧技術（ショット検出）

Fig.11 大量のビデオデータを可視化した画面例

５．ゴローンの利用例
ゴローンの利用が想定される場面例を、下記に分野ごとに示した．
ⅰ）災害時などの監視・調査（災害、防災）
ⅱ）ダムなどの異常状態の監視（異常監視）

Fig.12 左図：ⅰ）、右図：ⅱ）のイメージ図

Fig.15 ゴローンカメラからの映像を、TSCDP を利用して動線抽出する利用例を示したパネル

ⅲ）農作物の生育状態や異常状態の監視（農業）ⅳ）交通状況や、人の流れなどの監視（交通）Fig.13 左図：ⅲ）、右図：ⅳ）のイメージ図

６．ビジネス化に対する検討
今回のプロジェクトで開発したゴローンをビジネス展開するにあたり、下記の可能性を検討し、当社フェア
や当社ホームページなどに公開した．また、今回のプロジェクトで展示した国際ロボット展などでアピールするなどして、ビジネスの可能性を検討した．
ⅰ）ゴローン自体のプラットフォーム販売ⅱ）ゴローン V1 に搭載したパン・チルト制御できる
雲台とビデオカメラの販売ⅲ）開発したアプリケーションの販売
・TSCDP を利用した動線検出技術
・TSCDP を利用したジェスチャー認識技術
・ビデオ映像の速覧・検索・可視化技術

Fig.16 展示会で利用したパンフレット

また、ゴローン関連技術のイノベーションアーキテク
チャ図を Fig.17 に示した．

７．むすび
空中から地上の状況を監視するドローンに対して、地上で周囲の状況を監視する虫瞰視点ロボット、ゴローンを開発した．ゴローンには、無線 LAN で制御するバッテリー駆動の「無線型ゴローン」と、有線 LAN 経由で制御する
ケーブル給電方式の「有線型ゴローン」があり、それぞれ、モーター駆動系が無いものと、駆動系付きの 2 種類を開発した．
Fig.14 ゴローン V2 の利用例を示したパネル

また、無線型ゴローン V2、V3 を利用して、環境に適応した行動を獲得する技術や、複数のゴローンが協調して監視する技術の調査研究、収集したビデオデータを速覧・検索・可視化する機能を試作した．

さらに、上記４種類のゴローンに関する使用方法を検討し、簡単なデモソフトや紹介パネル、パンフレットを作成し、関連するフェアでの展示やホームページに公開しソフトウェアと組合せて、さらに発展させていきたい．
最後に、ゴローンの機構部分の設計・組立を担当した、
本郷メカニックの友田代表に感謝します．

てビジネス化の調査も進めた．
地上の状況を監視するゴローンのような虫瞰視点ロボットはドローンと連携して使用する例が報告されている

文

献が、今回のプロジェクトで進めたような、周囲の環境に存(1)Yuki Niitsuma, Syunpei Torii, Yuichi Yaguchi & Ryuichi Oka:"Time-

在する動きを学習して行動を獲得していく技術や、複数

segmentation and position-free recognition of air-drawn gestures and charactersのゴローンが協調して動作する技術の報告は、新しい試in videos", Multimedia Tools and Applications, An International Journal, ISSN

みと考えている．

1380-7501, Volume 75, Number 19, pp.11615--11639.

今後、ゴローン自体をプラットフォームとして、色々な場面で利用することや、TSCDP を利用した動線抽出などの(2)岡嶐一："動画像処理装置および動画像処理プログラム"，特許第5608194 号(平成 26 年 9 月 5 日）

Fig.17 イノベーションアーキテクチャ図５章

産学ロボット技術開発支援事業と産業技術総合研究所の連携

国立研究開発法人産業技術総合研究所

安藤 慶昭

概要：国立研究開発法人産業技術総合研究所は福島県による補助事業「産学ロボット技術開発支援事業」（以下本事業と称する）において、ロボットのソフトウェアに関する二つの技術（ロボット開発基盤：RT ミドルウェアとロボット用シミュレータ：Choreonoid）に関して連携させていただいた．本稿では、連携に至る経緯と本事業での関わり方について三年間を振り返る．

1.

はじめに

タとして採用される等、広く利用されている．

国立研究開発法人産業技術総合研究所（産総研）は本事業において、ロボットのソフトウェアに関する二つの技術（ロボット開発基盤：RT ミドルウェアとロボット用シミュレー
タ：Choreonoid）に関して連携させていただいた．
RT ミドルウェア（以下 RTM）とは、ロボット機能要素のソフトウェアモジュール（RT コンポーネント：以下 RTC）
を多数組み合わせてロボットシステムを構築するためのソ
フトウェアプラットフォームである（Fig.1）．ロボット機能要素を RTC として作成し、ソフトウェアの蓄積や再利用性・信頼性の向上、システム構成の柔軟性向上を図ることで、ロボット開発を効率化する．

本稿では本事業において 2015 年から 3 年間にわたり取り組まれてきた RT ミドルウェア・Choreonoid という二つのロ
ボットのソフトウェア技術に関して、 本事業と産総研との連携について振り返る．

2.

連携までの経緯〈2･1〉 産学ロボット技術開発支援事業との出会い
本事業のことを初めて伺ったのは、私が産総研から経済産業省出向中の 2015 年 2 月のことである．ちょうどこの時は、経済産業省主導で 2014 年 9 月から始まったロボット革
命実現会議（2）と、その議論の結果である「ロボット新戦
略」の取りまとめが終わり、この新戦略に基づき、ロボットに関する様々な施策がまさに動き出そうとしている時期で

音声合成
コ ンポーネント

カメラ
コ ンポーネント

力センサ
コ ンポーネント

アクチュエータ
コ ンポーネント

レーサレンジフ ァインダコ ンポーネントあった．福島県は「イノベーションコースト構想」に関連しアクチュエータ
コ ンポーネントて、「福島浜通りロボット実証区域」や「ロボットテストフ
ィールド」等、ロボットに関連する諸施策が動いていた．私自身も 4 月の帰任を前に、最後の仕事として福島浜通りロ
ボット実証区域に関する仕事等にもあたらせていただいて認識・対話
コ ンポーネントアーム
コ ンポーネント

移動台車
コ ンポーネントいた時期であり、ロボット研究開発・実証・産業化の中心地としての福島県に対する期待の高まりを身近に感じていた
ところであった．

サービスロボット

Fig. 1 RT コンポーネントの組み合わせで構築するロボットシステム

産総研では 2005 年からオープンソース実装：OpenRTMaist( １) を一般に公開するとともに、国際標準化団体 OMG(Object Management Group) において標準化(２) 、普及活動等を実施してきた．
Choreonoid(３) は産総研が開発するオープンソースのロボット用統合 GUI ソフトウェアである．標準で動力学シミュ
レーション機能や動作振り付け機能を備え、産総研が開発するヒューマノイドロボットのハードウェア・ソフトウェ
ア設計や制御・動作生成などに利用されているほか、一般的なロボットシミュレーション、2015 年に行われたシミュレーションによる災害対応ロボット競技会：ジャパンバーチャルロボティクスチャレンジ(JVRC)( ４ ) の標準シミュレー

