クラウドロボティクス

クラウドロボティクスは、クラウドコンピューティング、クラウドストレージ、その他のインターネット技術といったクラウド技術を活用し、ロボット工学における統合インフラストラクチャや共有サービスの利点を中心とするロボティクス分野です。クラウドに接続すると、ロボットはクラウド内の最新データセンターの強力な計算、ストレージ、通信リソースを活用できます。これらのリソースは、様々なロボットやエージェント（他の機械、スマートオブジェクト、人間など）からの情報を処理・共有できます。人間はネットワークを介して遠隔からロボットにタスクを委任することもできます。クラウドコンピューティング技術は、ロボットシステムに強力な機能を与えると同時に、クラウド技術によるコスト削減を可能にします。したがって、クラウド上にインテリジェントな「頭脳」を持つ、軽量で低コスト、かつよりスマートなロボットを構築することが可能になります。「頭脳」は、データセンター、知識ベース、タスクプランナー、ディープラーニング、情報処理、環境モデル、通信サポートなどで構成されています。[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

コンポーネント

ロボット用クラウドには、少なくとも6つの重要なコンポーネントが含まれる可能性がある。[ 5 ]

  • ロボットのための「クラウドブレイン」の構築。それがクラウドロボティクスの主目的です。
  • 多くの場合、幾何学的特性や機械的特性、エキスパート システム、知識ベース(セマンティック ウェブ、データ センターなど)を備えた画像、マップ、オブジェクト データのグローバル ライブラリを提供します。
  • サンプルベースの統計モデリングと動作計画、タスク計画、マルチロボットコラボレーション、システムのスケジューリングと調整のためのオンデマンドの大規模並列計算。
  • ロボットによる結果、軌道、動的制御ポリシーの共有とロボットの学習サポート。
  • プログラミング、実験、ハードウェア構築のための「オープンソース」コード、データ、設計を人間が共有すること。
  • 評価、学習、エラー回復のためのオンデマンドの人間によるガイダンスと支援。
  • さまざまな方法（セマンティクス知識ベース、Apple SIRI のようなサービスなど）による人間とロボットの相互作用の拡張。

アプリケーション

自律移動ロボット
Googleの自動運転車はクラウドロボットです。これらの車はネットワークを介してGoogleの膨大な地図、衛星画像、環境モデル（ストリートビューなど）のデータベースにアクセスし、GPS、カメラ、3Dセンサーからのストリーミングデータと組み合わせることで、自身の位置を数センチメートル単位の精度で監視し、過去および現在の交通パターンと照らし合わせて衝突を回避します。各車は環境、道路、運転、状況などについて学習し、その情報をGoogleクラウドに送信します。この情報は他の車の性能向上に活用されます。
クラウド医療ロボット
医療クラウド（ヘルスケアクラスターとも呼ばれる）は、疾患アーカイブ、電子カルテ、患者健康管理システム、診療サービス、分析サービス、クリニックソリューション、エキスパートシステムなど、様々なサービスから構成されています。ロボットはクラウドに接続することで、患者に臨床サービスを提供したり、医師の補助（例えば、共同手術ロボット）を提供したりすることができます。さらに、医師と介護者の間で臨床治療に関する情報を共有することで、連携サービスも提供します。[ 6 ]
支援ロボット
家庭用ロボットは、高齢者のヘルスケアや生活監視に活用できます。このシステムはユーザーの健康状態を収集し、クラウドエキスパートシステムや医師と情報を交換することで、特に慢性疾患を抱える高齢者の生活を支援します。例えば、ロボットは高齢者の転倒防止や、心臓病や血液疾患などの緊急時の健康サポートなどを提供します。高齢者介護者は、緊急時にネットワークを介してロボットから通知を受け取ることもできます。[ 7 ]
産業用ロボット
ドイツ政府のインダストリー4.0計画が強調しているように、「産業界は第4次産業革命の瀬戸際に立っています。インターネットの推進により、現実世界と仮想世界はますます密接につながり、モノのインターネット（IoT）を形成しています。未来の産業生産は、高度に柔軟な（大量生産）条件下での製品の高度な個別化、顧客とビジネスパートナーのビジネスプロセスと付加価値プロセスへの広範な統合、そして生産と高品質サービスの連携によるいわゆるハイブリッド製品が特徴となるでしょう。」[ 8 ]製造業において、このようなクラウドベースのロボットシステムは、専門知識ベースから、電線やケーブルの通し方、ガスケットの位置合わせといった作業を学習することができます。ロボットのグループは、いくつかの共同作業のために情報を共有することができます。さらに、消費者はオンライン注文システムを介して、製造ロボットに直接カスタマイズされた製品を注文することができます。[ 9 ]もう一つの潜在的なパラダイムは、買い物と配達を行うロボットシステムです。注文が入ると、倉庫のロボットが商品を自律走行車または自律ドローンに送り、受取人に届けます。

