ロボットはどうして思い通りに動く？「ロボット工学」と「制御工学」の世界
お世話になっております。
ロボット掃除機が部屋の中を自動で移動したり、工場のロボットが製品を正確に組み立てたり。
最近では、私たちの身近な場所でもロボットや自動制御の技術が使われるようになっています。
ところで、ロボットはどうして周囲の状況を判断しながら動くことができるのでしょうか。
例えば、ロボット掃除機は、機種によっては家具や壁などの障害物を検知し、進む方向を変更することができます。
また、工場で使われるロボットアームは、決められた位置まで正確に動き、同じ作業を何度も繰り返すことができます。
これらの動作は、単にプログラムを書くだけで実現できるわけではありません。
機械の構造、電気・電子の仕組み、センサー、コンピュータによる情報処理など、さまざまな技術が組み合わされています。
こうした技術を研究するのが、**「ロボット工学」「制御工学」「メカトロニクス」**と呼ばれる学問分野です。
■ ロボット工学とは？
ロボット工学とは、ロボットの設計、製作、動作の制御などを研究する学問です。
英語では「Robotics（ロボティクス）」と呼ばれています。
ロボットというと、人間のような姿をして歩いたり、会話したりする機械を思い浮かべるかもしれません。
しかし、実際のロボットは、それだけではありません。
工場で自動車の部品を組み立てる産業用ロボット、倉庫で荷物を運ぶ搬送ロボット、病院などで利用される医療用ロボットなど、用途によって形や機能が異なります。
ロボット工学では、こうした機械を目的に合わせて設計し、必要な動作を実現するための技術を学びます。
例えば、人間の腕のように動くロボットをつくる場合を考えてみましょう。
腕を曲げたり伸ばしたりするためには、関節の構造を考えなければなりません。
物を持ち上げるためには、必要な力を計算し、それに対応できるモーターなどを選ぶ必要があります。
そして、ロボットの腕を正確な位置まで動かすには、現在の関節の角度を調べ、動きを調整する仕組みが必要になります。
つまり、ロボット工学は、機械をつくる技術とコンピュータで動かす技術を組み合わせた学問なのです。
■ ロボットは、どうやって周囲の状況を理解する？
ロボットを動かすうえで重要なものの一つが「センサー」です。
センサーとは、周囲の環境や機械の状態を調べ、それを電気信号などの情報に変える装置です。
人間は、目で周囲を見たり、耳で音を聞いたり、手で物に触れたりして状況を理解しています。
ロボットも、それに似た仕組みを利用しています。
例えば、カメラを使えば周囲の画像を取得できます。距離センサーを使えば、前方にある物体までの距離を調べられます。
また、角度センサーや回転センサーを使えば、機械の関節や車輪がどのくらい動いたのかを把握できます。
こうして集めた情報をコンピュータが処理し、次にどのような動作をするのかを決めます。
そして、モーターなどを動かして、実際の動作につなげます。
このモーターのように、電気信号などを受けて機械を動かす装置を「アクチュエータ」と呼びます。
ロボットの基本的な動作は、次のように整理できます。
① センサーで周囲や機械の状態を調べる
② コンピュータで情報を処理し、動作を決める
③ モーターなどを使って機械を動かす
④ 動いた結果を再びセンサーで確認する
このような処理を繰り返すことで、ロボットは状況に応じた動作を実現しています。
ただし、すべてのロボットがAIを使って判断しているわけではありません。
あらかじめ決められた条件や計算式によって動くロボットも数多く存在します。
■ 制御工学とは？
ロボットを動かすうえで、もう一つ重要になるのが「制御工学」です。
制御工学とは、機械や装置を目的に合わせて、正確かつ安定して動かすための方法を研究する学問です。
例えば、ロボットの腕を90度回転させたいとします。
プログラムでモーターに回転するよう指示しても、必ず90度で正確に止まるとは限りません。
腕の重さ、動かす速さ、摩擦、外部から加わる力などによって、実際の動きに誤差が生じることがあるからです。
そこで、センサーを使って現在の角度を確認します。
もし85度までしか回転していなければ、残りの角度を動かすように調整します。
逆に、目標を超えそうになった場合は、モーターの動きを弱めるなどの調整を行います。
このように、実際の状態を確認しながら目標に近づける方法を「フィードバック制御」といいます。
実は、身近なエアコンにも似た仕組みが使われています。
例えば、室温を25度に設定すると、エアコンは温度センサーで部屋の状態を確認しながら運転を調整します。
目標の温度に近づけるために、実際の温度を測定し、運転の強さなどを変更するわけです。
目標と現在の状態を比較し、その差を小さくしていくことが、制御工学の基本的な考え方の一つです。
制御工学は、ロボットだけでなく、自動車、航空機、エレベーター、工場の生産設備などにも広く利用されています。
