䢴䣒䢳䢯䣍䢳䢸ロボカップ＠ホームのオープンプラットフォーム化 Open Platform Activity of RoboCup@Home ○村永和哉（(株)セック）岡田浩之（玉川大学）村山純一（(株)セック）小田桐康暁（(株)セック）中本啓之（(株)セック） Kazuya MURANAGA(SEC CO., LTD.), Hiroyuki OKADA(Tamagawa Univ.), Junichi MURAYAMA, Yasuaki ODAGIRI, Hiroyuki NAKAMOTO(SEC CO., LTD.) The RoboCup@Home league is the global domestic robot competition for autonomous service and assistive robots. It is part of the RoboCup competition. Several benchmark tasks are used to evaluate the robots' abilities in a realistic home environment setting. In the RoboCup@Home, the focus is applied to the following things Human-Robot-Interaction, navigation and mapping in dynamic environments, computer vision and object manipulation. We are developing on the globalization of the software platform of RoboCup@Home. Key Words: RT-Middleware, Inteligent Robot, RoboCup@Home, Home Robot 1 はじめに 2 ロボカップはロボット工学と人工知能の融合，発展のために，自律移動ロボットによるサッカーを題材として日本の研究者らによって 1992 年に提唱された競技会である．現在では，サッカーだけでなく，大規模災害へのロボットの応用としてレスキューリーグ，次世代の技術の担い手を育てるジュニアリーグなどで組織されている．ロボカップ＠ホーム（以降，＠ホーム）も，これらのリーグの一つとして組織されている．人と共に作業を行う自律移動ロボットが，キッチンやリビングルームなどの家庭環境で様々な課題に取り組み，その達成度により勝敗を競う競技会である(図 1)．家庭で人間を支援する競技を通じ，人とコミュニケーションを取りながら働く実用的なロボットの実現を目指している[1][2]．ロボカップ＠ロボカップ＠ホームとはホームとは＠ホームはいくつかの共通タスクと，それぞれのチームが独自に課題を設定するオープンチャレンジ，デモチャレンジ，ファイナル競技から構成される．共通タスクは，競技委員会であるテクニカルコミッティー主導で協議を重ねた上で，毎年様々な視点で難度の高いタスクに変更される．これは，技術の進歩とタスクの難易度を適切に制御するためである．競技での勝敗は単純に課題の成功・失敗だけで決まるのではなく，以下に挙げるような様々な視点から採点される．・ロボットと人の自然なコミュニケーション・アプリケーション志向であるか・技術的に新しい事に挑戦しているか・セットアップに時間をかけていないか・観客が見ていて楽しいか・実用的な時間で動作するかこのように，純粋にロボット技術だけを競うのではなく，現実の家庭で使うという実用性を重視した競技である．また，動作の信頼性・安全性も評価の対象となるため，競技は新規環境でも基本的に一発勝負であり，再試行は減点の対象となる． 3 ロボットプラットフォーム＠ホームでは，家庭と同じ程度の広さのリビングやキッチンを走行する．横幅 80cm のドアや通路を走行するため，小型で小回りが利く躯体が要求される(図 2)． Fig. 1 RoboCup@Home Task ロボカップ世界大会における＠ホームへの参加チームは 2007 年のアトランタ大会の 15 チームから 2010 年のシンガポール大会は 24 チームと，年々増加している．一方で，ジャパンオープンは 2010 年大会で 2 チームの参加に留まっている．日本国内における参加チーム増加への取り組みが必要であり，市販のロボットにオープンソースソフトウェアを組み合わせた標準ロボットプラットフォームを用意し，新規参入者の参入障壁を低くする必要性が指摘されている[1][2]．