バージニア工科大、生物模倣歩行システムで先進ロボティクスを推進

2年前、カベ・ハメド准教授は息子のニカーンが自力で初めて歩く姿を見ました。よちよち歩きから、揺れながら立ち上がり、最初の歩行、そしてしっかりした二足で床を駆け抜けるまでの過程を目の当たりにしました。

愛犬テリが駆け寄り、駆け足から速足へと歩様を変える様子を見るたび、ハメド氏は数学的な着想を得ます。彼女の俊敏性をロボットにどう与えられるか、常に考えています。

10年以上にわたり、ハメド氏は二足・四足ロボットが人間や動物のように歩き走れる制御アルゴリズムを開発してきました。ニカーンとテリの動きを見るたび、「まだ学ぶべきことが山ほどある」と実感させられます。「一見単純な問題に見えます。私たちは毎日歩き、走り、階段を上り、隙間を飛び越えます。だが、それを数学とロボットに翻訳するのは困難です」とハメド氏は語ります。

バージニア工科大で研究を加速

ハメド氏は昨年、バージニア工科大工学部機械工学科の助教授、およびハイブリッド動的システム・ロボット移動研究室の主任として着任。以来、学内外の共同研究者とともに、生物模倣移動のロボットへの適用を強化する4つのプロジェクト（全て米国立科学財団助成、ソフトウェア開発に焦点）を推進しています。

義足への応用：二足歩行の知見を活用

一つのプロジェクトでは、二足歩行の知見を動力義足の強靭な移動に応用することを検討。ミシガン大学電気工学・計算機科学科のロバート・グレッグ准教授と共同で、グレッグ氏の動力義足モデル向けに分散制御アルゴリズムを開発しています。

四足ロボットの俊敏性・安定性・器用さを向上

残り3プロジェクトは四足ロボットを対象とし、センサー、制御アルゴリズム、AIの統合活用により、ロボット犬の俊敏性、安定性、器用さ、周囲および相互への応答性を向上させます。

ハメド氏は、「毎年より多くの脚部ロボットが作られていますが、ロボットが犬、チーター、ピューマのような生物の俊敏性に匹敵するには、まだ長い道のりがあります。ロボット技術は急速に進歩していますが、ロボットと生物学的対応物の間には、依然として根本的なギャップがあります」と指摘します。

四足の友からインスピレーションを得て

ロボット犬の研究では、動物の移動における俊敏性と安定性を支える高度で知的な制御アルゴリズムの開発により、このギャップを埋めることを目指しています。高度フィードバック制御アルゴリズムと数理最適化手法をセンサー活用と統合し、動物の基本的な生物学に基づいたアプローチを取ります。

脊椎動物のバランス制御を模倣

脊椎動物のバランス制御は主に脊髄で行われ、振動性ニューロン同士が通信してリズミカルな運動を生成します。これは自然な機能であり、脚部動物と人間が目を閉じても歩ける理由だとハメド氏は説明します。しかし、階段や岩場のような複雑な環境をナビゲートするには視覚が必要で、脳が視覚情報を解釈する必要があります。

ハメド氏のチームは、センサーと強靭な制御アルゴリズムを用いて、ロボット犬で同様の効果を生み出しています。エンコーダー（関節位置を相対的に読み取るセンサー）と慣性計測ユニット（ロボット本体の地面に対する姿勢を測定）で、脊椎動物に自然なバランスと運動制御を再現。カメラとライダー（レーザー技術による精密環境マッピング）を搭載し、マシンビジョンで障害物との接触・回避をより適切に判断させます。

ゴースト・ロボティクス製の3台のロボット犬にこれらセンサーを搭載し、新開発の知的・強靭な制御アルゴリズムをテスト。自らの動きと環境の計測値を読み取ったロボットが、オンボードコンピューターで計算された強靭な制御アクションを用いて、ポイントAからBへ自律的に移動することを目指しています。

これまでに、実際の動物を模倣した複数の歩様（歩様、速足、走り）をシミュレーションおよび実機テストし、より鋭い角度で、より俊敏に、バランスよく、高速に移動できるようになってきています。さらに、制御アルゴリズムへのAI統合を探索し、実環境でのリアルタイム意思決定を改善しようとしています。

バージニア工科大内外のパートナーと連携

ハメド氏は、AIや安全性重視制御アルゴリズムといった新概念の採用にあたり、連携を重視しています。2つのプロジェクトで、カリフォルニア工科大のアーロン・エイムズ教授（機械・土木工学）と共同研究。複雑環境での四足・二足ロボットの俊敏な移動を可能にする、次世代の知的・安全・強靭な制御アルゴリズムの開発を目指します。さらに、脚部ロボットの群れによる協調作業での分散フィードバック制御アルゴリズム構築にも取り組みます。

最近、バージニア工科大機械工学科のアレックス・レオネッサ教授も加わり、エイムズ教授とハメド氏のプロジェクトで、ロボット盲導犬と人間の協調移動向けに分散制御アルゴリズムを適応させる研究を開始しました。

ハメド氏は、「共同研究から学びます。それが知識を前進させる方法です。有名企業が素晴らしいことをやっていますが、彼らの詳細は見えません。我々は科学と数学から学び、発見を共有します。論文発表を通じて、『これが我々のアルゴリズムだ。どう拡張できるか？』と他大学に問いかけられます。」と語ります。

実世界での応用展望：移動性、支援、その融合

地球の半分以上が車輪車両では到達不能とされる中、俊敏な脚部ロボットは山岳や森林などの険しい地形をより良くナビゲートできます。家庭やオフィスでは地面は平坦で予測可能ですが、二足歩行者向けに設計された梯子や階段がロボットの制約になります。ハメド氏は、移動制限のある人々を支援し、共生するためには、ロボットが同じ条件を扱えることが重要だと考えます。また、工場火災の救助任務など、緊急対応でロボットが人間を支援・代替する場面でも、脚部の巧みな使用が役立ちます。

ロボット犬での制御アルゴリズム初期テストは有望ですが、アルゴリズム開発は継続的なプロセスです。「我々が使っているアルゴリズムは本当に生物模倣的なのか？ 本当に犬のように振る舞っているのか？ 数学で検証しようとしています。しかし、生物模倣でなければなりません。動物を見て、アルゴリズムを修正し、彼らがこのシナリオでどう反応するか、我々の制御アルゴリズムがどう反応するかを比較し続けます。」とハメド氏は語ります。