自己再構成型モジュラーロボット

モジュラー型自己再構成ロボットシステム、または自己再構成可能モジュラーロボットは、可変形態を持つ自律運動機械です。固定形態のロボットに一般的に見られる従来の駆動、感知、制御に加えて、自己再構成ロボットは、部品の接続性を再配置することで意図的に形状を変化させ、新しい状況に適応したり、新しいタスクを実行したり、損傷から回復したりすることもできます

たとえば、そのようなコンポーネントで作られたロボットは、ワームのような形状をとって狭いパイプ内を移動し、蜘蛛のような脚を持つものに再組み立てされて不均一な地形を横断し、次に任意の第 3 のオブジェクト (自動回転するボールや車輪など) を形成して比較的平坦な地形上を素早く移動することができます。また、壁、シェルター、建物などの「固定」オブジェクトの作成にも使用できます。

場合によっては、各モジュールが複数のモジュールを接続するための2つ以上のコネクタを備えていることもあります。これらのモジュールには、電子機器、センサー、コンピュータプロセッサ、メモリ、電源などが内蔵されているほか、環境内での位置やモジュール間の関係を操作するためのアクチュエータも内蔵されています。また、モジュール同士が自動的に接続・切断したり、様々な物体に変形したり、環境を移動・操作する様々なタスクを実行したりする機能を備えている場合もあります。

「自己再構成型」または「自己再構成可能」とは、機構または装置がアクチュエータや確率的手段などの独自の制御システムを用いて全体的な構造形状を変更できることを意味します。「自己再構成型モジュラーロボティクス」における「モジュール式」という特性は、広義の一般的な「モジュール化」とは対照的に、同一のモジュールまたはモジュールセットをシステムに追加したり削除したりできることを意味します。その根底にある意図は、自己再構成可能なモジュールのメッシュ構造またはマトリックス構造において、不特定多数の同一モジュール、または有限かつ比較的小規模な同一モジュールセットを備えることです。

自己再構成は自己複製の概念とは異なります。自己複製は、自己再構成可能なモジュールまたはモジュールの集合が備えるべき特性ではありません。モジュールのマトリックスは、マトリックス内のモジュールの数を増やすことができる必要はありません。自己再構成可能なモジュールは、従来の工場で製造され、専用機械で部品をプレスまたは成形し、それらをモジュールに組み立て、既存のマトリックスに追加することで、数量を増やしたり、摩耗したモジュールを交換したりするだけで十分です。

多数のモジュールで構成されるマトリックスは、分離してモジュール数が少ない複数のマトリックスを形成することも、あるいはそれらを結合（再結合）してより大きなマトリックスを形成することもできます。複数のマトリックスに分離することの利点としては、互いに離れた場所で複数の単純なタスクを同時に処理できること、単一の大きなマトリックスでは通過できないが、小さなマトリックス片や個々のモジュールでは通過できる開口部を持つ障壁を通過できること、特定のタスクを達成するために必要なモジュールのみを使用することでエネルギーを節約できることなどが挙げられます。複数のマトリックスを単一のマトリックスに結合することの利点としては、細長い橋梁などの大型構造物、多数のアームを持つロボットや自由度の高いアームなどのより複雑な構造物、そして強度の向上が挙げられます。ここでの強度の向上とは、固定または静的な構造物の剛性を高めること、別の物体やマトリックスの別の部分を持ち上げたり、下げたり、押したり、引いたりするための正味または集合的な力を高めること、あるいはこれらの特徴の任意の組み合わせなどです。

自己再構成可能なメカニズムが構造を再構成するために利用できるセグメント関節の基本的な方法は、チェーン再構成と格子再構成の 2 つです。

構造と制御

モジュラーロボットは通常、比較的小規模なレパートリーの複数の構成要素で構成され、均一なドッキングインターフェースにより、ロボット全体にわたって機械的な力やモーメント、電力、通信を伝達できます

モジュール式のビルディング ブロックは、通常、いくつかの主要な構造駆動ユニットと、グリッパー、脚、車輪、カメラ、ペイロード、エネルギーの蓄積と生成などの追加の特殊ユニットで構成されます。

アーキテクチャの分類

モジュール型自己再構成ロボットシステムは、ユニットの幾何学的配置（格子型 vs. 連鎖型）によって、一般的にいくつかのアーキテクチャグループに分類できます。いくつかのシステムはハイブリッドな特性を示し、モジュール型ロボットはモバイル構成変更型（MCC）と全身移動型（WBL）の2つのカテゴリに分類されています。^[1]

ラティスアーキテクチャ：均質ラティスシステムマイクロユニットの12個のモジュールを組み立て、対応するグリッドとドッキングポイントネットワークとともに表示

• ラティスアーキテクチャは、ユニットがドッキングインターフェースを点状に、ある規則的なグリッドの仮想セルに接続します。このドッキングポイントのネットワークは結晶中の原子に、グリッドはその結晶の格子に例えることができます。したがって、ラティスロボットの運動学的特徴は、対応する結晶学的変位群（カイラル空間群）によって特徴付けることができます。^[2]通常、再構成ステップを実行するには少数のユニットで十分です。ラティスアーキテクチャは、よりシンプルな機械設計、よりシンプルな計算表現、そして再構成計画を可能にし、複雑なシステムへの拡張を容易にします。
• チェーンアーキテクチャは、ユニットのドッキングポイントの仮想ネットワークを使用しません。ユニットは空間内の任意の点に到達できるため、より汎用性が高いですが、ある点に到達するには多数のユニットをチェーンで連結する必要がある場合があり、再構成ステップの実行が通常より困難になります。また、このようなシステムは、計算的に表現および解析するのがより困難です。
• ハイブリッドアーキテクチャは、従来の両方のアーキテクチャの利点を活用しています。制御とメカニズムは格子の再構成を可能にするだけでなく、空間内のあらゆる場所へのアクセスも可能にするように設計されています。

