ロボティクス101 ロボティクスは、不確実性の中で物理的世界を感知し、決定し、行動できる機械を作ることです。広く使われている標準フレーミング(ISO 8373)では、ロボットをプログラムされた作動機構として説明し、ある程度の自律性を持ち、環境内で動き、意図された作業を遂行すると考えています。 ロボットを1分間に何千回も回るループとして想像してみてください: それは感知から始まります。カメラ、LiDAR、レーダー、IMU、エンコーダーなど、それぞれが世界やロボット自身の部分的でノイズのある映像を提供します。ロボットは状態推定を行います。これは、簡単に言えば次の通りです: 「騒がしい測定を踏まえて、私はどこにいて、どれくらい速く動いているのか、そしてその点についてはどれほど不確かなのか?」 見積もりがなければ、すべての下流の意思決定は砂の上に成り立ってしまいます。 ロボットが実用的な推定値を得ると、知覚を行います。物体、自由空間、障害物、時には意味ラベル(「これはパレットだ」「これは人間だ」「これはドアだ」)も検出します。 知覚は現代の機械学習が大いに役立つ部分ですが、同時にロボティクスが例外的なケースに罰せられる場所でもあります。反射面、埃、雨、動きのぼやけ、奇妙な幾何学などです。 そして計画が始まります。計画は通常、以下のように階層化されます: † ハイレベルプランナーが次に何をするかを決めます(7番通路に行き、アイテムAを選び、駅に戻る) † モーションプランナーは衝突なしに物理的制約の中でどのように移動するかを決定します † 軌道ジェネレーターが動きを滑らかにし、実際に走行可能にします(不可能な加速や急ブレーキなし) コントロールはその計画を運動指令に変換します。多くの人が過小評価しがちなのは、ロボットは「ある点まで動く」のではなく、世界が反発する中で常に修正し続けなければならないということです(車輪の滑り、ペイロードの移動、摩擦の変化、関節の熱化)。 そのすべての下にはハードウェアの現実があります:機械、アクチュエーター、電力、そして熱制限です。優れたソフトウェアを持つロボットでも、作動が弱いか感知が悪いと、すぐに信頼性を失ってしまいます。 現代のロボットは、ソフトウェアの一枚岩であることは稀です。これらはデータストリームを公開し、サブスクリプションするモジュールで構成されたシステムです。 これがROS 2がシステムフレームワークとして広く使われている理由の一つです。トピック間でメッセージを交換する「ノードのグラフ」を促し、QoS設定を通じて通信の信頼性を調整できます。