Fig. 2 ロボット革命実現会議 （2014 年 9 月11 日）とロボット新戦略

そんな中、会津大学が翌年度立ち上げるロボット開発事
業において、私の研究テーマである RT ミドルウェアに興味を持っていただいているとのお話を受け、2015 年 2 月には

経済産業省に岩瀬理事他の皆様にお越しいただき、本ロボ③

ロボットソフトウェアの RTC 化作業への技術支援

ット技術開発支援事業についてのお話を伺った．本事業に④

その他ロボットソフトウェア全般に関する助言

おいて会津大学では、 ロボット開発に取り組む過程でロボこれらの技術支援を行う上で参考としたのは、2007～

ット関連ソフトウェアについて、ソフトウェアの標準化、開2011 年度に行われた NEDO（国立研究開発法人新エネルギ

発ガイドラインの作成、ソフトウェアの蓄積基盤の確立なー・産業技術総合開発機構）「次世代ロボット知能化技術開どを目指しており、その基盤として RT ミドルウェアを活用

発プロジェクト」である．このプロジェクトでは、国内のしたいとのお申し出があった．まさに RT ミドルウェアが目

様々な大学・研究機関・企業が保有するロボットの知能化に指していたロボット開発・実装の体系化にチャレンジする関わる諸技術を RT コンポーネント化して蓄積・流通させる

内容で、ぜひとも何らかの形で関与させていただきたいとことを目的としたプロジェクトであった．

の思いを強くした．

まず、①ソフトウェアライブラリ構築に関する技術支援については、産総研で運営する OpenRTM-aist のポータルサ〈2･2〉 RT ミドルウェアの状況

イトである openrtm.org および、上記 NEDO プロジェクト

当時 1 年間の経済産業省への出向中であり、その間は研で 作 成 さ れ た RTC 再 利 用 Web サ イ ト （ 最 終 的 に は究所のスタッフに RT ミドルウェアの保守作業や Web・メー

openrtm.org に統合）などがある．関係者が作成した RTC の

リングリスト運営等を任せ、新規機能の開発については一

ソースコードやドキュメントを登録、再利用する仕組みを旦停止していたものの、帰任後の新規機能開発や普及活動作成した．②研修プログラムについては、10 年以上に渡りに向けて構想を巡らせていた．

延べ 70 回以上・1000 人以上の産総研主催の講習会を開催しRT ミドルウェアという考え方が提案され、実装・標準化ている実績がある. また、③ロボットソフトウェアの RTC 化を進めて 10 年以上経ていたが、いつも壁となるのはモデル作業に関しては、上記プロジェクトにおいての RTC 開発実

ベースおよびコンポーネント指向によるシステム構築とい績に加えて 10 年以上に渡りメーリングリスト・Web フォー

う考えが、RT ミドルウェアのユーザであるロボット開発者・

ラム上でユーザコミュニティの運営実績がある．④その他

研究者、特に機械系技術者にはなかなか理解されないこと

ロボットソフトウェア全般に関しては、産総研内のロボッであった．ところが、本開発事業に参加する会津大学並びにトソフトウェアに精通した研究者をメンバーとすること

参加企業各社は、情報工学やソフトウェア技術の専門家がで、様々な面から支援可能な体制とした．

多く、RT ミドルウェアの考え方をすぐに自然なものと理解していただいたことは大きな希望となった．
〈2･3〉 技術コンサルティング制度による連携

4.

連携活動

〈4･1〉 RTC-Library-FUKUSHIMA

その後、産総研として本ロボット技術開発事業にどのよ

本事業では、開発されたソフトウェア資産をライブラリ

うに関与・連携するかについて検討された．通常、産総研が化し一般公開することを目的としたポータルサイト 「RTC-

外部組織と連携する場合、共同研究、受託研究や技術移転等

Library-FUKUSHIMA」の公開および運営を行った.

いくつかの制度が利用可能である．本事業に対して、産総研がどのように協力可能か検討した結果、当時新たに制度化された「技術コンサルティング」制度を利用することとした.
他の制度では、 一般的な研究開発の主体が産総研または両者にあるのに対し、 技術コンサルティング制度は、研究開
発の主体はコンサルティングを依頼する側にあり、それを産総研が技術的にサポートすることを目的とする制度である．
本事業ではまさに、会津大学と福島県内企業が主体的にロボットの研究開発を進め、その中で産総研が RT ミドルウ
ェアに関する技術的なサポートを実施するという構造であり、技術コンサルティング制度の利用による連携が適して
いた．

3.

連携テーマ

技術コンサルティングに基づく連携の内容については、
大きく分けて以下の 4 つのテーマとした．
①

ソフトウェアライブラリ構築に関する技術支援②

研修プログラム構築に関する技術支援

Fig. 3 検索が容易な RTC ダウンロードページ

RT コンポーネントはモジュール化されたロボット機能要素であり、OMG 標準である”Robotic Technology Component
Specification(２) ” に基づいた共通インタフェースとプロファ
イル情報を持つことが規定されている．RTC ソースコード
自動生成ツール RTCBuilder は、RTC のひな型ソースコードと同時に XML 形式のプロファイル情報を生成する．プロフ
ァイル情報からは、RTC が有するデータポートの数やデー
タ型の種類、サービスポート・コンフィギュレーションパラ
メータなどの情報を得ることができる．加えて、RTCBuilder
から RTC の詳細仕様を付加情報として入力することで、ドキュメントツール doxygen によるドキュメント自動生成が可能となる．
Fig. 4 会津大学での第 1 回 RTM 講習会の様子

RTC-Library-FUKUSHIMA ではこれらの情報を上手に利用し、RTC の配布ページの検索性向上や登録ページの自動生成等が行われるようになっている（3）．これらの機能は、

その後は、本事業において RTM 講習会コンテンツを独自

産総研の openrtm.org における RTC 登録ページにはなかっに作成いただき、福島県内で積極的に独自の講習会を開催た画期的機能であり、RTC 標準仕様の思想を非常によく理していただいた．講習内容も、これまで産総研で行われてい解・活用している良い事例である．このほか、RTC 再利用時たものは、初心者向けのみであったものを、初級・中級・上にライセンスが明記されていないものは第三者が使いづら

級レベルごとにそれぞれの教材を作成し、講習会を開催しいといった経験からライセンスを明記する機能、検索性向ていただいたことは画期的であった．これに加えて、短期的上のため RTC のカテゴリや利用分野などのキーワードをあに参加者に集中開発を促す RTM ハッカソンを会津大学で独らかじめ決めておくなど、利用者の立場に立った使いやす

自に開催したことは特筆すべきことである．

い Web ページとなっている点は特筆に値する．本 Web ペー

また、Web ページには e ラーニングによる自主学習可能

ジが広く一般に周知され今後ますます RTC の集積と再利用

な Web ページが開設されていることも技術者育成に大きくが進められることを期待したい．

貢献する機能である．

〈4･2〉 RT ミドルウェア講習会〈4･3〉 RT ミドルウェア技術支援

ロボット開発においては、ハード・ソフト両方を扱うこと

本事業では、ロボットの開発を RTM を利用して行ううえのできる技術者が求められている．本事業ではそうしたエでの技術的支援を産総研として行ってきた．開始直後は基ンジニア育成を目的として研修プログラムの構築も進めら

