ゾンビ先生による夜の書店ゾンビ講座|ミッドナイトジュンクラブ
- 発売日：2026/11/24
- 出版社：共立出版
- ISBN：9784320126725
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生活支援ロボットのつくり方
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商品説明
本書では、生活支援ロボット（「人の生活空間で役立つロボット」を主題とした、人とコミュニケーションを取りながら、移動し、物を認識し、操作し、生活を支援するロボット）を構成する主要な技術として、音声認識・音声合成、ビジョン、ナビゲーション、マニピュレーションといった要素技術を取り上げ、それらをどのように統合して一つのロボットシステムとして動作させるのかを解説する。生活支援ロボットのプラットフォームとしては、Preferred Robotics社が開発したAI家具ロボット「kachaka」を採用する。kachakaは家庭環境において優れた移動性能を有し、2025年のロボカップジャパンオープン＠ホームリーグではこれを用いた「カチャカチャレンジ」として競技が実施された。本書では、このkachakaを用いた実践的な大会参加事例も紹介する。
本書は、全体を通してロボットミドルウェアROSとプログラミング言語Pythonを用いて解説する。さらに、GitHubによるサンプルコードの公開により、読者が実際に手を動かしながら学べる構成となっている。各章では、実装に必要な最低限の理論的背景にも触れ、生成AI技術の活用についても紹介している。
生活支援ロボットのハードウェアとソフトウェアを統合した実ロボットシステムについて解説する本邦初の書籍であり、kachakaを用いた実装書としても初めてのものである。kachakaを開発するPreferred RoboticsのCTOが執筆者として自ら解説している点も大きな特徴である。
なお、本書は、Ubuntuを用いたソフトウェア開発の基礎的なスキルと、Pythonによるプログラミングをある程度使いこなせることを想定している。
本書が、これから生活支援ロボットの開発に挑戦したい学生・研究者・エンジニアにとっての一助となり、そしてロボカップジャパンオープン＠ホームオープンプラットフォームへの参加を後押しする一冊となれば、と願っています。
本書は、全体を通してロボットミドルウェアROSとプログラミング言語Pythonを用いて解説する。さらに、GitHubによるサンプルコードの公開により、読者が実際に手を動かしながら学べる構成となっている。各章では、実装に必要な最低限の理論的背景にも触れ、生成AI技術の活用についても紹介している。
生活支援ロボットのハードウェアとソフトウェアを統合した実ロボットシステムについて解説する本邦初の書籍であり、kachakaを用いた実装書としても初めてのものである。kachakaを開発するPreferred RoboticsのCTOが執筆者として自ら解説している点も大きな特徴である。
なお、本書は、Ubuntuを用いたソフトウェア開発の基礎的なスキルと、Pythonによるプログラミングをある程度使いこなせることを想定している。
本書が、これから生活支援ロボットの開発に挑戦したい学生・研究者・エンジニアにとっての一助となり、そしてロボカップジャパンオープン＠ホームオープンプラットフォームへの参加を後押しする一冊となれば、と願っています。
目次
第1章 生活支援ロボットの基礎
1.1 生活支援ロボットとは
1.1.1 掃除ロボット
1.1.2 コミュニケーションロボット
1.1.3 コミュニケーションを通して作業を行う生活支援ロボット
1.2 ロボカップ＠ホーム
1.2.1 概要
1.2.2 タスク
1.2.3 サブリーグ
1.3 生活支援ロボットの技術構成
1.3.1 ハードウェア
1.3.2 ソフトウェア
1.3.3 タスクの実行と要素技術
1.4 本書で使用する開発環境について
1.5 まとめ