モジュラー ロボット システムは、ユニットを再構成 (移動) して所定の位置に配置する方法によっても分類できます。

• 決定論的再構成は、再構成中にユニットが目標位置へ移動するか、直接操作されることを前提としています。各ユニットの正確な位置は常に把握されています。再構成時間は保証できますが、正確な操作を保証するには高度なフィードバック制御が必要です。マクロスケールのシステムは通常、決定論的です。
• 確率的再構成は、ユニットが統計的プロセス（ブラウン運動など）を用いて移動することに依存します。各ユニットの正確な位置は、メイン構造に接続されている場合にのみ判明しますが、位置間の移動には未知の経路をたどる可能性があります。再構成時間は統計的にのみ保証されます。確率的アーキテクチャは、マイクロスケールでより有利です。

モジュラーロボットシステムは、一般的に、モジュールの設計に応じて分類されます。

• 同種モジュラーロボットシステムは、同一設計の多数のモジュールで構成され、必要なタスクを実行するのに適した構造を形成します。他のシステムと比較した場合の利点は、ユニットを追加することでサイズ（ひいては機能）を簡単に拡張できることです。よくある欠点は機能の限界です。これらのシステムでは、異種システムよりも多くのモジュールが必要となる場合が多くあります。
• 異種モジュール型ロボットシステムは、それぞれが特殊な機能を持つ異なるモジュールで構成され、タスクの実行に適した構造を形成します。利点はコンパクトで、あらゆるタスクを実行するためにユニットを設計・追加できる柔軟性です。よく指摘される欠点は、設計、製造、シミュレーション手法の複雑さが増すことです。

  

  再構成可能ロボットの分類における内部再構成、内部再構成、ネスト再構成の概念表現

自己再構成可能ではない他のモジュール式ロボットシステムも存在するため、外観は似ているものの、正式にはこのロボットファミリーには属さない。例えば、自己組織化システムは複数のモジュールで構成されているが、目標形状を動的に制御することはできない。同様に、テンセグリティロボットは複数の交換可能なモジュールで構成されているが、自己再構成はできない。自己再構成可能ロボットシステムは、固定形態のロボットシステムと比較して再構成可能性を特徴としており、これは自己再構成可能ロボットまたはロボットシステムが、ある程度の自律性または人間の介入によって、別の意味のある構成に変形および進化できる範囲/程度として定義できる。^[3]再構成可能システムは、メカニズムの再構成可能性によって分類することもできる。

• ロボットの内部再構成可能性とは、組み立てや分解をすることなく形態を変える能力を持ちながら、単一の実体であるシステムを指します。
• 相互再構成可能性は、ロボット システムがコンポーネントまたはモジュールを組み立てたり分解したりすることで、どの程度形態を変更できるかによって定義されます。
• ロボット システムのネストされた再構成可能性とは、他の同種または異種のロボット モジュール (相互再構成可能性) と組み合わせる個別の再構成特性 (内部再構成可能性) を備えたモジュール式ロボットのセットです。

動機とインスピレーション

モジュール式の自己再構成ロボットシステムを設計する主な動機は2つあります

• 機能的利点：自己再構成型ロボットシステムは、従来のシステムよりも堅牢性と適応性に優れている可能性があります。再構成能力により、ロボットまたはロボット群は、機械を分解・再構成することで、新たなタスクに適した形態を形成することができます。例えば、脚式ロボットからヘビ型ロボット（スネークボット）へ、そして転がるロボットへと変化させることができます。ロボットの部品は（ロボット内および異なるロボット間で）交換可能であるため、故障した部品を自律的に交換し、自己修復を行うこともできます。

宇宙における自律型モジュールロボット

• 経済的利点: 自己再構成ロボット システムは、単一 (または比較的少数) の種類の大量生産モジュールからさまざまな複雑なマシンを作成することにより、ロボットの全体的なコストを下げる可能性があります。

これらの利点はどちらもまだ十分には実現されていません。モジュール式ロボットは、特定のタスクに合わせてカスタマイズされた単一のカスタムロボットに比べて性能が劣る可能性があります。しかし、モジュール式ロボットの利点は、通常は複数の異なるロボットが必要となる複数のタスクを考慮した場合にのみ明らかになります。

自由度が増すと、モジュール式ロボットの潜在的な能力はより多様化しますが、パフォーマンスのトレードオフが発生し、機械的および計算的複雑さが増します。

自己再構成型ロボット構造の探求は、長期宇宙ミッションなどの想定される用途にある程度着想を得ています。これらの用途では、予期せぬ状況に対応し、場合によっては自己修復を必要とする、長期にわたる自立型ロボット生態系が求められます。もう一つの着想源は、比較的小規模な低レベルの構成要素（対象スケールに応じて細胞またはアミノ酸）から自己構築される生物システムです。この構造は、生物システムの物理的適応、成長、治癒、さらには自己複製能力の基盤となっており、これらの能力は多くの工学システムにおいて望ましいものとなるでしょう。

