SysML

モデルベースによる
生活支援ロボットの安全性・信頼性確保
17 Nov 2011
ET2011スペシャルセッションモデルベースが切り拓く次世代のモノ作り
独）産業技術総合研究所
知能システム研究部門
ディペンダブルシステム研究グループ
中坊嘉宏
1
少子高齢化とイノベーション
人口減少は
これから
この15年間
労働力減少
• 今後予想される人口減少のマイナス要因を，
生産性上昇率でカバーする
2
次世代ロボットへの期待？
次世代サービス
ロボット分
？？？
• 今後20年間で労働力人口が470万人減少
• この1/4をロボットで補う → 6兆円
• 特にサービス産業用途の伸びに期待
3
次世代サービスロボット，生活支援ロボットとは？
• 業務系：清掃，介護，点検，案内
• コンシューマ：掃除機，ホビー，玩具，見守り
• 主にサービス産業＝人と接する
→ 安全が課題
実際には．．．
• 現状は100億円程度
• SONYは撤退
トヨタは，最重点課題のひとつに位置付け（今後5年間）
4
4
サービスロボットの位置づけ
今までになかった製品領域へ
屋外
プラント・工場
船舶
テーマパーク
航空機
カジノ
TVコンフェレンス
鉄道
自動車
静的
携帯TEL
PDA
TV
各市場の
マッピング
産ロボ
PC
電話・FAX
白物家電
キッチン家電
サービス
ロボット
掃除機
屋内
5
動的
安全の責任分担の考え方
企業や国が，安全の全責任を負えるか？
安全への
要求の増大
販売
製造物責任
生産者
ロボットメーカー
信頼
（ブランド）
販売
責任
信頼
（適合マーク）
一般消費者
責任分担構造
生産者
ロボットメーカー
規格適合性認証
認証機関
（第三者機関）
一般消費者
安全規格（ISO/IEC →JIS）
企業ブランドに頼る方法
EUなどは特に積極的に推進，TBT協定
6
IEC61508機能安全規格
全安全ライフサイクル
認証機関による設計コンセプト
段階からのチェック
設計，計画，実施，検証の全ラ
イフサイクル
安全に関係するあらゆる情報
の提出＝秘密の開示
膨大な書類
V字モデル開発
手戻りの発生
→ 大変な負担とコスト
7
プラットフォーム開発の例
単独で
の開発
OpenRTMなどによるロボット開発
メーカー
アプリ
アプリ
ケーション
ケーション
A
A
ミドル
ミドル
ウェア
ウェア
プラット
プラット
フォーム
フォーム
通信
通信
制御
制御
ハード
ハード
アプリ
アプリ
ケーション
ケーション
A
A
アプリ
アプリ
ケーション
ケーション
BB
・・・
アプリ
アプリ
ケーション
ケーション
XX
OpenRTミドルウェア
D3モジュール
・FPGAモジュール
・FPGAモジュール // IPコア
IPコア
・PCIボード
・PCIボード // ドライバソフトウェア
ドライバソフトウェア
・開発用ソフトウェアツール
・開発用ソフトウェアツール
産総研ほか
産総研ベン
チャーD3PT
TTTech
TTP通信
TTP通信
8
モジュール化による問題解決（RTミドルウエア）
コストの問題
A社製移動ベース
B社製アーム
技術の問題
ニーズの問題
多様なユーザ
最新の理論・
アルゴリズム
C社製センサ・・・
仕様
RTコンポーネント化
！
モジュール化・再利用
ロボットの低コスト化
！
！
！
システム開発者
最新技術を利用可能
• 仕様の明確化
• 最新技術を容易に利用可能
• 誰でもロボットが作れる
9
カスタマイズが容易に
多様なニーズに対応
RTCの分割と連携
ロボット体内のコンポーネントによる構成例
画像データ
顔位置
問合せ
カメラ
コンポーネント
ポート
データ・コマンドの流れ
顔認識
コンポーネント
画像データ
人物データ
ステレオビジョン
コンポーネント
カメラ
コンポーネント
表情データ
ジェスチャ
軌道データ
カメラコントロール
音声データ
音声認識
コンポーネント
音声合成
コンポーネント
対話
コンポーネント
文字データ
マイク
コンポーネント
10
頭・腕駆動
コンポーネント
文字データ
認証済みモジュールの効果
PC
Sensor Module
OS（現在QNXを想定）
Safety
TTP I/F
TTP I/F
PCI board
Safety
Application C
Driver
Application B
RTM Base
Application A
OpenRTM
SafetyServo Module
Sensor
TTP I/F
Filter
Servo
Control
負担大
従来競争領域認証未確認領域
競争領域
標準化・認証確認済み領域
競争領域
負担少
標準化で負担を軽減，認証機関への技術開示も最小限に
11
リスクアセスメントのUMLモデル
System Risk Assessment Metamodel(SRAM) standardization at OMG
Lifecycle
Documents
Risk assessment process
Use case diagram
Machinery
(Class diagram)
Tasks
Actor
Activity diagram
Origin of hazards
Hazardous parts
of machinery
Hazardous situations
in tasks
Potential consequence
Severity
Risk assessment data
Risk estimation basis
Exposure
Occurrence
Possibility of avoidance
Red class
:Listed in ISO12100
Yellow class
:UML diagrams
Green class
:Outside scope of presentation
12
SysMLによるモデル化例
re q 非機能要件
機密性（CONFIDENTIALITY）
Dep e n d a ble移動ロボット
完全性（INTEGRITY）
tags
Id =
安全性（SAFETY）
可用性（AVAILABILITY）
Id = C1
tags
Id = C2
not es
絶対に衝突しないこと
not es
システムが壊れにくく，高い稼働
率を維持することができること
tags
not es
