お掃除ロボットと自動運転車は、なぜ「同じ輪」を回しているのか？──測って、考えて、動く

シリーズ「3Dスキャンの素直な疑問」｜第7回／全10回
▶ 前回：第6回 人間の空間認知 ——目・内耳・海馬の合わせ技 ［第6回］
▶ 全話まとめ読み：マガジン「3Dスキャンの素直な疑問」

お掃除ロボットと自動運転車は、なぜ「同じ輪」を回しているのか？──測って、考えて、動く

点群の回では、世界は「砂つぶ（点）」の集まりとして測られる、という話をしました。ドリフトの回では、動きながら測ると誤差が少しずつ積もる、という弱点も見ました。位置推定の回では、機械が「いまどこ」を知る二つの流派（地図と照らす派／景色で読む派）を、人間の回では、私たちが複数の感覚を束ねていることを見ました。

まったく違うのに、中身はよく似ている

お掃除ロボットと、自動運転の車。大きさも値段も、見た目もまるで違います。けれど、中で動いている仕組みをのぞいてみると、おおもとはよく似ているのです。

このシリーズでここまで見てきた話が、ここで一本につながります。少しだけ、ロボットの「頭の中」を一緒にのぞいてみましょう。

ロボットの中身は、大きく見ると三つのくり返し

大きく見ると、多くのロボットがやっていることは、三つにまとめられます。

測る……まわりの世界を感じ取る。それも、一つの感覚だけではありません。点群（空間にまかれた砂つぶ）で形を、カメラの映像で色や文字を、別のセンサーで自分の傾きを——複数の手がかりを同時に浴びて、束ねて読み取る。前回の人間の話と、どこか似ています。

考える……「自分はいまどこにいて、まわりはどうなっているか」を組み立てる。これは第5回でお話しした、地図を見ながら歩く人と、景色を覚えながら歩く人——あの「いまどこ？」の話そのものです。

動く……その判断にしたがって、ほんの少し進む。

そして、進んだらまた測るに戻る。測る→考える→動く、測る→考える→動く……。この小さな輪を、短い間隔で、何度もくり返している。特に安全が求められるものほど、この輪を止めずに回し続ける必要があります。これがロボットの正体です。

お掃除ロボットも、自動運転車も、回しているのはこの同じ輪です。大きく違うのは、扱う広さ、スピード、そして間違えたときの重さです。リビングを回るか、高速道路を走るか。回している輪そのものは地続きですが、もちろん、求められる安全や責任の重さは、両者でまるで違います。

これまでの回が、ここで合流する

思い出してみてください。

点群の回では、世界は「砂つぶ（点）」の集まりとして測られる、という話をしました。ドリフトの回では、動きながら測ると誤差が少しずつ積もる、という弱点も見ました。位置推定の回では、機械が「いまどこ」を知る二つの流派（地図と照らす派／景色で読む派）を、人間の回では、私たちが複数の感覚を束ねていることを見ました。

ロボットは、いわばその“全部のせ”のような存在です。砂つぶで測り、複数の手がかりを束ねて「いまどこ」を考え、そして動く。これまでバラバラに見てきた部品が、一台の機械の中で同時に働いている。そう思うと、足元を健気に動くお掃除ロボットが、少し違って見えてきませんか。

ふしぎ──デモは完璧なのに、現場でつまずく

ここで、素直な疑問が一つ。

新しいロボットの発表会（デモ）では、何もかもが滑らかに動いているように見えることがあります。なのに、いざ自分の家や実際の現場に持ち込むと、急にぎこちなくなる。これは、いったいなぜでしょう。

答えは、ここまでの弱点が、現場で一気に顔を出すからです。

デモの会場は、いわば「整えられた世界」です。床はきれいで、光はちょうどよく、じゃまな物もない。けれど現実は違います。お掃除ロボットなら、床にコードが落ち、椅子の脚が行く手をふさぎ、窓からの逆光でセンサーが迷う。自動運転なら、歩行者が急に横断歩道へ飛び出す。大小の差はあれど、どちらも「想定していなかったこと」が押し寄せるという点では同じです。手がかりが少ない場所や、思いがけない出来事——これは、これまでの回でロボットが苦手としてきた、まさにその弱点です。真っ白な霧の中を、歩数だけを頼りに進むと、進むほど少しずつズレていく。あの感覚に近いものが、現場では一気に押し寄せます。