本的利用法に関する質問等が多かったが、開発が進むにつれた．

れ、RT ミドルウェアの内部に関わる質問や、高度な利用法

まず初めに、産総研が実施する RT ミドルウェア講習会をなどの提案もなされるようになった．これは、我々としてもご理解いただくために、2015 年 6 月 24 日に会津大学におい新たな研究課題につながる内容であり、RT ミドルウェアのて産総研による RT ミドルウェア講習会が行われた．学生

新機能開発を進めるうえで大いに参考となった．

10 名、企業からの参加者 10 名の計 20 名を集めて、RT ミ

例えば、RTC 同士の通信に Pub-Sub 型通信の Solace や

ドルウェアの基礎から、移動ロボット Kobuki を実際に制御

MQTT(５) を導入する会津大学の試みや、ロボットのデータする実習等が実施された．

をクラウドに収集する DB-RTC( ６ ) の開発などの事例がある．産総研としてこれらの要望や事例を参考に、前者はマルチプロトコル対応のデータポートアーキテクチャの開発（Fig. 5）
、後者は分散ロギングフレームワーク：fluentd ベースの分散ロギング機構の導入などにつながった．会津大学の情報分野に精通した多くのロボット研究者と議論する機会を得ることで新たな展開へつながった良い連携事例である．

シリアライザファクトリ

パブリッシャ
ファクトリ

接続時生成

接続時生成

での利用が予定されている．こうした背景から、ロボット開インターフェース
ファクトリ

OutPort

RTC

接続時生成

onExecute()

コネクタオブジェクト

CORBA CDR
シリアライザPublisherex. flash

ROS1 msg
シリアライザPublisher

発におけるシミュレーション技術およびソフトウェア技術に関して、会津大学を始めとする参加各企業に対する期待は非常に高まっているといえる．

CORBA I/F
コネクタオブジェクト

ROS2 DDS
シリアライザex. New

Publisher
ex. Periodic

ROS Publisher
コネクタオブジェクト

DDS Publisher

T型

型無し char[]

新機能

既存の機能

Fig. 5 開発中のマルチプロトコル通信フレームワーク〈4･4〉 RTC 開発プロセス標準化
上述の次世代ロボット知能化技術開発プロジェクトにおいては、移動機能、マニピュレーション機能（単腕・双腕、Fig. 6 ロボットシミュレータ Choreonoid

視覚含）、対話機能などについて、RT コンポーネントによるモジュール化とその標準アーキテクチャと基本データ型を定めるなど、標準化を行ってきた．一方で、モジュール分割〈4･6〉 RTM 普及貢献賞

方法を含む開発プロセスの標準化、ライセンスを含むオー

日本ロボット工業会・ロボットビジネス推進協議会の RT

プンソースコードの取り扱いについても、多くのロボット

ミドルウェア WG（主査：平井成興氏）では、毎年 RT ミド

開発者にとっては何らかの指針が必要であった．

ルウェアの普及発展に寄与した個人・団体を表彰する「RT本事業では、これらの課題への取り組みとしてロボット

ミドルウェア普及貢献賞」の表彰を行っている．2015 年か

開発プロセスの標準化が進められてきた．ソフトウェア企ら始められたこの表彰は、これまで 17 組の個人や組織が表業においては開発プロセスに関する知見の蓄積があり、こ彰されてきた．

れを RTM をベースとしたロボット開発に適用させる形で、2017 年度の表彰においては、本事業で運営されている RT

開発プロセスの標準化が行われたことは意義深い．加えて、

コ ン ポ ー ネ ン ト の ラ イ ブ ラ リ サ イ ト 「 RTC-Library-

オープンソースの取り扱いについても、OSS 混入検出ツー

FUKUSHIMA」を通じ RT コンポーネントの一般公開や、Web

ルの利用、ライセンス毎の取り扱い等についてガイドライ

サイトでの開発成果の公開、福島県内で RT ミドルウェア講

ンが定められたことは、産総研としても大いに参考となる習会やハッカソン等を多数実施するなど、RT ミドルウェア事例である．現在実施されている NEDO「ロボット活用型市の普及・広報に多大なる貢献が評価され、本事業に参加の会

場化適用技術開発プロジェクト」においても、こうした取り

津大学を始めとする 7 組織の活動が認められ出版広報分野

組みを参考にしつつ、ロボット革命イニシアティブ協議会での受賞に至った（Fig. 7 7）．

内において、安全を含むロボット開発プロセスや特許・ライ
センスの取り扱いについて議論を進めたいと考えているところである．
〈4･5〉 Choreonoid の活用
2016 年度からは、産総研で開発しているロボット用シミュレータ “Choreonoid” を本事業で活用していただけることとなった．2016 年の 10 月には会津大学において産総研による Choreonoid 講習会が実施され、その後は本事業におけるロボット開発に活用されている．Choreonoid は経済産業省、国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機

Fig. 7

RT ミドルウェア普及貢献賞の受賞

構（NEDO）主催の国際的なロボットの競技会・展示会である「World Robot Summit (WRS) 2018」におけるトンネル事故
災害対応・復旧チャレンジシミュレーション競技の公式シミュレータとして利用や、福島ロボットテストフィールド

5.

おわりに

本稿では、2015 年度から 3 年間実施された「産学ロボッ

ト技術開発支援事業」と産総研との連携について振り返った．当初は RT ミドルウェアと Choreonoid について産総研
による技術支援を行うという枠組みのもと始まったが、情報科学およびソフトウェア技術に精通した大学・企業と連携させていただくことで、産総研としても得るところの多い意義深い事業であった．本事業に関与させていただいた
ことに改めて感謝申し上げたい．
今後、ロボットにおけるソフトウェア技術の比重はますます高まり、人材育成やロボット開発手法等、本事業で取り組まれた諸技術の重要性は高まるであろう．培われた技術を基盤とし、本事業の参加大学・企業が中心となって、福島県がロボットイノベーションの中心となることを期待した
い．

文

献

(１) OpenRTM-aist official website: https://openrtm.org(２) OMG available specification, ``Robotic Technology Component
Specification version 1.1'', formal/12-09-01, http://www.omg.org/spec/RTC(３) Choreonoid ホームページ, http://choreonoid.org/ja/(４) ジャパンバーチャルロボティクスチャレンジ(Japan Virtual Robotics
Challenge: JVRC), http://www.jvrc.org/(５) 吉野 大志，渡部 有隆，矢口 勇一，中村 啓太，小川 純，成瀬 継
太郎.”メッセージ Broker 間のブリッジを応用した RT ミドルウェ
アにおける Pub/Sub 型通信インタフェース”, 計測自動制御学会
SI2017, 2017.12(６) 井上 千徳，矢口 勇一，成瀬 継太郎，渡部 有隆，嶺田 築，Pham,
Cuong, Hung ， 濱 谷 圭 輔 ， Pathberiyage, Venushka, Thisara
Dharmasiri，大山 良明，中澤 遙 菜，間宮 隆瑛，松本 拓，安間 奎
伍，吉野 大志，中村 啓太, “RT コンポーネントを用いたセンサー
データ収集基盤の開発”, 計測自動制御学会 SI2016, 2016.12

６章

今後に向けて

会津大学

成瀬

継太郎

Abstract: This article presents the future works on the robotic technology research and development based on the AY2015-2017
project of robotic technology research and development, which includes the future view of robotic information systems, issues tobe solved, and technologies to be developed.

