# 人混みの中を進むロボットの経路計画（研究室の実験）— 動画メモ

見た日：2026-11-02
元：X の投稿（投稿者 @clankrmedia、2026-11-02 3:06 の投稿、2.3万回表示）。エイイチの画面のスクリーンショット8枚で確認した。動画そのものは見ていない
場所・機体：大学か企業の研究室の広い部屋（推定）。天井に動きを測るカメラが並び、歩く人は目印付きの帽子をかぶっている。ロボットは小型の車輪型（TurtleBot に似た形。推定）
※ 投稿の本文に出典（どこの研究室・どの論文か）は書かれていない（2026-11-03 にブラウザで投稿を開いて確認。動画は18秒）。投稿者は他所の動画を紹介するまとめの発信者に見える。動画そのものは見ていないので秒数は測れない

## 一言で

人が歩き回る部屋の中で、ロボットがゴールまでの道を引き直し続ける実験。灰色のフーディの女性のまわりだけ大きく回り込んでいて、人によって空ける距離を変えているように見える。ロボットは自分のセンサーではなく、天井のカメラから全員の位置をもらっている可能性が高い。

## タイムライン（スクリーンショットの順）

| 画面 | 起きていること |
|---|---|
| 1 | ゴール（緑）へ向かう青い道。人が3〜4人歩いていて、足元に青い円が付いている |
| 2 | 灰色のフーディの女性がロボットの真横に来る。青い道は消えている（引き直している途中に見える） |
| 3 | 女性がロボットの前をふさぐ。青い道は右の壁ぞいへ大きく回り込む形に変わる |
| 4 | 人がよけると、道はまたゴールへまっすぐに近い形に戻る |

## 数字

- 測れない。動画を見ていないため
- 画面の凡例は3つ：選んだ道（Chosen plan）、ゴール（Goal）、人（Human）

## 読み取れること

1. ロボットは人の位置を全部知っている。天井のカメラと帽子の目印で、部屋の全員の位置を測っている。人混みで全員を追うには、ロボットに載せたセンサーだけでは足りず外のセンサーを使うことが多い、と論文でも書かれている
2. 道は人が動くたびに引き直される。決まった線をなぞるのではなく、毎回いまの人の位置から道を作り直している
3. 人によって空ける距離が違うように見える。女性のまわりは大回り、ほかの人の横は比較的近くを通る。人の向きや速さを見て、これから進む先を避けている可能性がある（推測）
4. 部屋が広い。壁ぞいへ大回りできる余裕がある。店の通路（80〜95cm）ではこの回り込み方はできない
5. 返信では、遠くまでの道を引くだけで、近くの障害物をよける動きはしていないのでは、という指摘がある（科技魔法羊）。真偽は確かめていない
6. ほかの返信に、速さを変えて同じ目的を果たすことができていない（neurofiber）、ずっと動き続けるのはなぜか、人なら止まって相手を先に通してから動く（prathamesh joshi）という指摘がある。道を変えるだけで、止まって待つ・ゆっくりにする、という選び方をしていないように見える、という見方。店の通路では回り込みの幅がないので、この止まって待つ・速さを落とす方がむしろ大事

## 運用の落とし所（このメモでの見立て）

店で使えるのは、通路の中でよける動きよりも、その手前で入る通路を選び直すところ。店員がこちらへ向かってくる通路には、最初から入らない。人の先読みは凝ったものでなくてよく、今の速さのまま2〜3秒進むと仮定するだけの予測が、深層学習の予測を上回ったという報告もある。

ただし注意が1つある。この種の方法は、ロボットの動きが人の動きに影響しないと仮定している。店では店員がロボットをよけるので、先読みを入れると、よけてくれる人まで避けて遠回りや待ちが増えるおそれがある。