応用分野

このシステムは多岐にわたる用途が期待されていますが、「キラーアプリケーション」を見つけるのは容易ではありません。いくつか例を挙げます

宇宙探査

自己再構成システムの利点を際立たせる用途の一つは、長期宇宙ミッションです。^[4]これらには、予期せぬ状況に対処し、自己修復が必要となる可能性のある、長期にわたる自立型ロボット生態系が必要です。自己再構成システムは、特に固定構成システムと比較して、事前にわからないタスクを処理する能力を備えています。さらに、宇宙ミッションは体積と質量の制約が非常に厳しいです。多くのタスクを達成するために再構成できるロボットシステムを送ることは、それぞれが1つのタスクしか実行できない多数のロボットを送るよりも効果的かもしれません

テレパリオ

もう一つの応用例として、CMUのトッド・モウリー教授とセス・ゴールドスタイン教授が「テレパリオ」と名付けました。研究者たちが目指すのは、人や物の動く、物理的な3次元レプリカです。非常にリアルなので、人間の感覚で本物と認識できます。これにより、煩わしいバーチャルリアリティ機器は不要になり、現代の3Dアプローチにおける視野角の制限も克服できます。レプリカは、撮影された人や物の形状と外観をリアルタイムで模倣し、オリジナルが動くとレプリカも動きます。この応用の特徴の一つは、開発の主眼が、典型的なロボット操作タスクのように環境に力を加えるのではなく、幾何学的表現にあることです。このプロジェクトは、クレイトロニクス^[5]またはプログラマブルマターとして広く知られています（プログラマブルマターは、機能的にプログラム可能な材料も含む、より一般的な用語です）。

バケツの中のもの

これらのシステムの3つ目の長期ビジョンは「バケツの中のもの」と呼ばれ、ユーザーの指示を受け入れ、家事を完了するために適切な形態をとることができるモジュール式ロボットで満たされたコンテナです。^{[6] [7]}

歴史と最先端技術

モジュール型自己再構成ロボットの概念のルーツは、1970年代のコンピュータ数値制御マシニングセンターにおける「クイックチェンジ」エンドエフェクタと自動工具交換装置に遡ります。ここでは、共通の接続機構を備えた専用モジュールがロボットアームの先端で自動的に交換可能でした。しかし、この共通接続機構の基本概念をロボット全体に適用したのは、1980年代後半に福田敏夫氏によってCEBOT（セルラーロボットの略）によって実現されました。

1990年代初頭には、グレゴリー・S・チリクジャン、マーク・イム、ジョセフ・マイケル、そして村田聡による更なる開発が行われました。チリクジャン、マイケル、そして村田はラティス再構成システムを開発し、イムはチェーンベースのシステムを開発した。これらの研究者は機械工学に重点を置いてモジュールの設計・構築を行い、それらをプログラムするためのコードを開発することからスタートしましたが、ダニエラ・ラスとウェイミン・シェンの研究はハードウェアの開発に重点を置きながらも、プログラミングの側面により大きな影響を与えました。彼らは、多数のモジュールを制御するための証明可能または検証可能な分散アルゴリズムへの潮流を切り開きました。

最近注目されているハードウェアプラットフォームの一つに、村田聡氏らが開発したMTRAN IIおよびIIIシステムがあります。このシステムは、チェーンシステムとラティスシステムのハイブリッドです。チェーンシステムのようにタスクをより簡単に実行できる一方で、ラティスシステムのように再構成できるという利点があります。

最近では、ホッド・リプソンとエリック・クラビンズが確率的自己組織化に関する新たな取り組みを進めています。カーネギーメロン大学では、セス・ゴールドスタインとトッド・モウリーが率いる大規模な研究チームが、数百万個のモジュールの開発における課題の検討を開始しました。

多くのタスクが達成可能であることが示されており、特にチェーン再構成モジュールを用いることでそれが顕著です。これはこれらのシステムの汎用性を示していますが、他の2つの利点である堅牢性と低コスト性は実証されていません。一般的に、研究室で開発されたプロトタイプシステムは、初期開発段階で予想される通り、脆弱で高価でした。