研究

RoboEarth [ 10 ]は、欧州連合（EU）の第7次フレームワークプログラム（研究・技術開発プロジェクト）の資金提供を受け、特にクラウドロボティクス分野を研究対象としています。RoboEarthの目標は、ロボットシステムが他のロボットの経験から恩恵を受けられるようにすることで、機械の認知と行動の急速な進歩、ひいてはより繊細で洗練された人間と機械のインタラクションを実現することです。RoboEarthはクラウドロボティクスのインフラストラクチャを提供します。RoboEarthのワールドワイドウェブ（WWW）形式のデータベースは、人間とロボットが生成した知識を機械可読形式で保存します。RoboEarthの知識ベースに保存されるデータには、ソフトウェアコンポーネント、ナビゲーション用マップ（例：物体の位置、世界モデル）、タスク知識（例：アクションレシピ、操作戦略）、物体認識モデル（例：画像、物体モデル）が含まれます。RoboEarthクラウドエンジンは、ナビゲーションに多くの計算を必要とする移動ロボット、自律走行車、ドローンをサポートしています。 [ 11 ]

Rapyuta [ 12 ]は、ETHZのロボット研究者によって開発されたRoboEarthエンジンをベースにしたオープンソースのクラウドロボティクスフレームワークです。このフレームワークでは、Rapyutaに接続された各ロボットがセキュアなコンピューティング環境（長方形のボックス）を持ち、大量の計算をクラウドに移行することができます。さらに、これらのコンピューティング環境は互いに緊密に相互接続されており、RoboEarthの知識リポジトリへの高帯域幅接続も備えています。 [ 13 ]

FogROS2 [ 14 ]は、カリフォルニア大学バークレー校の研究者によって開発されたロボットオペレーティングシステム2（ROS 2）のオープンソース拡張機能です。これにより、ロボットはSLAM、把持計画、動作計画などの計算集約的なタスクをクラウドリソースにオフロードすることができ、パフォーマンスを向上させ、オンボードの計算要件を削減できます。FogROS2は、クラウドインスタンスのプロビジョニング、ROS 2ノードの展開、ロボットとクラウドサービス間の安全な通信を自動化します。このプラットフォームは、コードを変更することなく既存のROS 2アプリケーションと互換性があるように設計されています。さらに、異なるネットワークや場所にまたがる安全なグローバル接続を容易にするFogROS2-SGC [ 15 ]や、複数のクラウドプロバイダー間でサービスを複製することでフォールトトレランスを導入し、障害に対する堅牢性を確保するFogROS2-FTなどがあります。[ 16 ]

KnowRob [ 17 ]はRoboEarthの拡張プロジェクトです。これは知識表現と推論手法を、知識獲得技術と物理システムへの知識のグラウンディング技術と組み合わせた知識処理システムであり、異なる情報源からの情報を統合するための共通の意味的枠組みとして機能します。

RoboBrain [ 18 ]は、公開されているインターネットリソース、コンピュータシミュレーション、実際のロボット実験から学習する大規模計算システムです。ロボット工学に関するあらゆる情報を包括的かつ相互接続された知識ベースに蓄積します。応用分野には、ロボット工学研究、家庭用ロボット、自動運転車などの試作が含まれます。目標はプロジェクト名が示す通り、ロボットが利用できる集中型の常時オンラインの脳を構築することです。このプロジェクトはスタンフォード大学とコーネル大学が主導しています。また、国立科学財団、海軍研究局、陸軍研究局、Google、Microsoft、Qualcomm、Alfred P. Sloan財団、そしてロボット工学の発展を通して米国の世界経済における競争力を高めることを目標とする国家ロボット工学イニシアチブ（National Robotics Initiative）の支援を受けています。 [ 19 ]

