遠隔操作式の救助ロボット、救命活動に力覚フィードバックを活用 "ワシントン大学と BluHaptics 社はNIと密に連携し、 SmartAmerica Challenge （スマートアメリカチャレンジ）に向けたSmart Emergency Response System（スマートエマージェンシレスポンスシステム）の1つの構成要素として遠隔操作式のロボットを開発しました。 " - Howard Jay Chizeck, University of Washington Department of Electrical Engineering ( http://www.ee.washington.edu/) 課題: ガス栓の閉止作業向けに、高い精度で制御/監視が可能な遠隔操作式の移動ロボットを開発する。地震によるガス漏れといった災害への対策で利用できるレベルを目指して、遠隔操作式ロボットのシミュレーションを行い、実際に駆動させる。ソリューション: リアルタイムコントローラであるNI cRIO- 9024、NI LabVIEW Roboticsモジュール、 youBot APIを使用して、 KUKA社製の youBotを効率的かつ高精度に制御する機能を迅速に実現する。加えて、ロボットの状態をリアルタイムでオペレータに通知できるようにするとともに、力覚仮想フィクスチャをオペレータ向けのインタフェースに組み込んで、オペレータのパフォーマンスの向上を図る。ユーザ事例の続きを読むお客様名: Howard Jay Chizeck - University of Washington Department of Electrical Engineering (http://www.ee.washington.edu/) Kevin Huang - University of Washington Department of Electrical Engineering 私たちが所属するワシントン大学電気工学科のバイオロボティクス研究室 (http://brl.ee.washington.edu/)は、遠隔操作式ロボットの分野の研究に注力しており、多様なアプリケーションにわたってさまざまな種類の遠隔操作を実用化できないかどうか可能性を探っています。そうしたアプリケーションの 1つに、応答者が命を落とすリスクを排除することを目的として、遠隔操作式ロボットを代わりに送り込む捜索救助活動があります。残念ながら、複雑な作業や困難を伴う作業を担わせるうえでは、多くの場合、ロボットの自律性が不足していることが問題になります。それに対し、遠隔操作を利用する方式であれば、人間の経験と専門知識によって制御を補助することで、ロボットの作業を改善することが可能です。つまり、人間の意識や理解力と機械の精度/拡張性/再現性とを組み合わせることで、それらによる相乗効果が得られるということです。遠隔操作システムの基本的なアーキテクチャには、2つの大きな構成要素があります。オペレータスペースと遠隔環境です。通常、オペレータスペースはマスタロボットデバイスを中心に配して構成されています。そのマスタロボットデバイスの操作は人間が行います。オペレータスペースからのコマンドは遠隔装置に送信され、遠隔装置が遠隔環境との間で情報をやりとりします。多くの場合、遠隔環境に関する情報はオペレータに提示されます。災害対策のように人の生死にかかわり、細心の注意が求められる状況では、安全性とオペレータのパフォーマンスを最大限に高める必要があります。そのためには、遠隔装置の制御に最適なインタフェースをオペレータ向けに用意することが不可欠です。そうしたインタフェースの役割には、センサやロボットの状態に関する情報を提供することだけでなく、オペレータのパフォーマンスを最大限に高めるためのフィードバックや支援の手段を提供することが含まれます。私たちのチームでは、研究の対象とする遠隔操作のモードとして、力覚（触覚）のフィードバックを活用する双方向遠隔操作を選定しました。このモードでは、オペレータが遠隔操作式ロボットにコマンドを送り、マスタデバイスを介して力覚フィードバックを受信します（図 1）。オペレータに送信される力覚フィードバックは、遠隔装置の状態や構成（コンフィギュレーション）に基づくものです。遠隔装置遠隔装置に搭載する主要なハードウェアプラットフォームとしては、KUKA社のyouBotとナショナルインスツルメンツ（NI）の CompactRIO ( http://www.ni.com/compactrio/ja)を採用しました。 youBotのハードウェアは、全指向性のベース部と、グリッパを有する5自由度（DOF： Degree of Freedom）のロボットマニピュレータなどで構成されます。遠隔環境に関する情報を得るために、アルミフレーム構造を用いて youBotのベース部に PrimeSense 社（Apple社が買収）製のカメラである Carmine RGB-Dを取り付けました。このカメラは1次センサとして機能し、目標とする作業空間の体積に関する幾何学情報を提供します。また、ASUS社製の ACルータを使用し、リモートの youBotとローカルのマスタコンソールステーションとの間で無線通信を確立しました。オペレータ向けのマスタコンソールマスタコンソールステーションにおいて、ユーザはRGB 深度情報に基づいてボクセル化された遠隔環境の3Dマップを視覚フィードバックとして受信します（図2）。なお、ボクセル化する前の RGBストリームを利用することも可能です。ロボットが作業を行っている際には、ロボットの構成と状態を記録することが重要です。今回の実装では、LabVIEW Roboticsモジュール ( http://sine.ni.com/nips/cds/view/p/lang/ja/nid/209856)を導入し、 youBotの構成とモータ用エンコーダによる測定値を記録し、その情報を視覚化してユーザにリアルタイムで提示するようにしました。