モジュラーロボット研究に積極的に取り組む研究グループの数は増加しています。これまでに約30のシステムが設計・構築されており、その一部を以下に示します。

作成された物理システム

システム	クラス、自由度	著者	年
CEBOT	モバイル	福田他（筑波）	1988
ポリポッド	チェーン、2、3D	イム（スタンフォード大学）	1993
変成岩	格子、6、2D	チリクジャン（カリフォルニア工科大学）	1993
フラクタ	ラティス、3次元	村田製作所（MEL）	1994
フラクタルロボット	ラティス、3D	マイケル（英国）[8] [9]	1994
テトロボット	チェーン、1 3D	ハムライン他 (RPI)	1996
3Dフラクタ	格子、6 3D	村田ら (MEL)	1998
分子	ラティス、4 3D	コタイ＆ラス（ダートマス）	1998
コンロ	チェーン、2 3D	ウィル＆シェン（USC/ISI）	1998
ポリボット	チェーン、1 3D	Yimら（PARC）	1998
テレキューブ	格子、6 3D	Suhら（PARC）	1998
垂直	格子、2次元	細川ら（理化学研究所）	1998
結晶	ラティス、4 2D	Vona & Rus、（ダートマス大学）	1999
アイキューブ	ラティス、3D	アンサル（CMU）	1999
マイクロユニット	ラティス、2次元	村田ら（産総研）	1999
M-TRAN I	ハイブリッド、2 3D	村田ら（産総研）	1999
空気圧	格子、2次元	井上ら（TiTech）	2002
ユニローバー	モバイル、2 2D	広瀬他（東京工業大学）	2002
M-TRAN II	ハイブリッド、2 3D	村田ら（産総研）	2002
アト​​ロン	ラティス、1 3D	Stoy et al.（米国デンマーク）	2003
S-bot	モバイル、3 2D	Mondada et al. (EPFL)	2003
確率論的	格子、0 3D	ホワイト、コパンスキー、リプソン（コーネル大学）	2004
スーパーボット	ハイブリッド、3D	シェン他（USC/ISI）	2004
Y1モジュール	チェーン、1 3D	ゴンザレス・ゴメスら（UAM）	2004
M-TRAN III	ハイブリッド、2 3D	黒川ら（産総研）	2005
AMOEBA-I	モバイル、7 3D	Liu JG 他 (SIA)	2005
Catom	ラティス、0 2D	ゴールドスタインら（CMU）	2005
確率的3D	格子、0 3D	ホワイト、ザイコフ、リプソン（コーネル大学）	2005
分子キューブ	ハイブリッド、1 3D	ジコフ、ミティリナイオス、リプソン (コーネル大学)	2005
プログラムパート	ラティス、0 2D	クラヴィンス（ワシントン大学）	2005
マイクロタブ[10]	チェーン、2 2D	ブルネテ、ヘルナンド、ガンバオ（UPM）	2005
ミシェ	格子、0 3D	ラスら（MIT）	2006
GZ-Iモジュール	チェーン、1 3D	Zhang & Gonzalez-Gomez（ハンブルク大学、UAM）	2006
分散飛行アレイ	格子、6 3D	Oung & D'Andrea (ETH チューリッヒ)	2008
進化	チェーン、2 3D	チャン・ファンシー、フランシス（NUS）	2008
EMキューブ	ラティス、2次元	An（ドランコンピュータサイエンスラボ）	2008
ルームボット	ハイブリッド、3D	スプローヴィッツ、モッケル、アイシュペールト、バイオロボティクス研究所（EPFL）	2009
折り畳みによるプログラム可能な物質	シート、3D	ウッド、ラス、デメイン他（ハーバード大学およびMIT）	2010
サムボット	ハイブリッド、3D	李海源、魏宏興、王天妙 他（北京航空航天大学）	2010
モーテイン	ハイブリッド、1 3D	ビット・アトムセンター（MIT）	2011
ModRED	チェーン、4 3D	C-MANTICラボ（UNO/UNL）	2011
プログラム可能なスマートシート	シート、3D	アン＆ラス（MIT）	2011
スモア	ハイブリッド、4、3D	デイビー、クォック、イム (ニューサウスウェールズ州、ペンシルバニア州)	2012
シンブリオン	ハイブリッド、3D	EUプロジェクト シンブリオンとレプリケーター[11]	2013
ReBiS - 再構成可能な二足歩行ヘビ[12]	チェーン、1、3D	ローハン、アジンキヤ、サチン、S. チダーワール、K. ブルチャンディ (VNIT、ナーグプール)	2014
ソフトモッド、ロブ、キューブ	ラティス、3D	ベルガラ、シェン、メンドーサ＝ガルシア、ザガル（チリ大学）	2017
スペースエンジン	ハイブリッド、3D	ルーク・ケラガラ（3rdVector、ニューヨーク）	2018
オムニ・ピテント	ハイブリッド、3D	ペック、ティミス、ティレル（ヨーク大学）	2019
パンテーラ[13]	モバイル、1D	エララ、プラタップ、ハヤット、パーウィーン（SUTD、シンガポール）	2019
ソフトラティスモジュール	ラティス、ソフトモジュラー3D	Zhao et al. (ダートマス)	2022
スターブロックス	ハイブリッド、変形可能な3D	Zhao et al. (ダートマス)	2023
補助ボット[14]	チェーン、3D	チン、バーンズ、シェ、ラス（MIT、米国）	2023
モリ3 [15]	ハイブリッド、モバイル3D	Belke, CH, Holdcroft, K., Sigrist, A., Paik, J.（EPFL、スイス）	2023
テンセグリティブロック	ハイブリッド、テンセグリティモジュラー3D	Zhao、Jiang、Chen、Bekris、Balkcom（ダートマス大学）	2025

現在のシステムの一部

ポリボットG3 モジュール式自己再構成ロボット

ポリボットG3 (2002)

連鎖型自己再構成システム。各モジュールは1辺約50mmで、1つの回転自由度を持ちます。ポリボットモジュラーロボットファミリーの一員であり、二足歩行、14本脚歩行、スリンキーのような歩行、ヘビのような歩行（ホリネズミの穴の中での蛇行歩行）、シャクトリムシのような歩行、直線的な波状歩行と横方向への旋回歩行、最大1.4m/sでのトレッドのような転がり歩行、三輪車に乗る歩行、階段、ポールパイプ、傾斜路などの登攀など、様々な移動モードを実証しています。詳細については、PARCのポリボットウェブページをご覧ください。^[16]