第2章 生活支援ロボットプラットフォームkachaka
2.1 kachakaについて
2.1.1 kachakaの概要
2.1.2 kachakaのスペック
2.2 kachakaの駆動系
2.3 kachakaに搭載されたセンサ
2.3.1 3Dセンサ
2.3.2 フロントカメラ
2.3.3 レーザーセンサ
2.3.4 kachakaのドッキング機構·
2.4 APIからkachakaの機能を使う
2.5 kachaka API仕様
2.5.1 Dockerイメージのビルド
2.5.2 動作確認
2.5.3 Playgroundでサンプルプログラムを実行する
2.5.4 ROS 2から使う
2.6 ROS 2が用意できたら
2.7 ROS 2のトピック
2.8 ROS 2でpub/subを試す
2.9 Navigation2の動作確認
2.10 可視化
2.11 まとめ
第3章 音声認識・合成
3.1 音声認識
3.1.1 音声認識の基礎
3.1.2 統計的モデルによる音声認識
3.1.3 End-to-Endモデルによる音声認識
3.1.4 音声認識の実装
3.1.5 音声認識のゼロショット学習
3.2 音声合成
3.2.1 音声合成の基礎
3.2.2 統計的モデルによる音声合成
3.2.3 End-to-Endモデルによる音声合成
3.2.4 音声合成の実装
3.3 音声認識と音声合成の統合
3.4 生成AIによる音声チャットシステム
3.4.1 生成AIによる音声チャットの基礎
3.4.2 生成AIによる応答文生成の実装
3.4.3 音声認識・合成と応答文生成の統合
3.5 まとめ
3.6 ミニプロジェクト
3.6.1 ミニプロジェクト3.1
3.6.2 ミニプロジェクト3.2
第4章 ビジョン
4.1 ロボットビジョン
4.2 AI搭載ビジョンシステム
4.2.1 ハードウェア
4.2.2 ソフトウェア
4.2.3 AIモデル
4.3 画像処理と開発システム
4.3.1 OpenCVによる画像処理
4.3.2 ROSを使用した開発システム
4.4 AIビジョンI：機械学習による画像認識
4.4.1 特徴を用いた物体検出
4.4.2 応用例：Cannyエッジ検出
4.4.3 応用例：Haar特徴量を用いたカスケード分類器による顔検出
4.5 AIビジョンII：深層学習による画像認識
4.5.1 畳み込みニューラルネットワーク
4.5.2 応用例：YOLOによる物体検出
4.6 AIビジョンIII：生成AIによる画像認識
4.6.1 Vision Language Model (VLM) とは
4.6.2 応用例：画像認識・分類
4.6.3 応用例：物体の位置推定
4.6.4 応用例：標識と多言語の認識
4.6.5 応用例：複数画像の認識
4.7 まとめ
4.8 ミニプロジェクト
4.8.1 ミニプロジェクト：ゲストの紹介
4.8.2 ミニプロジェクト：大学公開日
第5章 ナビゲーション
5.1 ナビゲーションとは
5.2 移動とセンサ情報の取得
5.2.1 速度指令cmd_vel
5.2.2 LiDARデータの取得
5.2.3 センサ情報を使った移動
5.3 地図生成と自己位置推定
5.3.1 概要
5.3.2 kachakaで地図の作り方
5.3.3 自己位置の取得方法
5.4 ナビゲーション
5.4.1 概要
5.4.2 GUIを使ったナビゲーション
5.4.3 プログラムを使ったナビゲーション
5.5 経路計画と障害物回避
5.5.1 概要
5.5.2 経路計画
5.5.3 障害物回避
5.5.4 Nav2パラメータの設定
5.6 まとめ
5.7 ミニプロジェクト
5.7.1 フォローミーの実装
5.7.2 ウェイポイントナビゲーションの実装
5.7.3 障害物回避の実装
第6章 マニピュレーション
6.1 マニピュレーションとは
6.1.1 準備
6.1.2 simple_arm
6.1.3 ロボットアームの構造
6.1.4 手先と関節
6.2 ロボットアームの運動学
6.2.1 位置の運動学
6.2.2 位置の順運動学
6.2.3 位置の逆運動学
