科学技術と共に歩む

読者モニターレビュー【 Jouta 様 （業界・専門分野：ロボットラーニング）】

本書は、ロボットの運動学・動力学・制御を、基礎から発展的な内容まで体系的に学ぶことができる一冊だと感じました。リンクと関節からなるロボット機構の基礎から始まり、順運動学、微分運動学、逆運動学、さらに動力学、シミュレーション、制御、運動最適化へと内容が自然につながっており、ロボットの「動き」を数理的に理解するための道筋が丁寧に整理されています。
私自身、ロボットの順運動学・逆運動学について体系的に学んだ経験が十分にあったわけではありませんが、本書では基礎的な事項から順を追って説明されているため、無理なく読み進めることができました。また、微積分と線形代数の基礎があれば数式を追いやすく、式変形の行間も丁寧に補われているため、抽象的な概念についても納得しながら理解を深めることができました。
特に印象に残ったのは、運動学や動力学の知識が理論として示されるだけでなく、順動力学シミュレーションやロボット制御、さらに運動最適化へと自然につながっていく点です。現代制御で学ぶ安定性やフィードバック制御の考え方が、ロボットの PD 制御、計算トルク法、インピーダンス制御、Operational Space Control などの具体的な制御手法と結びついており、学んだ知識を実際のロボットシステムへどのように応用できるのかを理解しやすいと感じました。
また、これまで線形代数や数値計算の知識として断片的に理解していた特異値分解や疑似逆行列が、逆運動学、ヤコビ行列、特異姿勢への対応といった場面で理論的に活用されることも印象的でした。抽象的に見えていた数学的な道具が、ロボットの動きを計算し、制御するための具体的な手段として現れることで、知識同士がつながっていく感覚がありました。
私自身はロボットラーニングの研究に取り組んでいますが、データ駆動の手法を扱う場合であっても、シミュレーション環境や制御器、学習された方策の挙動を理解するためには、背景にある運動計算や動力学の知識が重要だと感じています。本書は、その理論的な土台を整理しながら、実際の応用まで見通すうえで非常に参考になりました。
後半では、順動力学シミュレーション、Operational Space Control、運動最適化、ソフトロボットの運動計算にも触れられており、古典的なロボット工学の基礎に加えて、現代的な研究テーマとの接続も感じられます。ロボット制御を専門とする学生だけでなく、ロボットラーニングやシミュレーションを用いた研究に取り組む学生にとっても、基礎と応用をつなぐ参考書として役立つ一冊だと思います。
総じて、本書はロボットの運動計算を基礎から応用まで一貫して学びたい読者にとって、大変有用な専門書だと感じました。特に、断片的に持っていた数学や制御の知識を、実際のロボット応用へとつなげるための手がかりを与えてくれる一冊だと思います。

読者モニターレビュー【 ペンペス 様 （業界・専門分野：IT業界・統計学を専攻）】

今、世間の中心は、「AI」や「大規模言語（LLM）」に集中しています。
そんな折、中国では人型ロボットによるハーフマラソンが行われました。大会ではトラブルがあったものの、私はそこに強烈なロマンを感じました。
かつて日本には、ASIMOが階段を上り、走る姿に世間が熱狂した記憶があります。しかし今日では、ASIMOに続く象徴的な存在は見かけず、ロボットへのロマンは失われつつあるように感じます。

そんな時代、コロナ社から出版された『ロボット運動計算論』は、私に再び「ロボットへのロマン」を向けました。
本書で特筆すべき点は、その膨大な「引用・参考文献の幅広さ」です。
1980年代の基礎理論から、2025年の最新知見、さらには世界の論文や書籍までが網羅されています。
AIがいかに早い進化を遂げようとも、重力や慣性といった力学の法則は普遍です。
本書は、人類が数十年も積み上げてきた「知の結晶」だと考えます。

今後、ロボットの運動計算や物理演算にもAIが駆使されるでしょう。
しかし、AIが導き出した答えが「なぜそうなるのか」という前提、すなわち物理学の根底を知らずに、理解は得られないと考えます。

単なる利便性や効率性だけではなく、動くロボットへの回帰。
この一冊は、AI中心の現代において、私たちが忘れかけていた「ロボットというロマン」を再び燃え上がらせる火種になるのではないかと考えます。