自己再構成型ロボットM-TRAN IIIによる変態

M-TRAN III (2005)

ハイブリッド型の自己再構成可能システム。各モジュールは2立方体サイズ（65mm角）で、2つの回転自由度と6つの接続用平面を備えています。M-TRANの3番目のプロトタイプです。以前のM-TRAN IIと比較して、接続速度と信頼性が大幅に向上しています。チェーン型システムとして、M-TRAN IIはCPG（Central Pattern Generator）コントローラによる様々な形状の移動を実証しています。ラティス型システムとして、例えば4足歩行ロボットからキャタピラ型ロボットまで、構成を変更できます。産総研のM-TRANウェブページをご覧ください。^[17]

アメーバI（2005）

AMOEBA-Iは、中国科学院（CAS）瀋陽自動化研究所（SIA）において、Liu JGらによって開発された3モジュール再構成可能移動ロボットである[1][2]。AMOEBA-Iは9種類の非同型構成と、非構造化環境下における高い機動性を有する。4世代にわたるプラットフォームが開発され、再構成機構、非同型構成、転倒安定性、再構成計画に関する一連の研究が実施されてきた。実験では、このような構造により、不整地における優れた機動性と高い柔軟性が実現されることが実証されている。超冗長性、モジュール化、再構成可能なAMOEBA-Iは、都市捜索救助（USAR）や宇宙探査など、様々な用途に応用可能である。Ref_1：[3]参照；Ref_2：[4]参照

確率的3D（2005）

モジュール式ロボットによる任意の3次元形状形成のための高い空間分解能は、非常に小さく、将来的には微視的となるモジュールを大量に含む格子システムを使用することで実現できます。小規模で大量のモジュールを使用する場合、個々のモジュールの再構成に対する決定論的な制御は実現不可能になり、確率的メカニズムが自然に優勢になります。モジュールの微視的サイズは、電磁駆動と相互接続、そしてオンボード電力貯蔵の使用を困難にします

中性浮力環境における動的プログラム可能な3次元確率的再構成を実証するため、3つの大型プロトタイプが構築された。最初のプロトタイプでは、モジュールの再構成と相互接続に電磁石を用いた。モジュールは100mm立方体で、重量は0.81kgであった。2番目のプロトタイプでは、確率的流体再構成および相互接続機構を用いた。130mm立方体のモジュールは1つあたり1.78kgの重量があり、再構成実験に非常に長い時間を要した。現在開発中の3番目のプロトタイプは、流体再構成原理を継承している。格子グリッドサイズは80mmで、再構成実験が進行中である。^[18]

動くモレキューブ

モレキューブ(2005)

このハイブリッド自己再構成システムは、コーネル大学計算合成研究所によって、人工的な運動学的自己複製を物理的に実証するために構築されました。各モジュールは、1辺の長さが100mmで、回転自由度が1つある0.65kgの立方体です。回転軸は立方体の最長対角線と一致しています。3モジュールと4モジュールの両方のロボットの物理的な自己複製が実証されました。^[19]また、重力の制約を無視すれば、モレキューブから無限の数の自己複製連鎖メタ構造を構築できることも示されました。詳細については、クリエイティブマシン研究所の自己複製ページをご覧ください

プログラマブル・パーツ（2005）

プログラム可能なパーツは、エアホッケー台上でランダムに作動するエアジェットによってランダムに撹拌されます。パーツ同士が衝突してくっつくと、通信を行い、くっついたままでいるか、いつ離れるかを決定します。ロボットが望むような全体形状を形成できるよう、局所的な相互作用ルールを考案・最適化することが可能です。詳細については、プログラム可能なパーツのウェブページをご覧ください。

スーパーボット（2006）

スーパーボットのモジュールはハイブリッドアーキテクチャを採用しています。モジュールはそれぞれ3つの自由度を持っています。設計は、Conro（同じ研究グループによる）とMTRAN（村田らによる）という2つの先行システムに基づいています。各モジュールは、6つのドックコネクタのいずれかを介して他のモジュールに接続できます。モジュールは、ドックコネクタを介して通信し、電力を共有できます。モジュールの異なる配置に合わせて、いくつかの歩行様式が開発されています。高レベル通信のために、モジュールはホルモンベースの制御を使用します。これは、モジュールに固有のIDを必要としない分散型のスケーラブルなプロトコルです

ミッシュ（2006）

ミッシュシステムは、任意の形状を形成できるモジュール式格子システムです。各モジュールは、隣接するモジュールと接続および通信できる自律型ロボットモジュールです。構造物に組み立てられると、モジュールはコンピュータインターフェースと分散プロセスを使用して仮想的に彫刻できるシステムを形成します。モジュールのグループは、情報の伝達と保存を最小限に抑えるアルゴリズムを使用して、最終的な形状にどのモジュールを配置し、どのモジュールを配置しないかを集合的に決定します。最終的に、構造物に配置されていないモジュールは、外力、この場合は重力の制御下で分離します。詳細はミッシュ（Rus et al.）をご覧ください

飛行中の分散飛行アレイの10モジュール構成

分散飛行アレイ（2009）

分散飛行アレイ（DFA）は、六角形のシングルローターユニットで構成されるモジュール式ロボットで、ほぼあらゆる形状に変形できます。各ユニットは地面から浮上するのに十分な推力を発揮しますが、単独では飛行できません。これは、ヘリコプターがテールローターなしでは飛行できないのと同じです。しかし、これらのユニットを連結することで、高度なマルチローターシステムへと進化し、協調飛行などが可能になります。詳細はDFAをご覧ください。^[20]