ロボットを制御する際、オペレータは USBに対応するジョイスティックゲームパッド（Logitech 社製）を使用して CompactRIO ベースのシステムにナビゲーションコマンドを送信し、 youBotの全指向性ベース部を駆動します。テレオペレータは、マスタの力覚装置である PHANTOM Omni （SensAble Technologies 社製）を介して、 youBotのマニピュレータにコマンドを送信します。この力覚装置から CompactRIO に3つのDOFコマンドが送信されることで、youBot のエンドエフェクタの位置が制御され、ユーザに対して3種のDOF運動感覚フィードバックが送信されます。ユーザに提示する力フィードバックについて決定を行うのが、誘導の役割を担う力覚仮想フィクスチャです。この仮想フィクスチャは、手を押したり引いたりすることで、オペレータが所定の経路に沿ってロボットを動かせるように支援を行います。今回は、90度の円弧と、入口と出口の位置とを組み合わせた経路を使用することにしました（図 3）。ロボットはユーザが送信したコマンドに正確に従います。そのため、栓の閉止作業を正しく完了するには、ロボットに対してユーザから有効な軌道を提供する必要があります。その軌道を維持できるようユーザを支援するのが力覚仮想フィクスチャです。ユーザがロボットに対するコマンドを仮想フィクスチャに入力する際、望ましい経路からユーザが外れ始めたら力フィードバックが送信されます。それにより、ユーザが入力した軌道に従って栓の閉止作業を確実に完了することが可能になります。この仮想フィクスチャ技術は、ワシントン大学と BluHaptics 社が共同で開発しました。 NIのテクノロジリアルタイムコントローラとして CompactRIO を採用する前は、 youBotの制御方法として youBotの内蔵コンピュータにインストールした youBot ROSパッケージを使用する方法を試みていました。その結果、 Carmine RGB-Dからのデータのポーリングや、圧縮、送信に伴って遅延が生じることや、カスタマイズ/デバッグが困難であることが問題になりました。また、逆運動学や、モータジョイントの読み取り、youBotの視覚モデルといった問題にそれぞれ低レベルで取り組まなければならず、試行錯誤的な調整が必要になりました。マニピュレータを採用するとジッタが生じることがあり、最終的には望ましい構成へと収束するのですが、センサやエンコーダからの値のロギングや、グラフィカル表示を使用しなければ、問題の解決は困難でした。 NIのエンジニアによるサポートの下、 NIが提供する youBotのサンプルプロジェクトを試用した結果、私たちが抱えていた問題の多くは CompactRIO を採用することで解決できることがわかりました。具体的には、 EtherCATのインタフェースと youBotの制御 /シミュレーション用のVIによって、ロボットの制御や、ロボットの状態監視に適した柔軟性の高いリアルタイムソリューションを実現できるということです。また、制御用のハードウェアのセットアップをシームレスに進めることができ、簡素なカスタムのUDPパッケージによって既存のマスタコンソール用ソフトウェアとのインタフェースを確立することができました。さらに、センサから取得した測定値のグラフィカル表示と、ロボットの構成のシ 1/3 www.ni.com トウェアとのインタフェースを確立することができました。さらに、センサから取得した測定値のグラフィカル表示と、ロボットの構成のシミュレーションによってユーザインタフェースを改良し、ネットワーク共有シェア変数を使って実装を行いました。こうしたNIのハードウェア/ソフトウェアソリューションにより、私たちのチームが望む安定性と低レベルの制御が得られ、設計作業を加速することができました。加えて、柔軟性が向上し、システムレベルでほかのコンポーネントを拡張したり、カスタマイズしたりすることも可能になりました。 NIのテクノロジ： youBotのマニピュレータをリアルタイムで確実に制御できるようになり、ジッタを排除することができたロボットのジョイントの状態を、すぐに使用できるリアルタイムのグラフィカル表示によって確認できる。これを、デバッグに活用できる情報として提供することが可能になった視覚化と監視を行うために、ロボットの構成のシミュレーションを行うことができたシームレスに起動を自動化することができた統合型の遠隔操作式ロボットシステムの設計/構築を加速することができた私たちのチームは、 NIのテクノロジを活用することにより、サイバーフィジカルシステムに焦点を当てた2014 SmartAmerica Challenge ( http://smartamerica.org/)向けに、 Smart Emergency Response Systemの主要な構成要素として、力覚フィードバックを活用した遠隔操作用プラットフォームを開発しました。より多くの人命を救うための災害対策の有用性と安全性を向上するための手段として、力覚仮想フィクスチャと遠隔操作式ロボットの研究発表をワシントンDCで行い、多くの注目を集めることができました。著者情報： Kevin Huang huangk2@uw. edu お客様情報: Howard Jay Chizeck University of Washington Department of Electrical Engineering (http://www.ee.washington.edu/) 図1. 遠隔操作式ロボットシステムのアーキテクチャ図2. 3Dボクセルマッピングによって、体積深度に関する情報をユーザに提供する。 2/3 www.ni.com 図3. 力覚仮想フィクスチャによってユーザを経路に沿って誘導することで、栓の閉止作業を安全かつ効率的に完了することができる。法律関連事項このユーザ事例（この「ユーザ事例」）はナショナルインスツルメンツ（「NI」）の顧客によって作成されたものです。このユーザ事例は「現状のまま」提供され、一切の保証を伴いません。また、このユーザ事例の使用については、本サイトの使用条件でより具体的に記載されているとおり、一定の制限を受けます。 3/3 www.ni.com