Open Source Robotics

高品質なオープンソースロボティクスプロジェクト、ツール、ソフトウェアの厳選コレクション。

ARChemist: Autonomous Robotic Chemistry System Architecture

著者: Hatem Fakhruldeen, Gabriella Pizzuto, Jakub Glowacki, Andrew Ian Cooper · ICRA 2022

ライセンス

  • オープンアクセス
  • 論文: CC BY 4.0

以下の内容はすべて、論文のライセンス（CC BY 4.0）に従い論文全文に基づいています。図は著者のクレジットを付けて掲載しています。

要約

ARChemist は ROS と YAML のレシピを通じて、KUKA KMR モバイルマニピュレータ、Franka Panda アーム、標準的な実験装置を連携させる。溶解度スクリーニングは 10 回中 9 回成功し、結晶化は 5 回で成功率 80% だった。

重要な理由

本システムは、1 つの化学ワークフローの中で異種の市販ロボット（運搬用のモバイルマニピュレータとバイアル操作用の固定アーム）を、特注のハードウェアではなく既製の装置とともに動かす。ミドルウェアとして ROS を用いることで、中核の処理ロジックを変更せずに新しいロボットや装置を追加できる。

課題

化学実験室のロボットシステムの大半は単一の実験向けにプログラムされており、しばしば独自のアーキテクチャや ChemPU のような特注のハードウェアの上に構築されている。また以前のシステムは、固定ロボットの作業空間の外にあるステーションへサンプルを運ぶ移動ロボットを統合していない。一般にロボティクスの専門家ではない化学者には、プログラムしやすく、データ解析を簡単にし、実験をまたいで汎用的に使えるシステムが必要である。

提案手法

ARChemist は Python のアーキテクチャで、状態マネージャー（State Manager：材料、ロボット、ステーション、サンプルとその履歴）、永続化マネージャー（Persistence Manager：データベースへの保存と、設定ファイルおよびレシピファイルの解析）、ワークフローマネージャー（Workflow Manager：ワークフロープロセッサー、ロボットスケジューラー、並列のステーション・ロボットハンドラー、システムモニター、ルールベースのアラートマネージャー）からなる。ROS がロボットと装置への通信層であり、実験機器向けにはカスタムドライバーが書かれた。各サンプルは、材料、ステーションの操作、状態機械のワークフローを列挙した人間が読める YAML の化学レシピを持ち、新しいステーションやロボットはそのクラスファイルとハンドラーを用意すれば追加でき、システムが起動時にそれを検出する。

主な知見

  • プロセス中心の状態（材料、ステーション、ロボットとその操作）とサンプル中心の状態（レシピ、操作履歴、位置、ステータス）を分離することで、ステーションと操作が設定ファイルに含まれていれば、1 つの設備でさまざまなレシピを実行できる。
  • Python の動的型付けと型イントロスペクションによる疎結合のため、ステーションやロボットの追加にはそのクラスファイルとハンドラーだけが必要で、他のモジュールを変更する必要はない。
  • モバイルマニピュレータは実験室の異なる場所にあるステーション間でサンプルを運び、著者らは、それが他のステーションで固定アームと並行して作業できると指摘している。
  • ロボットによる実行は人間の化学者より遅いが、著者らは化学者を反復作業から解放し、実験を中断なく長期間実行することを目指している。

主な結果

  • 溶解度スクリーニング：10 回の実行で成功率 90%、平均実行時間 12 分。1 回の失敗は、外部の振動のため Quantos が風袋引き中にタイムアウトしたことによる。
  • 結晶化：5 回の実行で成功率 80%、平均実行時間 130 分（2 時間 10 分）。失敗は、Panda がバイアルを天秤へ移す際に置き損ねたことによる。
  • 溶解度ワークフロー：Quantos で 15 mg の塩を分注し、ペリスタルティックポンプで 2 mL の水を加え、200 rpm で 1 秒間撹拌し、Intel RealSense D435i の RGB 画像から濁度を計算して溶解を検出する。
  • 結晶化ワークフロー：200 mg の塩化ナトリウムと 2 mL の水を 60 °C で加熱し、質量が安定するまで質量を連続的に監視する。

制限事項

  • ワークフローのユーザーインターフェース（Workflow User Interface）は現在コマンドラインインターフェースであり、著者らはグラフィカルなものを計画している。
  • 統合されたのは 2 台のロボットと少数の装置（固体・液体ディスペンサー、天秤、ホットプレート、スターラー）だけであり、各装置にカスタムの ROS ドライバーが必要だった。
  • 安全のため、エンドツーエンドのシステムは開放型の実験台で、溶媒として水のみを用いて試験された。
  • 評価は小規模で、溶解度 10 回と結晶化 5 回の実行であり、それぞれ 1 回ずつ失敗している。
  • 機械学習による意思決定はまだ統合されておらず、著者らは追加を計画している。

分野への影響

この論文は ICRA 2022 優秀オートメーション論文賞のファイナリストで、被引用数は 53 である。両方のケーススタディの動画（https://youtu.be/mcEYyOBjKpU）にリンクしているが、コードリポジトリは示していない。

概要

自動化された実験室での実験は、再現性を高め、危険物質を扱う際の科学者の安全を向上させつつ、新たな発見を推進する可能性を持つ。しかし、多くの自動化された実験ワークフローは、ロボティクスとデジタル実験機器の目覚ましい進歩を十分に活用していない。その結果、実験室で使われるロボットシステムの大半は単一の実験専用にプログラムされており、しばしば独自のアーキテクチャに依存したり、一般的でないハードウェアを用いたりしている。本研究では、この問題に取り組むため、化学者とともに化学者のために設計された新しいロボットシステムアーキテクチャを提案する。これにより科学者は新しい実験に合わせてセットアップを容易に再構成できる。具体的には、本システムの強みは、異種のロボットプラットフォームと標準的な実験機器を組み合わせて、さまざまな実験セットアップを構築できる点にある。最後に、溶解度スクリーニングや結晶化といったケーススタディを通じて、このアーキテクチャを特定の実験にどのように利用できるかを示す。

リンク

  • arXiv 2204.13571: https://arxiv.org/abs/2204.13571
  • DOI 10.1109/ICRA46639.2022.9811996: https://doi.org/10.1109/ICRA46639.2022.9811996
  • PDF: https://arxiv.org/pdf/2204.13571v1

このウェブサイトにはJavaScriptが必要です。オープンソースロボティクスプロジェクトを閲覧するにはJavaScriptを有効にしてください。