6.2.4 位置の運動学の表現の一般化
6.2.5 速度の運動学
6.2.6 速度の順運動学
6.2.7 速度の逆運動学
6.3 URDFによるモデル化
6.4 OpenManipulator-X
6.4.1 準備
6.4.2 実機の準備
6.4.3 実機を動かす
6.4.4 シミュレーションで動かす
6.4.5 open_manipulator_x_bringupパッケージの仕様
6.5 トピック通信で関節を動かすMoveIt
6.6.1 MoveItとは
6.6.2 RVizからMoveItを使う
6.7 MoveItへ指令を与える
6.8 MoveItのservo_nodeで速度指令
6.9 tf: 座標系の管理
6.9.1 tfとは
6.9.2 tfの特徴
6.9.3 tfの仕組み
6.10 tfから得られた位置へ手先を軌道制御
6.11 まとめ
6.12 ミニプロジェクト
第7章 kachakaを使って大会に参加しよう
7.1 はじめに
7.2 事例１：モバイルマニピュレータSOBIT LIGHT
7.2.1 概要
7.2.2 ハードウェア構成
7.2.3 ソフトウェア構成
7.2.4 実施したタスク
7.2.5 競技会での実績
7.3 事例２：ロボット開発プラットフォームHappy Edu
7.3.1 概要
7.3.2 ハードウェア構成
7.3.3 拡張パーツ
7.3.4 緊急停止スイッチ
7.3.5 端末でキーボード入力を受け取る方法
7.4 まとめ
7.5 ミニプロジェクト
7.5.1 ロボットのハードを開発しよう！
7.5.2 緊急停止スイッチを完成させよう！
7.5.3 ロボットのソフトを開発しよう！
7.5.4 ＠ホームリーグの大会に参加しよう！
索引
1.1 生活支援ロボットとは
1.1.1 掃除ロボット
1.1.2 コミュニケーションロボット
1.1.3 コミュニケーションを通して作業を行う生活支援ロボット
1.2 ロボカップ＠ホーム
1.2.1 概要
1.2.2 タスク
1.2.3 サブリーグ
1.3 生活支援ロボットの技術構成
1.3.1 ハードウェア
1.3.2 ソフトウェア
1.3.3 タスクの実行と要素技術
1.4 本書で使用する開発環境について
1.5 まとめ
第2章 生活支援ロボットプラットフォームkachaka
2.1 kachakaについて
2.1.1 kachakaの概要
2.1.2 kachakaのスペック
2.2 kachakaの駆動系
2.3 kachakaに搭載されたセンサ
2.3.1 3Dセンサ
2.3.2 フロントカメラ
2.3.3 レーザーセンサ
2.3.4 kachakaのドッキング機構·
2.4 APIからkachakaの機能を使う
2.5 kachaka API仕様
2.5.1 Dockerイメージのビルド
2.5.2 動作確認
2.5.3 Playgroundでサンプルプログラムを実行する
2.5.4 ROS 2から使う
2.6 ROS 2が用意できたら
2.7 ROS 2のトピック
2.8 ROS 2でpub/subを試す
2.9 Navigation2の動作確認
2.10 可視化
2.11 まとめ
第3章 音声認識・合成
3.1 音声認識
3.1.1 音声認識の基礎
3.1.2 統計的モデルによる音声認識
3.1.3 End-to-Endモデルによる音声認識
3.1.4 音声認識の実装
3.1.5 音声認識のゼロショット学習
3.2 音声合成
3.2.1 音声合成の基礎
3.2.2 統計的モデルによる音声合成
3.2.3 End-to-Endモデルによる音声合成
3.2.4 音声合成の実装
3.3 音声認識と音声合成の統合
3.4 生成AIによる音声チャットシステム
3.4.1 生成AIによる音声チャットの基礎
3.4.2 生成AIによる応答文生成の実装
3.4.3 音声認識・合成と応答文生成の統合
3.5 まとめ
3.6 ミニプロジェクト
3.6.1 ミニプロジェクト3.1
3.6.2 ミニプロジェクト3.2
第4章 ビジョン
4.1 ロボットビジョン
4.2 AI搭載ビジョンシステム
4.2.1 ハードウェア
