AIの思考回路を見える化
ロボットの行動を理解する

　自動運転や介護ロボットの研究は、いま実用化の段階に進んでいます。AIを搭載したロボットが自身の経験から学ぶ強化学習によって、その認識力と判断力は飛躍的に向上していますが、一点大きな問題があります。それは、ロボットが何を根拠に行動を決めているのかが利用者にはわからないということです。何を考えどう行動するかわからない相手に、人は安心して身を委ねられません。当研究室ではこの問題を解決するために、AIの識別領域を強調して可視化する「アテンションマップ」を開発しました。アテンションマップは、AIが何に注目してどんな判断をしているのかを視覚的に伝えます。この情報をさらに言語に変換して音声出力すれば、画面を注視していなくてもロボットの挙動を把握できるようになります。
　また、アテンションマップを利用して、人もまたAIの学習強化に貢献します。AIが誤動作した際の識別領域を確認し、不足していた学習データを追加したり、専門家の知識や経験をAIに組み込むことで、AIの信頼性と性能をさらに高めることができます。人が安心してロボットと共生できるようになるためには、このような人とAIが相互に働きかける技術が不可欠だと私たちは考えています。
　当研究室では、この技術を2018年に発表し、2019年の画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2019) でフロンティア賞を受賞しました。また、企業や他大学と連携してロボットの知能化に関する競技会に参加し、2017年の「Amazon Robotics Challenge(ARC)」でStow task部門第3位および日本ロボット学会特別賞、2018年のNEDO「World Robot Summit」で陳列廃棄タスク第2位(1位と同点)、2019年の「CARLA AD Challenge」でTrack4部門第3位、2020年の「オフロード画像のセグメンテーションチャレンジ」で認識精度部門第1位と、好成績を収めています。技術の詳細については、YoutubeのWebオープンキャンパス等でもご紹介しています。興味を持たれた方はぜひ一度ご覧になってみてください。

ロボットの研究を通じて人を知る

　現在、ロボットやAIの研究が隆盛を極めており、これらのニュースを日々耳にしていると思います。その中で、私は人と対話するロボット、特に人に酷似した見かけを持つ「対話アンドロイド」の研究を通じて、「人とは何か」を探求する研究を行っています。AIやロボットの能力が人に近づいていくことに対して、何かしらの恐怖を感じたことがあると思います。その理由は、「不気味の谷」という名前で知られている、人でないにもかかわらず、人のように振る舞う人工物に対して、人は生得的に忌避感を感じる現象が存在するからです。実は、この忌避感が発生するメカニズムを明らかにすることが、人や自分自身をより深く知るための重要な要素であると考えられています。そのため、私は人に近い見かけを持つが、人とは違う存在であるアンドロイドを用いる事で、より深い人や対話の本質的理解を推進しています。ロボットの研究は、工学、心理学、社会学、さらには哲学を含む広範囲な知識が必要とされる、真に領域横断研究であると考えます。

ロボットと共存する社会を目指して

　人をより深く知るためのロボット研究を推進することは、人とロボットが日常生活のなかで共存するために必要な技術や知見を得ることにつながると考えています。なぜなら、私は、真に解くべき、知るべき問題は、研究室の机の上ではなく、日常生活の中にあると信じているからです。そのため、私はできるだけロボットを研究室の外に連れ出し、ロボットが実用的な存在として活用できるかどうかを検証しています。例えば、デパートで服を売る、受付で人を案内するといった、日常業務や、歌を歌う、演劇をする、指揮をする、仏像になってみる、など、数多くの具体的な環境にロボットを設置し、ロボットが実用的な存在として人間社会に受け入れられるかを検証しています。また、それを通じて、社会的に人間を理解する試みを実施しています。

がれきを乗り越えて進む
多脚移動ロボットの歩行制御

　昨今におけるロボットの歩行制御研究は2脚または4脚歩行が主流ですが、これらは工場や病院など整備された場所での利用を前提としており、がれきが散乱している被災地などでは安定した歩行は難しくなります。私の研究室では、あえて2脚・4脚ロボットではなく、被災地での利用を前提とした6脚以上の多脚移動ロボットの基礎研究を行っています。
　多脚移動ロボットの歩行制御には、一つ目の足を置いた接地点に次の足を置き、そこにまた次の足を置くという動作を繰り返しながら進む「接地点追従法」と名付けた独自の制御技術を適用しています。これは、猫やムカデなどの動物の歩行の仕組みを解明した「Follow-the-leader footplacement strategy」の理論を参考にしたもので、一見複雑に見える多脚歩行を比較的シンプルに制御することができます。さらに胴体に搭載した姿勢センサによる歩行時のバランス制御、カメラと深度センサの組み合わせによる進行方向の凹凸検知、デッドロックによる歩行不能を回避する脚のタイミング調整制御等の機能を加え、不整地における歩行制御技術の向上に取り組んでいます。現在、昆虫と同じ左右対称型の6脚ロボットに加え、瞬時に方向転換が可能な全方位型の6脚移動ロボットを設計し、シミュレーションおよび試作機による検証を行っています。接地点の選択についてはまだ人的操作が必要ですが、将来的にはロボットが自身で接地点を選択する完全な自律制御を目指しています。
　当理工学部は2021年4月に改組し、より学びと研究に適した学科編成になりました。民間企業との実機共同開発にも着手しており、私がかつて勤務していた名古屋大学との共同研究も進めています。研究のトレンドは常に変化しています。今後また6脚以上の多脚移動ロボットが注目される時代がやってくることを期待しつつ、本研究によって災害対策に寄与していきたいと考えています。

人と共存する環境で活躍する
ロボットシステムの開発を目指して

　名城大学理工学部メカトロニクス工学科では、機械、電気、情報を幅広く学び、演習・実験を通じて学びを深め、日本のものづくりをリードする人材の育成を目指しています。
　ロボットシステムデザイン研究室（大原研究室）では、機械、電気、情報を組み合わせたシステムであるロボットを対象として、特に人と共存する環境で活躍するロボットシステムの開発を目指しています。人と共存する環境で人を支援するロボットは、工場で働くロボットと異なり、ロボットにとって複雑な環境において、周囲の環境や人、さらには作業対象を理解し、適切な制御のもとで与えられた指示を達成しなくてはいけません。このような「賢い」ロボットを実現するためには、多くの技術を融合し、適切に組み合わせてシステムを構築していく必要があります。当研究室では、こうした「適切に機能を組み合わせてシステムを構築する」技術として、ロボット用ソフトウェアフレームワークとしてのミドルウェア技術やその応用を中心に研究を進めており、実用化を目指し、レストランでの給仕や、コンビニエンスストアやスーパーへの導入を目指した商品の陳列作業を行うシステムの開発を進めてきています。現在は(国研)科学技術振興機構が推進するムーンショット型研究開発制度のもとで、AIとロボットを融合し、人を支える賢いロボットの開発を支援するソフトウェアフレームワークの開発に取り組んでいます。
　このように当研究室では、機械・電気・情報といった幅広い学びを活かしながら、近い将来に、様々な場面でロボットが活躍する社会の実現に向けて、その基盤となる技術に関する研究開発を進めています。