公開日: 2025年5月20日 / 更新日: 2025年5月20日 – 著者: Konrad Wolfenstein
TWISTシステム：モーションキャプチャー技術（MoCap）がヒューマノイドロボットの制御に革命をもたらす – 画像：Xpert.Digital
遠隔操作全身模倣システム: リアルタイムの人間とロボットの相互作用がロボット工学を変える。
ロボットのための人間の動作：TWISTシステムの可能性
科学者たちは、ヒューマノイドロボットの遠隔操作システムの開発において画期的な進歩を遂げました。モーションキャプチャ技術を用いることで、ヒューマノイドロボットは人間のような動作をリアルタイムで実行できるようになりました。この革新により、ロボットの正確かつ直感的な制御が可能になり、全身器用なロボットの開発に向けた重要な一歩となります。特に注目すべきは、人間の全身動作をロボットに伝送する新システムTWIST（Teleoperated Whole-Body Imitation System）です。これにより、人間とロボットのインタラクションの新たな時代が到来します。.
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モーションキャプチャベースの遠隔操作の基礎
遠隔操作とは機械の遠隔制御を指し、ロボット工学の分野では特に重要です。遠隔ロボットシステムは、作業空間が人間にとって遠すぎる、狭すぎる、広すぎる、あるいは危険すぎる場合に用いられます。人間（オペレーター）とロボット（遠隔オペレーター）の空間的な分離により、低侵襲手術、爆弾処理、宇宙応用など、様々な分野での応用が可能になります。.
モーションキャプチャ技術（MoCap）は、現代の遠隔操作システムの基盤となっています。この技術は、人間の動きを詳細に記録・シミュレーションし、個人または集団全体のデジタル化を可能にします。キャプチャされた動きはインテリジェントに処理され、身体やその動きをアニメーション化するために使用できます。.
モーションキャプチャ技術の仕組み
モーションキャプチャ技術は、マーカーと光学系を備えた特殊なスーツを用いて、実際の人間の体の動きを正確に追跡・記録します。このプロセスでは、腕、手、脚、足だけでなく、胴体、腰、頭部など、体のあらゆる部位から動作データを収集します。この包括的なデータは、人工知能（AI）を用いてヒューマノイドロボットが実行できるコマンドに変換されます。.
TWISTシステム：ロボット遠隔操作における画期的な進歩
スタンフォード大学とサイモンフレーザー大学が共同開発したTWISTシステムは、ヒューマノイドロボットの遠隔操作における大きな進歩を表しています。モーションキャプチャ技術と強化学習および模倣学習の手法を組み合わせています。.
「ヒューマノイドロボットには、人間と同等の全身器用さを備えさせたいと考えています」と、TWIST研究の筆頭著者であるヤンジエ・ゼ氏は説明する。「散らかったキッチンを想像してみてください。人間は両手で物を掴み、足を使って床に置かれたバスケットなどの障害物を動かすことができます。また、体の側面や肘を使ってドアを開けることもできます。私たちは、ヒューマノイドロボットにも人間を直接模倣することで、同じことができるようにしたいと考えています。」
TWISTの技術的実装
TWIST システムは、次の 3 つの重要なコンポーネントで構成されています。
- データ取得とリターゲティング：オフラインおよびオンラインのリターゲティングにより、人間の動きがロボットに適応されます。これは、3D関節位置と方向の最適な伝送によって実現され、体の向きと足の位置もリアルタイムで調整されます。.
- シミュレーションにおけるコントローラーのトレーニング: TWIST は、「教師と生徒」方式による 2 段階のアプローチを使用します。
- 「ティーチャー」コントローラーは将来の参照動作への特権アクセス権を持ち、よりスムーズな動作を計画できます。.
- 「学生」コントローラーは、強化学習 (RL) と行動クローニング (BC) の組み合わせを通じてトレーニングされ、現在の動きの情報にのみアクセスできます。.
- 全身コントローラー：訓練されたコントローラーにより、ロボットはバランスを維持しながらあらゆる自由度を活用できるようになります。これにより、より自然で人間に近い動きが可能になります。.
ユニツリー社のヒューマノイドロボット「G1」を使ったテストでは、研究者らは、全身の動きを捉えてそれをロボットの関節に正確に転送するだけで十分であり、さまざまな手足の動きが調整されることが保証されることを発見した。.
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ヒューマノイド遠隔操作における課題
ヒューマノイドロボットの遠隔操作システムの開発は、研究者にいくつかの複雑な課題を提示します。
具体化のギャップを埋める
重要な課題は、「身体性のギャップ」、つまり人間とロボットの解剖学的差異を埋めることです。ロボットは人間とは体型、関節構成、物理的特性が異なるため、人間の動作をそのまま移植することは容易ではありません。.