■ メカトロニクスとは？
ロボット工学と深い関係がある分野に「メカトロニクス」があります。
これは、機械を意味する「メカニクス」と、電子技術を意味する「エレクトロニクス」を組み合わせた言葉です。
現在では、機械工学や電気・電子工学に加え、コンピュータや情報処理、制御技術などを融合する分野として扱われています。
例えば、自動ドアを考えてみましょう。
人が近づくとセンサーが反応し、コンピュータが情報を処理して、モーターによってドアを開閉します。
そのためには、ドアを動かす機械的な構造だけでなく、センサーや電子回路、モーターを制御する技術が必要になります。
こうした仕組みを組み合わせて、一つの機械として動作させるのがメカトロニクスです。
同じ考え方は、プリンター、自動車の制御装置、工作機械、工場の自動化設備などにも利用されています。
私たちが普段使っている機械の中にも、コンピュータによって動きを制御しているものが数多く存在しているのです。
■ 機械の中にコンピュータが入っている？
ここで紹介したいのが「組込みシステム」という分野です。
組込みシステムとは、特定の機械や装置の機能を実現するために、内部にコンピュータを組み込んだ仕組みのことです。
例えば、洗濯機では、水の量や洗濯時間、モーターの回転などをコンピュータが制御しています。
自動車でも、エンジンやブレーキなどを制御するために、さまざまな電子制御装置が利用されています。
これらの装置には、マイコンと呼ばれる小型のコンピュータが使われることがあります。
マイコンは、センサーから得られた情報を処理し、決められた条件に従って機械を動かします。
こうしたプログラムを開発する分野を「組込みソフトウェア開発」と呼びます。
一般的なWebアプリやスマートフォンアプリと異なり、組込みシステムでは、限られた処理能力や電力の中で正確に動作することが求められます。
また、機械を制御する場合には、決められた時間内に処理を終えることが重要になる場合もあります。
例えば、安全装置が危険を検知したとき、必要な停止処理が遅れてしまっては意味がありません。
プログラムが正しく動くだけでなく、必要なタイミングで確実に動作することも重要なのです。
■ ロボットとAIはどう関係している？
最近では、ロボット工学とAIの組み合わせも重要な研究分野になっています。
従来のロボットでは、あらかじめ決められた動作を正確に繰り返す仕組みが多く利用されてきました。
例えば、工場で同じ位置に置かれた部品を、決まった順番で組み立てる作業です。
しかし、ロボットが作業する環境によっては、毎回同じ条件になるとは限りません。
部品の位置が少しずれていたり、周囲に人がいたり、障害物が置かれていたりする場合があります。
そこで、カメラで撮影した画像をAIで分析し、物体の種類や位置を認識する技術が利用されています。
さらに、認識した結果をもとに、ロボットの動作を変更する仕組みも研究されています。
例えば、荷物の形や位置が毎回異なる場合でも、それを認識して持ち上げる位置を調整するロボットなどです。
ただし、AIの判断が常に正しいとは限りません。
画像を誤って認識した場合や、想定外の状況が発生した場合にも、安全を確保できる仕組みが必要です。
そのため、AIによる認識・判断と、制御工学による正確で安全な動作を組み合わせることが重要になります。
■ 人間の体の仕組みも研究対象になる？
ロボットや制御に関する研究は、人間の体の仕組みとも深く関係しています。
例えば、人間が歩くときには、足の筋肉や関節を動かすだけでなく、体の傾きや地面から受ける力を感じ取りながら、バランスを保っています。
二足歩行ロボットを開発する場合にも、こうした体のバランスや関節の動きを理解することが役立ちます。
また、人間の体から得られる情報を測定・分析する技術を研究する分野として「生体情報工学」や「生体医工学」などがあります。
例えば、筋肉が活動するときに発生する電気信号を測定し、その情報を機械の操作に利用する研究があります。
こうした技術は、義手やリハビリテーション支援機器などへの応用が考えられています。
人間の体の状態をセンサーで調べ、それをコンピュータで処理し、必要な動作を機械に行わせるという点では、ロボット制御の仕組みとも共通しています。
このように、ロボット工学や情報システム工学は、医療や福祉の分野にもつながっているのです。
■ 福岡工業大学の情報システム工学科では何を学ぶ？
九州でこうした分野を学べる大学の一つに、福岡工業大学があります。
福岡工業大学の情報工学部情報システム工学科では、主に「情報技術」「ロボット制御」「生体システム」という3つの領域を中心に学びます。
情報技術の領域では、プログラミングやソフトウェア開発、人工知能、画像処理などを学びます。
ロボット制御の領域では、ロボットの構造や動作の仕組み、センサーを利用した計測、機械の制御などを学びます。
そして、生体システムの領域では、人間の体から得られる情報の計測や分析、医療分野への応用などを扱っています。
