この論文は、IEEE Rototicsなどで評価され、小売店の正確なナビゲーションに使用される床掃除機の並列アルゴリズムについて概説している。

商用自律ロボット向けクラウド接続オペレーティングシステムBrainOSで使用されている、実証済みの高精度かつ安全な動作計画手法の概要が、IEEE Robotics and Automation Society Letters (RA-L) Journalの2019年7月号に掲載されました。査読付きのIEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)ジャーナルは、ロボットオートメーションにおける革新的な応用事例や重要な研究アイデアを掲載しています。

2009年に設立されたBrain Corpのエンジニアリング・チームは、散らかった障害物の多い環境で動作する際に、安全で効率的なロボット操作を可能にする計算制約を取り除いた、自律型ロボット用の商業的にスケーラブルなオペレーティング・システム・アーキテクチャを開発するという課題を抱えていた。 「我々は、この問題に対処するTDWA（Tensor Dynamic Window Approach）と呼ばれる低レベルの経路・運動計画アルゴリズムを開発しました。「TDWAの主な新規性は、その方法論によってモデル予測制御の完全な柔軟性が利用可能になることです。また、TDWAは事前に定義されたセットから決定論的にモーションプリミティブを選択するため、一定の時間で実行されます"

ローカル環境がどのように設定されていても、一定時間で動作することにより、ロボットのリアルタイム応答能力に遅れは生じません。安全なモーター指令が得られない場合、ロボットは直ちに停止します。

論文タイトルは「Parallel Algorithm for Precise Navigation Using Black-Box Forward Model and Motion Primitives（ブラックボックス・フォワード・モデルとモーション・プリミティブを使用した精密ナビゲーションのための並列アルゴリズム）」で、ブレイン社のエンジニアリング・チームが開発したナビゲーション・プランニング・アーキテクチャの概要を述べている。このユニークなアーキテクチャを採用することで、商業的な実行可能性に関する計算上の制約が取り除かれ、ロボットのナビゲーション動作をリアルタイムで正確に制御できるようになった。

この正確な制御の一例として、BrainOSを搭載したロボットは、未知の物体や認識できない物体が突然目の前に現れたとき、即座に停止します。このような状況で、人間は何をすべきか考えるのに数秒を要するが、BrainOS搭載ロボットは瞬時に一貫した反応を示す。

「我々の方法は、決定論的で、計算効率が高く、一定時間で実行され、任意の形状や駆動タイプのプラットフォームで使用できるなど、商用アプリケーションに適した特性をいくつか持っています」と、ブレイン社のプラットフォーム・AI担当副社長、ジャン・バティスト・パッソ博士は語る。

論文によると、このアーキテクチャ設計で採用されている方法は、複数のセンシングデバイスから入力される定位情報を、ロボットの動きを指示する事前計算されたコストマップと一緒に定時間で処理する。従来の方法とは対照的に定時間アルゴリズムを使用する主な利点は、ロボットの反応時間が非常に予測しやすく、BrainOSを搭載したロボットが常に時間通りに最適な判断を下せることだ。

「各コマンドのコストを個別に計算する従来のダイナミックウィンドウアプローチアルゴリズムと比較して、TDWAは1回のテンソル演算ですべてのモーションプリミティブのコストを評価するため、この計算が大幅にスピードアップします。「これによって、より長い時間地平線を持つ、より多くのモーションプリミティブの間で、より細かいコスト識別が可能になり、安全性を損なうことなく、行き詰まりを回避することができます。

この斬新なアプローチにより、BrainOSを搭載したロボットは商業的に展開されて以来、目覚ましい実績を積み重ねており、さまざまなフォームファクターのBrainOS搭載ロボットが、世界中のショッピングモール、食料品店、空港、倉庫などで10万時間の安全な自律動作を誇っている。

自律型ロボットやモバイル機器の商用メーカーがライセンス供与を受けられるBrainOSは、ロボットアプリケーションにおけるメッセージングとシリアライゼーションのデファクトスタンダードであるROS（Robot Operating System）と連携し、これらのメーカーが既存のROS対応プロジェクトを活用する機会を提供します。BrainOSのサービスには、ROSのサービスコール、アクション、メッセージトピックでアクセスできますが、BrainOSはROSの能力を超えています。BrainOSが提供する追加機能は、BrainOSソリューションの拡張性を示しています。これには、アプリケーション固有のファームウェアとシミュレーション・ツールで構成されるセンサ・ドライバ・ハードウェア抽象化レイヤ、BrainOSセキュリティ・レイヤ、コア・ミドルウェア・ライブラリに加え、オドメトリ、知覚、ローカライゼーション、マッピング、モーション・プランニングなどのロボット基礎機能が含まれます。そしてこれは、基本的なロボット機能のために提供されるものに過ぎない。

Brain Corpは、次のステップが運用のスケーラビリティへの対応であることを知っています。スケーラビリティを飛躍的に向上させ、成功を確実にするために、ユーザーフレンドリーな自律性、製造、配備アプリケーションを備えたAPIフレームワークも用意されており、パートナーに過去10年間で学んだ苦労の末に得た知識を提供します。パートナーにさらなる力を与えるため、BrainOSは車両ライフサイクル管理、レポーティングなどのクラウド・サービスも完備している。

このアーキテクチャはハードウェアにとらわれないため、さまざまなフォームファクターや駆動システム（三輪車、ディファレンシャル・ドライブ、その他のステアリング・プラットフォーム）に容易に適応することができる。これらのモーター駆動の車輪付き乗り物は、それぞれ異なる環境で多様で特殊な機能を果たす。

自律移動ロボットは、小売業、ヘルスケア、ホスピタリティ、商業用清掃業など、さまざまな業界で見かけることができ、倉庫や産業用アプリケーションを組み合わせて実行している。BrainOSを搭載した自律型ロボットを開発しているのは、ロボットソリューションの世界的リーダーであるソフトバンクロボティクスや、世界的な産業用床ケア機器ブランドのテナント・カンパニー、ニルフィスク、ミニュートマン・インターナショナル、インテリジェント・クリーニング・イクイップメントなどだ。これらの企業のいずれかが、2019年から2025年にかけて予測される自律移動ロボット業界の成長率60％を達成できるかどうかは不明だが（※）、BrainOSを「ボンネットの下」に搭載することで、ロボットメーカーはカスタマイズされた自律移動製品を加速された時間枠で開発し、発売することができる。

• 商業・産業用ロボティクスレポート、ABIリサーチ、2018年

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