MyRobotsは、ロボットやインテリジェントデバイスをインターネットに接続するためのサービスです。 [ 20 ]これは、ロボットやスマートオブジェクトのためのソーシャルネットワーク（ロボット版Facebook）と捉えることができます。ロボットは、交流、協力、共有といった相互作用を通じて、センサー情報を共有することで、現在の状態に関する洞察を得ることができ、これらの恩恵を受けることができます。

COALAS [ 21 ]は、INTERREG IVAフランス（チャンネル）- イギリス欧州越境協力プログラムによって資金提供を受けています。このプロジェクトは、社会的・技術的イノベーション、そして利用者の社会的・心理的インテグリティの向上を通して、障害者のための新技術を開発することを目指しています。その目標は、クラウド上のヘルスケアクラスターと、クラウドに接続するヒューマノイドやインテリジェント車椅子などの家庭用サービスロボットを備えた認知環境型生活支援システムを開発することです。 [ 7 ]

ROS（ロボットオペレーティングシステム）は、クラウドロボティクスをサポートするエコシステムを提供します。ROSは、ロボットソフトウェア開発のための柔軟で分散化されたフレームワークです。ROSは、様々なロボットプラットフォーム上で複雑かつ堅牢なロボット動作を作成する作業を簡素化することを目的とした、ツール、ライブラリ、および規約の集合体です。rosjavaと呼ばれる純粋なJava実装のROS用ライブラリを使用すると、ロボット向けのAndroidアプリケーションを開発できます。Androidは急成長を遂げており、数十億人のユーザーを抱えているため、クラウドロボティクスの分野において重要な役割を果たすでしょう。 [ 22 ]

DAVinciプロジェクトは、 HadoopのMap/Reduceタスクとしてロボット工学アルゴリズムの一部を並列化する可能性を探ることを目的としたソフトウェアフレームワークの提案である。[ 23 ]このプロジェクトの目的は、コモディティハードウェアで構築されたコンピューティングクラスターを提供し、ロボットアルゴリズムスイートをSaaSとして公開し、ロボットエコシステム全体で協力的にデータを共有できるクラウドコンピューティング環境を構築することである。[ 23 ]このイニシアチブは公開されていない。[ 24 ]

C2RO（C2RO Cloud Robotics）は、衝突回避や物体認識といったリアルタイムアプリケーションをクラウドで処理するプラットフォームです。これまでは、レイテンシが高いため、これらのアプリケーションをクラウドで処理することはできず、システム上の計算ハードウェア（グラフィックス・プロセッシング・ユニット（GPU）など）が必要でした。C2ROはIEEE PIMRC17で査読付き論文を発表し、そのプラットフォームによって、クラウドから自律航行やその他のAIサービスを、計算ハードウェアが限られたロボット（Raspberry Piなど）でも利用できることを示しました。[ 25 ] C2ROは最終的に、2017年9月のRoboBusinessでクラウドベースのSLAM（同時自己位置推定と地図作成）を実演した最初のプラットフォームであると主張しました。

Rocosは、大規模なロボットフリートの構築、テスト、展開、運用、自動化のための開発者ツールとインフラストラクチャを提供する、集中型クラウドロボティクスプラットフォームです。2017年10月に設立され、2019年1月に稼働を開始しました。

クラウドロボティクスの限界

ロボットはクラウドコンピューティングのさまざまな利点から恩恵を受けることができますが、クラウドはロボット工学のすべてに対する解決策ではありません。[ 26 ]