1.

が、次のステップはサービスの提供である．

はじめに

クラウドロボティクス技術によってソフトウェアはネッ

本稿では、2015 年度から 2017 年度に会津大学で行われたトワークのどこに配置しても動作することが可能になっロボット技術開発支援事業プロジェクトの成果から見えた

た．よって我々が開発したソフトウェアライブラリは静的

ロボット情報システムの未来像と次の課題を述べる．

なオープンソース型のライブラリの機能に付け加えて、動2.

的なサービス提供も可能になる．具体的には、異種複数ロボ

ロボット情報システムの未来像

ットを結合するための計算機資源と制御ソフトウェアの提本プロジェクトでは産学連携の研究開発体制下、異種複供、さらに実ロボットからのデータの集約、蓄積、再利用で数ロボットと多様なソフトウェアを結合することを目的とある．我々はこの概念をロボティクスクラウドと名付ける．

して、ロボットミドルウェア導入、ソフトウェアライブラリ

ロボティクスクラウドが可能になると、ロボット固有のの公開と運用、人材教育を行ってきた．その結果として、ク情報処理とデータ再利用に伴う処理が分離できるため、こラウドロボティクスの概念を提案し、その事例として統合

れまで他分野でビッグデータ解析や人工知能といった情報型のロボット情報システムを開発した．

処理を行ってきた技術者がロボット分野に参加することがその結果として見えてきた次世代ロボット技術のイメー
ジを Fig. 1 に示す．これには以下の鍵となるアイディアが含まれる．

可能になる．Fig. 1 の中央部分にこれを示す．
本プロジェクトではロボット開発におけるソフトウェアと情報処理技術の重要性について言及してきたが、その次のステップがロボティクスクラウドである．

〈2･1〉 ロ ボ ッ ト デ ー タ 技 術 の 利 用 と サ ー ビ ス の 提 供
本プロジェクトではソフトウェアライブラリを提供した

Fig. 1 会津大学考える次世代ロボット技術

〈2･2〉 ロボットデータと拡張空間法

対応している OS が Ubuntu だけであることと、単一ロボッ

本プロジェクトでは拡張空間法として、現実空間（フィジトを対象としており、基本設計が古いこと、並びに独自通信カル）のロボットデータを仮想空間（サイバー）に表示し、規約を採用しているため、異種複数ロボットを結合するこロボットの操作性を向上する情報システムの開発を行っとを目的とした本プロジェクトでは採用しなかった．

た．ロボティクスクラウドによって、これの利用が一層進むと考えられる．

一方、2017 年に ROS2 という新しいフレームワークが発表された(1)．こちらは DDS(Data Distribution Service)という標

異種複数ロボットから様々な環境で動作した結果、得られた多様なデータがロボティクスクラウドに蓄えられる．
このデータは様々な目的に再利用することができる．

準的な通信規格を採用している．今後、ROS2 に対応したソ
フトウェアが増大することが予想される．
本プロジェクトでは OpenRTM-aist を採用したが、これも例えば、ロボットの動作結果を対象に、ロボットの性能評

近い将来 DDS に対応することが予想される．そのため次世

価や環境の複雑性の評価を行うことができる．さらにこれ

代のロボット情報システムは DDS により緩く結合したシス

らデータから現実空間を高い精度で模倣した仮想空間を構

テムになる可能性が高い．

築することも可能になる．すると、シミュレータを利用してそのためロボティクスクラウドの実現のためには、ローロボット機構の設計、制御器の開発、ソフトウェアテストがカル（あるいはエッジ）ネットワーク内で DDS により結合可能になる．その後に実際のロボットを開発・実装し、現実したロボットとソフトウェアに対して、グローバル（あるい空間で検証することになり、ロボット開発サイクルを速め

はクラウド）ネットワークにある大規模ソフトウェアを有

開発コストを大きく短縮することも期待できる．

機的に結合する基板技術が必要となる．さらに、それは大量

また、仮想空間を利用するためロボット技術者の人材育の人間と機械（ロボットとセンサ）と計算機が結合したシス成においても E-learning の導入が可能になり、手元にロボッテムの中で情報が循環するモデルになり、そのためのソフトを保持することがなくても学習機会の提供が可能にな

トウェア設計論も必要になる．この概念を Fig. 2 に示す．

る．この結果、ロボット技術者数の増大と質の向上も期待できる．したがって必要となるロボットハードウェアとソフ
トウェアの両面を理解するデュアルウェアエンジニアの育成もより加速する、と思われる．

3.

〈3･2〉 新しいロボットシミュレータ
ロボティクスクラウドのためにはロボットシミュレータの利用が不可欠であるが、そのためにはシミュレーション
能力を向上する必要がある．

次の課題

従来のロボットシミュレータは、剛体と呼ばれる変形し前述のロボティクスクラウドを実現するためには、以下の技術的な課題を解決する必要がある．

ない物体を仮定し、計算機内部ではその前提でモデル化をしていた．しかし実際にロボットに使われる物体、とくに接触する部分は変形可能である．例えば、タイヤ、クローラベ〈3･1〉 新しいロボットミドルウェア

ルト、ロボットハンドなどである．そのため、従来シミュレ

本プロジェクトでは OpenRTM-aist を導入したが、別の大ータでは、段差がある不整地を走行するロボット等の運動

きな勢力として ROS/ROS2(1)が挙げられる．ROS は 2007 年

は計算ができないか、できた場合でも実際の運動とは大きに開発が始まったオープンソース型のロボットソフトウェ

く異なるものになっていた．

アフレームワークである．米国を中心にユーザ数は多いが、次世代のシミュレータはこのような相互作用を表現でき

Fig. 2 ロボティクスクラウドと拡張空間法と情報循環モデル

るロボットの内部表現方法と高速で安定な数値計算方法がし、ロボット技術の一層の発展が期待されている．そこでの必要である．とくにクラウドの利用により高速な計算資源

データ計測や解析のためには本稿で述べた次世代のロボッを前提にできるので、シミュレーションに基盤技術の開発

ト情報システムが必要になるであろう．我々は本プロジェが課題であると我々は考える．

クトで得た知見をそのような分野にも適用し、イノベーシ
ョンコースト構想の推進とロボット産業革命の地ふくしま〈3･3〉 新しい要素技術と社会実装の実現に貢献したいと考えている．

さらに前述概念をささえるためには、下記技術を含んだ要素技術の開発が必要である．


ロボットシステムインテグレーションとそれを支えるロボットソフトウェア工学技術の開発





謝

辞

ネットワーク化されたマルチロボットのための多重

これまでのプロジェクト運営にあたり、産学ロボット技

時間スケールのプログラミングモデルとネットワー

術開発支援事業研究開発推進会議委員の皆様には、多大なク状況に応じたソフトウェアノード配置の設計論

るご協力を賜り心より御礼申し上げます.

