ドモ（ロボット）

Domo は、マサチューセッツ工科大学が人間と交流するために開発した実験用ロボットです。Meka Roboticsの共同設立者であるジェフ・ウェーバーとアーロン・エドシンガーの発案によるもので、名前は「どうもありがとう」という日本語のフレーズ「 domo arigato」と、スティクスの曲「Mr. Roboto」に由来しています。Domo プロジェクトはもともとNASAの資金提供を受けていましたが、現在はトヨタもロボット開発に資金を提供しています。^[1]

Domo は、非常に複雑な多くのロボット回路とコマンドをテストするために作成されました。

Domoプロジェクトの本拠地は、MIT人工知能研究所のヒューマノイドロボットグループです。^[2]このプロジェクトは、それ以前のロボットプロジェクトからインスピレーションを受けて誕生しました。

Cardea ロボット プロジェクトは、MIT のヒューマノイド ロボット グループのRodney Brooks教授が主導した研究プロジェクトでした。 ^[3]研究グループは、セグウェイ プラットフォームに取り付けられたケーブル駆動ブラシレス直列弾性アクチュエータ アームの作成に取り組みました。Jeff Weber と Aaron Edsinger-Gonzales はこの研究に参加し、特にロボット アームの設計と実装を担当しました。このコラボレーションにより、Edsinger-Gonzales と Weber は研究の一部を新しいロボット Domo に適用することができました。

EdsingerとWeberは他の多くのロボットでも共同作業を行っており、Kismet ^[4]ページやCog ^{[5]プロジェクトでの経験がDomoの設計に影響を与えています。Kismetは、社会的表現や合図の実験用に}Cynthia Breazealが開発したロボットの頭部です。このプロジェクトにおけるEdsingerの役割は、Kismetの視線検出モジュールの初期段階の開発を支援することでした。これにより、Kismetは対話中に視線を合わせることができました。Cogプロジェクトは、社会的相互作用を通じて知性が形成される方法を探求することを目的としていました。Cogロボットは、人体の運動点と手足をエミュレートし、そこからの入力刺激を受け入れることで、人間のように手足を使えるように設計されました。EdsingerがCogプロジェクトに貢献したのは、ロボットのボディ用の直列弾性アクチュエータアームとコントローラーでした。これらのロボットの研究方向はDomoプロジェクトとは大きく異なりますが、眼検出モジュールとシリーズ弾性アクチュエータアームの設計はDomoの設計に統合されています。^[6]

Domo は、刺激の操作と相互作用、および感覚運動技能の機械学習を研究するために作成されました。これを実現するために、ロボットが未知の刺激とどのように相互作用できるかについて特に考慮した設計が必要でした。また、研究では Domo が周囲の環境を認識して行動できることも必要でした。これらの懸念を満たすには、Domo が世界の完全なモデルなしで機能する必要があり、むしろ自分自身でモデルを構築する能力を備えている必要がありました。^[7]

Domo のロボットヘッドは、2 つの自由度の首に取り付けられた上頭部に7 つの自由度があります。2 つの目があり、それぞれに 1 つの広角カメラが付いています。カメラは、640×480 で 30フレーム/秒(frame/s)、または 1024×768 で 15 フレーム/秒でビデオをキャプチャできます。2 つのカメラは同じ自由度に沿って傾きますが、独立したパンを可能にするために個別の自由度があります。表情に使用するまぶたのセットが含まれています。^[7]

Cog などの以前のロボットの頭部は、アイカメラやモーターに通じる電気コードの束によって動きが妨げられていました。Domo のデザインでは、すべてのケーブルが首を通っており、邪魔にならないように収納されています。これにより、Domo の頭部の関節可動範囲と自由度が大幅に向上しています。

ヘッドの動きはブラシ付き直流モーターによって促進されます。モーター内のポテンショメータ位置センサーは起動時にヘッドの絶対位置に関するフィードバックを提供するため、Domo は機能する前にキャリブレーション ルーチンを必要としません。