バランスと全身の協調性
ヒューマノイドの全身トラッキングには、個々の関節の精密な制御だけでなく、複雑な動作におけるバランスの動的維持も必要です。従来の遠隔操作システムは、移動や操作といった個別の動作のみに焦点を当てることが多いのに対し、TWISTは全身の協調動作を可能にします。.
遅延と感覚フィードバック
遠隔操作システムは、遅延（時間遅延）や感覚フィードバックの限界といった問題を克服する必要があります。これらの要因は、人間の行動とロボットの反応の同期を妨げる可能性があります。.
モーションキャプチャ遠隔操作の多様な応用
モーションキャプチャーによるヒューマノイドロボットの遠隔操作により、さまざまな応用の可能性が広がります。
危険な状況と救助活動
危険な環境では、遠隔操作ロボットが人間の代わりに使用されることがあります。例えば、爆発物処理（EOD）などです。2015年から2020年の間に、英国だけでも年間約2,000件のEOD作業が行われており、安全な代替手段の必要性が浮き彫りになっています。.
複雑な操作タスク
ヒューマノイドロボットは、例えばキッチンや作業場といった非構造的な環境において、遠隔操作によって複雑な操作タスクを実行できます。腕、手、脚、足など、全身を協調して動作させる能力は、この状況において決定的な利点となります。.
ソーシャルロボットと表現力
ヒューマノイド型ソーシャルロボットにとって、表現力豊かな動作を実行する能力は不可欠です。MPIで開発されたOCRAシステム（最適化ベースのカスタマイズ可能なリターゲティングアルゴリズム）は、異なる運動連鎖間のリアルタイムのモーションマッピングを可能にし、直感的で人間のような動作を実現します。.
代替アプローチと異なるシステムの比較
TWIST 以外にも、モーション キャプチャ ベースの遠隔操作にはさまざまなアプローチがあります。
IMUベースのシステム
一部の研究者は、IMU（慣性計測装置）ベースのモーションキャプチャシステムを使用しています。これは光学システムよりも持ち運びやすく、安価です。この技術は、例えば、移動とマニピュレーションを組み合わせたロコマニピュレーションタスクの遠隔操作に利用されています。.
ニューラルネットワークベースのアプローチ
代替アプローチとして、ニューラルネットワークを用いて、モーションキャプチャスーツからのセンサーデータとロボットアクチュエータの角度位置とのマッピングを学習する方法があります。この手法は、ロボットの事前の解析モデルや数学モデルを必要としないため、様々な人間とロボットのペアリングに適用できます。.
特定の身体部位のためのシステム
全身遠隔操作システムに加え、両手モーションキャプチャなど、特定の身体部位に焦点を当てた特殊なシステムも存在します。これらのシステムは、繊細な操作タスクを行うバイオニック双手ロボットの精密制御において重要な役割を果たします。.
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最近の進歩と将来の展望
ヒューマノイドロボットの遠隔操作システムの開発は急速に進んでいます。TWISTに加えて、研究者たちは最近、他の革新的なシステムも発表しました。
H2O: 人間からヒューマノイドへ
H2Oシステムは、RGBカメラのみを使用して、完全なヒューマノイドロボットのリアルタイム遠隔操作を可能にします。RLベースのフレームと「シミュレーションからデータへ」プロセスを活用し、ヒューマノイドロボットに適した動作をフィルタリング・選択します。.
AR対応遠隔操作
研究者たちは、拡張現実（AR）がモーションキャプチャに基づく遠隔操作をどのようにサポートできるかについても研究しています。ロボットアームと人間の腕の仮想リファレンスを視覚化することで、ユーザーはモーションマッピングをよりよく理解できるようになります。.
AIとモーションキャプチャ：人間とロボットのインタラクションの未来
近年、モーションキャプチャーを用いたヒューマノイドロボットの遠隔操作は飛躍的に進歩しました。TWISTのようなシステムは、ロボットが人間のような全身動作をリアルタイムで実行できるようにすることで、大きな前進を示しています。.
モーションキャプチャ技術と、強化学習や行動クローニングといった高度なAI手法を組み合わせることで、人間とロボットのインタラクションに新たな可能性が開かれます。ヒューマノイドロボットは、単独動作だけでなく、全身を使った協調動作も実行できるようになり、より器用で表現力豊かな動作が可能になります。.
将来、これらの技術は、危険な環境、複雑なマニピュレーションタスク、そして社会的な状況におけるヒューマノイドロボットの活用を大幅に拡大する可能性があります。遠隔操作システムの精度、堅牢性、そして使いやすさの継続的な向上は、人間の能力とロボットの実行能力のギャップをさらに縮めるのに役立つでしょう。.
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