非同期自律バッファリング機能を持つ、マルチメディリアルタイム DDS 通信の処理デバイスの開発

2016 年度産学ロボット技術開発支援事業研究開発推進

これらの機能を実環境で検証するための試験施設と会議委員

ロボット情報システムのインフラの整備、将来的な

石川宏幸様（株式会社エヌケー製作所）

社会実装



秋本

修様（株式会社日立製作所）

とくに最後の項目に関しては、ロボット技術の社会実装

米倉

淳様（国立研究開発法人科学技術振興機構）と関連してくる． Fig. 3 に示すように従来のロボット技術山田

理様（福島県ハイテクプラザ）

は単体ロボットのものであり、機械工学、電気工学、制御工学の統合であった．しかし、ロボットと計算機技術の発達に2017 年度産学ロボット技術開発支援事業研究開発推進より、情報工学の比重が大きくなってきた．さらに、将来は会議委員

異種複数ロボットを結合したシステムが生活空間で動くこ柳とになる．そのときはロボティクスクラウドの概念をベー

秋本

修様（株式会社日立製作所）

スに、システムの安全と安心、さらにそれを運用するための

米倉淳様（国立研究開発法人科学技術振興機構）

社会インフラとしてのロボット情報基盤の整備と運用が必



大和田野

景一様（福島コンピュータシステム株式会社）

芳郎様（福島県ハイテクプラザ）

要になるであろう．我々の考えるロボティクスクラウドは
それを情報の面から支えるものである．

4.

おわりに

本稿では、本プロジェクトの成果から見えてきた次世代のロボット情報システムに必要な技術を述べた．とくにロボットのための情報基盤の開発と整備を行うことによって、他分野からロボット分野へ新しい技術者の参入が期待される．そして、新しい技術やアイディアの導入を通じたオープンイノベーションが期待できる．
2019 年度には福島ロボットテストフィールドがオープン

Fig. 3 総合技術としてのロボット

文(1)

http://wiki.ros.org/

献論文・知的財産関係リスト
概要：３ヵ年で当該事業から発表された論文、並びに知的資産リストを以下に記す.

1. 成果概要
Table 1. 成果概要項目

平成 27 年度

平成 28 年度

平成 29 年度

(2015 年度)

(2016 年度)

(2017 年度)

10

学術論文誌掲載論文

5(他 6 審査中)

国際会議発表論文

2

4

12

国内学会発表論文

11

18

25

特許出願数

1

1

4

登録特許数

0

0

0

登録商標数

2

0

0

主要対外活動

-

11

16

特記

-

受賞 3

受賞 4

2. 学術論文誌掲載論文リスト-

Taku Matsumoto, Yoshiaki Oyama, Jun Ogawa, Keita Nakamura and Keitaro Naruse, "Modeling the drawbar pull of a rod wheel inloose soil", Journal of Artificial Life and Robotics, Volume 22 Issue 4, December 2017, Pp.503-508, (2017).

-

Wuhui Chen,Yuichi Yaguchi, Keitaro Naruse,Yutaka Watanobe, Keita Nakamura, "QoS-aware Robotic Streaming Workflow Allocationin Cloud Robotics Systems", IEEE Transactions on Services Computing, Volume: PP, Issue: 99, (2018).

-

Yuki Niitsuma, Syunpei Torii, Yuichi Yaguchi, Ryuichi Oka, "Time-segmentation- And position-free recognition from video of airdrawn gestures and characters", Multimedia Tools and Applications, Springer, pp 1-25, May, 2015, DOI: 10.1007/s11042-015-2669-3
岡 嶐一、畠 圭佑、”ドロネット --有線結合ドローンネットワーク", 計測と制御、第５６巻、第１号、2017 年１月、pp.

-40--43.
-

Matsumoto, Taku, et al. "Mechanism of generating drawbar pull of rod wheel on loose soil." Artificial Life and Robotics 22.4 (2017):
503-508.

-

W. Chen, Y. Yaguchi, K. Naruse, Y. Watanobe and K. Nakamura, "QoS-aware Robotic Streaming Workflow Allocation in Cloud
Robotics Systems," in IEEE Transactions on Services Computing, vol. PP, no. 99, pp. 1-1. doi: 10.1109/TSC.2018.2803826

3.

国際会議論文リスト<3･1> 2015 年度-

K. Naruse, "Predicting the disconnection of flocking agents in a swarm," 2015 IEEE International Conference on Advanced Intelligent
Mechatronics (AIM), Busan, 2015, pp. 1783-1788. doi: 10.1109/AIM.2015.7222805-

Yuichi Yaguchi, Yuta Hiroto, Takaaki Mamiya, Ryuichi Oka, "A Coarse-to-Fine Strategy for Full Pixel Image-Matching in HighResolution Images," The 16th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS2015)<3･2> 2016 年度-

H. Nakazawa, K. Nakamura and K. Naruse, "Collision identification in weeding robot with acceleration standard deviation," 2016 IEEE
International

Conferenceon

Robotics

andBiomimetics(ROBIO),

Qingdao,

Dec.

2016,

pp.

2026-2032.

doi:

10.1109/ROBIO.2016.7866627-

C. H. Pham, Y. Yaguchi and K. Naruse, "Feature Descriptors: A Review of Multiple Cues Approaches," 2016 IEEE International
Conference on Computer and Information Technology (CIT), Nadi, Dec. 2016, pp. 310-315. doi: 10.1109/CIT.2016.61-

K. Nakamura, M. Kimura, T. Anazawa, T. Takahashi and K. Naruse, "Investigation of weeding ability and plant damage for rice field
weeding robots," 2016 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII), Sapporo, Dec. 2016, pp. 899-905. doi:10.1109/SII.2016.7844114-

T. Matsumoto, Y. Oyama, K. Nakamura, K. Naruse, "Frequency Based Modeling of Drawbar Pull for Rod Wheel on Loose Soil“,
ISAROB 2017, Jan. 2017<3･3> 2017 年度-

Nakamura, Keita, Kizuku Mineta, and Keitaro Naruse. "Investigation of 3D Reconstruction from Time-series Images by Towing
Camera." IFAC-PapersOnLine 50.1 (2017): 10317-10322.

-

W. F. Shih, K. Naruse and S. H. Wu, "Implement human-robot interaction via robot's emotion model," 2017 IEEE 8th International
Conference on Awareness Science and Technology (iCAST), Taichung, 2017, pp. 580-585. doi: 10.1109/ICAwST.2017.8256522-

Yuichi Yaguchi, Yoshiaki Nitta, Satoshi Ishizaka, Tomohiro Tannai, Takaaki Mamiya, Keitaro Naruse and Shuzo Nakano, "Formation
control for different maker drones from a game pad," 2017 26th IEEE International Symposium on Robot and Human Interactive
Communication (RO-MAN), Lisbon, 2017, pp. 1373-1378. doi: 10.1109/ROMAN.2017.8172483-

Y. Yaguchi, K. Moriuchi and K. Anma, "Comparison of camera configuration for real-time drone route planning in 3D building maze,"2017 IEEE 8th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST), Taichung, 2017, pp. 244-249. doi:
10.1109/ICAwST.2017.8256455-

Haruna Nakazawa, Jun Ogawa, Keita Nakamura and Keitaro Naruse, "Robot Sweep Path Planning with Weak Field Constrains under
Large Motion Disturbance," SWARM 2016, Kyoto, Japan, Oct., 2017-

Keisuke Hamatani, Jun Ogawa, Keita Nakamura and Keitaro Naruse, "Distributed Localization by Camera Robots with Consensus
Filter," SWARM 2016, Kyoto, Japan, Oct. 2017.

