本研究では，サービスロボットに関する研究と開発のプラットフォームとして，移動ロボットにロボットアームを搭載したサービスロボット(図1参照)を作成した．移動ロボットにはiRobot社のCreate2を使用し，ロボットアームにはElephant Robotics社の6軸ロボットアームmyCobot 280 Piを使用した．また，作成したロボットを制御するために，ロボット用ミドルウェアROS2(Robot Operating System)を利用した制御プログラムを作成した．

　サービスロボットは産業用ロボットと異なり，多様な仕事を行う必要がある．そのため図2のように様々なロボットデバイスを搭載する必要があり，これらのデバイスの機能を統合することが重要である．このようなサービスロボットの開発を助けるミドルウェアがROS2である．ROS2を使用することで，機能の異なるデバイスの統合的な制御システムの作成が容易になる．

　筆者の所属するロボティクス研究室では，過去にROS2で制御するサービスロボットを作成していた(図3参照)．しかし，従来のサービスロボットは

• ロボットアームCrane+の動きの自由度が低い
• 移動ロボットKobukiが高価かつ入手困難な状態にある

などの問題点が存在した．そのため，これらの問題を解決した新しいサービスロボットを作成する必要があった．

　myCobot 280 PiはElephant Robotics社製の6軸ロボットアームである．myCobot 280 PiにはシングルボードコンピュータRaspberry Pi 4 model Bが内蔵されており，この内蔵Raspberry Pi 4(以下内蔵ラズパイと呼称)からロボットアームを制御することができる．また，内蔵ラズパイのUSBポートから，他のロボットデバイスを制御することも可能である．

　Create2はiRobot社製のロボット開発用プラットフォームである．バッテリーが内蔵されているため，外部からの電源供給がなくても動作する．PCやRaspberry PiとUSBで接続することで，コンピュータによる制御が可能になる．

　ナビゲーションは，壁や障害物を点群として記録した占有格子地図と測域センサを使用し，指定された目標地点にロボットを移動させる機能である．経路生成と経路追従の2つのプロセスに分かれており，これらの処理を行えるROS2用フレームワークNavigation2を利用して実装した．

　物体認識は，深度カメラの映像から特定の種類の物体を識別し，その3次元の位置座標を取得する機能である．深層学習を利用した物体検出アルゴリズムYOLOv5を使用し実装した．

　物体把持は，特定の位置にある物体をロボットアームで掴んだり，持ち運んだりする機能である．ロボットアームの制御に特化したROS2用フレームワークMoveItを利用して実装した．

　ステートマシンは，他に実装した機能を統合的に制御する機能である．この機能を用いることで，「物体認識を行った後に，認識した物体を把持」というような動作を行うことができる．ステートマシン用のPythonライブラリであるSmachをROS2用に移植したものを利用し実装した．