2019.07.30

パラメトリック・ボイス　　　　　　　　　　 アンズスタジオ　竹中司／岡部文

岡部　　人間と地図の歴史は、紀元前までさかのぼることができる。
　　　　最も古いと考えられている世界地図は、紀元前600年ころのバビロニアの世界地図だ。
　　　　長方形に描かれたバビロンを中心に、2つの円が描かれている。内側の円が陸地、内
　　　　側と外側の円の間が海、外側の円のまわりが対岸の陸地を示していたのだという。

竹中　　自分がどこにいるか、周りがどうなっているかが全く分からない状況の中で描かれた
　　　　面白い視点だと言えるね。地図は、技術の発達とともに一歩ずつ進化してきた。

岡部　　そうだね。そして興味深いのは、自分がどこにいるかが分からない中で地図を描かな
　　　　くてはならない、という状況が再び起きている、ということなんだ。

竹中　　人間のための地図ではなくて、搬送用ロボットをはじめとする移動体のための地図生
　　　　成の問題だね。今までのAGV（Automatic Guided Vehicle：無人搬送車、自動搬送
　　　　台車）は、磁気テープやQRコードによって動く経路を制約されていること多かった。

岡部　　けれど、センサの技術やカメラの技術が進化することにより、自己位置推定と環境地
　　　　図作成を同時に行うことが可能になってきた。こうした技術を、SLAM（スラム：
　　　　Simultaneous Localization and Mapping）技術と呼んでいる。インタラクティブな
　　　　地図の誕生だ。はじめての環境下で、自律的に動くための技術開発に大きな注目が集
　　　　まりつつあるんだ。

竹中　　SLAMにも、いくつかの種類がある。例えば、カメラで得た画像情報を基にする
　　　　Visual SLAMや、光センサ技術によってリアルタイムに取得できる3次元 SLAMなど
　　　　が挙げられるね。2020年頃に一部地域で無人宅配などのサービスが実施されるとい
　　　　う期待が、こうした技術開発のスピードに拍車をかけている。

岡部　　そんな中、15年近く前に書かれた書籍「Probabilistic Robotics（確率ロボティクス）」
　　　　の考え方に注目したい。センサですべての環境情報を収集して完成された地図を描く
　　　　ことを目指すのではなく、「不確かさ」を確率論で扱いながらロボットのための地図
　　　　を描いてゆくという、ある種、人間らしい考え方だ。

竹中　　私達が日頃、自らの五感と予測によって空間認知地図を描いているように、ロボット
　　　　に指示を出すための地図も、刻々と変化する環境情報の処理と予測によって描かれる
　　　　ダイナミックなものに変化してきた。ロボットたちは、操られることなく、周囲の環
　　　　境を理解し、自らの判断で動くための自律的な一歩を踏み出した。いよいよロボット
　　　　は、自分の力で歩きはじめたのだ。

　※上記の画像をクリックすると画像の出典元のProbabilistic RoboticsのWebサイトへリンクし
　　ます。

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