-

Ryuhei Yamada, Yuichi Yaguchi, Masashi Yoshida, "Performances of 3D mapping and odometry tools, and of a visualization system
for analyzing accidents of unmanned aerial vehicles," ISAROB2018, pp. 389-394, Beppu, Japan, Jan. 2018.

-

Ikumi Otani, Yuichi Yaguchi, Keita Nakamura, Keitaro Naruse, "Quantitative Evaluation of Streaming Image Quality for The Robot
Teleoperation," ISAROB2018, pp. 230-235, Beppu, Japan, Jan. 2018.

-

Fumiaki Abe, Keita Nakamura, Jun Ogawa, Keitaro Naruse, "Stable Pulling Out Strategy for Small Disaster Response Robot with Dualarm," ISAROB2018, pp. 279-284, Beppu, Japan, Jan. 2018.

-

Keitaro Naruse, "Distributed Localization by Camera Robots with Consensus Filter," ICDP 2018, Hokkaido, Japan, Mar. 2018.

-

Keita Nakamura, Daisuke Kai, Kizuku Mineta, Jun Ogawa, Keitaro Naruse, "Improvement for 3D Reconstruction Considering Passive
Rotation by Towing Camera," ICDP 2018, Hokkaido, Japan, Mar. 2018.

-

Jun Ogawa, Miki Taira, Keita Nakamura, Keitaro Naruse, "Cellular Automaton Approach for Motion Pattern Analysis of Soft-bodied
Agent," ICDP 2018, Hokkaido, Japan, Mar. 2018.

4. 国内会議論文リスト<4･1> 2015 年度-

赤間裕平, 成瀬継太郎, "初期速度が群れ形成エージェントに及ぼす影響", 精密工学会学術講演会講演論文集 2015A 巻(2015) M21, Sep. 2015.

-

赤間裕平,成瀬継太郎, "分離指標を用いた群れ形成 エージェントの制御," SI2015, 1A3-2, Dec. 2015.

-

嶺田築, 成瀬継太郎, "位置の距離を観測とするカ ルマン合意フィルタを用いた複数移動ロボットの位置推定," SI2015,
1A1-5, Dec. 2015.

-

横川真美, 成瀬継太郎, "Localization of mobile robot by using sensors and Kalman filter," 平成 27 年度 第 3 回情報処理学会東北支部研究会, Jan. 2016.

-

間宮隆瑛, 矢口勇一, "Developing A Scheme of Controlling Drones using OpenRTM-aist," 平成 27 年度 第 3 回情報処理学会東北支部研究会, Jan. 2016.

-

井上千徳, 矢口勇一, 佐藤彰, "Visualizing State Cluster of Indicator Sequence in Sewage Treatment Facilities," 平成 27 年度 第 3
回情報処理学会東北支部研究会, Jan. 2016.

-

樋口彩, 矢口勇一, "２つの全方位カメラを用いた全方位距離画像生成," 平成 27 年度 第 3 回情報処理学会東北支部研究会, Jan. 2016.

-

伊藤諒平, 成瀬継太郎, "二足歩行機のスリップ発生時のエネルギー量の変化に基づいた制御と回復性," 精密工学会学術講演会講演論文集 2016S 巻 (2016) H06, Mar. 2016.

-

赤間裕平, 成瀬継太郎, "巨大群れ形成のための局所エネルギー制御," 精密工学会学術講演会講演論文集 2016S 巻 (2016)-

H20, Mar. 2016.
佐藤慎也, 矢口勇一, 奥平恭子， 出村裕英, "光学顕微鏡断層撮影に基づくシリカエアロゲル中にできた孔の 3 D 形状復元, " 第 78 回全国大会講演論文集 2016 (1), 237-238, Mar. 2016.

-

橋本真一, 矢口勇一, 成瀬継太郎, "ピクセルワイズな対応点からの 3 次元広域形状復元," 第 78 回全国大会講演論文集
2016 (1), 285-286, Mar. 2016.
<4･2> 2016 年度-

間宮隆瑛, 矢口勇一, 成瀬継太郎, 新田喜章, "OpenRTM-aist を用いたドローン制御スキームの作成," ROBOMECH2016,
ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2016, 2P2-02b3, Yokohama, Jun. 2016.

-

濱谷圭輔, 成瀬継太郎, "Topological distance に基づいた群れ形成アルゴリズム," ROBOMECH2016, ロボティクス・メカト
ロニクス講演会講演概要集 2016, 1A1-05a6, Yokohama, Jun. 2016.

-

松本拓, 成瀬継太郎, "軟弱地盤におけるロッド車輪モデルの開発と検証," ROBOMECH2016, ロボティクス・メカトロニク
ス講演会講演概要集 2016, 1P1-04a6, Yokohama, Jun. 2016.

-

中澤遥菜, 中村啓太, 成瀬継太郎, "加速度センサを用いた水田除草用ロボットの衝突識別判定," 精密工学会学術講演会講
演論文集 2016A 巻 (2016) A15, Sep. 2016. [Best Presentation Award]-

松本 拓, 中村啓太, 成瀬継太郎, "周期成分と非周期成分の分解による軟弱地盤に おけるロッド型車輪の駆動力モデルの開発と検証," RSJ2016, 第 34 回日本ロボット学会学術講演会, 3U1-03, Yamagata, Sep. 2016.

-

安間奎伍, 矢口勇一, 渡部有隆, 成瀬継太郎, "RT ミドルウエアを用いたクラウドロボティクス開発基盤の考察," SI2016
計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会, 3G2-4, pp. 2557-2560, Dec. 2016.

-

井上 千徳, 矢口 勇一, 成瀬 継太郎, 渡部 有隆, 嶺田 築, Pham, Cuong, Hung, 濱谷 圭輔, Pathberiyage, Venushka, Thisara
Dharmasiri, 大山 良明, 中澤 遙菜, 間宮 隆瑛, 松本 拓, 安間 奎伍, 吉野 大志, 中村 啓太, "RT コンポーネントを用いたセンサーデータ収集基盤の開発," SI2016 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会, 1N3-1, Dec.
2016.

-

阿部 文明, 中村 啓太, 成瀬 継太郎, "画像処理による遠隔操作アームのための把持点の提示, " 計測自動制御学会 東北支部 第 305 回 研究集会, 305-16, Nov. 2016.

