ROS 2 実践コース｜#D1 AI に道具だけを渡す（呼び出しを観察し、道具を設計する）

延長コース D は、LLM（大きな言語モデル）とロボットです。ただし、この授業で LLM にロボットを動かすコードを書かせることはしません。やるのは、人が決めた道具だけを呼ばせる、という設計です。

AI にコードを書かせるのは、コアの授業でずっとやってきたことです。違うのは、AI が書いたものがそのままロボットに届くかどうか。このコースでは、AI とロボットのあいだに、人が確かめる層と、道具が確かめる層を置きます。

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AI に貼らないもの：ロボットの Wi-Fi のパスワード、個人が分かる情報。これはコアの授業と同じです。

この記事は延長コース Dの 2 回分（D1・D2）です。授業で受ける人は、記録を実習レポート（Word）の「回 D1」「回 D2」のシートに分けて書きます。スクリーンショットは、シートの中の「画面：」の欄（実験の表のすぐ下）に貼ります。延長コースのレポートは、コア（第 1〜12 回）とは別の 1 本にします。ファイルは Google Classroom で配られ、コースの最後に Google Classroom で 1 回だけ出します。期限は最後の実習から 1 週間後の 23:59 です。ひとりで学ぶ人も、予想と結果を同じ形でノートに残しておくと、あとで見返せます。

回 D1　LLM が出す呼び出しを観察する

D1-1　道具の一覧を用意する

使ってよい道具（この一覧にないものは呼べません）

1. /spawn
   引数：x（0.0〜11.0）、y（0.0〜11.0）、theta（-3.14〜3.14）、name（文字列）
   呼んではいけない条件：同じ name がすでにあるとき

2. /turtle1/teleport_absolute
   引数：x（0.0〜11.0）、y（0.0〜11.0）、theta（-3.14〜3.14）

3. /turtle1/set_pen
   引数：r, g, b（0〜255）、width（1〜10）、off（0 か 1）

答えるときは、呼び出しを 1 行ずつ、サービス名と引数の形で書いてください。

まず turtlesim の道具で試します。一覧には、名前・引数の型・範囲・呼んではいけない条件を書きます。この一覧が、AI に渡すすべてです。

「呼んではいけない条件」は、実際に呼んでみると分かります。たとえば同じ名前でもう一度 /spawn を呼ぶと、エラーにはならず、名前が空のまま返ってきます。こういう「失敗しても失敗に見えない呼び出し」を、一覧に書いておきます。

D1-2〜D1-3　返ってきた呼び出しを、実行する前に書き写す

ここでは、AI が返した呼び出しを書き写し、1 つずつ実行するかどうかを決めます。

一覧を貼って「亀で四角を描いて」と頼みます。返ってきた呼び出しを、実行する前に10 個以上書き写します（D1-2）。そのうえで、一覧の範囲と照らして「実行する・しない」と理由を付けます（D1-3）。実行してよいものだけを、自分で実行します。

書き写す表は、次の形にします。1 行目は書き方の例です。

実行するときは、次のように打ちます。ros2 service call のあとに、サービスの名前、型、引数の順に並べます。引数は "{x: 5.0, y: 5.0, theta: 0.0}" のように、波かっこの中に「名前: 値」をカンマで区切って書きます。行の終わりの \ は「次の行に続く」という意味です。型が分からないときは ros2 service list -t で、名前の横に出る型を見ます。

# 確かめてから、自分で実行する
ros2 service call /turtle1/teleport_absolute turtlesim/srv/TeleportAbsolute \
  "{x: 5.0, y: 5.0, theta: 0.0}"

# 道具の一覧と型を見る
ros2 service list -t

D1-4　わざとあいまいな指示を出す

「速く動かして」「壁の近くまで行って」のように、数字の入っていない頼み方をします。返ってきた呼び出しのうち、次の 3 つを数えます。

予想 1：あいまいな指示にすると、どれが増えるでしょうか。手がかり：「速く」「近く」には数字がありません。AI は、数字をどこかから決めて埋めるしかありません。

予想 2：範囲外の呼び出し（たとえば x: 20.0）を実行すると、どうなるでしょうか。エラーで断られるか、そのまま通るか。手がかり：一覧の範囲は、AI に渡した文に書いただけです。turtlesim のサービスはその文を読んでいません。

予想を書いてから数えます。範囲外の呼び出しは、1 つだけ自分で実行して確かめます。

結果を見る（予想を書き、自分で数えてから開く）

範囲外の呼び出しは、実行してみるとそのまま通ってしまいます。一覧に「x は 0.0〜11.0」と書いてあっても、それを守るのは AI ではなく、呼び出しを実行する側です。

