GML + RoboTagger

Posted by golan on 01.13.10

グラフィティ・ライターのための省力デバイス。きつい環境でのタギングのための支援、もしくはテレマティックス技術。RSIに苦しむアーティストが待ち焦がれた救済技術。もしくは単に、未だ制約の多いオートメーションとアーキテクチャの交点に関する研究。ROBOTAGGERを紹介しよう。 Evan RothとFAT Labの仲間たちによるGraffiti Markup Languageを使う工業用ロボット・アームだ。

これは僕の友人でもあるJeremy Ficcaが率いるカーネギーメロン大学のDigital Fabrication Laboratory（dFAB）で行われたクイック・プロジェクト。GMLの作者の一人であるEvan Rothのつぶやきにインスパイアされた僕たちは、CAD/CAMが扱える形式にGMLをトランスコードするのは簡単だろうと考えた。結果としてできたのは、GMLをDXFとCSVに変換するProcessingユーティリティ（ソースコードはここでダウンロードできる）。少しの試行錯誤の後、GML/DXFデータをdFABが持つロボットアームABB IRB-4400が扱える形式に変換するパイプラインができた。上のビデオで見られるマシーンが最初に描いたタグは、ルー・ゲーリッグ病を患うグラフィティ・ライターTEMPT ONE（Tony Quan）によるもので、EyeWriterを使って記録されたデータを使った。まだまだマシーンに解釈し切れない情報があるのは確かだけど、RobotaggerをTonyの人工グラフィティ器官として捉えるのも全く不可能ではないんじゃないかな。この方向性はもう少し追求できればいいなと思ってるよ。

将来の展望に関して言えば、この自動カリグラフィーには面白い研究トピックが色々と存在している。例えば今回僕たちは、筆圧の力覚フィードバックがドローイングの質にどれだけ大きな影響を与えるかを知って驚いた（ビデオの最初の20秒はその極端なケースだ――Z平面の位置を少し間違ったら、マーカーが壊れてインクをまき散らしてしまった。ABBが販売している力覚測定用の拡張ソフトウェアが必要なのかもしれない）。将来的には、ワコムのペンタブレット等で記録された、筆圧やペンの角度を含むより高次元のジェスチャデータを元にしたロボット・パフォーマンスに興味を持っている。そういう情報をエンコードしたGMLの次期バージョンのためのツールを開発するつもりだから、進展をチェックしてね。

RobotaggerはJeremy FiccaのdFAB、僕が運営するカーネギーメロン大のSTUDIO for Creative Inquiry、そしてFAT LabのGMLチームとのコラボレーション。Sharpie Magnumと、僕たちが知る限り売られている中では最大の、Montana Hardcoreの素晴らしい2インチマーカーを使っている。そしてもちろん、グラフィティとオートメーションの融合における偉大な先行研究の歴史を学ぶために、Institute for Applied Autonomyのスプレー缶を使うグラフィティ・ロボット（1998-2000）やJürg LehniのHektor（2002）をチェックするのを忘れないように。
[追加リンク: RoboTagger on Youtube]

[元記事]