ルームボッツ（2009）

ルームボット^[21]はハイブリッドアーキテクチャを採用しています。各モジュールは3つの自由度を持ち、そのうち2つは正立方体の直径軸を利用し、もう1つは2つの球状部分を結ぶ3つ目の（中心）回転軸です。3つの軸はすべて連続的に回転します。ルームボットの外側の自由度はモレキューブと同じ軸方向を採用しており、3つ目の中央の軸はモジュールが2つの外側の自由度を互いに回転させることを可能にします。この革新的な機能により、ルームボットモジュール1つで平坦な地形を移動できるだけでなく、壁を登ったり、凹状の垂直エッジを横切ったりすることも可能です。凸状のエッジを通過するには、少なくとも2つのモジュールをルームボットの「メタモジュール」に組み立てる必要があります。各モジュールには10個のコネクタスロットがあり、現在2つには機械式ラッチに基づくアクティブ接続機構が装備されています。ルームボットは、家具などの日常生活における物品を最終的に形作るタスクと、複数のモジュールを組み合わせた四足歩行ロボットや三脚歩行ロボットとして移動することの2つのタスクのために設計されています。詳細については、Roombotsのウェブページをご覧ください。^[22]

サムボット（2010）

社会性昆虫、多細胞生物、形態形成ロボットから着想を得たサムボット^{[23]の目的は、}群ロボット工学を開発し、群知能、自己組織化、そして自律的な形態形成のための身体と脳の共進化に関する研究を行うことです。群ロボット、自己再構成ロボット、形態形成ロボットとは異なり、この研究は、群知能を実現するために他の自律移動モジュールとして相互作用・ドッキングする自己組織化群モジュラーロボットに焦点を当て、宇宙ステーションや探査ツール、人工の複雑な構造物における自律的な構築についてさらに議論します。各サムボットロボットは、車輪の上で自律的に走行できるだけでなく、センサーとドッキング機構を組み合わせることで、環境や他のロボットと相互作用・ドッキングすることができます。動きと接続の利点により、サムボットの群は共生または生物全体に集合し、バイオニック関節ロボットとして移動運動を生み出すことができますこのケースでは、設計と応用の両面で、自己組織化、自己再構成、自己修復といった機能と研究が利用可能である。80(W)×80(L)×102(H) mmのモジュール型ロボットには、MCU（ARMおよびAVR）、通信モジュール（Zigbee）、センサー、電源、IMU、測位モジュールが組み込まれている。詳細は「自己組織化群体型モジュール型ロボット」を参照のこと。^[24]

モーテイン

モーテイン（2011）

単純な形状の物理的な紐や鎖は、任意の連続面または体積形状に折り畳むことができることが数学的に証明されています。モテインは、このような形状普遍的な折り畳み戦略を採用しており、自由度は1（2次元形状の場合）または2（3次元形状の場合）と、ユニットあたり2（2次元形状の場合）または3（3次元形状の場合）の状態を持つ単純なアクチュエータを備えています。^[25]

シンブリオン（2013）

シンブリオン（共生進化ロボット生物）は、2008年から2013年にかけて欧州委員会によって資金提供されたプロジェクトで、相互依存する小型ロボットの均質な群れがより大きなロボット生物へと共存し、問題解決の推進力を得るためのフレームワークを開発することを目的としていました。シンブリオンの重要な側面の一つは、生物界から着想を得ています。それは、適応速度を向上させるために、準最適な構成を保存し進化させることを可能にする人工ゲノムです。シンブリオンの開発の大部分は、オープンソースおよびオープンハードウェアです。^[26]

スペースエンジン（2018）

スペースエンジンは、形態を変化させる自律型運動プラットフォームであり、物理的な空間（生活空間、作業空間、レクリエーション空間）を創造または操作することができます。独自の多方向の運動力を発生させ、物体を操作し、タスクを実行します

各モジュールには少なくとも3つ以上のロックがあり、直下のモジュールに自動的に接続または分離して剛性構造を形成できます。モジュールは、X、Y、またはZ空間平面上で前方または後方に直線的に移動しながら、独自の運動量を生み出し、1つまたは複数の直下モジュール間で生成される制御された圧力変化によって自ら推進することができます。

磁力を利用して、隣接するモジュールを引き付けたり、反発させたりします。推進モジュールは電磁石を用いて、統計モジュールによって形成された路面に沿って前進または前進させます。一方、統計モジュールは推進モジュールを前進または前進させます。移動用のモジュールの数を増やすと、総運動量または押し引き力も増加します。各モジュールの電磁石の数は、設計要件に応じて変更できます。

マトリックスの外側にあるモジュールは、隣接するモジュールからの反作用面が1つ以上ないため、単独では独立して変位できません。これらのモジュールは、マトリックスの内側にあるモジュールに接触することで移動し、完全な変位路を形成します。