どの数が増えたかは、頼み方と AI によって変わります。自分の表の数を、予想 1 と並べて書いてください。

D1-5　一覧を渡さずに同じことを頼む

最後に、道具の一覧があるときと無いときで、返ってくるものを比べます。

同じ頼みごとを、道具の一覧を渡さずにしてみます。返ってくるものがどう変わるかを書きます。一覧があるときと無いときの数を、同じ表に並べます。

この回で撮っておく画面

動画は撮りません。そのかわり、下の画面を撮って残します。授業で受ける人は、実習レポートの「回 D1」の、それぞれの「画面：」の欄に貼ります。ひとりで学ぶ人も、同じ画面を残しておくと、あとで値を見直せます。最初の 1 枚は、実習を始める前に端末で TZ=Asia/Tokyo date と打ち、日付と時刻が出た画面です。授業の日に実習したことの記録になります。講義用の環境の時計は世界標準時（UTC）なので、TZ=Asia/Tokyo を付けて日本時間で出します。

• TZ=Asia/Tokyo date（回の頭）
• 道具の一覧（画面）（実験 D1-1 の欄）
• AI が返した呼び出し（画面）（実験 D1-2 の欄）
• 実行する・しないを書いた表（写真）（実験 D1-3 の欄）
• 範囲外の呼び出しの例（画面）（実験 D1-4 の欄）
• 実行した結果の turtlesim（実験 D1-3 の欄）

本質の問い（回 D1）

• AI の出力を信用せずに使うために、どこで確かめるかを 2 か所以上挙げ、自分が集めた例で説明しなさい。

回 D2　道具の設計

この回は、ロボット用の道具を自分で設計して作り、3 通りの値を送って確かめます。ロボットは使いません。前方の距離を答える道具は、コアの #10 で記録した room_scan を再生して、その /scan で試します。

1. D2-1　設計シート：ロボット用の道具を 3 つ決めます。動かない道具（前方の距離を答える、状態を答える）から 2 つ、動く道具を 1 つ。それぞれ名前・引数の型・単位・範囲・呼んではいけない条件・失敗したときに返すものを書きます。
2. D2-2　AI に実装させる：延長コース A でやった自作サービスとして作らせます。範囲の確かめは道具の中に必ず入れます。AI 任せにせず、その行を自分で読んで確かめます。
3. D2-3　検証する：ros2 service call で、正しい値・範囲外の値・型の違う値の3 通りを送り、返るものを表にします。動く道具は、出し先を /cmd_vel_test にしたまま試します。

D2-1　設計シートの書き方

設計シートには、道具 1 つにつき次の欄を書きます。例は「前に進む道具」です。名前や型の名前（/my_tools/walk_forward、my_msgs/srv/WalkForward）は例なので、自分で決めた名前に置き換えます。

前方の距離を答える道具なら、引数は無し、返すものは距離（m）、「呼んではいけない条件」は「/scan がしばらく来ていないとき」のようになります。3 つとも同じ欄で書きます。

D2-3　3 通りを送って確かめる

ロボットにはつながず（#10 と同じく robot-disconnect した状態で）、端末を 4 つ開いて試します。

# 端末 1：#10 で記録した room_scan を流し続ける（ロボットの代わり）
cd ~/bags
ros2 bag play room_scan --loop

# 端末 2：自分の道具のノードを起動する。動く道具の出し先は /cmd_vel_test につなぎ替える
ros2 run my_tools tool_server --ros-args -r cmd_vel:=/cmd_vel_test

# 端末 3：動く道具が出した指令を見る
ros2 topic echo /cmd_vel_test

# 端末 4：3 通りを送る（名前と型は、自分で決めたものに置き換える）
ros2 service call /my_tools/get_front_distance my_msgs/srv/GetDistance "{}"
ros2 service call /my_tools/walk_forward my_msgs/srv/WalkForward "{speed: 0.2}"
ros2 service call /my_tools/walk_forward my_msgs/srv/WalkForward "{speed: 2.0}"
ros2 service call /my_tools/walk_forward my_msgs/srv/WalkForward "{speed: 'fast'}"

結果は次の表に書きます。

距離を答える道具は、/cmd_vel_test の欄に「出ないはず」と書き、本当に何も出ないかを見ます。

失敗したときに何を返すかは、設計で決めることです。ただ失敗するのではなく、「なぜ断ったか」を文で返すようにすると、次に AI に頼むときの材料になります。回 D4 で、この文を直して結果が変わるかを試します。

この回で撮っておく画面

動画は撮りません。そのかわり、下の画面を撮って残します。授業で受ける人は、実習レポートの「回 D2」の、それぞれの「画面：」の欄に貼ります。ひとりで学ぶ人も、同じ画面を残しておくと、あとで値を見直せます。最初の 1 枚は、実習を始める前に端末で TZ=Asia/Tokyo date と打ち、日付と時刻が出た画面です。授業の日に実習したことの記録になります。講義用の環境の時計は世界標準時（UTC）なので、TZ=Asia/Tokyo を付けて日本時間で出します。

• TZ=Asia/Tokyo date と robot-status（回の頭）
• 設計シート（写真）（実験 D2-1 の欄）
• ros2 service list -t（自分の道具が型つきで出ているところ）（実験 D2-2 の欄）
• 正しい値での応答（実験 D2-3 の欄）
• 範囲外の値での応答（実験 D2-3 の欄）
• 型の違う値での応答（実験 D2-3 の欄）

つまずきやすい点

まとめ

次の #D2 では、人が見落としたことにして道具に範囲外を送り、どの層で止まるかを確かめます。