完全武装したこの「アイアンマン」は、走ったり、人命を救ったり、さらには飛行可能な初のヒューマノイドロボットになるかもしれません。

ビッグデータダイジェスト制作

著者: カレブ

トンガ火山の噴火により、洪水や地震などの自然災害に見舞われる地域が増えています。

自然災害は頻繁に発生しており、私たちは何もせずにいるわけにはいきません。早期警報を発令するとともに、災害後の救助や復興に万全を期すために、さまざまな対策を講じなければなりません。

災害後の救助においては、ロボットの役割が反映されます。

ボストン・ダイナミクスのようなロボット企業は、比較的完璧で実用的なヒューマノイドロボットを生産することができていますが、これらのロボットにはまだ多くの制限があり、未開発の領域があります。

まさにこの研究のギャップに基づいて、イタリアのジェノバにあるイタリア工科大学（IIT）の専門家たちは、自然災害後の支援に特化して、ジェットパックを使って飛行できるiCubというロボットを開発しました。

iCub は高さ 3.4 インチで、飛行中にパワーと方向を制御し、人間やドローンが到達できない場所によりよく到達することができます。

アイアンマンを思い出さずにはいられません。完全武装した姿を見ると、確かにアイアンマンのような雰囲気があります。

飛行シミュレーションを行う場合、推力を直接測定することは難しいため、通常は機内センサーによって収集されたデータに基づいて推定されます。しかし、IIT チームは最近、推力測定センサーを装備していない飛行多体システムの推力強度を推定できる新しいフレームワークを提案しました。この研究は、IEEE Robotics and Automation Letters に論文として発表されました。

iCubは歩くことも飛ぶこともでき、中国やその他の国でテストされている。

統計によると、毎年約 300 件の自然災害が発生し、世界中で約 90,000 人が死亡し、1 億 6,000 万人が影響を受けています。

この点、ヒューマノイドロボットの役割は非常に限られており、屋外で自立して作業できるほど成熟したヒューマノイドロボットは現在のところ存在しない。

「私たちが最初に空飛ぶヒューマノイドロボットを作るというアイデアを思いついたのは2016年頃で、主に半壊した建物での救助活動など、災害のシナリオで作動できるロボットを開発していました」と研究所の所長、ダニエレ・プッチ氏は語った。

当初、プッチ氏とその同僚の主な目標は、物体を操作し、地面を歩き、飛行できるロボットを設計することでした。しかし、ヒューマノイドロボットは物体を操作したり地上を移動したりすることが本来可能であるため、研究チームは、まったく新しいロボット構造を開発するのではなく、ヒューマノイドの能力を拡張して飛行機能も含めることに決めました。

推進エンジンの支援を受けると、iCub は飛行したり、さまざまな地形を横断したり、途中で障害物を乗り越えたりできるだけでなく、這ったり、歩いたり、四つん這いで座ったりすることもできる。結局のところ、手は「さまざまな複雑な操作スキルをサポートする」ように設計されているのだ。

陸上に着陸すると、iCub はドアや窓を自力で開け、建物内に歩いて入り、医療処置や脱出の手助けが必要な生存者がいないか確認することができます。

結局のところ、これは「環境との安全な物理的相互作用を処理するために全身に敏感な皮膚を備えた世界でも数少ないプラットフォームの 1 つ」であると理解されています。

これまでに、同研究所は40台以上のロボットを製作し、欧州、米国、韓国、シンガポール、中国、日本の研究所でテストを行ってきた。

推力の強さを推定するための2つの主要な情報源

当初、プッチ氏らは、片足で立つなどして地面でバランスをとる能力を iCub に与えようと試みました。これを達成した後、研究者たちはロボットの運動能力を拡張し、飛行や空中移動を可能にすることに取り組みました。

「私たちが知る限り、空飛ぶヒューマノイドロボットを提案したのは私たちが初めてです」とプッチ氏は語った。「その論文は明らかにシミュレーションでフライトコントローラーをテストしただけでしたが、有望な結果を受けて、私たちは最新の論文で提案した初のジェット推進ヒューマノイドロボット、iRonCub の設計に着手しました。」

研究者らが作成した推力推定フレームワークにより、ロボットを推進する各ジェットエンジンに力センサーを設置する必要がなくなるため、飛行ロボットの設計が大幅に簡素化され、製造コストが削減されます。このフレームワークは、力センサーデータを使用して推力を推定する代わりに、2 つの異なる情報ソースを 1 つの推定プロセスに組み合わせます。

フレームワークが使用する最初の情報源は、ジェットエンジンに送信されるコマンドと生成される推力を関連付けるモデルから得られます。これは、研究者が収集したデータに基づいてトレーニングされるデータ駆動型モデルです。

「私たちはまず、ジェットエンジンを収容し、安全に実験を行うことができる仮設の実験装置を構築しました。この装置を使用して、ジェットエンジンからの入出力データを収集し、以前の研究に基づいて、エンジンの動作を説明するモデルを選択しました。」

チームのフレームワークが推力を推定するために使用する 2 番目の情報源は、ロボット全体のいわゆる「重心運動量」です。「この値を適切に使用すれば、崖から飛び降りるダイバーの動きを特徴付けたり、離陸前後のロボットの動きの原因（つまり、推力）と結果（離陸時の垂直加速度など）を関連付けたりすることができます。」

「私たちにはこのマイルストーンを達成するための知識と意志があると信じています。」

このフレームワークの有効性を評価するために、プッチ氏とその同僚は、新しく開発されたロボット「iRonCub」でそれをテストしました。 iRonCub は、ジェットエンジンを内蔵した iCub ロボットの進化版です。

「ジェットエンジン搭載ロボットの扱いは容易ではありません。ジェットエンジンの空気温度は摂氏700度に達し、空気速度は超音速特性を持ち、流速は時速約1,800キロメートルに達するからです。この目的のために、私たちは厳格な実験手順とプロトコルを開発しました。また、従来のロボット工学研究とはかけ離れ、航空電子工学の分野に近いいくつかの困難を克服する必要もあります。」

研究者らはこれまで、ヒューマノイドロボット「iRonCub」でのみ推力推定フレームワークをテストしてきたが、異なるボディ構造を持つ他の飛行ロボットにも適用できる可能性がある。これには、再構成可能な飛行ロボット、つまり特定のアクションを実行するために形状や構成を変更できるシステムが含まれます。

「推力を推定する問題は、どんな状況でも飛行を成功させる上で極めて重要です。さらに、災害のような状況での飛行ヒューマノイドロボットの将来的な応用に加えて、ジェット推進飛行ボックスなど、飛行ヒューマノイドよりも単純な設計にも私たちの研究が応用できると考えています。」

中期的な研究目標として、プッチ氏の同僚であるアファフ・モミン氏とホサメルディン・アワダラ氏は、人工知能とデータ駆動型の計算ツールを使用して、彼らが作成した推力推定フレームワークを改善することを計画している。その後、同僚のジュゼッペ・レラリオ氏は、これらのアルゴリズムをコントローラーに統合し、ロボットの歩行、操作、走行、離陸、水平飛行戦略を統一することに注力します。

しかし、短期的には、iRonCub が接続されていない問題の解決にも重点を置く必要があります。

しかしプッチ氏はプロジェクト全体について非常に楽観的だ。「この重要なマイルストーンを達成するのに十分な知識と意欲があると信じている。それは時間の問題だ」