ロボットANYmalが人間を超える悪路走破能力を披露
ロボットも人間と同様に、世界と関わる際には通常2種類の異なる感覚モダリティを使います。LiDAR、カメラ、そして目の玉のような外部センサーシステムから得られる外受容感覚（エクステロセプション）があります。
さらに、固有受容感覚（プロプリオセプション）、すなわち接触や力の感覚などを含む内部的な感覚もあります。一般に人間はこの2つの感覚モダリティを同時に使って移動しており、外受容感覚は先を見越した計画に役立ち、困難が生じた時には固有受容感覚が働きます。
例えば暗闇の中では固有受容感覚を使います。動きはまだ十分可能で、ただゆっくり慎重に、バランスと手探りに頼って進むのです。
ロボットにとって外受容感覚は、すごい動きを可能にするものです。優れた外界認識と、見事な動きを計画するための時間（と計算能力）があれば、ロボットは動的かつ高速に動くことができます。
しかし脚のあるロボットは、暗闇の中や、必要な外受容感覚が何らかの理由でセンサーが機能しなくなって得られない場合、あるいは反射する表面や濃い下草など、ロボットにとって厄介なものによって単に性能が落ちる状況では、ずっと扱いにくくなります。現実世界はロボットにとって厄介なもので満ちているため、これは問題です。
ETH Zürichのロボットシステム研究所がScience Robotics誌に発表した研究では、ロボットが取得する外受容情報の信頼性を評価できる制御システムが示されています。データが良好な場合、ロボットは先を計画して素早く動きます。
しかしデータが不完全、ノイズが多い、あるいは誤解を招くように見える場合、コントローラーは滑らかに固有受容ベースの移動へと切り替わります。つまり、ロボットは動き続けます。おそらくより遅く慎重にですが、動き続け、最終的には再び外受容感覚に頼れる地点に到達します。
これは人間や動物が使う技術であり、今やロボットも、速度と効率に安全性と信頼性を組み合わせて、ほぼあらゆる困難な地形に対処できるようになります。
昨年秋のDARPA SubT最終大会では、Team Cerberusの脚式ロボットANYmalが勝利を収め、誰もがこの技術の魅力的な一端に触れました。下の動画でのパフォーマンスは印象的で、特にANYmalが坂道の登攀を、推奨される平均的な人間のタイムより4分速く完了したことを考えると見事です。
ANYmalが密集した植生や深い雪の中を進む動画は、このシステムがいかに優れて機能しているかを見事に示しています。外受容データはあちこちに障害物や不正確な地面の高さを示しますが、ロボットは自分の足の位置を把握しており、その固有受容データに頼って安全に前進し、転倒を避けます。
他の脚式ロボットも固有受容感覚を使って確実に移動しますが、この研究の独自性は、コントローラーが見えているものにどれだけ確信があるかに応じて外受容感覚と固有受容感覚を切り替え、速度と信頼性を滑らかに両立させる点にあります。今回のトレッキングでのANYmalの結果や、SubT最終大会での結果は、このアプローチがいかに有効であるかを示す説得力のある証拠です。
詳細については、IEEE Spectrumが論文の著者であるETH Zürichロボットシステム研究所の博士課程学生、高広 三木（Takahiro Miki）氏に取材しました。
「動物のような移動能力に到達することは、この分野の多くの研究者にとって目標であるはずです。しかしロボットはまだ自然にはるかに及ばず、この論文はその方向へのほんの小さな一歩にすぎません。<…> 私たちは、人間にとって危険すぎたり、到達が難しすぎたりする場所へロボットを送りたいと考えています。本研究で「過酷」とは、ロボットにとってだけでなく、私たちにとって厳しい場所を指します。例えば、急な登山道や雪に覆われて歩きにくい道などです。このアプローチにより、ロボットは急で濡れた岩場、密集した植生、地下トンネルや緩い砂利のある自然の洞窟の不整地を、人間の速度で進むことができました」
ロボットが道を選ぶ際には、人間のオペレーターの直感が成功に大きく貢献したと彼は話します。ロボットは頑丈ではありますが、物理的に不可能な障害物、例えばロボットより大きな障害物や岩壁は乗り越えられません。
一方、DARPA SubTチャレンジのような別のシナリオでは、ロボットは高レベルの探索および経路計画アルゴリズムによって制御されています。このプランナーは移動コントローラーの能力を把握しており、幾何学的な手がかりを使ってロボットを安全に操作します。山岳地帯を自律的に歩くためにはより意味的な環境理解が必要であり、それを実現することは今後の研究課題です。
雪の階段は、研究者たちが現在のコントローラーを使って屋外で行った最初の実験であり、三木氏はロボットが滑りやすい雪の階段を扱えたことに驚いたといいます。また、トレッキング中の地形はかなり急で困難でした。博士課程学生が最初に地形を確認した際には、ロボットには難しすぎるかもしれないと考えましたが、ロボットはすべての障害物を乗り越えました。
「ロボットが外受容感覚と固有受容感覚が一致するかどうかは、脚の接触や脚の位置によって判断していると考えています。地図が正しければ、足裏は地図が示す場所に接触します。その場合、コントローラーは外受容感覚が正しいと認めて、それを使用します。足裏の接触が地図上の地面と一致しなくなったり、足裏が地図より下に沈んだりすると、外受容感覚は信頼できないと判断し、固有受容感覚により頼るようになります。これは追加の動画実験で示しました」
現在、研究者たちはほとんどの実験でロボットを手動で操作してきました（DARPA SubTチャレンジを除く）。次の目標は、より多くの自律性のレベルを加えることです。三木氏は、ロボットが人間の関与なしに困難なトレッキングを行えるようにしたいと考えています。
さらに、ロボットの移動能力を向上させる大きな余地があります。より過酷な地形のために、研究者たちはロボットが世界を3Dで認識し、階段を飛び越えたり、張り出した障害物の下をくぐり抜けたりといった、より多様な動きを示すことを望んでいます。これは現在の2.5Dハイトマップでは不可能です。