-

嶺田 築, 中村 啓太, 成瀬 継太郎, "建物内の調査のための受動的な回転運動を行う牽引カメラによる 3 次元復元の検証,"
計測自動制御学会 東北支部 第 305 回 研究集会, 305-17, Nov. 2016.

-

濱谷 圭輔, 中村 啓太, 成瀬 継太郎, "超分散カメラロボットによる自己位置推定," 計測自動制御学会 東北支部 第 305
回 研究集会, 305-18, Nov. 2016.

-

神ノ門 真吾, 大山 良明, 嶺田 築, 横川 真美, 松本 拓, 中澤 遥菜, 阿部 文明, 本多 健, 中村 啓太, 成瀬 継太郎(会津大学), "水田除草用ロボットのための GPS 測定装置による観測点分布の調査と要因解明," 計測自動制御学会 東北支部 第305 回 研究集会, 305-19, Nov. 2016.

-

大山 良明, 松本 拓, 中村 啓太, 成瀬 継太郎, "水田除草用ロボットのための ロッド車輪による土の掘り起こし体積の調査," 計測自動制御学会 東北支部 第 305 回 研究集会, 305-20, Nov. 2016.

-

嶺田 築, 成瀬 継太郎, 中村 啓太, "受動的な回転運動を行う牽引カメラによる時系列画像からの 3 次元復元の検証,"
SI2016, 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会, 1F4-1, Dec. 2016.

-

大山 良明, 松本 拓, 中村 啓太, 成瀬 継太郎, "水田除草用ロボットに用いるロッド車輪の土による掘り起こし体積の調査," SI2016, 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会, 2D1-2, Dec. 2016.

-

濱谷 圭輔, 中村 啓太, "超分散カメラロボットによる自己位置推定,"SI2016, 計測自動制御学会 システムインテグレーシ
ョン部門 講演会, 1D3-2, Dec. 2016.

-

吉野 大志, 安間 奎伍, 成瀬 継太郎, 矢口 勇一, 渡部 有隆, 中村 啓太, "Solace を用いた OpenRTMaist の Pub/Sub 型メッセージ通信の実装と応用,"SI2016, 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会, 3G3-3, Dec. 2016.

-

森内啓介, 矢口勇一, "位置推定とデプスカメラを用いたドローンの 3 次元の逐次迷路探索," 平成２８年度 第３回情報処理学会東北支部研究会, 3-1, Jan. 2017.

-

佐藤 拳, 大山 良明, 嶺田 築, 濱谷 佳輔, 中澤 遥菜, 阿部 文明, 中村 啓太, 成瀬 継太郎, "外部観測カメラによる水田除草用ロボットの自己位置検出," 平成２８年度 第３回情報処理学会東北支部研究会, 3-2, Jan. 2017.
<4･3> 2017 年度-

吉田将司, 矢口勇一, "ドローンのための単眼カメラによる周辺環境の再構築," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロ

ニクス講演会講演概要集 2017, 2P2-A04, May, 2017.
-

大谷育未, 矢口勇一, "FaBo センサの RTC 化による簡単なロボットプロトタイピング," ROBOMECH2017, ロボティク
ス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2A2-K12, May, 2017.

-

吉野大志, 渡部有隆, 矢口勇一, 中村啓太, 成瀬継太郎, "OpenRTM-aist における CORBA 通信とメッセージ Broker 付き
Pub/Sub 型メッセージ通信による共存システムの可能性と応用例, " ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講
演会講演概要集 2017, 2A2-J08, May, 2017.

-安 間 奎 伍 , 矢 口 勇 一 , 渡 部 有 隆 , 成 瀬 継 太 郎 , "Cloud base の RTM 構 築 と Raspberry Pi へ の 自 動 デ プ ロ イ ,"ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2A2-K07, May, 2017.

-

矢口勇一, 新田喜章, 石坂諭, 丹内智博, 間宮隆瑛, 成瀬継太郎, 中野 修三, ”異種ドローンによる複数台同時制御のための RT コンポーネント," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2A2-J11, May, 2017.

-

W. CHEN, Y. YAGUCHI, K. NARUSE, Y. WATANOBE, K. NAKAMURA, "Latency-Aware Computation Offloading Algorithm for
Cloud Robotics," The Proceedings of JSME annual Conference on Robotics and Mechatronics (Robomech2018), 1P2-I02, May. 2017,-

矢口勇一, 森内啓介, "デプスカメラを用いたドローンの逐次三次元迷路探索," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 1P1-H08, May, 2017.

-

神ノ門真吾, 大山良明, 嶺田築, 横川真美, 松本拓, 中澤遥菜, 阿部文明, 本多健, 中村啓太, 成瀬継太郎, "水田除草用ロボ
ットのための複数 GPS 測定装置による観測点分布の調査," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演
概要集 2017, 1A1-D03, May, 2017.

-

濱谷圭輔, 小川純, 中村啓太, 成瀬継太郎, 尾川順子, 久保田孝, "コンセンサスに基づいた超分散カメラロボットによる自己位置推定," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2A1-H09, May, 2017.

-

中澤遥菜, 小川純, 中村啓太, 成瀬継太郎, "掃引ロボットの移動誤差を考慮した経路計画の提案," ROBOMECH2017, ロボ
ティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2P1-H04, May, 2017.

-

田 村 雄 介 ら （ 13: 成 瀬 継 太 郎 ), " 福 島 第 一 原 子 力 発 電 所 の 廃 止 措 置 の た め の 遠 隔 操 作 技 術 の 開 発 と 人 材 育 成 ,"ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2P1-R01, May, 2017.

-

阿部文明, 中村啓太, 小川純, 成瀬継太郎, "大型遠隔操縦ロボットのための Hough 変換を用いた楕円検出による対象物把持点の提示," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2P1-R09, May, 2017.

-

松本拓, 大山良明, 小川純, 中村啓太, 成瀬継太郎, "土壌との相互作用を考慮したロッド型車輪の駆動力発生メカニズムのモデリング," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2P2-C08, May, 2017.

-

大山良明, 中村啓太, 小川純, 松本拓, 成瀬継太郎, "土壌粒子との相互作用を考慮したロッド車輪による掘り起こし体積のモデル化," ROBOMECH2017, ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017, 2P2-C09, May, 2017.

-

Ryuichi Oka, Ranaweera Rasika, "Region-wise 3D Image Reconstruction from Video Based on Accumulated Motion Parallax",
MIRU 2017, PS1-5 2017,08/08.

-

佐藤 拳, 大山 良明, 嶺田 築, 濱谷 圭輔, 横川 真美, 松本 拓, 中澤 陽菜, 阿部 文明, 神ノ門 慎吾, 本多 健, 中村 啓太, 成瀬 継太郎, "外部観測カメラによる水田除草用ロボットのナビゲーション,"

精密工学会学術講演会講演論文集

2017S 巻 (2017), A15, Sep. 2017.
-

神ノ門真吾, 小川 純, 阿部文明, 中村啓太, 成瀬継太郎, "RTK-GNSS によるアイガモロボットの制御のための測位精度の検証," 精密工学会秋季大会学術講演会, I33, Sep. 2017.

