小型ロボットボートが水上構造物を構築するシステムを開発

ほとんどの人は水辺を都市の端だと考えています。しかし、MIT の研究者チームはそれを動的なレゴのような建設現場と捉えています。

彼らの新しいシステム「FloatForm」は、水上で自ら大きな構造物を組み立て、分解し、新たな形へと再構成する小型の正方形ロボットボートの群れです。これらは人間の指示を最小限に抑えて動作します。

各ロボットは直径約 21 センチメートルの Dinner plate（食器）ほどの大きさで、スラスター、センサー、磁気ラッチを備えた自立型の船体です。これらが連携することで、浮遊インフラストラクチャがより適応性を持つ未来への兆しが見えます。例えば、緊急時の一時的なプラットフォーム、運河上のマーケット、フェスティバルのために現れて観客が帰った後に消えるステージなどが考えられます。

「FloatForm プロジェクトは、水辺が都市のプログラム可能な拡張となり、自律型ボートが必要に応じて橋やプラットフォーム、その他の有用な構造物を自己組織化できる未来を描いています」と語るのは、MIT の電気工学・コンピュータサイエンスパンソニック教授であり、同大学のコンピュータサイエンスおよび人工知能研究所（CSAIL）所長であるダニエラ・ルス氏です。「このような分散型ロボティクスは、水上における移動、緊急対応、公共空間、インフラストラクチャにおいて新たな可能性を開きます。」

「FloatForm を用いることで、私たちは本質的に静的な水面を動的でプログラム可能な空間へと変換しています」と語るのは、このプロジェクトに関する新しい論文の筆頭著者であり、現在はウィスコンシン大学マディソン校海洋ロボティクス研究所を率いる元 MIT 研究科学者のウェイ・ワン氏です。「公共空間が固定されたものではなく、需要に応じて自律的に拡張、収縮、または再構成される都市環境を想像してみてください。」

「これは水上にインフラを構築するものと考え、モジュール式システムを用いてより大きなシステムを形成します」と、MIT CSAIL とセンスアブル・シティ・ラボ（Senseable City Lab）の元研究者であるアレハンドロ・ゴンサレス＝ガルシア氏は語ります。「緊急時には、都市の交通渋滞を緩和するための新たな橋を構築することも可能です。あるいは、浮遊市場や浮遊ステージを作成することもできます。より住みやすい都市を実現したいのであれば、水の利用も不可欠です。」

本オープンアクセス論文は本日『Nature Communications』に掲載され、MIT の都市技術・計画実践教授であり Senseable City Lab 所長である Carlo Ratti と Rus の研究室から生まれたものです。これは、アムステルダム市高度都市ソリューション研究所との共同プロジェクト「Roboat」の成果を基盤としており、同プロジェクトでは本格的な自律型船舶がアムステルダムの運河で運用されています。かつてこれらの運河は市内の物資輸送に利用されていましたが、現在では主に観光客の移動に使われています。

「運河を廃棄物収集や輸送に活用し、道路の負担を水上へ移転できないか探りました」と語るのは、建築学のMIT大学院生であり、CSAIL 所属、かつて Senseable City Lab の研究者でもあったニクラス・ハゲマン氏です。同氏はプロジェクトの初期段階から携わっています。「都市部はますます密集化しており、現在未活用となっている水上に公共空間を広げられるでしょうか？」

FloatForm はそのビジョンをテーブルトップスケールまで縮小し、より困難な問いに答えるものです：どうすれば数十台、最終的には数千台の浮遊型ロボットが自ら組織化できるのか？

蟻の筏からの教訓

チームはその答えを生物学に見出しました。火蟻は洪水から生き延びる際、リーダーが組み立てを指揮することなく、互いの体を連結して生きた筏を形成することで知られています。各蟻は単純な局所的ルールに従い、結果として強靭な構造体が現れます。

「各蟻は独立したエージェントです」とゴンサレス＝ガルシア氏は言います。「私たちも各ロボットが独自の能力を持つようにしたいのです。蟻の群れが筏を形成するのと同じように。」

水上およびその他の場所で存在する既存の自己集合型ロボットシステムの多くは、すべての動きを中央コンピューターが指示することに依存しています。このアプローチは単一障害点に対して脆弱であり、スケーラビリティも劣ります：ロボットを追加するにつれて計画の数式が膨れ上がり、群れは順次組み立てる必要があり、多くのロボットが順番待ちの間、アイドル状態となります。FloatForm はこのバランスを逆転させます。軽量な中央プランナーは最小限の介入のみを行い、各ロボットに最終的な位置を割り当てて格子構造を完璧なものにし、これは純粋に分散された手法では保証するのが難しい幾何学的精度です。ターゲット形状へのナビゲーション、衝突回避、外乱への適応など、それ以外のすべてはロボット自体で実行され、近隣のロボットと位置情報を交換することで協調します。群れ全体が同時に移動します。

この並列処理こそが、本研究を際立たせる要因です。FloatForm のアプローチにおける計画の複雑さは、群れの総規模ではなく、ロボットの局所的な近隣関係のみによって決定されます。「私たちが目指しているのは、中央からの介入を最小限に抑え、すべてのロボットが同時に一緒に動くことです」とゴンサレス＝ガルシア氏は述べています。

