次世代ロボットシステムを牽引するキーテクノロジー

ロボットシステムが研究室から製造、物流、サービス分野での商用展開へと移行する中、広範な導入を妨げる残された障壁を特定することが不可欠となっています。

ハードウェアとソフトウェアの両面で大幅な進歩が見られますが、急速な設計進化により、ロボットは農業、倉庫管理、ラストワンマイル配送、検査、スマート製造などの分野で、より高い汎用性と知能を獲得し続けています。

実際には、ロボットはセンサーとカメラからデータを取り込み、自己位置推定を行い、周囲を認識し、近くの物体の動きを予測し、安全で協調的な動きを計画します。これらすべてには大量の処理能力とエネルギーが要求されます。

ロボットプラットフォームの消費電力は、駆動モーターとコントローラー、センシングシステム、処理ユニットの3つの主要カテゴリに分類されます。ロボットの姿勢と位置を効率的に特定するためには、新世代の低消費電力・高精度センサーが必要です。また、ロボットは通常低速で移動するため、処理プラットフォームは性能とエネルギー消費のバランスを取る必要があります。

この重要な局面において、システムオンチップ（SoC）が、多様なセンシングモジュールと強力な人工知能（AI）エンジンを統合する要として登場し、次世代商用ロボットの波を可能にしています。

次世代SoCへの要求

ロボット操作では、オドメトリ、経路計画、ビジョン、知覚など、数十のアルゴリズムをリアルタイムで同時に実行することがよくあります。この複雑さは、疎コーディング、経路計画、同時自己位置推定と地図作成（SLAM）などの特殊機能をサポートし、比類のない統合を提供できるSoCを必要とします。

QualcommのSDA/SDM845チップ（図1）は、この統合の飛躍を例証しています。そのオクタコアKryo CPUは2.8 GHzで動作し、オンデバイスAI処理用のHexagon 685 DSP、知覚、ナビゲーション、操作用のモバイル最適化コンピュータビジョンスタックによって補完されます。デュアル14ビットSpectra 280画像信号プロセッサ（ISP）は、最大32メガピクセルのカメラと60 fpsの4Kビデオを処理します。

図1: ロボット設計向けQualcomm SDM845チップのアーキテクチャ構成要素（画像: Qualcomm）

このプラットフォームには、セキュアブート、暗号化アクセラレーション、信頼できる実行環境（TEE）を提供するセキュア処理ユニット（SPU）も組み込まれています。接続性はWi-Fiでカバーされ、産業現場での低遅延・高スループット通信のために5Gの追加が計画されています。

QualcommのRobotics RB3プラットフォームは、SDA/SDM845をベースに、DragonBoard 845c開発ボードとキットを組み合わせ、迅速なプロトタイピングを実現しています。

NVIDIAのJetson Xavier（図2）は、配送・物流ロボットをターゲットとした、もう一つの高度に統合されたソリューションを示しています。このモジュールは90億個のトランジスタを備え、毎秒30兆回以上の演算（TOPS）を提供し、8コアARM64 CPU、Volta TensorコアGPU、デュアルNVIDIAディープラーニングアクセラレータ（NVDLA）、画像プロセッサ、ビジョンプロセッサ、ビデオプロセッサを搭載しています。

図2: 80×87mmのJetson Xavierモジュールは、ワークステーション級のコンピュートをわずかなサイズで実現（画像: NVIDIA）

これらの例は、AIアクセラレータがSoCとモジュールにおいて不可欠であり、ロボットがセンサーデータを融合し、自己位置推定、地図作成、ナビゲーションを精密に行えることを示しています。

AI統合: まだ進化中

AIは、特に物体検出と認識において、ロボットの応答性と精度を高める上で極めて重要です。硬直的なプログラミングを超えることで、AIはロボットが周囲とより自然かつ精密に相互作用することを可能にします。

しかし、設計者はコンポーネントのサイズや消費電力を増やさずに、追加のAI機能を組み込む必要があります。また、大型のフォームファクタは商用導入の妨げとなります。

図3: AIモジュールは性能、サイズ、電力のバランスを取り、市場要求を満たす必要があります。

もう一つのハードルは、広範なAIフレームワークサポートを確保することです。産業用およびサービスロボットは、姿勢推定と位置決めのために推論モデルにますます依存しています。

スマートセンサーの必要性

自律型掃除機やホバーボードのようなロボットは、激しい振動に耐えられる高度に安定した高性能センサーを必要とします。ソフトウェアベースの制御を使用すると、高精度センサー処理の実現はコストと開発時間の両方を増大させることがよくあります。

したがって、統合センシングソリューションが不可欠です。RB3プラットフォームでは、InvenSense（現在TDK傘下）が、低消費電力で緊密にマッチングされたセンサーと、高い音響過負荷ポイントを持つマイクロフォンのスイートを供給しています。

RB3は、InvenSenseの6軸IMU（3軸ジャイロスコープと加速度計の組み合わせ）、静電容量式気圧センサー、マルチモードデジタルマイクロフォンを使用します。これらのIMUはリアルタイムクロックベースの位置決めを提供し、気圧センサーは10cmの高度精度を達成します。

ロボットは、SLAMベースのナビゲーションを備えたスマートセンサーおよびカメラシステムをますます採用しており、複雑な実世界環境で確実に動作できるようになっています。機械学習機能が3Dビジョンカメラに組み込まれ、知覚がさらに向上しています。

設計者は依然として小型化と低消費電力を優先し、高解像度センサーが標準デジタルバスを介してロボットコントローラーとシームレスにインターフェースできることを確保する必要があります。

AIと同様に、スマートセンサーとカメラはまだ初期段階にありますが、業界は2020年までに大幅な成熟が見込まれ、より低コストと高精度が提供されることが期待されています。

センサーとAIが成熟するにつれ、ロボットは倉庫や工場でのスタンドアロン自律ユニットから、コンシューマーと産業の両分野における協調パートナーへと移行していくでしょう。