  • （リアルタイムの）センサーとコントローラーのフィードバックに大きく依存するロボットの動作を制御する場合、クラウドから得られるメリットはあまり大きくないかもしれません。
  • リアルタイム実行を伴うタスクにはオンボード処理が必要です。
  • クラウドベースのアプリケーションは、応答遅延やネットワークの不具合により、動作が遅くなったり、利用できなくなったりすることがあります。ロボットがクラウドに過度に依存すると、ネットワーク障害によって「脳なし」状態になる可能性があります。

課題

クラウドロボティクスの研究開発には、次のような潜在的な問題と課題がある。[ 26 ]

リスク

  • 環境セキュリティ- クラウドコンピューティング環境におけるコンピューティングリソースとユーザーの集中は、セキュリティ脅威の集中も意味します。その規模と重要性から、[ 27 ]クラウド環境は仮想マシンやボットマルウェア、ブルートフォース攻撃などの攻撃の標的となることがよくあります。
  • データのプライバシーとセキュリティ- クラウドサービスプロバイダーで機密データをホスティングすることは、組織のデータセキュリティに関する管理権限のかなりの部分をプロバイダーに移譲することを意味します。例えば、すべてのクラウドには、個人データを含むクライアントからの膨大な情報が含まれています。家庭用ロボットがハッキングされた場合、ユーザーは家の間取り、生活のスナップショット、ホームビューなど、個人のプライバシーとセキュリティが危険にさらされる可能性があります。犯罪者によってアクセスされ、世界中に漏洩される可能性があります。また、ロボットがハッキングされ、第三者によって制御された場合、ユーザーが危険にさらされる可能性もあります。
  • 倫理的問題- ロボット工学、特にクラウドベースのロボット工学においては、倫理的な問題を考慮する必要があります。ロボットはネットワークを介して接続されるため、他者からアクセスされるリスクがあります。ロボットが制御不能になり、違法行為を行った場合、誰が責任を負うべきでしょうか。

歴史

「クラウドロボティクス」という言葉が初めて公用語に登場したのは、2010年に ジェームズ・クフナー氏がIEEE/RAS国際ヒューマノイドロボティクス会議で行った「クラウド対応ロボット」と題した講演の中ででした。 [ 28 ]それ以来、「クラウドロボティクス」は、ネットワーク化されたロボットと現代のクラウドコンピューティングによって可能になる情報共有、分散型インテリジェンス、そしてフリートラーニングの概念を包括する一般的な用語となっています。クフナー氏は講演当時、Googleに在籍しており、同社は2019年に開発者向けのGoogle Cloud Robotics Platformを立ち上げるまで、様々なクラウドロボティクスの取り組みを予告してきました。[ 29 ]

ロボット開発の初期段階から、計算処理はロボット本体から分離されたコンピュータ上で行われ、電源と制御のために有線で接続されるのが一般的でした。無線通信技術の発達に伴い、ロボットの制御と安全のために小型のオンボードコンピューティングリソースで制御され、高負荷処理のためにより強力なリモートコンピュータに無線接続された、新しい形態の実験的な「リモートブレイン」ロボットが開発されました。 [ 30 ]

「クラウドコンピューティング」という用語は、 2006年のAmazon EC2の発売とともに普及しました。これは、大容量ネットワーク、低コストのコンピュータとストレージデバイスの利用可能性、そしてハードウェア仮想化とサービス指向アーキテクチャの広範な採用を示しました。[ 31 ] 2006年7月のポピュラーサイエンス誌とのやり取りの中で、クフナーは、ロボットがタスクを実行するようにプログラムまたは学習された後、そのモデルと関連データを他のクラウド接続されたロボットと共有できると書いています。 [ 32 ]

「…ロボットは、改良したモデルをウェブサイトや知識のユニバーサルリポジトリに『公開』し、将来のすべてのロボットがダウンロードして利用できるようにします。私のビジョンは、将来すべてのロボットシステムの能力を長期的に向上させる『ロボット知識データベース』を実現することです。これは、ロボットがアクセスして活用できる物理世界に関する情報と統計の倉庫として機能し、可能な行動の結果に関する推論能力を向上させ、精度、安全性、堅牢性の観点からより良い行動計画を立てるために役立ちます。また、一種の『スキルライブラリ』としても機能します。例えば、執事ロボットに完璧なオムレツの作り方をプログラムできたら、オムレツ調理用のソフトウェアをサーバーに『アップロード』し、オムレツ調理を依頼されたすべてのロボットがダウンロードできるようにすることができます。PCユーザーに人気の現在の『シェアウェア』や『フリーウェア』ソフトウェアモデルのように、ロボットユーザーのスキルプログラムをアップロードするコミュニティ全体が形成される可能性があります。」

