エクサウィザーズは8月23日、宇宙航空研究開発機構(JAXA)と共同で実施している、有人宇宙拠点内クルー作業の自動化・自律化に向けた技術検討の取り組みにおいて、さまざまな用途に合わせて学習できる汎用性の高い模倣学習プラットフォームを開発したことを発表。
また同プラットフォームを用いて、物資輸送用バッグのファスナー開閉など、従来の技術ではロボットによる自律操作が困難だった作業を、対象物の位置を固定した環境下において100%の精度で実現可能なAIロボットシステムを構築したことを併せて発表した。
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今回の開発技術の概要。画像提供:JAXA/NASA(出所:エクサウィザーズWebサイト)
現在、国際宇宙ステーション(ISS)の船外作業に関しては、宇宙飛行士による作業のリスク低減や効率化を目的として、船外ロボットアームが活躍していることがよく知られている。将来的には、ロボットによる作業の補助の幅をさらに広げ、船内でも宇宙飛行士をサポートするためのロボットを開発するため、プロトタイプをISSに運び込んでの実験も行われている。ただし、船内作業でロボットが宇宙飛行士に代わって活躍するためには、人の手による取り扱いを前提とした柔軟な素材も操作できることが必要だ。
しかし従来のロボット技術では、物資輸送用バッグ(CTB)やケーブル類などといった形状が変化する対象を、通信の遅延がある環境で遠隔操作することは困難であるほか、操作対象のサイズや質量が作業の精度に影響を与えやすいといった課題を抱えていた。
そこでエクサウィザーズでは、マルチモーダルデータを活用して工程の自動化・最適化を可能にする同社のロボットAIソリューション「exaBase ロボティクス」の技術アセットを活用し、さまざまな用途に合わせて学習できる汎用性の高い模倣学習プラットフォームを開発したという。
そして、同プラットフォームを活用して構築されたAIロボットシステムにより、従来のロボットでは自律操作が困難だったCTBのファスナー開閉などを対象に、適用性の評価および実機におけるデモンストレーションを実施したとする。
ロボット制御システムが特定のハードウェアやソフトウェアに依存する場合、将来的なシステムの更新や交換に制約が生じる可能性があるほか、異なるロボット間の通信や互換性が複雑化することで、時間と開発コストが大幅に増加する可能性が生じてしまう。それらのリスクを避けるため、今回のAIロボットシステムは、拡張性および汎用性の高いオープンソースのロボットソフトウェアプラットフォーム「ROS」および開発環境の変更にも柔軟に対応可能なオープンプラットフォーム「Docker」を採用したという。これにより、将来的なシステムの更新や交換が必要になった場合においても、時間と開発コストを抑えながら一貫性を持ったシステム運用が可能だとしている。
そして肝心の柔軟物のファスナーの開閉作業については、ロボットが行うためには高度な模倣学習・予想学習技術が必要であるため、従来の技術では実現することが困難だったとする。そうした中で、エクサウィザーズの顧問でもある早稲田大学 理工学術院 基幹理工学部表現工学科の尾形哲也教授が発表したのが、視覚と触覚の情報を併用する新技術だ。同発表での論文では、対象物の位置を固定した状況下において、直線上のファスナーを開ける作業が約93%の精度で可能となることも発表されたとのことだ。
今回の取り組みでは、同論文で使用されたモデルアーキテクチャをもとに開発が行われ、AIロボットによる柔軟物のファスナー開閉作業を、以下の3点においてより実用性の高いレベルで実現したとする。
- 触覚に代わり力覚(関節モータ電流から推定したトルク値)を用いて、柔軟物におけるファスナーの開閉作業を実現
- 直線だけでなく曲線も含む柔軟物のファスナー開閉作業を、対象物の位置を固定した状況下において学習させ、その固定位置における操作を100%の精度で実現
- 上記条件に加え、対象物の位置を左右にずらして学習させ、その後に学習条件とは違う位置に動かした条件下においても、曲線を含むファスナー開閉作業を80%以上の精度で実現
エクサウィザーズは今後、こうした作業の宇宙での適用に向けて、対象物の場所や形だけでなく、重力環境が変化する状況下においてもさらに高い精度で作業が実施できるよう、開発を進める予定だとしている。
