MITはロボットの構造を自動設計できるコンピュータシステムを発明し、25年で最高の成果を達成した。

研究者にとって、適切な形状を選択することは、ロボットが特定の地形を移動できる能力にとって非常に重要ですが、あらゆる可能性のある形状を構築してテストすることは不可能です。コンピュータを使ってロボットの構造をシミュレートしたらどうなるでしょうか?

MIT の研究者たちは、ロボットの形状をシミュレートし、どの設計が最適かを判断するのに役立つコンピューター システムを開発した。

たとえば、既存の材料に基づいて断層道路を這って移動できるロボットを構築する必要がある場合、その外観を設計する際には、断層地面に適応できるように、体をできるだけ短くし、腕をできるだけ長くしたいと思うかもしれません。

しかし、設計されたロボットは私たちが想像したほど理想的ではないかもしれません。下の写真に示すように、このロボットは這うのに苦労しているようで、長すぎる「腕」のせいで動きも遅いです。

図｜システム最適化前の断層道路を歩行するロボットモデル

それなら、コンピューターに設計を手伝わせたほうがよいでしょう。 MIT の研究者が発明した RoboGrammar システムを使用すると、使用するロボットのコンポーネント (ジョイント、コネクティングロッドなど) をシステムに入力し、ロボットが走行する必要がある道路の種類をシステムに伝えるだけで済みます。RoboGrammar は、さまざまな適切なロボット構造を計算できます。

下の写真は、RoboGrammar が作成したデザインの一例です。システムによって最適化されたロボットは、明らかに体の比率がより調和しており、より速く這うことができます。

図｜システム最適化後の断層道路を歩行するロボットモデル

関連研究は、SIGGRAPH Asia 2020 カンファレンスで「RoboGrammar: 地形最適化ロボット設計のためのグラフ文法」というタイトルで発表されました。

図｜関連論文（出典：MIT公式サイト）

「ロボットの設計は、いまだに非常に手作業が多いプロセスです」と、MIT コンピューターサイエンスおよび人工知能研究所 (CSAIL) の博士課程の学生で、この論文の主執筆者であるアラン・ジャオ氏は言う。同氏は、RoboGrammar を「ロボット設計に対するより創造的なアプローチであり、より効率的になる可能性がある」と表現している。

研究者らは、この進歩により、ロボットの形状設計の分野にコンピューター支援による創造性がもたらされる可能性があると述べている。

節足動物にヒントを得て、研究者らは再帰的なグラフィック文法を開発

アラン・ジャオ氏は、ロボットは無限の多様なタスクのために設計されているが、「全体的な形状と設計は非常に似ている傾向がある」と考えている。たとえば、「さまざまな地形を移動する必要があるロボットを製作したい場合、すぐに犬のような四足歩行のロボットを思い浮かべるかもしれませんが、私たちはそれが本当に最適な設計であるかどうかを知りたいのです。」

アラン氏のチームは、より革新的なデザインによってロボットの機能性が向上する可能性があると推測している。そこで彼らは、これまでの実践にまったく影響されないこのコンピュータ モデルを構築しました。研究の目的は革新ですが、いくつかの基本的なルールを確立する必要があります。

そこで研究チームは、ロボットのコンポーネントの配置を制約する再帰グラフ文法を開発しました。たとえば、隣接する脚は別の脚ではなく、 1 つの関節で接続する必要があります。このようなルールにより、デザインが少なくとも基本レベルにあり、コンピューターで生成されたすべてのデザインが機能することが保証されます。

図｜システムへの入力は、リンク、ジョイント、端部構造などのロボットの基本コンポーネントのセットと、階段状地形や壁のある地形などの少なくとも 1 つの地形です。

RoboGrammar システムは、指定されたコンポーネントから構築された数十万のロボット構造を効率的に生成できる再帰的なグラフィカル文法を提供します。次に研究者らは、グラフにヒントを得た検索とモデル予測制御 (MPC) を使用して、大規模な設計空間の探索を容易にし、特定の地形に対する高性能の例を特定しました。研究者らは、このアプローチによりロボットの構造とコントローラーの協調的な最適化を実現できると述べている。

動物の形を模倣して作られた多くのロボットと同様に、アラン・ジャオ氏は、彼のチームの図形文法規則も動物、特に昆虫、クモ、ロブスターなどの無脊椎動物からヒントを得たと語った。 「彼らは、中央の体と、さまざまな数の節、そしていくつかの節に脚が付いているのが特徴です。そして、私たちはこれが節足動物だけでなく、四肢動物を含むより一般的な動物の形態を説明するのに十分であることに気付きました。」

そこで研究者たちは、節足動物にヒントを得て、RoboGrammar システムを設計し、ロボットの「脚」の代わりに車輪を使うなど、他の機械的機能も追加した。

図｜システム最適化前の車輪付きロボット

システムによって設計されたロボットは必ずしも最高の品質であるとは限らず、各ロボットの動きを制御し、その機能を評価する必要がある。

RoboGrammar はグラフィカル文法のルールを使用して、何千もの潜在的なロボット構造を設計します。レーシングカーに少し似ているものもあれば、クモや腕立て伏せをしている人のように見えるものもあります。

図｜システム最適化後の氷上歩行ロボットモデル

「多様なデザインを見て、とても勇気づけられました」とアラン・チャオ氏は言う。「グラフ文法の創造性がはっきりと表れています」。しかし研究者らは、このシステムによって設計されたロボットが必ずしも最高の品質であるとは限らないとも述べている。さらに、システムが作成するデザインは、主に人が入力するコンポーネントの種類に基づいています。

最適なロボット設計を選択するには、各ロボットの動作を制御し、その機能性を評価する必要があります。 「これまでのところ、これらのロボットは単なるモデルに過ぎません」と趙氏は言う。チームは、素早い前進を優先するモデル予測制御と呼ばれるアルゴリズムを使用して、各ロボットのコントローラーを開発した。コントローラーは、これらの構造に命を吹き込み、ロボットのさまざまなモーターの動作シーケンスを制御する一連の命令です。

「ロボットの形状とコントローラは密接に関連しているため、各ロボットごとにコントローラを個別に最適化する必要があります。」シミュレーションされた各ロボットが自由に動けるようになると、研究者は「グラフヒューリスティック検索」を使用して高性能ロボットを見つけました。

このシステムを発明した目的は、人々のために設計することではありません。Allan Zhao 氏は、このシステムを使って人々の創造性を刺激したいと考えています。

「この研究は、ロボットの形状と制御を自動設計する25年間の研究の集大成です」と、このプロジェクトには関わっていないコロンビア大学の機械工学者兼コンピューター科学者のホッド・リプソン氏は言う。「形状文法を使用するというアイデアは以前からありましたが、この研究ほどうまく行ったものはありませんでした。」