障害が発生した場合に迅速に復
旧できること
Id =
持続性
自律性
信頼性（RELIABILITY）
tags
tags
保全性（MAINTAINABILITY）
tags
not es
データが矛盾を起こさずに一貫
性を保っていること
Id =
not es
機密性が高く，秘匿情報が保護
されていること
tags
id = C5
Id = C3
id = C4
not es
システムが故障を起こさないこと
(平均故障間隔が長いこと)
not es
個々のシステム要素ディペンダ
ブルであること
センサ多重化
tags
id = C3.1
id = C4.2
id = C5.1
not es
システム要素の生存確認を行う
こと
not es
通信系を多重化すること
同時性
tags
id = C6
not es
通信が途絶えても対処できるよう
にすること
tags
not es
複数要素間の同期を保障するこ
と
ib d インテリジェントセニアカー [C on t e x t Dia g ra m]
多重化
自己診断性
ロバストな自己位置推定
Id = C1.1
障害物回避
耐故障性
tags
tags
Id = C1.2
not es
ロボットがどのような動きをして
も，現在位置を高精度に推定で
きること
not es
軽微な故障が発生しても正常に
動作すること
緊急停止
tags
機械的安全性
tags
Id = C2.1
Id = C2.2
not es
ロボット周辺に存在する障害物
を自律的に回避すること
not es
ロボットに異常が発生した場合に
容易に停止できること
id = C2.4
not es
ロボットが走行する全範囲に
て自己位置推定が可能なこと
Id = C1.1.3
tags
not es
外界センサの計測結果を取得
できない場合にも，必要な精
度で自己位置推定が可能なこ
と
自己位置推定時間
tags
Id = C1.1.2
not es
走行中のロボットがリアルタイ
ムに自己位置を推定可能なこ
と
電気的安全性
tags
id = C2.5
tags
not es
軽微な故障が発生しても，正常
に動作すること
障害物検出
センサ耐故障性
tags
Id = C1.2.2
Id = C2.1.1
not es
一部のセンサが故障しても正
常に走行すること
not es
ロボット周辺に存在する障害
物を確実に検出すること
tags
モジュール性
id = C4.1
信頼性
tags
id = C4.3
<<external>>
tags
not es
not es
動的障害物
システム要素の機能を明確化
システム要素の出力する信号に
し，再利用性を高めること
信頼度を付加すること
<<external>>
G PS 衛星
接続不良原因検知
tags
id = C5.2
<<external>>
n o t自転車
es
通信の接続が不良の場合に，何
処が不良か(物理的な接続不良
か？情報的な接続不良か？)わ
かること
<<external>>
車椅子
<<external>>
犬
tags
<<deriveReqt>>
not es
システムの故障を確実に検出
できること
<<system>>
インテリジェントセニアカー
<<external>>
障害物
<<external>>
車止め
<<external>>
静的障害物
故障時自己位置推定精度
tags
Id = C1.2.2.1
not es
一部のセンサが故障しても，
必要な精度で自己位置推定
が可能なこと
<<external>>
子供
律性で機能できること
利用者
故障検出
Id = C1.2.1
tags
id = C5.3
<<external>>
not es
通行通信接続が切れても，個々の自
人
<<external>>
他ロボット
id = C2.3
耐環境性
継続性
tags
tags
not es
センサを多重化し，信頼性を確
保すること
耐故障性(正常動作)
自己位置推定可能範囲
tags
Id = C1.1.1
tags
<<block>>
ランドマーク静的障害物
<<external>>
木
オペレータ
<<external>>
建造物
非常停止ボタン配置
Id = CT2.2
tags
<<external>>
ランドマーク
not es
周囲の人がアプローチしやすい
位置に非常停止ボタンを設置す
ること
<<external>>
交通標識
<<external>>
信号
<<satisfy>>
<<block>>
非常停止スイッチ
<<external>>
道路
<<external>>
路肩ブロック
白色の矩形領域
13
<<external>>
タイル
<<external>>
排水溝
<<external>>
マンホール
金属製の側溝蓋。幅１０ｃｍ。
長さ方向に細い溝あり。
2009年使用せず
<<external>>
段差
<<external>>
池の縁の段差
<<external>>
壁
ロボットシステム開発V字モデルの検討例
分析
ソフトウェア
ハードウェア
サービス
レベル
検証
設計
統合
システム
プロセス標準化
安全認証
国際標準化
実装
サービス・安全性
要求仕様，リスクアセスメント
モデル言語・表現
UML, SysMLモデラ
OpenHRP
ツール間インタフェース，モデル変換機能
システムレベル
RTミドルウェア
Modelica
コンポーネントレベル
ロボット向け開発・検証ライブラリ
MATLAB Simulink
デバイスレベル
RT要素技術
ハードウェアプラットフォーム
14
トレーサビリティ
開発プロセスとフォーカスの変遷
とにかく
動くこと
アジャイル：
開発初期
試行錯誤開発
要件・仕様と
適合性
反復，スクラム：
スパイラル：
プロジェクト型開発
V字モデル，
機能安全
トレーサビリティ
品質管理
要求開発
アセスメント
すりあわせ
2011/11/16
試作機
プロトタイプ開発
ウォータフォール：
モジュール
コンポーネント
SI2010
15
15
サービスロボット・生活支援ロボットの安全性
• 人との共存．安全が鍵
• 新しい製品分野 → 責任が過大になりがち
• 安全規格と認証に基づく責任分担
• リスクアセスメント，機能安全
プラットフォーム技術
＋モデルベース開発で解決！！
16

Download Report