クラウドロボティクス

クラウドロボティクスとは、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、統合されたインフラストラクチャと共有サービスの利点をロボット工学にもたらすことを目指すロボティクスの分野です。クラウドに接続されることで、ロボットはクラウド上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、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・共有することが可能になります。また、人間はネットワークを介してロボットに遠隔で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により、ロボットシステムはクラウド技術を通じてコストを削減しながら能力を向上させることができます。そのため、クラウド上にインテリジェントな「頭脳」を備えた軽量で低コストのスマートロボットを構築することが可能です。「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ある可能性があります。^{[ 5 ]}

ロボットのための「クラウドブレイン」を構築すること、これがクラウドロボティクスの主な目的である。
画像、地図、オブジェクトデータのグローバルライブラリ（多くの場合、形状や機械的特性を含む）、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）を提供する。
サンプルベースの統計モデリングとモーションプランニング、タスクプランニング、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。
ロボットによる成果、軌跡、動的制御ポリシーの共有、およびロボット学習のサポート。
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のコード、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、オンデマンドの人的ガイダンスと支援。
様々な方法（意味論的知識ベース、AppleのSIRIのようなサービスなど）による人間とロボットのインタラクションの拡張。

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利用して、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て、センチメートル単位の精度で自車の位置を監視し、過去および現在の交通状況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、または状況について学習し、その情報をGoogleクラウドに送信します。クラウドでは、その情報が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、さまざまなサービスで構成されています。ロボットはクラウドに接続して患者に臨床サービスを提供したり、医師を支援したりすることができます（例：共同手術ロボット）。さらに、臨床治療に関する情報を医師や介護者間で共有することで、コラボレーション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、高齢者の健康管理や生活モニタリングに活用できます。このシステムは、利用者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、高齢者、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、心臓病や血液疾患などの緊急時の健康サポートを提供できます。高齢者の介護者は、緊急時にロボットからネットワーク経由で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計画で強調されているように、「産業は第4次産業革命の瀬戸際にあります。インターネットによって、現実世界と仮想世界はますます接近し、モノのインターネットを形成しています。未来の工業生産は、非常に柔軟な（大量生産）生産の条件下での製品の強力な個別化、ビジネスおよび付加価値プロセスへの顧客とビジネスパートナーの広範な統合、生産と高品質のサービスのリンクによるいわゆるハイブリッド製品によって特徴付けられます。」^{[ 8 ]}製造業では、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、ワイヤーやケーブルの通し方、ガスケットの位置合わせなどのタスクを処理することを学習できます。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できます。さらに、消費者はオンライン注文システムを使用して、製造ロボットに直接カスタマイズされた製品を注文できます。^{[ 9 ]}もう1つの潜在的なパラダイムは、ショッピング配送ロボットシステムです。注文が行われると、倉庫ロボットは商品を自律走行車または自律走行ドローンに送り、受取人に配送します。

研究

RoboEarth ^{[ 10 ] は}、欧州連合の第 7 次フレームワークプログラムによる研究、技術開発プロジェクト、特にクラウドロボティクスの分野を探求するために資金提供を受けました。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し、機械の認知と行動の急速な進歩、そして最終的に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への道を開くことです。RoboEarth はクラウドロボティクス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スタイルのデータベースは、人間とロボットによって生成された知識を機械可読形式で保存します。RoboEarth 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、ナビゲーション用のマップ (オブジェクトの位置、ワールドモデルなど)、タスク知識 (アクションレシピ、操作戦略など)、オブジェクト認識モデル (画像、オブジェクトモデルなど) 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モバイルロボット、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 Engine に基づく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。フレームワーク内では、Rapyuta に接続された各ロボットは、安全なコンピューティング環境 (長方形のボックス) を持つことができ、重い計算をクラウドに移行できます。さらに、コンピューティング環境は互いに密接に相互接続されており、RoboEarth 知識リポジトリへの高帯域幅接続を備えています。^{[ 13 ]}

FogROS2 ^{[ 14 ]}は、UC Berkeley の研究者によって開発された Robot Operating System 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、モーション計画などの計算負荷の高いタスクをクラウドリソースにオフロードできるため、パフォーマンスが向上し、オンボードの計算要件が軽減されます。FogROS2 は、クラウドインスタンスのプロビジョニング、ROS 2 ノードのデプロイ、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、コードの変更を必要とせずに既存の 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、さまざまなネットワークや場所をまたいで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して障害に対する堅牢性を確保することでフォールトトレランスを導入する FogROS2-FT ^{[ 16 ]などの進歩があります。}

KnowRob ^{[ 17 ]}は RoboEarth の拡張プロジェクトです。知識表現と推論手法を知識獲得技術や物理システムにおける知識の基盤構築技術と組み合わせた知識処理システムであり、異なるソースからの情報を統合するための共通の意味論的フレームワークとして機能します。

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、および実際のロボットトライアルから学習する大規模な計算システムです。ロボットに関するあらゆる情報を包括的で相互接続された知識ベースに蓄積します。アプリケーションには、ロボット研究のプロトタイプ作成、家庭用ロボット、自動運転車などがあります。目標はプロジェクト名のように直接的で、ロボットが利用できる中央集権的で常時オンラインの頭脳を作成することです。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中心となっています。また、このプロジェクトは、米国国立科学財団、海軍研究局、陸軍研究局、Google、Microsoft、Qualcomm、アルフレッド P. スローン財団、およびロボット工学の進歩を目標として、米国が世界経済でより競争力を高めることを目指す国家ロボットイニシアチブによって支援されています。^{[ 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）と見なすことができます。交流、協力、共有を通じて、ロボットはセンサー情報を共有することで、現在の状態に対する自身の視点についての洞察を得ることができ、これらの相互作用から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）-イギリス欧州国境を越えた協力プログラムによって資金提供されています。このプロジェクトは、社会的および技術的イノベーションとユーザーの社会的および心理的統合を通じて、障害者のための新しいテクノロジーを開発することを目的としています。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、認知環境支援生活システムを作成することです。^{[ 7 ]}

ROS（Robot Operating System）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型のフレームワークです。これは、さまざまなロボットプラットフォームで複雑で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ライブラリを使用すると、ロボット用のAndroidアプリケーションを開発できます。Androidは急成長している市場と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で重要になるでしょう。^{[ 22 ]}

DAVinciプロジェクトは、ロボットアルゴリズムの一部をHadoopのMap/Reduceタスクとして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す。^{[ 23 ]}このプロジェクトは、汎用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を提供し、ロボットアルゴリズムのスイートをSaaSとして公開し、ロボットエコシステム全体でデータを協調的に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を目指しています。^{[ 23 ]}このイニシアチブは一般には公開されていません。^{[ 24 ]}

C2RO（C2RO Cloud Robotics）は、衝突回避や物体認識などの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。従来、レイテンシが高かったため、これらのアプリケーションをクラウドで処理することができず、システム上の計算ハードウェア（グラフィックス処理ユニットまたは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が、限られた計算ハードウェア（Raspberry Piなど）を持つロボットでも、クラウドから自律航行やその他のAIサービスを利用できるように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、クラウドベースの同時位置推定とマッピング（SLAM）を実証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、開発者がロボット群を大規模に構築、テスト、展開、運用、自動化するための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月にサービスを開始しました。