4.2.2 ソフトウェア
4.2.3 AIモデル
4.3 画像処理と開発システム
4.3.1 OpenCVによる画像処理
4.3.2 ROSを使用した開発システム
4.4 AIビジョンI：機械学習による画像認識
4.4.1 特徴を用いた物体検出
4.4.2 応用例：Cannyエッジ検出
4.4.3 応用例：Haar特徴量を用いたカスケード分類器による顔検出
4.5 AIビジョンII：深層学習による画像認識
4.5.1 畳み込みニューラルネットワーク
4.5.2 応用例：YOLOによる物体検出
4.6 AIビジョンIII：生成AIによる画像認識
4.6.1 Vision Language Model (VLM) とは
4.6.2 応用例：画像認識・分類
4.6.3 応用例：物体の位置推定
4.6.4 応用例：標識と多言語の認識
4.6.5 応用例：複数画像の認識
4.7 まとめ
4.8 ミニプロジェクト
4.8.1 ミニプロジェクト：ゲストの紹介
4.8.2 ミニプロジェクト：大学公開日
第5章 ナビゲーション
5.1 ナビゲーションとは
5.2 移動とセンサ情報の取得
5.2.1 速度指令cmd_vel
5.2.2 LiDARデータの取得
5.2.3 センサ情報を使った移動
5.3 地図生成と自己位置推定
5.3.1 概要
5.3.2 kachakaで地図の作り方
5.3.3 自己位置の取得方法
5.4 ナビゲーション
5.4.1 概要
5.4.2 GUIを使ったナビゲーション
5.4.3 プログラムを使ったナビゲーション
5.5 経路計画と障害物回避
5.5.1 概要
5.5.2 経路計画
5.5.3 障害物回避
5.5.4 Nav2パラメータの設定
5.6 まとめ
5.7 ミニプロジェクト
5.7.1 フォローミーの実装
5.7.2 ウェイポイントナビゲーションの実装
5.7.3 障害物回避の実装
第6章 マニピュレーション
6.1 マニピュレーションとは
6.1.1 準備
6.1.2 simple_arm
6.1.3 ロボットアームの構造
6.1.4 手先と関節
6.2 ロボットアームの運動学
6.2.1 位置の運動学
6.2.2 位置の順運動学
6.2.3 位置の逆運動学
6.2.4 位置の運動学の表現の一般化
6.2.5 速度の運動学
6.2.6 速度の順運動学
6.2.7 速度の逆運動学
6.3 URDFによるモデル化
6.4 OpenManipulator-X
6.4.1 準備
6.4.2 実機の準備
6.4.3 実機を動かす
6.4.4 シミュレーションで動かす
6.4.5 open_manipulator_x_bringupパッケージの仕様
6.5 トピック通信で関節を動かすMoveIt
6.6.1 MoveItとは
6.6.2 RVizからMoveItを使う
6.7 MoveItへ指令を与える
6.8 MoveItのservo_nodeで速度指令
6.9 tf: 座標系の管理
6.9.1 tfとは
6.9.2 tfの特徴
6.9.3 tfの仕組み
6.10 tfから得られた位置へ手先を軌道制御
6.11 まとめ
6.12 ミニプロジェクト
第7章 kachakaを使って大会に参加しよう
7.1 はじめに
7.2 事例１：モバイルマニピュレータSOBIT LIGHT
7.2.1 概要
7.2.2 ハードウェア構成
7.2.3 ソフトウェア構成
7.2.4 実施したタスク
7.2.5 競技会での実績
7.3 事例２：ロボット開発プラットフォームHappy Edu
7.3.1 概要
7.3.2 ハードウェア構成
7.3.3 拡張パーツ
7.3.4 緊急停止スイッチ
7.3.5 端末でキーボード入力を受け取る方法
7.4 まとめ
7.5 ミニプロジェクト
7.5.1 ロボットのハードを開発しよう！
7.5.2 緊急停止スイッチを完成させよう！
7.5.3 ロボットのソフトを開発しよう！
7.5.4 ＠ホームリーグの大会に参加しよう！
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