本稿では，＠ホームのオープンプラットフォーム化に向けて開発した＠ホームのタスクに対応するロボットシステムについて紹介する． Fig. 2 Left : eR@ser, Right : DiGORO 䣐䣱䢰䢢䢳䢳䢯䢷䢢䣒䣴䣱䣥䣧䣧䣦䣫䣰䣩䣵䢢䣱䣨䢢䣶䣪䣧䢢䢴䢲䢳䢳䢢䣌䣕䣏䣇䢢䣅䣱䣰䣨䣧䣴䣧䣰䣥䣧䢢䣱䣰䢢䣔䣱䣤䣱䣶䣫䣥䣵䢢䣣䣰䣦䢢䣏䣧䣥䣪䣣䣶䣴䣱䣰䣫䣥䣵䢮䢢䣑䣭䣣䣻䣣䣯䣣䢮䢢䣌䣣䣲䣣䣰䢮䢢䣏䣣䣻䢢䢴䢸䢯䢴䢺䢮䢢䢴䢲䢳䢳䢴䣒䢳䢯䣍䢳䢸䢪䢳䢫一方で，ロボットにはアームやステレオカメラ，LRF などかなりの重量を積載することになる．小型かつ可搬重量の大きいロボットが必要となるが，市販ロボットはどれも一長一短であり，新規参入者にとってハードウェアの選定は最初の問題となる．また，＠ホームで競技するロボットには，ロボット製作のほか，地図作成や経路探索，ビジョン，音声対話などのソフトウェアを実装する必要がある．＠ホームのロボットに必要なソフトウェアモジュール一覧を表 1 に示す． Table 1 Module List for RoboCup@Home 分類モジュール名自律移動大域的経路計画，局所的経路計画，障害物検知，自己位置推定，地図更新，人検知・追跡，モータ出力，距離情報入力コミュニケーション音声認識，対話スクリプト，音声合成，音声出力，顔認識・認証，ジェスチャ認識マニピュレーション順・逆運動学計算，軌道生成，ハンドアイマニピュレーション，物体探索・移動・認識・把持，パンチルト制御，オブジェクトの発見・識別，力センサ入力，コントローラシステム管理移動台車 MobileRobots PIONEER 3-DX レーザ距離センサ HOKUYO UTM-30LX Web カメラ Logicool Qcam Cool マイクヘッドセットマイクコミュニケーションタスク管理，システム監視上記のような機能を満たすロボットシステムを開発するには，開発環境，ロボットに関する知識，制御技術などの面で大変な労力が必要となる．そこで，我々は，ロボットシステム開発の共通化，効率化を実現する手段として，RT ミドルウェアに注目した．RT ミドルウェアは国際標準化団体 OMG （Object Management Group）において標準化されたロボット向けのソフトウェアである．ロボット機能のソフトウェア要素をモジュール化された部品（RT コンポーネント（以降，RTC[3]））とし，これらの部品を組み合わせることによって多様なロボットシステムを構築することができる．RTC 化することで，RTC 単位での並行開発，再利用，交換や更新，分離等が可能になるため，開発効率の向上や，システムの柔軟性，拡張性，安定性の向上が期待できる．RTC 間の通信は，RT ミドルウェアにより隠蔽されているため，開発者はコアとなるロジック部分に注力して開発を行うことができる．＠ホームでは多様なタスクが課題として与えられているが，タスク毎に必要な RTC を再利用して組み合わせることで，タスクに対応したロボットシステムを容易に構築できる． 4 ら Follow Me タスクについて RT ミドルウェア対応を行った． Follow Me では，ロボットが動的環境の中，知らない人の後を安全についていくことを競う．このタスクは競技場の外，例えばスーパーマーケットのような場所で実施される．ロボットはオペレータと呼ばれる追跡される未知の人物の特徴を記憶した後，オペレータの音声やジェスチャの開始指示により，オペレータの後を追い始め，予め定められたコースに沿ってオペレータについていく．ジェスチャ認識による一時停止や他の人物との区別などのチェックポイントをクリアしながら，ゴールラインを目指す．人物追跡の基本的な機能に加え，障害物や一般の観客など，外乱の多い実環境での確実な動作が要求されるタスクである．使用したハードウェア一覧を表 2 に，RTC の構成を図 3 に示す．ミドルウェアには OpenRTM-aist-1.0.0（C++, Python）を用いた．また，音声モジュールとして，音声認識・音声合成・対話制御など，ロボットのコミュニケーション機能の実現に必要な各要素を実現するコンポーネント群である，OpenHRI [6]を利用している． Table 2 Hardware for Follow Me オープンプラットフォーム化オープンプラットフォーム化に向けて 4.1 ＠ホームタスクのホームタスクの RT ミドルウェア対応ミドルウェア対応我々は，独立行政法人新エネルギー・産業技術総合研究機構の委託業務である「次世代ロボット知能化技術開発プロジェクト[4]」(以降，知能化プロジェクト)において，ロボットシステムを効率的に構築するためのソフトウェアプラットフォーム OpenRTP（Open Robot Technology Platform）[5]，ならびに移動知能モジュールを開発している．