森3（2023）

Mori3 ^[15] (モジュラー折り紙ロボット) は、 スイスのローザンヌ連邦工科大学の再構成可能ロボティクス研究所 (RRL) [5] でJamie Paik教授 の指導の下で開発された先駆的な形状変化ロボットです。自律的な三角形のモジュールが接続、再構成、通信して多様な3次元関節構造を形成する、新しい物理的なポリゴンメッシュアーキテクチャを活用しています。各モジュールは、自己移動、ローカル意思決定、ドッキング操作が可能で、さまざまなタスクに適応するために、異なる形態 (たとえば、這う「脚」の形から腕のようなマニピュレーターへ) 間を遷移できます。このシステムは、Nature Machine Intelligenceの論文「物理的なポリゴンメッシュによるロボットシステムの形態学的柔軟性」^[15]で概念実証として実証され、著者らは、モジュールが共同で再構成して移動、把持、物体の輸送、ユーザーとの対話を行う様子を示しています。 Mori3の開発の主目的は、宇宙用途、特にペイロードの容積と質量が制限されている用途向けに、コンパクトで汎用性の高いロボットプラットフォームを提供することです。個々のモジュールとして収納し、その後、現場で組み立てて通信、外部修理、その他の地球外環境における支援業務を行うことができます。まだ初期段階ではありますが、この設計はロボット工学における汎用形態の限界を押し広げることを目指しています。ただし、著者らは、汎用システムは特定のタスクにおいて特化型ロボットの性能に匹敵しない可能性があると指摘しています。

• 宇宙エンジン排気量
• 
  宇宙エンジン排気量
• 
  宇宙エンジン無重力セル設計
• 
  宇宙エンジンの重力セル設計

定量的な成果

• 最も多くのアクティブモジュールを備えたロボットは56ユニットです <ポリボット・センチピード、PARC>
• 最小の駆動モジュールユニットのサイズは12mmである^[27]
• 最大の駆動モジュールユニット（容積）は8 m^3の大きさである<(GHFC)巨大ヘリウム充填原子、CMU>
• 最も強力なアクチュエーション モジュールは、水平方向に片持ちされた 5 つの同一のユニットを持ち上げることができます。<PolyBot g1v5、PARC>
• 最速のモジュラー ロボットは、1 秒あたり 23 ユニット サイズで移動できます。<CKbot、ダイナミック ローリング、ISER'06>
• 最大のシミュレーションシステムには数十万のユニットが含まれていました。^{[28] [29]}

課題、解決策、そして機会

初期のモジュール型自己再構成システムの実証以来、その規模、堅牢性、そして性能は継続的に向上してきました。同時に、計画・制御アルゴリズムも数千ユニットを処理できるように進化してきました。しかしながら、これらのシステムが適応性、堅牢性、そして低コストという約束を実現するには、いくつかの重要なステップが必要です。これらのステップは、ハードウェア設計、計画・制御アルゴリズム、そしてアプリケーションにおける課題に分類できます。これらの課題はしばしば複雑に絡み合っています。

ハードウェア設計の課題

自己再構成ロボットシステムの実現可能性は、システム内のモジュールの数に大きく依存します。現在までに実証されているのは最大約50ユニットのシステムのみであり、この数は10年近く停滞しています。この数を左右する根本的な制限要因がいくつかあります

• モジュール間の結合/ドッキングインターフェースの強度、精度、およびフィールド堅牢性（機械的および電気的）の限界
• モーター出力、動作精度、ユニットのエネルギー効率（比出力、比トルクなど）の限界
• ハードウェア/ソフトウェア設計。ソフトウェアの問題を軽減するように設計されたハードウェア。自己再構成システムは、既存のどのシステムよりもハードウェアとソフトウェアが密接に結合されています。

計画と管理の課題

理想的な条件下で数千のユニットを処理するためのアルゴリズムは開発されていますが、現実的な制約を克服するための低レベルの制御と高レベルの計画の両方において、スケーラビリティの課題が残っています。

• 大規模な操作と移動のための平行移動アルゴリズム
• 位置ずれ、デッドユニット（応答しない、リリースしない）、不規則に動作するユニットなど、さまざまな障害モードを堅牢に処理するためのアルゴリズム。
• 特定のタスクに最適な構成を決定するアルゴリズム
• 最適な（時間、エネルギー）再構成計画のためのアルゴリズム
• 複数のユニット間の効率的かつスケーラブルな（非同期）通信

応用上の課題

モジュール型自己再構成ロボットシステムの利点は広く認識されていますが、短期間でメリットを実証できる具体的な応用分野を特定することは困難でした。提案されている応用分野には以下のようなものがあります

• 宇宙探査および宇宙植民地化の応用、例：月面植民地化
• 大規模建築システムの構築
• 深海探査／採掘
• 非構造化環境における捜索救助
• スペース／重量の制約下での任意のツールの迅速な構築
• 避難民のための災害救援シェルター
• 組み立てに現地での専門知識をほとんど必要としない貧困地域向けのシェルター

大きな挑戦

いくつかのロボット分野では、開発の触媒として機能し、キラーアプリが存在しない状況下での短期目標となるグランドチャレンジが特定されています。グランドチャレンジ自体は研究課題やマイルストーンではなく、複数の技術フロンティアにまたがる協調的な進歩を刺激し、評価するための手段です。モジュール型自己再構成ロボット分野では、いくつかのグランドチャレンジが提案されています。

