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【事例紹介】5G×MECで進化するサービスロボットのモーションプランニング
事例紹介：5G×MECで進化するサービスロボットのモーションプランニング
～東京科学大学 × 大手通信会社の共同研究～
高齢化や人手不足が進む日本社会では、物流・介護・製造などの現場で、ロボットによる作業支援の需要が急速に高まっています。
特に、移動しながら物を掴んで運搬できる「モバイルマニピュレータ（移動可能なロボットアーム）」は、私たちの暮らしを支える次世代のサービスロボットとして注目されています。
しかし、この種のロボットが現場でスムーズに動作するためには、物体の把持や障害物回避などの複雑な動作をリアルタイムに計画・実行する必要があり、高い計算負荷と省電力性の両立という技術的な課題が生じます。
この課題に対して、東京科学大学と大手通信会社が共同で取り組んでいるのが、5G通信とMEC（Multi-access Edge Computing）を活用したモーションプランニングの外部処理です。
目次
1. 技術的アプローチ：5G×MECによる外部モーションプランニング
本研究では、5Gの低レイテンシー（低遅延）通信と、MECサーバのエッジ処理能力を組み合わせ、ロボット外部のサーバでモーションプランニング（動作経路計算）を実行するシステムを提案しています。
期待される効果
- 省電力・軽量化：ロボット本体に高負荷な演算処理を担う装置を搭載せずに済み、稼働時間を延ばせる
- 高速応答：5Gの低レイテンシー通信により、センサーデータをリアルタイムに送受信し、外部サーバでの高速処理を実現
- 屋外対応：Wi-Fiの電波制限の影響を受けにくく、屋外でも安定した動作が可能
2. ロボットの構成と搭載機器
本システムで使用されるモバイルマニピュレータの構成は以下の通りです。
図1．ロボットの構成と搭載機器（全体イメージ）
本システムで使用されるモバイルマニピュレータの構成は以下の通りです。
| 構成 | 内容 |
|---|---|
| モバイルベース | RhinoUS II（4輪差動駆動） モータ：Maxon EC60FLAT（100W）＋ Harmonic Drive CSD-20-100-2A-GR モータドライバ：Maxon EPOS2 24/5 バッテリ：Lithi-B 24V / 40Ah |
| 協働アーム | xArm5 lite（自由度5、ペイロード3kg） EZ Gripper（ペイロード最大5kg） |
| センサ | Hokuyo UTM-30LX（2D LiDAR、30m、270°） Intel RealSense D415（3Dカメラ、測定距離0.5〜3.0m） |
| 制御PC | NVIDIA Jetson Orin Nano（Ubuntu 22.04） |
3. ソフトウェア構成と実装の工夫
システムの中核にはROS2 Humbleを採用し、モジュールごとに最新のOSSライブラリを組み合わせています。
- 自律移動 / SLAM：SLAM Toolbox + Nav2
- アーム動作計画：MoveIt 2 + MoveIt Task Constructor
- 物体認識：ArUcoマーカを用いたRGBD画像処理
実装の工夫
- URDF・launch・MoveIt設定などの各種ファイルを作成し、構成機器に最適化
- 物体位置認識をROS2サービスとして実装し、必要タイミングで呼び出し可能に
- 自律移動に必要なオドメトリ計算とLiDAR位置の最適化を実施
4. 今後の展望
現時点で、Pick & Placeを含む主要動作のソフトウェアは完成しており、今後は5GネットワークとMECサーバを接続した実機検証が予定されています。
リアルタイム性と計算効率の両立を目指すこのアプローチは、次世代のサービスロボットにおける標準アーキテクチャとなる可能性を秘めています。今後は、屋外環境や複数台ロボット協調など、より実用的なシナリオへの展開が期待されます。
東京科学大学 工学院 機械系
遠藤 玄 教授の研究室の情報はこちら
https://www.robotics.mech.e.titech.ac.jp/gendo/
※本記事は以下の文献を参考にしています。
[1] K. Sakaguchi ほか, 「B5G/6Gにおけるエッジコンピューティングの役割と超スマート社会への展開」, 電子情報通信学会誌, vol.106-2, pp.129–135, 2023.
[2] 笹井遥貴ほか, 「5Gとエッジコンピューティング基盤を利活用したサービスロボットの開発」, 第25回日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会（山形, 2025）.