我々は，知能化プロジェクトで開発された知能モジュールを一部再利用し，＠ホームのタスクのオープンプラットフォーム化を検討している．まず，＠ホームの共通タスクの中かシステム管理システム管理自律移動 Fig. 3 RTC Configuration 主要な RTC には知能化プロジェクトで開発した RTC を利用し，不足する機能については新規に RTC を開発した．一部のチェックポイントの課題を除き，RTC の選定も含めておよそ 60 時間で Follow Me のタスクを実現できることを確認した．これは通常のロボットシステム開発と比べて，高い生産性であるといえる．これらの RTC を再利用することで，容易に他のタスクにも対応できる．新規参入者はこれらの構成を元にして，ロボットのハードウェア，人認識や音声認識，人物追跡などの RTC を任意に作成，組み換え，独自のロボットシステムを構築することが可能である．例えば，我々は次のタスクとして Enhanced Who Is Who の開発を進めている．このタスクでは，ロボットはまず見知らぬ人を記憶する．その後，記憶した人の中から声で呼ばれたり，手を振られたりした人を検出し，その人に飲み物を届ける．Follow Me のタスクで利用した RTC のうち，音声認識，移動関連の RTC については再利用し，新たに顔認識やマニピュレーションを行う RTC を追加してシステムを再構成すればよい．䣐䣱䢰䢢䢳䢳䢯䢷䢢䣒䣴䣱䣥䣧䣧䣦䣫䣰䣩䣵䢢䣱䣨䢢䣶䣪䣧䢢䢴䢲䢳䢳䢢䣌䣕䣏䣇䢢䣅䣱䣰䣨䣧䣴䣧䣰䣥䣧䢢䣱䣰䢢䣔䣱䣤䣱䣶䣫䣥䣵䢢䣣䣰䣦䢢䣏䣧䣥䣪䣣䣶䣴䣱䣰䣫䣥䣵䢮䢢䣑䣭䣣䣻䣣䣯䣣䢮䢢䣌䣣䣲䣣䣰䢮䢢䣏䣣䣻䢢䢴䢸䢯䢴䢺䢮䢢䢴䢲䢳䢳䢴䣒䢳䢯䣍䢳䢸䢪䢴䢫 4.2 RTC-OpenRAVE ロボットアームなどのマニピュレーションに関しては，オープンソースソフトウェアとして，OpenRAVE がある[7]． OpenRAVE は知的マニピュレーションを扱う環境モデルを備えており，様々なマニピュレーションの完全自動化を目指した開発環境である（図 4）．ハードウェア抽象化，通信，認識などを ROS[8]などの他のライブラリに任せ，運動学的・動力学的な経路プランニングに必要なインタフェースだけを定義した簡潔な構造になっている． RTC-OpenRAVE において，OpenRAVE の python 向けコマンドの拡張機能を追加するプラグインである．本プラグインを OpenRAVE の環境にロードすることにより，python 向けコマンドのサービスポートが，RTC-OpenRAVE に追加される． RTC-Controller Plugin （OpenRAVE プラグイン）プラグイン） RTC-OpenRAVE において，データポートを利用したロボット制御の拡張機能を追加するプラグインである．本プラグインを OpenRAVE の環境にロードすることにより，マニピュレータに各関節に対する角度指令を出力するデータポート，および，マニピュレータからのフィードバック角度を入力するデータポートが，RTC-OpenRAVE に追加される． RTC-Camera Plugin （OpenRAVE プラグイン）プラグイン） RTC-OpenRAVE において，データポートを利用したカメラ映像取得の拡張機能を追加するプラグインである．本プラグインを OpenRAVE の環境にロードすることにより，RGB フォーマットの画像データを入力するデータポートが， RTC-OpenRAVE に追加される． OpenRAVE には，Neuronics 社製のロボットアームである KATANA のロボットモデルなども含まれており， RTC-OpenRAVE を用いることで，容易にロボットアームのマニピュレーションをシミュレーション環境や実機環境で行うことができるようになる． Fig. 4 Simulation on OpenRAVE 我々は，RTC の機能を OpenRAVE のプラグインとして内包し，RTC のポートを介して OpenRAVE の機能を外部に提供する仕組みを備えた，RTC-OpenRAVE を開発した（図 5）． RTC-OpenRAVE