IEEE1394
6.2 プロトタイプロボット P1 を利用した予備実験
6.2.1 プロトタイプロボット P1 のシステム構成
プロトタイプロボットP1を構成する脳ロボット，移動ロボット，頭ロボットの特徴は以 下である．各機能別ロボットは，制御用プロセッサにはレスポンシブプロセッサを，制御 用OSにはRT-Frontierを利用してる．また，各機能別ロボット間はRL-Netで接続する．
• 脳ロボット
システム全体の管理 – ソフトウェア構成
∗ SCA(1msec周期)
6. システムアーキテクチャの設計 6.2. プロトタイプロボットP1を利用した予備実験
図 6.26: プロトタイプロボットP1
∗ TMA(10msec周期)
∗ MPA(100msec周期)
• 車輪移動ロボット
自身が備えるセンサ情報に基づいたパスプランニング，ナビゲーション，障害物回避，
緊急停止機能を提供 – 機械構造
左右の各車輪1自由度の計2自由度 – 電気・電子ハードウェア
内界センサとしてジャイロセンサ(Fiber Optical Gyro)，エンコーダを，外界セ ンサとして超音波センサ，赤外線センサ，接触センサを装備
– ソフトウェア部
∗ 内界センサの値を参照した速度制御(1msec周期)
∗ 内界センサと外界センサの値を参照してカルマンフィルタを用いて自己位 置推定(10msec周期)
∗ パスプランニング(100msec周期)
6. システムアーキテクチャの設計 6.2. プロトタイプロボットP1を利用した予備実験
Responsive Processor Responsive Link
図 6.27: プロトタイプロボットP1の情報処理システム
• 頭ロボット
視覚処理機能と聴覚処理機能を提供 – 機械構造
自由度なし
– 電気・電子ハードウェア
2.2.2節のヒューマノイドロボットに必要な情報処理能力で述べた，320×240
の画像から11×11の小領域を対象として全画面の距離画像を10msec周期で 生成する性能を確保するためには，レスポンシブプロセッサは先にも述べたよ うに処理能力が十分でない．そこで，[Uchimuraet al. 04]のように，2.8GHzの Pentium 4プロセッサ(Memory:512Mバイト，OS:ART-Linux)をレスポンシブ プロセッサのサブコントローラとして使用することとした．レスポンシブプロ セッサとこのサブコントローラはPCI経由で接続する．前述したようにレスポ ンシブプロセッサの後継版であるResponsive Multithreaded Processorへ移行す ることが前提であるため，今回の実装では，このような構成は問題なしとして 扱う
– ソフトウェア部
∗ 対象物のトラッキングや肌色検出，顔認識，2次元距離計測機能
∗ HMMを元に音声認識，音声出力，音源定位機能
図6.27は，脳ロボット，車輪移動ロボット，頭ロボット用のレスポンシブプロセッサと，
それらを接続するレスポンシブリンクを含む，プロトタイプロボットP1が搭載する情報 処理システムを示している．
図6.28はプロトタイプロボットP1の制御ソフトウェアを示している．脳ロボットのTMA，
SCAは，各機能別ロボットのFCA，DSAとそれぞれRL-Net上で接続し，各機能別ロボット
6. システムアーキテクチャの設計 6.2. プロトタイプロボットP1を利用した予備実験
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図 6.28: プロトタイプロボットP1の制御ソフトウェア構成図
Responsive Link Brain
Wheel Head
Ultrasonic Sensor Microphone
Speaker Camera
Motor
Bumper Sensor Responsive Processor
Infrared Sensor
図 6.29: プロトタイプロボットP1の情報処理システムの構成図
が提供する機能を利用してGlobal Controlを実現する．各機能別ロボットのLocal Control に関するにて提供する機能は上述通りである．プロトタイプロボットP1の情報処理シス テムは，車輪移動ロボットと頭ロボットは，RL-Net上で接続するCooperative Controlに より障害物回避機能を提供する．このCooperative ControlはGlobal Controlとは別の制 御ループで形成され，Global Controlとは並列で動作する．
6.2.2 プロトタイプロボット P1 を利用した予備実験
本節では，システムアーキテクチャの有効性を示すためにプロトタイプロボットP1を 利用して行った実験例を示す．図6.30，図6.31，図6.32は，プロトタイプロボットP1の アプリケーション例を示している．
6. システムアーキテクチャの設計 6.2. プロトタイプロボットP1を利用した予備実験
(1)
(2)
(3)
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(5)
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図 6.30: アプリケーション1:障害物回避行動