• 1,000台を超えるユニットを搭載したシステムのデモンストレーション。このようなシステムの物理的なデモンストレーションには、主要なハードウェアとアルゴリズムの問​​題、そしてノイズとエラーの処理を再検討する必要が必然的に生じます。
• ロボスフィア。長期間（1年間）隔離された自立型ロボット生態系であり、人間の介入なしに動作を維持し、予期しないタスクを実行する必要があります。
• 自己複製 散在する構成要素を収集することで自己複製が可能なユニットを多数備えたシステムでは、ハードウェアとアルゴリズムに関する多くの課題を解決する必要があります。
• 究極の建設壁などの構成要素からオブジェクトを作成できるシステム。
• バイオフィルターのアナロジー：システムが哺乳類に注入できるほど小型化されれば、血液脳関門のように、血流中の分子を監視し、一部は通過させ、一部は通過させないようにすることが課題となるでしょう。課題として、システムが以下の機能を備えている必要があるというアナロジーが考えられます。
  • 1モジュールの直径の穴に挿入されます。
  • およそ 40 x 40 モジュールの直径の面積のチャネル内で指定された距離を移動します。
  • チャネルに完全に従うバリアを形成します（チャネルの形状は不規則で、事前には不明です）。
  • 一部のオブジェクトを通過させ、他のオブジェクトを通過させない（サイズに基づかない）。
  • センシングはこの作業の重点ではないため、通過可能な物体の実際の検出は簡単に行う必要があります。

誘導性トランスデューサー

活用できる独自の潜在的な解決策は、インダクタをトランスデューサーとして使用することです。これは、ドッキングとボンディングの問題に対処するのに役立つ可能性があります。同時に、ドッキング検出（位置合わせと距離の検出）、電力伝送、（データ信号）通信の機能にも役立つ可能性があります。概念実証ビデオはこちらでご覧いただけます。この分野の研究がかなり限られているのは、おそらく、歴史的にこのようなアプローチに対するアプリケーションの必要性がほとんどなかったことが原因でしょう

Googleグループ

自己再構成およびモジュラー技術は、発展途上のロボット工学分野に関する認識と理解を議論するためのグループです

モジュラーロボティクス Google グループは、モジュラーロボティクス分野のイベント情報を発表するための公開フォーラムです。このフォーラムは、モジュラーロボティクス研究者にとって興味深いワークショップ、特集号、その他の学術活動への参加呼びかけを広めるために使用されます。この Google グループの創設者は、世界中のモジュラーロボティクス研究者コミュニティ内での情報とアイデアの交換を促進し、モジュラーロボティクスの進歩を加速させることを目的としています。モジュラーロボティクスの目的と進歩に関心のある方は誰でも、この Google グループに参加して、この分野における最新の動向について学ぶことができます。

この技術を探求することに特化したウェブサイト

• 「柔軟性のエンベロープ」。自己再構成モジュラーロボットと創造される未来。
• 「自己再構成可能なモジュラー技術」。Webサイト、Webページ、ビデオクリップ、記事、ドキュメントのコレクション。

参照

• 1964年のSF小説『無敵』。自己構成型ナノロボット群を中心とした陰謀を描いた作品
• グレイ・グーのシナリオ
• 自己複製機械
• バイオニクス
• フリーロボティクス
• 形態形成ロボティクス
• プログラマブル物質
• 義肢
• ユーティリティフォグ

さらに読む

• 「自己再構成ロボット入門」。SRCMRの現在の状況、そこに至るまでの経緯、そして将来的に目指すべき方向についての優れた入門書。2011年8月5日時点のオリジナルからアーカイブ。2011年7月13日閲覧
• 村田 聡; 黒川 治久 (2012).自己組織化ロボット. Springer Tracts in Advanced Robotics. Vol. 77. doi :10.1007/978-4-431-54055-7. ISBN 978-4-431-54054-0。 {{cite book}}：|journal=無視されました（ヘルプ）

参考文献

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• 自己再構成型ロボット：形状変化型細胞ロボットは従来のロボットの柔軟性を超えることができる、村田・黒川著、IEEE Robotics & Automation Magazine 2007年3月号 [7] ^{[永久リンク切れ]}
• 再構成可能なモジュール式ロボットの中心構成選択技術。Liu JG、Wang YC他著、Science in China Series F: Information Sciences 2007に掲載。[8]
• 自己再構成型モジュラーロボットの基礎、ポピュラーサイエンス。SRCMRの基礎とそれがもたらすであろう深遠な影響について解説。Per Sjöborg著、2009年。[9]

外部リンク

• 「フリーフォームロボティクス」。フリーフォームロボティクス研究グループ。
• 「分散ロボティクス研究所」。MITの分散ロボティクス研究所。
• 「PARCのモジュラーロボット」。モジュラー再構成可能ロボット。2007年2月20日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2007年2月3日閲覧。
• 「ペンシルバニア大学のModLab」。モジュール式再構成可能ロボットに関する研究。
• 「カーネギーメロン大学におけるクレイトロニクスプロジェクト」。プログラム可能な物質に関する共同研究。
• 「モジュラーロボティクスグループ 南デンマーク大学」。モジュラー型および自己再構成型ロボティクスに関する研究。2009年7月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。 2009年6月17日閲覧。
• 「福田研究室」。モジュール型・自己再構成型ロボティクスとマイクロナノシステムの研究。
• 「バイオロボティクス研究所」。モジュール式・自己再構成型ロボティクス、バイオインスパイアードロボティクス、動的システム（CPG等）、リハビリテーションロボティクスの研究を行っています。