2026年度のカリキュラムには、「ロボット設計」「基礎ロボット工学」「センサ情報処理」「システム制御工学」「組込みシステム」「知能ロボット工学」などの科目が設けられています。
また、3年次から研究室に所属し、専門的な研究に取り組めることも特徴の一つです。
この学科の特徴は、機械を動かす技術だけでなく、情報処理やAI、人間の体の仕組みまで関連づけて学べることにあります。
将来、ロボットや自動化設備の開発、機械の制御システム、AIを利用した情報システム、医療関連技術などに興味がある人にとって、進学先の候補になるでしょう。
■ ロボット工学に向いているのは、どんな人？
ロボット工学というと、プログラミングが得意な人や、機械を組み立てることが好きな人に向いているイメージがあるかもしれません。
もちろん、そうした興味は大切です。
しかし、それだけではありません。
例えば、「なぜロボットは転ばずに歩けるのだろう？」「なぜ工場の機械は同じ位置に正確に動けるのだろう？」と疑問を持つことも、この分野への入り口になります。
そして、大学で学ぶ際に重要になるのが数学と物理学です。
ロボットの腕の角度や位置を計算する際には、三角関数やベクトルなどの知識が役立ちます。
機械に加わる力や動き方を考える際には、力学の知識が必要になります。
さらに、センサーやモーター、電子回路の仕組みを理解するためには、電気に関する知識も必要です。
プログラミングはもちろん重要ですが、「機械をどのように動かすのか」を理解するためには、数学や物理学の知識が欠かせないのです。
また、実際のロボット開発では、最初から思い通りに動くとは限りません。
プログラムに問題があるのか、センサーの測定に誤差があるのか、機械の構造に問題があるのか。
原因を一つずつ調べ、改善していく必要があります。
こうした試行錯誤を楽しめる人にとって、非常に興味深い学問といえるでしょう。
■ 機械工学科と情報工学科、どちらを選べばよい？
ロボットを学びたい場合、進学先として機械工学科と情報工学科の両方が候補になることがあります。
では、どのような違いがあるのでしょうか。
一般的に、機械工学系では、機械の構造や強度、材料、力学、設計などに重点を置く傾向があります。
一方、情報工学系では、プログラミング、情報処理、AI、画像認識、コンピュータによる制御などに重点を置くことがあります。
そして、メカトロニクスやロボット工学を専門とする学科では、機械・電気電子・情報の各分野を横断的に学ぶ場合があります。
ただし、これは大まかな傾向であり、大学によってカリキュラムは異なります。
例えば、機械工学科でもAIやプログラミングを深く学ぶ大学がありますし、情報工学科でも実際にロボットを設計・製作する研究室があります。
そのため、「ロボットをつくりたい」という希望だけで学科を決めるのではなく、具体的にどの部分に興味があるのかを考えることが大切です。
ロボットの体となる機械を設計したいのか。
ロボットを正確に動かす制御技術を研究したいのか。
それとも、AIを利用して周囲を認識し、自律的に行動する仕組みを開発したいのか。
興味の対象によって、適した学びの方向も変わってきます。
■ 「情報系に進みたい」の、その先を考えよう
これまで、情報系の学問として、ソフトウェア工学、データサイエンス、情報通信工学を紹介してきました。
ソフトウェア工学は、アプリやシステムを正確で安全に開発するための方法を研究する分野です。
データサイエンスは、データを分析して特徴や規則性を見つけ、課題解決につなげる分野です。
情報通信工学は、情報を離れた場所へ正確かつ効率的に届けるための技術を研究する分野です。
そして、今回紹介したロボット工学や制御工学は、コンピュータやセンサーなどを利用して、実際の機械を目的どおりに動かすための技術を研究する分野です。
これらは、互いに独立しているわけではありません。
例えば、倉庫で働く自動搬送ロボットを考えてみましょう。
ロボットを動かすプログラムの開発にはソフトウェア工学、荷物の量や移動経路の分析にはデータサイエンス、ロボット同士や管理システムとの通信には情報通信工学、実際に機械を動かすためにはロボット工学や制御工学の知識が役立ちます。
このように、さまざまな分野の技術を組み合わせることで、一つのシステムが実現するのです。
情報系の進路を考えるときには、「コンピュータを使って何をしたいのか」を、もう一歩掘り下げてみましょう。
画面の中にアプリやサービスをつくりたいのか。
データを分析して新しい発見をしたいのか。
情報を安全につなぐ通信技術を研究したいのか。
それとも、コンピュータを使って実際の機械を動かしたいのか。
こうした違いを理解することが、自分に合った大学や学科を選ぶための大切な手がかりになるのではないでしょうか。
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