MIT での実験では、8 隻のロボットからなる艦隊がランダムな位置から繰り返し集まり、目標形状に整列して剛体構造として結合し、命令に応じて分解した後に新しい構成へと再集合し、単一の船舶としてプール内を航行しました。各試行には 4 分から 8 分かかりました。この最終モードは「集団輸送」と呼ばれ、プランナーが全体構造の軌道を描き、各ロボットが自身の貢献度を計算します。「すべてのロボットがアクチュエータ（作動装置）になります」とゴンザレス＝ガルシア氏は説明します。シミュレーションでは、このフレームワークが 64 隻からなる群れにスムーズに拡張可能であることが示されました。

「この主に分散型アプローチの美しさは、群れの規模が大きくなっても計算が詰まることがない点にあります」と王氏は言います。「8 隻のボートでも 80 隻でも、艦隊全体が協調して同時に移動します。原理として全体の組立時間が大幅に増加しないため、システムは高いスケーラビリティを維持します。」

一緒に留まることには物理的なメリットもあります。「波や流れがある場合、私たちのボートはアリの筏のように結合することで安定性が高まります」とヘーゲマン氏は述べています。

折り紙の握手

ロボットは、船体の内部に完全に隠されたラッチ機構を介して接続されます。中央にある1つのサーボモーターが、折り紙に着想を得た負のポアソン比構造（auxetic structure）を駆動します。この幾何学的形状はすべての方向に同時に均一に収縮し、4辺に配置された永久磁石を内側に引き寄せて解放するか、または外側に押し出して10〜15センチメートルの隙間にある隣接するロボットを掴みます。磁石は交互に極性を配列しているため、ボートは確実にきれいな正方形格子状にクリックして結合します。

この機構が「行わない」ことこそが、その優れた点です：（ほとんど）電力を消費しないことです。3Dプリンターで製造されたギアボックスが、モーターをオフにした状態でもラッチをどちらの状態にも保持します。「ラッチと解除にはエネルギーを使いますが、その間の状態ではエネルギーを一切使いません」とハゲマンは言います。数時間もの間、ある構成を維持するインフラストラクチャにとっては、これが重要になります。「ロボットが非常に小さいため、バッテリーのサイズに限界があります」とゴンサレス＝ガルシア氏は付け加えます。「ラッチに使うエネルギーが減れば、計算や実際の移動により多くのエネルギーを使えるようになります。」

そこへ到達するには、謙虚さを学ぶようなエンジニアリングが必要でした。"X"字型に配置された4つの小型スラスターが各ロボットに全方位運動能力を与え、その場で回転することも可能ですが、これらのスラスターはロボットの微小な慣性に対して大きな力を発揮するため、初期試作機では低速度時に激しく振動したり、攻撃的な旋回を起こしやすいという問題がありました。チームは流体抵抗を増加させるために安定翼を追加し、このスケールでは決して完全に同一ではないロボット間でも堅牢に動作するようにコントローラーを調整しました。磁石も独自の課題を生みました：彼らがあまりにも強く吸着するため、離脱時にはロボット自身がねじれて自力で外れる必要がある場合がありました。

タンクから運河へ

10回の試行を通じて、このシステムは4台のロボットを使用した場合に90%、8台の場合に70%の確率で人間の介入なしにミッションを完了しました。何か問題が発生した際にも、そのアーキテクチャの回復力が示されました：一時的に方向感覚を失ったロボットでも、群れ全体を停止させることなく、自ら構造体へ再合流することができました。また、形成状態でのデッドロック（行き詰まり）に陥ったロボットは、自ら揺さぶって脱出し、再試行することを学習しました。

制御された屋内タンクから実際の運河や港湾へ移行するには、自信だけでは不十分です。"船のサイズとそれが処理できる擾乱の規模の間には常に相関関係があります」とゴンサレス＝ガルシア氏は述べています。「これらの船は非常に小さいため、非常に擾乱した水域では動作できません」。スケールアップするには、ラッチを強化し、おそらくフルサイズの Roboat で使用されているような機械的な連動機構を採用し、研究所の屋内超音波位置測定システムを GPS またはビジョンベースのセンシングに置き換える必要があります。有益なことに、協調アルゴリズムはセンサー非依存型として設計されており、センサーを交換してもロジックは維持されます。

チームは、都市の運河を超えた応用を構想しています。例えば、洋上での点検や保守のための一時的プラットフォームの構築から、回遊種の研究のための適応型センサーネットワーク、そして到達困難な地域における緊急対応のための再構成可能なドッキングステーションまでです。また、一時的な建設プラットフォームから環境モニタリング、科学探査に至るまでの洋上および遠隔地での運用にも可能性があります。

そして適用範囲は広大です。「ベネチア、オランダ、ベルギー、ノルウェーのフィヨルドや湖、川のある都市ならどこでもこれを利用できます」とゴンサレス＝ガルシア氏は言います。「このプロジェクトはすでに水が重要な空間を利用しますが、同時に別の問いも提起します：水の用途をさらに広げることは他にどこでできるでしょうか？」

「これは、水上における分散型集合行動を実現するためのエキサイティングな一歩です」と、本研究には関与していないミシガン大学のスティーブン・セロン准教授は述べています。「乾燥した環境においてさえ、組立、自己再構成、および集団運動は十分に困難ですが、これらを主に分散形式で水上で達成することは、さらに深刻な追加課題を表しており、このチームがそれを信頼性高く克服しました。計算負荷をロボット自体に移行させることで、彼らはよりレジリエントなシステムを構築しました。近い将来、このようなロボット集合体が、捜索活動、環境モニタリング、再構成可能な海洋インフラストラクチャのためにオープンウォーター環境で展開可能になるでしょう。」