1つ目の動作例は，ロボットが障害物を回避して進む動作である．図6.30は，脳ロボット のタスクに基づいて車輪移動ロボットがナビゲーションタスクを実行するアプリケーショ ン例である．図6.30の番号は，下記の番号と対応している．
1. ユーザが音声入力で頭ロボットに対してタスクを要求
2. 脳ロボットが車輪移動ロボットへ目的地までナビゲーションするようにタスクを要求 3. タスク要求を受けた車輪移動ロボットはナビゲーションタスクを実行
4. 車輪移動ロボットは動的な障害物を発見すると停止動作を実行
5. 車輪移動ロボットは障害物が動的な障害物が移動するまで停止動作を実行
6. 車輪移動ロボットは障害物が移動することを認識すると，ナビゲーションタスクを 再開
2つ目の動作例は，ユーザが端末で指示した場所までロボットが自律移動する動作であ る．図6.31は，ユーザが端末で指示した場所までロボットが自律移動を行っている様子で ある．図6.31の番号は，下記の番号と対応している．
6. システムアーキテクチャの設計 6.2. プロトタイプロボットP1を利用した予備実験
(1)
(2)
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(4)
(5)
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図 6.31: アプリケーション2:自律移動
1. ユーザが遠隔にあるユーザ端末(コンピュータ)から脳ロボットへ無線ネットワーク を介してスタート地点からゴール地点へ移動するようにタスクを要求
2. 脳ロボットがそのタスク要求を実現するための行動計画を実行
3. 脳ロボットの行動計画の結果，車輪移動ロボットへゴール地点へ移動するナビゲー ションタスクを要求
4. 脳ロボットの指示を受けた車輪移動ロボットは，あらかじめ保持する環境内のマップ に基づいてナビゲーションタスクを実行
5. 障害物を認識したら，その障害物を回避しながらゴール地点へナビゲーション 6. 移動後，脳ロボットはユーザへタスク終了の合図を送信
3つ目の動作例は，ロボットと人間とのインタラクションである．図6.32は，人間とのイ ンタラクションしている様子を示している．図6.32の番号は，下記の番号と対応している．
1. ユーザが遠隔にあるユーザ端末(コンピュータ)から脳ロボットへ無線ネットワーク を介してユーザのいる位置へ移動するようにタスク要求
6. システムアーキテクチャの設計 6.2. プロトタイプロボットP1を利用した予備実験
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図 6.32: アプリケーション3:人間とのインタラクション
2. 脳ロボットがそのタスク要求を実現するための行動計画を実行
3. 行動計画の結果，車輪移動ロボットへB地点へ移動するようにタスクを要求する．た だし，車輪移動ロボットは環境内のマップを保持している．また同時に，頭ロボット へユーザの顔検出を行うようにタスク要求
4. 脳ロボットのタスク要求を受けた車輪移動ロボットは障害物を回避しながらユーザの いる地点へ移動．同時に，頭ロボットはユーザの顔検出を実行
5. 頭ロボットがユーザを発見後，脳ロボットは，頭ロボットへは人間とのコミュニケー ションを，車輪移動ロボットには移動停止動作のタスク要求
6. 頭ロボットは人間とコミュニケーションを行い，車輪移動ロボットは移動停止動作を 実行
6. システムアーキテクチャの設計 6.2. プロトタイプロボットP1を利用した予備実験
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図 6.33: アプリケーション3の情報処理システムの制御フロー
6.2.3 プロトタイプロボット P1 を利用した予備実験の評価・考察
図6.33は，図6.32に示したアプリケーション3を処理している際の情報処理システムの 動作を示している．図6.33中に示す番号は，先に述べたアプリケーションの動作を示した 番号と図6.32の番号と対応している．
この図6.33から，プロトタイプロボットP1が搭載する情報処理システムは，各機能別 ロボットが複数の行動計画を並列処理していることが明らかである．図6.34は，本システ ムアーキテクチャを比較検討するために，車輪移動ロボットに接続していたアクチュエー タ，センサなどの電気・電子ハードウェアと制御ソフトウェアを脳ロボットへ移植したプ ロトタイプロボットP1の集中制御方式の情報処理システムを示している．図6.34に示し た情報処理システムは，関連研究で述べたHRP(図3.7)やASIMO(図3.10)と，1つのプロ セッサ上でロボット全体の行動計画を処理している点で類似している．図6.35は，図6.34 に示した集中制御化したプロトタイプロボットP1の情報処理システムが図6.32に示した アプリケーションを実行した時の情報処理システムの制御フローを示している．本システ ムアーキテクチャに基づいた制御フロー(図6.33)と従来の制御手法に基づいた制御フロー
(図6.35)を比較すると，脳ロボットの行動計画部の処理量が大きく異なっている．具体的
には，従来の制御手法に基づいた制御フローは，図2.7に示した「知覚処理→環境モデリ ング→行動計画→行動実行」という処理を順番に実行しているだけである．行動計画部の