-

横川真美, 小川 純, 中村啓太, 成瀬継太郎, "拡張カルマンフィルタと慣性センサを用いた水田除草ロボットの３次元姿勢推定," 精密工学会秋季大会学術講演会, Sep. 2017.

-

中村啓太, 小川 純, 成瀬継太郎 , "進化ロボティクスにおけるコーチングに基づいた行動パターンのラベリング," 精密工学会秋季大会学術講演会, Sep. 2017.

-小川 純 , 平 美記, 中村啓太, 成瀬継太郎, "弾性体ボクセルを用いたクローラロボットシミュレーション," 精密工学会
秋季大会学術講演会, Sep. 2017.

-吉野 大志, 渡部 有隆, 矢口 勇一, 中村 啓太, 小川 純, 成瀬 継太郎, "メッセージ Broker 間のブリッジを応用した RT
ミドルウェアにおける Pub/Sub 型通信インタフェース," SI2017, 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講
演会, 3B1-04, Dec. 2017.

-

小川 純, 中村 啓太, 成瀬 継太郎,

"固定トポロジーの結合振動子系による生物表現," SI2017, 計測自動制御学会 システ

ムインテグレーション部門 講演会, 3C6-10, Dec. 2017.
-阿部 文明, 中村 啓太, 小川 純, 成瀬 継太郎, "双腕ロボットのための急激な回転中心の変化を考慮した安定引き抜き戦
略," SI2017, 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会, 3C6-15, Dec. 2017.

-

中澤 遥菜, 中村 啓太, 小川 純, 成瀬 継太郎, "移動が不確実であるロボットのための確率論に基づいた経路計画,"

SI2017, 計測自動制御学会 システムインテグレーション部門 講演会, 3C6-17, Dec. 2017.
-

大谷 育未, 中村 啓太, 矢口 勇 一, 成瀬 継太郎, "ベンチマークに基づいたロボットの操作性と映像遅延の関係," 日本
機械学会東北学生会 第 48 回学生員卒業研究発表講演会, 602, Mar. 2018.

5. 出願特許リスト
Table 2. 出願特許一覧
出願提出日2015 年 9 月 9 日
2016 年 9 月 1 日
2017 年 8 月 21 日

出願番号, 出願者

特願 2015-177680,
岡嶐一

特願 2016-170795,
岡嶐一

2017 年 12 月 7 日

画像距離算出装置、画像距離算出方法および画像距離算出用プログラム (AMP)
画像距離算出装置、画像距離算出方法および画像距離算出用プログラム (AMP

岡

国内優先権主張出願)

嶐一(国際出願番号),岡2017 年 10 月 2 日

ドローン及びドローン群(Dronet)

特願 2017-158781,

PCT/JP2017/030813
2017 年 8 月 28 日

発明の名称(備考)嶐一

特願 2017-192767,
岡嶐一

特願 2017-235198,
岡嶐一

画像距離算出装置および画像距離算出用プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な非一過性の記録媒体 (AMP 国際特許出願)
音声認識装置および音声認識プログラム (音声)
動画像距離算出装置および動画像距離算出用プログラム (FMP)

6. 登録商標リスト
Table 3. 登録商標一覧
登録日2016 年 9 月 9 日
2016 年 10 月 28 日

商標登録

ポリドロネット
polydronet
ドロネット
dronet

商標登録番号

第 5880813 号 (T 5880813)
第 5891570 号(T 5891570)

プロジェクトメンバーリスト
公立大学法人会津大学
理事長兼学長
理事兼復興支援センター長
復興支援センター 教授
復興支援センター 特任教授
復興支援センター 特任教授
情報システム学部門 ロボット工学 教授
情報システム学部門データベースシステム学 上級准教授
情報システム学部門 ロボット工学講座 准教授
復興支援センター 准教授
復興支援センター 准教授
ロボット情報工学クラスタ― 特別研究支援者
ロボット情報工学クラスタ― 特別研究支援者
ロボット情報工学クラスタ― 特別研究支援者
ロボット情報工学クラスタ― 研究支援者
事務局 企画連携課主幹兼副課長
復興支援センター 特定プロジェクト支援者
復興支援センター 特定プロジェクト支援者
ロボット情報工学クラスタ― 特別研究支援者

株式会社アイザック
代表取締役社長
企画部長
研究開発部
研究開発部
研究開発部

三好
馬場
本木
河野
齋藤

眞夫
法孝
保成
智也
千明

株式会社会津ラボ
代表取締役社長
マネージャー
開発部 研究員
開発部 研究員
開発部 研究員
開発部 研究員

久田 雅之
遠藤 貴幸
畠
圭佑
新城 惇也
山口 幸則
五十嵐 駿介株式会社 FSK
産業システム部
産業システム部
産業システム部
システム営業部

システム開発課 課長
システム開発課
システム開発課
営業２課 課長

荒川
馬上
蛭田
小林

弘栄
雄
聡
剛

岡
岩瀬
屋代
石川
菊地
成瀬
渡部
矢口
中村
小川
吉野
安間
陳
原澤
吉田
虷澤
金田
芳賀

嶐一
次郎
眞
安則（2016.8-2017.3）
伸治（2017.6-）
継太郎
有隆
勇一
啓太（2016.4-）
純 （2017.2-）
大志（2016.4-）奎伍（2016.4-）
武輝（2016.4-2017.3）
輝 （2017.2-2017.3）
淳
沙織
真紀（2015.9-2017.7）
明香（2015.12-）

株式会社エヌジェーケー
メディアドライブ事業部フェロー
メディアドライブ事業部グループ主任
メディアドライブ事業部新技術グループリーダー

松村 博
遠藤 健
山下 浩生

株式会社東日本計算センター
R&D センター センター長
R&D センター 主査研究員
R&D センター チームサブリーダー
R&D センター
R&D センター
エンベデットシステム事業部 プロジェクトマネージャー
エンベデットシステム事業部 プロジェクトマネージャー
エンベデットシステム事業部 チームサブリーダー
エンベデットシステム事業部
セキュリティソリューション部
iwaki 開発センター
iwaki 開発センター
iwaki 開発センター

中野 修三
小林 清志（2016.4-2017.9）
丹内 智博
羽賀 公亮（2016.10-2017.5）
坂林 亮治（2015.4-2016.3）
鈴木 教文
松本 美勝（2015.9-2016.3）
佐藤 隆司
迎田 俊二
伊藤 盛人（2015.4-2016.3）
三本松 晃平（2016.8-）
阿部 英明（2016.4-2017.3）
吉田 章彦（2017.4-）

株式会社 GClue
代表取締役社長
取締役
エンジニア
エンジニア

佐々木
高野
穂積
永山

陽
康
智
豪雄

株式会社メカテック
制御技術グループ

平 美紀

国立研究開発法人産業技術総合研究所
ロボットイノベーション研究センター
ロボットソフトウェアプラットフォーム研究チーム長
知能システム研究部門 ヒューマノイド研究グループ 主任研究員

安藤 慶昭
中岡 慎一郎公立大学法人会津大学〒965-8580

会津若松市一箕町鶴賀字上居合 90 番地

電話

0242-37-2533（復興支援センター）

FAX

0242-37-2687（復興支援センター）