つまり、ロボットがつまずくのは「頭が悪いから」ではありません。整えられた世界と、むき出しの現実のあいだに、大きな段差があるからです。

だから、現場こそが宝になる

この段差を埋めるうえで、欠かせないものがあります。それは、現場で起きる失敗や例外を、ていねいに集めて学ばせること。もちろん、データだけでなく、設計や検証の積み重ねも必要です。散らかった床、逆光、予想外。そういう「うまくいかない場面」こそが、ロボットを賢くする栄養になります。

私たち One Technology Japan は、10年以上にわたって、日本とベトナムのチームで建設の現場に立ち続けてきました。整いきらない・予想のつかない現場で、3Dスキャンと機械の力を毎日試しています。デモではなく現場で動くものを——私たちの取り組みはこちらにまとめています。

まとめ、そして次の「なぜ？」

お掃除ロボットも自動運転も、中身は「測る→考える→動く」の小さな輪。そしてその輪は、デモのきれいな世界よりも、むき出しの現場でこそ試される。難しい現場でつまずくのは、欠陥ではなく、賢くなる途中の姿であり、改善の入口でもあるのです。

さて、ここまでロボットは世界を「砂つぶ（点群）」として測ってきました。でも、砂つぶのままでは、まだ「形」になっていません。あの無数の点を、どうやって面のある“かたち”に組み上げるのか。次回は、その話をしてみます。

完璧に整った場所ではなく、ちょっと散らかった現場でこそ、ものは前に進みます。それは、私たちの仕事や毎日も、きっと同じです。うまくいかない一日も、明日の自分を少し賢くする栄養になっている。そう思えたら、今日という日も、悪くないと思えてきませんか。

WHAT A WONDERFUL DAY TODAY!

― シリーズ「3Dスキャンの素直な疑問」全10回 ―
第1回｜入口：3Dスキャンって、何種類あるの？ ——測り方の道具箱
第2回｜点群①：LiDARは「面」が見えて、「角」が見えにくい ——その素直な理由 https://note.com/nkawam/n/nb1754710f91c
第3回｜点群②：iPhoneで測ったのに、現場では使えない？ ——ドリフトという落とし穴 https://note.com/nkawam/n/n2181d04ad0dd
第4回｜点群③：同じ"光"で測っているのに、なぜ機械ごとに差が出るのか？ ——据え置き・iPhone・ハンディの仕組み https://note.com/nkawam/n/nb4cfede41130
第5回｜位置推定：同じ道を走るのに、なぜウェイモとテスラは"見ているもの"が違うのか？ ——地図と照らす派、景色で読む派 https://note.com/nkawam/n/na3b4be521ba0
第6回｜人間の空間認知：私たちも、目だけで歩いてはいない ——目・内耳・海馬の合わせ技 https://note.com/nkawam/n/na3b4be521ba0
★第7回｜ロボティクス：掃除ロボも自動運転も、中身は同じ ——デモと現場のあいだ（本記事）
第8回｜メッシュ・ボクセル：砂つぶを、かたちにする ——張りぼてと積み木
第9回｜BIM：かたちに「意味」が宿るとき ——これは扉、これは柱
第10回｜フォトグラメトリ：写真だけで、現実をそっくり起こす ——最初の問いに戻る

📚 マガジンでまとめて読めます：https://note.com/nkawam/m/m671deca67a4b

参照・出典
・Robin R. Murphy『Introduction to AI Robotics』MIT Press（ロボットの基本動作を sense（測る）→ plan（考える）→ act（動く）として捉える考え方の出典）
・Jakobi, N., Husbands, P., & Harvey, I. (1995) "Noise and the Reality Gap: The Use of Simulation in Evolutionary Robotics," ECAL 1995（「デモ（整えられた環境）と現場のあいだの段差」＝reality gap の概念的出典）