あの、ゆるやかな日々。

ロボットは、単一の技術だけで作成されているわけではなく、多くの要素技術が組み合わさって構成されています。
例えば、ハード的な機構部分としては、「機構」や「アクチュエータ」などがあり、動く部部分を担当する制御に関わる部分としては「制御装置」がある。
また周囲からの情報、たとえば音声や画像などを受け取る仕組みとしての「センシング」およびそれらの内容を認識するための「認識技術」や「人工知能（AI）技術（プランニング）」がある。
さらに人間との共存を図るためには、コンピュータと人の間でのコミュニケーションを良くする手段、すなわちコンピュータは人に対して、情報をわかりやすいように提示し、人は操作したい意思を容易にコンピュータに伝達する仕組みや、ヒューマンインターフェイスも重要な要素となってきます。

そこで、ここでは主要なロボットの技術要素を6つの分野に分けて整理していきます。

機構
「機構」とは、機械などの諸部分が互いに関連して働く仕組みのこと。
ロボットの機構について大まかな分類をすると「作業」と「移動」に分けられます。
作業に関しては、ハンド付きのロボ ットアームが用いられることが多く、移動に関しては、車輪ロボットが用いられることが多くあります。
車輪ロボットは、全方向移動や不整地対応など、目的や環境により様々な種類があります。
このように機構は、各ロボットの用途に応じて個別に設計されることが多く、モジュール化により開発が容易になったソフトウェアや制御回路の状況とは対照的と言えます。
しかし近年の3DCADなどの発達や、3Dプリンタなどの登場により、複雑な形状をデスクトップ上でも製作できる環境が整いつつあることから、今後のものづくりの流れを変える事が期待されています。

アクチュエータ
「アクチュエーター」とは、入力されたエネルギーもしくはコンピュータが出力した電気信号を、物理的運動に変換する機械・電気回路を構成する機械要素のことで、能動的に作動または駆動するもののことを言います。
現状では電気式のモータ駆動が主流ですが、空気式や油圧式なども制御技術の進歩により広まってきており、更により効率的で強力なパワーを発揮できる人工筋肉等の活用も今後注目されています。
柔軟性のある人工筋肉は、ウェアラブル機器のアクチュエータに適しているといえます。

制御装置
「制御装置」は、選択した行動に基づいて「動く」ことを担当する部分です。
複数のロボットによる協調制御や、産業用ロボットのティーチングを簡素化するための自動化プログラミングなど多くの制御方法の開発が行われています。また、モータの駆動系を制御するサーボ方式や、駆動力を制御するトルクサーボなどが開発されており、人に危害を加えにくい制御法も実用化され始めている。また、これまでは制御が難しいとされてきた歩行ロボットや飛行ロボットなどが安定して制御されるようになってきています。今後は、更に開発効率を上げるためのソ フトウェア（ミドルウェアやライブラリーなど）の技術開発が必要と言われています。

センシング
ロボットは、感じて、考えて、動くシステムですが、この「センシング」は”感じる”部分を担当している技術です。
人には五感と呼ばれる「視覚」「聴覚」「触覚」「嗅覚」「味覚」の感覚がありますが、ロボットはこのうち「視覚」「聴覚」「触覚」などを専用のセンサを用いて感じています。
「視覚」センサは、人の目を超える高分解能、高感度を実現し、暗闇でも見ることができるイメージセンサなどの開発が行われています。
また「触覚」センサはウェアラブル機器に適したフレキシブルなものが開発されています。

認識技術
センシングは、人でいう五感で感じる部分のことです。
そこで得られた感覚を処理して、環境及び自分の状態を検知しますが、ロボットも同様にセンシングで得られたデータを処理・統合することで状態を認識します。
その認識技術には下記のようなものがあります。


音声認識
音声認識とは、人間の声などをコンピューターに認識させることです。具体的には携帯電話特にiPhoneなどのiOSに搭載されているSiriでは、話し言葉を文字列に変換したりするだけではなく、その質問等に回答することまでできるようになっています。また、音声の特徴をとらえて声を出している人を識別する機能なども、日々開発が続けられてより精度も高くなっています。

画像認識
画像認識とは、画像や動画からその特徴を把握し、対象物を識別するパターン認識技術の1つです。
人の場合は画像に写っているものが何であるかを、これまでの経験から「理解」して判断することができますが、コンピューターにはそれができません。
画像に何が写っているかを「理解」することができませんが、たくさんの画像データから、対象物の特徴を学習することで、未知の画像を与えた時に、対象物が何であるかを「確率」として表現することができるようになります。

自己位置推定
自己位置推定とは、 ロボット自身が今どこにいるのか？またはどっちの方向を向いているのか？どれぐらいの速度で移動しているのか？など
現在のロボットの状態を各種のセンサデータを使用して推定する技術の事です。

具体的には、GPS（Global Positioning System）を利用して、自分の現在の位置を特定するなどするもので、このGPSは携帯電話や自動車などにも搭載されております。
身近な活用方法としては、自動車の運転中に衝突を予知してブレーキをかけるといった、事故を未然に防ぐ機能などにも活用されています。


ポーズ・ジェスチャー認識
人とのコミュニケーションをとるロボットにとっては重要な技術になります。
この認識技術の活用の場として考えられるのは、寝たきりの方が例えば部屋にある電化製品を動かしたいときなど、体のジェスチャーを学習させて識別できるようにしておくと、電化製品の操作が可能になります。

人工知能（AI）技術（プランニング）
人工知能とは、コンピュータを使って、学習・推論・判断など人間の知能のはたらきを人工的に実現したもので、簡単に言うと「人工的に作られた人間のような知能」の事です。
ロボットにおいてはセンシングにおいて得られた情報を認識技術により認識し、その処理を人工知能によって判断する流れとなります。

「人工知能＝ロボット」と勘違いしている方も多いかもしれませんが、
「人工知能」はロボットにおける「脳」の部分のみ。
その人工知能の学習方法には、「機械学習」「ディープラーニング」があります。最近では脳型人工知能のディープラーニング（DL）の研究開発が活発化しており、DLによる音声認識や画像認識の認識率が向上しています。今後、さらにその研究成果と技術の発展が期待される分野です。

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