読者モニターレビュー【 あむれあ 様（業界・専門分野：機械工学、AI、ロボティクス）】

本書は、関節とリンクの基礎から始まり、運動学・微分運動学・逆運動学、さらにラグランジアンやニュートン・オイラー法による動力学、順動力学シミュレーション、制御までを体系的に解説しています。
私はフィジカルAI、特に模倣学習ベースのエンジニアです。本書を読んで感じたのは、データ駆動でロボットを動かす場合でも、こうした理論が依然として重要である点です。例えばデータ収集時には、作業データのタスク座標をロボットのコンフィグレーション空間に変換する必要がある場合があります。そのようなケースでは（逆）運動学•（逆）動力学の理解が不可欠です。また強化学習の報酬設計でもこれらの理論に加えて、タスク空間や力学的制約を踏まえた設計が求められ、本書の知識が直接活きてきます。ブラックボックス的な学習だけでは到達しにくい性能や安定性を引き出す土台として、本書の価値を強く感じました。
ロボットの運動計算を包括的に学び、データ駆動手法と物理ベースの理解を橋渡ししたいエンジニアにとって、基盤を確実に固める一冊です。

読者モニターレビュー【 ジャンプ 様 （業界・専門分野：製造業・ロボット工学）】

ヒューマノイドロボットのように、数十もの自由度が複雑に絡み合う構造体が、生き物のように滑らかに躍動する姿には、理屈抜きに魂を揺さぶられる感動がある。
しかし、その優雅な振る舞いの裏側には、膨大な計算を処理し、運動を最適化し続ける数理の世界が広がっている。
本書は、ロボットの動きの源泉である運動計算理論に真摯に向き合い、数理が描くロボティクスの美学を鮮やかに描き出した一冊だ。
本書の最大の魅力は、一貫した数学的表現によって運動学・動力学を根底から再構築している点にある。
従来、ロボットの運動方程式を個別の事象として捉えてしまうと、計算が複雑化するほど全体像が見えにくくなるという課題があった。
しかし、本書が提示する体系的な理論に触れると、読者の頭の中に点在していた断片的な知識が次々と結びつき、各数理的処理が全体の中でどのような役割を果たすのか、その位置づけを明確に把握することができる。
この体系化がもたらす恩恵は、実用面においても計り知れない。
剛体の回転と並進の運動を合わせた6次元ベクトルである空間ベクトルによって、ロボットの運動表現は見通しの良いものとなり、アルゴリズムの高速化という確かな実利を導き出している。
さらに、2020年代以降の潮流であるロボットの制御は「運動を最適化する」問題として一般化された形で捉えるアプローチについても、発展的内容として深く掘り下げられている。
シミュレータへの正確な数式実装を見据えた計算理論の整理から、位置・速度・加速度の計18次元の運動を包括的に扱う枠組み、さらにはソフトロボティクスの連続体モデルに至るまで、網羅された知見は単なる技術解説の域を超えている。
それは読者にとって、次世代の技術を切り拓くための確かな発展への道しるべとなるはずだ。
本書は、理論レベルでロボティクスを極めようとするエンジニアや研究者はもちろん、既存の知識を統合し、最前線へ挑もうとするすべての学習者にとって、思考をアップデートするための最高のガイドとなるだろう。
あの滑らかな動きの背後にある、緻密で美しい数理の奔流を、ぜひ本書を通じて体感してほしい。
体系化された数理が導く、ロボット運動の美学を凝縮した一冊である。

読者モニターレビュー【 小川 哲男 様 （業界・専門分野：ヒューマノイドロボット）】

私は強化学習や模倣学習を用いて、ヒューマノイドロボットによる人手作業の代替化に取り組むフィジカルAI技術者です。今回献本いただいた『ロボット運動計算論』は、AIと物理世界を繋ぐ高速な力学計算や「微分可能シミュレータ」の基盤理論を真に理解するのに必要十分な情報が網羅されていました。
現在のフィジカルAI開発において、ロボットの制御は「運動の最適化問題」として一般化して解かれつつあります。非線形モデル予測制御の実時間実行や、GPU並列シミュレーションによる二足歩行制御器の強化学習には、本書で体系化されている6次元空間ベクトルを用いた高速な動力学計算（Articulated Body Algorithmなど）が不可欠です。
中でも特に興味深かったのは、第9章で述べられている「包括的運動表現」です。空間変換、速度変換、加速度変換を統合し、18次元の行列空間でロボットの運動を定義するこのアプローチは圧巻でした。この枠組みは、未知の物体操作や外部環境との接触といった、実環境特有の様々な空間的・速度的・力的な制約を伴う諸問題を、AIの学習モデルや運動最適化に的確に提示・反映させるための強力な理論的基盤となります。
データドリブンなAI制御技術を確固たる物理的基盤の底上げによって革新したいと考える全エンジニアにとって、間違いなく手元に置くべき必読の一冊です。

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