頭部の設計の主な焦点は、Domoが人間の目の動きを模倣できるようにすることでした。人間の目の動きは、非常に素早く爆発的な動きから、動く刺激を追うためのゆっくりとした正確な動きまで多岐にわたるため、Domoの頭部と視覚システムを設計するには慎重な考慮が必要でした。^[7]

これらの目は、Linuxマシンのネットワーククラスターである認知システムにリンクされています。認知システムが視覚処理を行うために、YARP（Yet Another Robot Platform）ソフトウェアスイートが使用されています。^[7]

ドモの腕を絶対的な精度で設計するのではなく、エドシンガーとウェーバーは、腕が人間の腕にもっと近い動作をするように設計しました。人間の腕は、位置の精度を犠牲にしてコンプライアンスを優先し、各関節の力を感知して制御することに長けています。これをヒューマノイド ロボットに置き換えるには、各関節にある程度の許容度とコンプライアンスを設計に組み込むと同時に、トルクを追跡して出力できるようにする必要があります。

Domo の腕には 6 つの自由度があり、肩に 2 つ、腕と手首に 4 つあります。関節は、カスタム ブラシレス DC モーターで駆動される直列弾性アクチュエータ (SEA) です。自由度にはケーブル駆動システムが含まれており、駆動ケーブルは動きを妨げないように関節の中央に目立たないように隠されています。直列弾性アクチュエータは、腕に力感知機能を提供するために使用されます。腕全体に埋め込まれたセンサーは、認知システムに接続されています。^[7]

ヒューマノイドハンドの設計には、力を測定して出力するための何らかの方法を組み込む必要があります。いくつかの古い設計では、指先に力センサーが付いていました。これは既知の環境では機能しますが、新しい未知の環境では機能するのに十分なフィードバックを提供しません。Domo のハンドのコントローラーは、個々の関節の力を感知できます。これにより、物体のサイズ、形状、または材質のモデルがなくても、ハンドで物体をつかむことができます。

それぞれの手は4つのアクチュエータで駆動する3本の指で構成されています。各指に1つのアクチュエータがあり、4番目のアクチュエータは2本の指の間の広がりを制御します。2本の指はギアを使用して広がり、3本目の指は所定の位置に留まります。^[7]

ドモは、物に触れたり振ったりしてその物理的性質をテストすることで、周囲環境に適応します。その能力には、アイテムの体積を測ること、アイテムを棚に置くこと、人間に飲み物を注ぐこと、握手すること、ハグをすることなどがあります。^[8]

Domo は、頭部に搭載された 2 台のカメラと視覚処理システムを使用して、物体のサイズと形状を分析し、インタラクションの準備をすることができます。これは、物体に関する事前の知識がなくても実行され、未知の環境でタスクを実行できます。

Domo のアーキテクチャにより、ロボットは以前の感覚体験を記憶することができます。Domo は自身の感覚運動能力を学習し、以前に達成したタスクに基づいて動作の調整を微調整することができます。

Domo の手は器用で、さまざまな掴み方や動きができるように設計されています。ただし、各関節のさまざまなコントローラーをうまく管理できるソフトウェア システムの設計がなければ、これを実現することはできません。これにより、ロボットはすばやく反応し、腕の動きを変えることができます。これは、ロボットが現実世界のタスクを実行できるようにするために不可欠です。

• ジェフとアーロンのスピンオフ会社
• MIT.edu ドーモリサーチ
• Edsinger-Gonzales, A.; Weber, J. (2004 年 5 月 31 日)。「Domo: 操作研究のための力感知ヒューマノイド ロボット」。第 4 回 IEEE/RAS ヒューマノイド ロボット国際会議、2004 年。第 1 巻。273 ～ 291 ページ。CiteSeerX 10.1.1.92.4608。doi :  10.1109 / ICHR.2004.1442127。ISBN 0-7803-8863-1. S2CID  1301217。
• カルデアロボット