## 導入シミュレーション（ServiceSim）の前提との突き合わせ

記録だけ。サイトの試算と Unity は変えない。

| 前提 | 動画で見えたこと | ずれ |
|---|---|---|
| 前がふさがって3秒空かなければ回り込む道を探す | 人が動くたびに、ふさがる前から道を引き直している | 今の Unity は待ってから探す。動画は先に避ける |
| 人の位置は Unity の中で全部わかる | ロボットは天井のカメラから全員の位置をもらっている | 条件が同じ。Unity で試しやすい |
| 通路の最低ラインは80cm（BellaBot の公表値の最小通過幅は70cm） | 広い部屋で大きく回り込む | 店ではこの回り込みの幅がない |
| 店員は必ずロボットをよける | 実験の人がロボットをよけているかは画面から分からない | 先読みを入れると、よける人まで避ける二重の遠慮になるおそれ |
| Unity の人は半径0.2mの円柱。人どうしで1秒詰まると横を向いて半径0.12mに細くなる（JamWatcher）。ロボットの横では0.3m空け、客が横を詰めて通るときだけ0.1mまで寄る（2026-11-03 に ServiceSim のコードで確認） | 実物の人は横向きで体の幅を半分近くにでき、ギリギリまで寄れる | 横向きは人どうしのときだけ。ロボットのそばでは横を向かず、0.1〜0.3m空ける。ロボットの横のすり抜けは実際より詰まりやすく出ている可能性 |

## エイイチの見立て（2026-11-02〜03 の会話から）

- 配膳ロボットやハコブくんに活かしたい
- 店は人を中心に作られていて、ロボットの余裕ある距離感は考えて作られていない。人はギリギリまで寄れるうえ、横向きになって動けるので、かなり狭い所でも通れる前提になっている
- 道の選び方は、あとから足したり、更新したり、学習し直したデータを組み込めたりできるとよい。そうなるとシミュレーションの価値が上がる

## 配膳ロボットが壁や机にどこまで近づけるか（公表値）

| 機体 | 本体の幅 | 通れる最小の通路幅 | 片側の余裕 |
|---|---|---|---|
| Servi Q（ソフトバンクロボティクス、2026-09 発売） | 35cm | 45cm | 約5cm |
| BellaBot（PUDU） | 56.5cm（奥行き53.7cm） | 70cm | 約7cm |
| Keenbot T8 アイリスエディション | — | 55cm | — |

どれも動かない壁がまっすぐ続く場合の限界。食事中に引かれた椅子や床の荷物があると、この余裕はすぐなくなる。ソフトバンクロボティクスは Servi Q を、ロボットに店を合わせるのではなく、ロボットが店に合わせることを目指したと説明している。

## Pixels to Motors との関係

- ServiceSim：ロボットの道の選び方と人の動き方を、差し替えられる部品にする考え。店の形・条件・乱数の種・計測は固定し、部品だけ入れ替えて夜に比べる。最初は今の動きのまま挿すので結果は変わらない。そのうえで、先読みする方式、学習させた方式、横向きですり抜ける人などを挿して比べる。どの部品も受け取るもの（地図・自分の位置・周りの人とロボットの位置・行き先）と返すもの（次にどこへどの速さで動くか）を同じにしておけば、メーカーが自社の方式を持ち込んで同じ店で比べることもできる。Mission の再現可能な環境と同じ向き
- ハコブくん：病院の廊下で、点滴スタンドを押す人・車いす・歩行器の人には広く、急ぐ看護師にはふつうに空ける、という人ごとの距離の決め方が体験の設計になる。進む道を床に映して周りに見せる見せ方もありうる。気を遣いすぎて届かないハコブくんは4コマのネタ候補

## 次に確かめる候補

- 投稿の出典（研究室・論文）。本文には書かれていないので、引用の投稿や動画の元を探す必要がある
- ロボットのそばでも横を向いて寄れるようにしたとき、止まりと立ち往生がどれだけ変わるか
- 食事中に椅子が引かれて通路が狭くなる状態を Unity に入れたときの止まりの変化

## 参考

- 予測してから計画する枠組みとその限界：https://arxiv.org/pdf/2403.01537
- 予測と計画を組み合わせて固まる問題を避ける：https://arxiv.org/pdf/2309.16838
- 外のセンサーで人を追う話：https://iris.polito.it/retrieve/handle/11583/2650938/137143
- BellaBot の仕様（最小通過幅70cm・565×537×1290mm）：https://www.kwcommercial.com.au/?p=41054
- Servi Q（幅35cm・最小通過幅45cm）：https://www.watch.impress.co.jp/docs/news/2143854.html
- Keenbot T8（最小55cm）：https://www.irisohyama.co.jp/news/2023/amp/?date=0221

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