ロボットのための座標系表現

ロボットが作業を行うためには対象となるものの位置や姿勢，ロボットの動作を記述する必要がある． 三次元空間での位置・姿勢の表現として三次元直交座標系が一般性があり 非常に優れたものとなっている．

しかし，このロボットの動作や作業環境を「座標系」で表現するということが ロボットの初学者にはなかなか浸透しない． 一回きりや繰り返し動作なら座標系なしでも良いが， いろいろ条件を変えて実験したり，カメラからの情報で動作させたり， コンピュータで表示したりシミュレーションしたり， 論文できちんと記述しようとしたり，などなど， 座標系を使い慣れていないとなかなか不便なことになる．

ロボットの動作をその関節パラメタ（関節角度，角速度など）で表現する方法は簡便であり 古くから，また現代においてもよく用いられている． この方法は，同じロボットが同じ環境で同じ作業を繰り返し行う場合には有効であるが， そうでない場合には思うような作業が実現できなくなってしまう．

また最近では深層学習などの手法を用いて動作や環境の記述を陽に行わずに， 視覚情報から直接ロボットの動作を生成することも多数試みられている． これは対象をモデル化して陽に記述することが困難な場合には有用ではあるが， 現状はほぼ同じ視野の中の単純なほぼ同じ動作が実現できているだけである． 視点やロボットを変更した場合には学習をやり直す必要があるし， 複数の連続する動作による作業全体を通して学習することはまだできていない．

table上のplace_aにあるboxをplace_bに動かすという単純な作業を例に考えてみる（図1）．

図1 ロボットの作業の例

ロボットでこの作業を実現する単純な方法は前節で述べたように 要所の関節角を覚えておいてそれを再生するというものである．

しかし，この方法では以下のような場合すぐに困ってしまう．

• ロボットの設置位置が少しずれたら？¹⁾
• 違うロボットだったら？
• カメラのデータで動かすには？

そもそも「boxがplace_aにある」とはどういうことなのかすら良く分からない ²⁾．

一般的に空間中の位置を表現するには座標値を用いることが多い． しかし，ロボットが行う作業においては位置だけでなくその姿勢も問題になる．

図2 座標系の導入

英語においては、座標系を規定する概念や考え方を“Reference System”、それを実現した座標系の実体を“Reference Frame”と呼び、概念と実体を区別している[1] https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%9B%BD%E9%9A%9B%E5%A4%A9%E6%96%87%E5%9F%BA%E6%BA%96%E5%BA%A7%E6%A8%99%E7%B3%BB

http://www.nict.go.jp/publication/kiho/45/001-002/Kiho_Vol45_SI_No001-002_pp003-018.pdf

https://kotobank.jp/word/%E5%9F%BA%E6%BA%96%E7%B3%BB-50473 ブリタニカ　frame of reference

S. Mujitaba, R. Goldman:“AL USER'S MANUAL”, Stanford AI Lab. Memo, AIM-323,(1979)