— ジェームズ・クフナー（2006年7月）

クラウドロボティクスに関連するいくつかの出版物とイベント（時系列順）:

  • IEEE RASインターネットおよびオンラインロボット技術委員会は、2001年5月にケン・ゴールドバーグとローランド・ジークヴァルトらによって設立されました。この委員会はその後、2004年にIEEEロボティクス・オートメーション学会のネットワークロボット技術委員会に拡大しました。[ 33 ]
  • 元CMUロボット工学教授で、現在はトヨタ・リサーチ・インスティテュート・アドバンスト・デベロップメントのCEOを務める、グーグルの研究科学者であるジェームズ・J・クフナー氏は、2010年のIEEE/RAS国際ヒューマノイドロボティクス会議でクラウドロボティクスについて講演した。この講演では、「インターネットを超並列計算と膨大なデータリソースの共有のためのリソースとして活用するロボット工学への新しいアプローチ」について説明している。[ 28 ]
  • Googleのプロダクトマネージャーであるライアン・ヒックマンは、2010年にロボットをGoogleのクラウドサービスに接続するための社内ボランティア活動を主導しました。この取り組みは後にオープンソースのROSサポートを含むように拡張され、2011年のGoogle I/Oでライアン・ヒックマン、デイモン・コーラー、ブライアン・ガーキー、ケン・コンリーによってステージ上でデモンストレーションされました。[ 34 ]
  • 2011年に発表された米国の国家ロボット工学イニシアチブは、ロボットが人間の仕事を代替するのではなく、どのように人間の仕事の質を高めることができるかを探求することを目指しています。次世代のロボットは、無知なロボットよりも意識が高く、孤独なロボットよりも社会的なロボットであると主張しています。[ 35 ]
  • NRIクラウドロボティクスワークショップ：課題と機会 - 2013年2月。[ 36 ]
  • 米国ロボティクスロードマップ：インターネットからロボティクスへ 2013年版 - ジョージア工科大学、カーネギーメロン大学ロボティクス技術コンソーシアム、ペンシルベニア大学、南カリフォルニア大学、スタンフォード大学、カリフォルニア大学バークレー校、ワシントン大学、マサチューセッツ工科大学、Robotics OA USによる。このロードマップは、将来における製造業における「クラウド」ロボティクスと自動化に焦点を当てている。[ 26 ]
  • Googleオブジェクト認識エンジンを搭載したクラウドベースのロボット把持。[ 37 ]
  • 2013 IEEE IROSクラウドロボティクスワークショップ. 東京. 2013年11月. [ 38 ]
  • クラウドロボティクス - ロボットのためのクラウドコンピューティングの実現。著者は、ロボティクスにおけるクラウドコンピューティングの利用に関するいくつかのパラダイムを提案した。いくつかの潜在的な分野と課題が提示された。R. Li 2014. [ 4 ]
  • クラウドロボティクスとオートメーションに関する特別号 - IEEE Transactions on Automation Science and Engineeringの特別号、2015年4月。[ 1 ]
  • ロボットAPPはクラウドにロボットアプリケーションを保存し、コンピュータや電話のアプリと同じようにロボット用のアプリケーションを提供します。[ 39 ]
  • DARPAクラウドロボティクス[ 40 ]
  • 最初の産業用クラウドロボットプラットフォームであるTendは、マーク・シリマン、ジェームズ・ジェンテス、ロバート・キーファーによって2017年2月に設立されました。Tendは、WebソケットとNode.jsを介してロボットを遠隔制御および監視することを可能にします。[ 41 ] [ 42 ]
  • クラウドロボットアーキテクチャ：比較分析からの将来の研究の方向性。[ 43 ]

参照

参考文献

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