を用いることで，ロボットシステムに応じて RTC から OpenRAVE の全機能をシームレスに扱うことができるようになる． RTC-OpenRAVE OpenRAVE（C++） OpenRAVE OpenRAVE Core Core OpenRAVE 基本機能 RTCManipulation Plugin OpenRAVE用 Pythonスクリプト RTCController Plugin RTC-Camera Plugin OpenRAVE（python） RTCManipulation Python Plugin 関節角度フィードバックロボットコントローラ RTC カメラ画像各軸制御 5 おわりに本稿では，ロボカップ＠ホームの新規参入に関する問題点について述べ，オープンプラットフォーム化の取り組みとして，RT ミドルウェアを使ったタスクの実行例やモジュール化について述べた．また，ロボットアームのマニピュレーションを容易に行うために，OpenRAVE を RT ミドルウェアから利用するためのライブラリである RTC-OpenRAVE について述べた．今後は，Follow Me 以外のタスクに対応した RTC 群を開発し，2011 年 5 月の RoboCup ジャパンオープンにおいてデモ公開，2011 年秋頃に一部の RTC を一般向けにオープンソース公開する予定である．カメラ入力謝辞カメラRTC 本研究の成果の一部は，独立行政法人新エネルギー・産業技術総合研究機構(NEDO)の委託業務の結果得られたものである．ここに関係者の皆様に対して感謝の意を表する．【凡例】制御データ利用文献 Fig. 5 RTC-OpenRAVE [1] RTC-OpenRAVE は，以下に示す 1 つの RTC と 4 つの OpenRAVE プラグインから構成される． RTC-OpenRAVE （RT コンポーネント）コンポーネント） OpenRAVE の機能を他の RTC から利用するための RTC である．サービスポートを通じて，OpenRAVE の持つ基本機能（環境モデルやロボットモデルのロード／設定，マニピュレーションの関節角度の指定など）を利用できる．また，下記に示すプラグインを OpenRAVE の環境にロードすることで，それぞれのプラグインが持つ拡張機能を利用できるようになる． RTC-Manipulation Plugin （OpenRAVE プラグイン）プラグイン）本プラグインを OpenRAVE の環境にロードすることにより， RTC-OpenRAVE が起動する． RTC-Manipulation Python Plugin （OpenRAVE プラグイン）プラグイン） [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 大森, 岡田, 中村, 長井, 杉浦, 岩橋, RoboCup@home : 生活支援ベンチマークとしてのロボット競技, RSJ2010, 3B3-1, 2010 岡田, 大森, 中村, 長井, 杉浦, 岩橋, “ロボカップ@ホーム - 人間とロボットの共存を目指すためのロボット競技 -“, SI2010, 2E1-1, 2010 安藤, 坂本, 中本, “OpenRT Platform/RT ミドルウエア・ツールチェーンのためのモジュールおよびシステム仕様記述方式 ”, RSJ2008, 1F1-03, 2008 佐藤，比留川，”次世代ロボット知能化技術開発プロジェクト”， RSJ2008，1F1-01，2008 原，比留川，平井，高野，中本，齋藤，”ロボット知能ソフトウェアプラットフォーム”，RSJ2008，1F1-02，2008 Opensource software components for Human Robot Interaction （OpenHRI）：http://openhri.net/ 出杏光, “海外の動向:ROS・OpenRAVE の新オープンソース開発環境が活かす知的マニピュレーション”, 日本ロボット学会誌, Vol28, No.5, 2010 Robot Operating System（ROS）： http://www.willowgarage.com/pages/software/ros-platform 䣐䣱䢰䢢䢳䢳䢯䢷䢢䣒䣴䣱䣥䣧䣧䣦䣫䣰䣩䣵䢢䣱䣨䢢䣶䣪䣧䢢䢴䢲䢳䢳䢢䣌䣕䣏䣇䢢䣅䣱䣰䣨䣧䣴䣧䣰䣥䣧䢢䣱䣰䢢䣔䣱䣤䣱䣶䣫䣥䣵䢢䣣䣰䣦䢢䣏䣧䣥䣪䣣䣶䣴䣱䣰䣫䣥䣵䢮䢢䣑䣭䣣䣻䣣䣯䣣䢮䢢䣌䣣䣲䣣䣰䢮䢢䣏䣣䣻䢢䢴䢸䢯䢴䢺䢮䢢䢴䢲䢳䢳䢴䣒䢳䢯䣍䢳䢸䢪䢵䢫