深層学習の技術を活用して
キャンパスを認識させる

　脇田教授は学生時代、ニューラルネットワークと呼ばれる現在、話題の深層学習（ディープラーニング）につながる研究に取り組んできた。今回の「KAITモビリティリサーチキャンパス」でも深層学習の技術が大いに活用されている。

　具体的には、移動ロボットの目の役割を果たすカメラやLiDAR（ライダー）と呼ばれる測距センサのデータをAIに自動で学習させ、キャンパスを認識させている。「落ち葉レイヤー」、「不審者レイヤー」、「モビリティレイヤー」、「無線ネットワークレイヤー」、「地図レイヤー」という5つのレイヤーの取得データを統合した基盤をつくり、移動ロボットたちに最適な行動を考えさせるのだという。

「移動には、さまざまな計算が必要です。走る、よける、ゆずり合う、伴走する……など、人間が何気なくこなしていることは実はすごく難しい。例えば、前方から“スマホ歩き”をしている人が来たら、ちょっと大回りしてよけますよね？　これを移動ロボットにやらせようとするとまず、下向きという状態を深層学習で学ばせて、“スマホ歩き”の人を認識させたら、さらに経路計算をして、移動ルートを割り出すわけです。人間が無意識にできることを実現するのに、これだけの作業が必要になる。エチオピアの交差点の状況を自動運転技術で実現するのは、まだまだ先になりそうです（笑）」

オープンキャンパスで
移動ロボットが案内役に

　移動ロボットは、すでに学内では実用化されており、「見守り・サイネージ」ロボットは、2021年のオープンキャンパスで、案内役として活躍したという。「よくここまで多くのロボットを学内で走らせられるな」と他大学の教員によく言われるという脇田教授。これは理工系総合大学である神奈川工科大学だからこそ実現できたプロジェクトなのだろう。

　脇田教授の目線は、現在、キャンパスの外に向いている。キャンパス内に構築した移動ロボットのシステムを地域社会で実証するため、近隣の自治体と連携した新たなプロジェクトが動き始めているという。

「この研究の面白さは、自分が空想したアイデアで、リアルな世界を動かせることです。シミュレーションで終わらせず、実社会で役立ててこそ研究の意義があります。AIや自動運転技術を駆使して、人々の生活を豊かにする社会インフラをつくり出したいと思っています」