「Conversations at the Edge (CATE)」の新シーズンが始まりました。今回は急速に進化しているモバイル・ロボティクスの世界に飛び込みます。前回のシーズンでは、スマートホームにおけるMatterで話題を呼びましたが、今回は倉庫、病院、農場、そしてもしかしたら皆さんの地元の配達サービスにも導入されている機械について、深く掘り下げていきます。
モバイル・ロボティクスに関する最初の話題は、モバイル・ロボティクスにおける分散革命です。壮大な話に聞こえるかもしれませんが、まさにその通りなのです。集中型の「頭脳」から、センサ、プロセッサ、コントローラで負荷を分担する分散型インテリジェンスへと移行しつつあります。開発者にとって、この変化はアーキテクチャの設計、安全性の計画、プラットフォームの拡張性に対する考え方を変えます。
そして今シーズンは私一人だけではありません。
新しい風を吹き込むために、2人の素晴らしい共同ホストが加わります。
Altaf Hussainは、企業、サービス・プロバイダ、産業用アプリケーション向けのアプリケーション・エンジニアリング、製品マーケティング、ビジネス開発に30年以上携わってきました。NXPでは、モバイル・ロボティクス、マシン・ビジョン、倉庫物流の自動化を含む交通およびモビリティ分野のセグメント・リーダーを務め、自律型モバイル・ロボットを用いて自動化を促進するシステム・ソリューションの定義を担当しています。英国のロンドン・サウスバンク大学で電気・電子工学の学士号を取得しています。
プロフェッショナル・エンジニアであるIain Gallowayは、カナダのニュー・ブランズウィック大学で電気工学の学位を取得し、エレクトロニクスの組込みデザイナーおよびフィールド・サポート・エンジニアとして25年以上の実務経験を持っています。Iainとは、Twitter (@iafgalloway) でつながることができます。
AltafとIainはともに、私が嘘を言わないように助け、思い込みに疑問を投げかけてくれます。また、何十年にもわたって培ってきた見識をもとに、動き、考え、過酷な環境でも生き抜くロボットを作るために本当に必要なことについて語ってくれます。
新しいホワイトペーパー「 固定アームからヒューマノイドへ：モバイル・ロボティクスの旅」をお読みください。
これはちょっと意地悪な言い方です。MVP (Minimum Viable Product) は素晴らしい手法ですが、ロボティクスの世界では落とし穴に陥ることがあります。「デモができる程度」の設計では、拡張するときに壁にぶつかってしまいます。
代わりに、プラットフォームについて考えます。モジュール性と拡張性を備えていると、最初からやり直すことなく、新しいセンサを追加したり、より高性能なコンピューティング・システムと交換したり、収益を生み出す機能を追加したりできます。ROS 2を実行し、メイン・プロセッサとコンパニオン・マイクロコントローラによる分散コンピューティングによって拡張性の高いプラットフォームを構築する方法を示す、バグのあるB3RBリファレンス・デザインを紹介しました。開発者にとって重要なのは、一度限りの製品を作るのではなく、何年にもわたって進化できるアーキテクチャを構築することです。
Raspberry Piは、いじくり回すのは大好きですが、量産ロボティクスには向いていません。産業用ロボットには、長期供給、安全認証、そして強固なセキュリティが必要です。しかし、民生用アプリケーションのプロトタイピング・ボードでは、それらを実現することはできません。
開発者には、現実の環境向けに設計されたシリコンが必要です。たとえば、ドローン向けのi.MX RTクロスオーバーMCU、ロックステップ・コアとセキュア・エレメントを備えた車載グレードのプロセッサのほか、モータ制御、バッテリー・マネジメント、コネクティビティを統合した完全なリファレンス・デザインなどです。これらは、市場に投入可能なシステムへの出発点となり、ホビー向けのボードを拡張しようとする際の煩わしさがありません。
ええ、実際にやりました。Iainが、「暗くなるまでに家に帰りなさい」という母親からの教えをAIに応用しました。どういうことかと言うと、AIに探索をさせておきながらも、常に境界を設定します。
今回のエピソードで取り上げた3つのトレンドが、今日のロボティクスを形作っています。
開発者にとって、これはインテリジェンスが階層化され、監視され、アーキテクチャ全体に分散されるシステムを設計することを意味します。AIは「ただのソフトウェア」だとまだお考えでしたら、Linux、ビジョン・パイプライン、デュアル・ニューラル・アクセラレータを搭載したNavQPlusリファレンス・デザインがそうではないことを証明します。
そうです。私たちは、現在のモバイル・ロボティクスをスター・ウォーズにたとえました。その映画を見ると、R2-D2、BB-8、さらにはマウス・ドロイドも走り回り、それぞれに得意とする役割があります。それが分散型ロボティクスの真髄であり、今回のエピソードのテーマです。
開発者にとって教訓となるのは、ロボットの種類を問わず拡張可能なプラットフォームを設計するということです。ヒューマノイド・アシスタント、四輪の倉庫内ローバー、クワッドコプター・ドローンは見た目は異なるかもしれませんが、いずれも分散型の意思決定を必要とします。i.MX 8M Plus（ビジョンとニューラル・アクセラレーション用）、S32K1（リアルタイムのモータ制御用）、車載イーサネット（軽量なデターミニスティック・ネットワーク用）といったNXPのソリューションは、その構成要素を提供します。課題は、これらを適切な分散型の組み合わせで組み立てることです。
このエピソードは、「ロボットはもはや檻に入れられたり、特定のエリアに限定されたりすることはありません」という警告から始まりました。ロボットは倉庫内を移動し、ローディング・ドックを通り抜け、人間と対話するようになっています。集中型アーキテクチャでは、予測不可能な危険に対処するために必要な機能をロボットに搭載することはできません。
重要なポイントとして、安全性は分散化しなければなりません。つまり、知覚をセンサ（ビジョン、LiDAR、レーダー）に直接組み込み、メインの頭脳が誤った判断を下した場合にそれを覆すことができる監視プロセッサでサポートするということです。反射神経のようなものだと考えてください。熱いストーブに触れると、脳が処理するよりも前に手を離します。開発者にとって、これはNXPのエッジ・プロセッサのようなプラットフォームを活用して、こうしたローカルのインテリジェンスとフェイルセーフ動作を実現することを意味します。
第一弾の一連のエピソードを通して、1つのテーマが浮かび上がってきます。それは、分散型インテリジェンスは流行語ではない、ということです。これは重要な戦略です。
ロボットは研究室を離れ、複雑で予測不可能な環境へ足を踏み入れつつあります。開発者は、中央の頭脳による理解を待つことなく、ローカルで認識、判断、行動するアーキテクチャを構築する必要があります。そのためには、モジュール式のプラットフォーム、拡張性の高いハードウェア、そして堅牢な安全性フレームワークが必要です。
NXPの新しいホワイトペーパー「固定アームからヒューマノイドへ：モバイル・ロボティクスの旅」では、まさにこのテーマを取り上げています。制御の複雑さ、AIの導入、そして分散型インテリジェンスを未来へと導くモジュール式のロボット・アーキテクチャについて考察しています。
これはモバイル・ロボティクスに関するディスカッションのほんの始まりにすぎません。毎月、ロボティクスの別の側面を取り上げた新しいエピソードを公開していきます。大胆な主張とエンジニアリングの確かな見識を織り交ぜたこのシリーズが気に入っていただけたなら、ぜひ次回もご覧ください。そして、皆さんのご意見をお聞かせください。
本当に、私の言葉は鵜呑みにしないでください。YouTubeでトークの全編やデモをご覧になり、私たちのたとえ話に笑ってください（そう、皆さんのお母さんもこのディスカッションに参加すべきです）。
Sujata Neidig has over 30 years of experience in the semiconductor industry and is currently Director of Marketing for Wireless Connectivity where she drives product marketing and standards efforts for IoT connectivity. She also represents NXP on the Thread Group and Connectivity Standards Alliance’s Board of Directors as well as serving as Thread Group’s VP of Marketing. She is based in Austin, TX.