自律走行ロボットの開発 自律走行ロボットの開発 ーつくばチャレンジ 2008 に参加してー ○坂本巧,岩崎健吾,小林誠,近藤祐太,村田慎太郎,佐渡裕児,浜藤正輝, 山崎亮一,大庭亮,永田実,木下雄太郎,市田剛崇,瀧田直,中西巧,服部文昭, 市野陽太,山下大輔,田中辰弥,谷正史,鈴木亮一,小林伸明 (金沢工業大学 夢考房自律走行車プロジェクト) 道路検出には,CCD カメラから得られる画像を用い はじめに 1. て図 2 に示す流れで処理する.①原画像をグレー化し, 金沢工業大学には,ものづくり関係の施設として夢 考房 1) ②色の濃さを閾値として二値化,③白黒を簡単化して がある.ここでは,学科,学年の垣根を越えた ③白い部分の輪郭を検出することで道路を認識した. チームによる問題発見解決型の課外活動を夢考房プロ ジェクトと称して 15 のプロジェクトを展開している. START Robot その一つに自律走行車プロジェクトがあり,現在 17 名の学生が参加しており,この内の 2 名は 1 年次から 参加し現在卒業研究に相当する科目のテーマとして取 組んでいる. 2007 年度は,1 号機を開発してつくばチャレンジに 22.5 度 参加し 1km のコースの内 995m を走行した.完走と認 GOAL 定されたものの,①GPS のゆらぎで 5m 手前をゴール と認識する,②障害物を避けるときにコースアウトす 図1 進行方位の決定方法 る,③影を障害物として認識する,等の問題が明らか になった. 本稿では,1 号機の構成を示すと共に,これらの問 題に対しての解決策と改善点について述べる 2). 図2 主な機構は,前輪操舵,後輪駆動の 4 輪自動車型で あり,制御システムの機能を大別すると,進行方位の 2.3 決定と道路検出である. 2.1 ②簡単化 ①二値化 自律走行ロボット 1 号機の特徴 2. ③輪郭検出 道路検出手順 1 号機の課題 先に述べた 1 号機の問題点を改善すべく次のような 課題を策定した. 進行方位の決定 ① GPS の精度向上 図 1 につくばチャレンジ 2007 のコースを示す.ロボ より高精度な DGPS を導入する. ットは,GPS により現在の座標を認識しており,これ ② コースへの復帰 とゴール座標とを比較して走行方位を決定,方位セン 進行方位の決定に,経路追従動作を付加する. サにより方位を認識し走行する. ③ 影の認識 使用した GPS はゆらぎが 30m 程度存在すること, 画像処理方法を変更し,影の影響を受け難くする. 方位センサの分解能は 16 方位であり,1 方位の範囲が ④ 障害物の特定 22.5 度と広く,コースアウトする場面が多かった. レーザレンジセンサを導入し確実な障害物特定を行 2.2 道路検出 なう. 1 これらの課題に取組み,制御システムに改良を施し MTSAT Satellite-based Augmentation System)に対応し た DGPS を搭載した.両者の GPS にて本学 7 号館周辺 た.これを 1 号機‐改と称す. の同じポイントで 10 分間定置測位した結果を図 4 に示 自律走行ロボット 1 号機-改 号機 改のシステム構成 3. 3.1 す.ピンクのプロットが 1 号機のものであり,9×27 システム構成 mの範囲でゆらぎが確認できる.一方,1 号機-改のプ 制御システムの構成を図 3 に示す.自律走行のため ロットは破線で囲った部分であり,40cm 以内のゆらぎ の 7 種類のセンサを取付け,図中左上のセンサほど操 に収まっている.今回採用した DGPS は,現在の位置 舵制御の優先順位が高い構成としている.操舵処理を 情報の確度を表す位置精度劣化度が出力でき,確度情 次に示す. 報が最も高い場合,0.5m 以内の精度が保障される 3) . 超音波センサにて物体を検知した場合は,他のセン 1号機 サに関係なく停止,後退して方向転換する.レーザレ ンジセンサと CCD カメラからの情報により,道路検 Road 出と障害物の検出を行ない,DGPS で目的地と現在地 Parking bicycle 27 [m] 9 [m] の位置関係を認識する.また,方位センサにてロボッ トの進行方位を認識し,これらの情報を総合し操舵角 1号機‐改 と走行速度を決定している.なお,操舵角は 7 段階, No.7 Building (Four floors) 走行速度は前後合わせて 4 段階で制御している 2). CCD カメラと方位センサについては,調整が間に合 図4 わず,つくばチャレンジ 2008 での使用を断念した. Input Micro computer Control unit Motor driver M Left rear wheel Ultrasonic wave sensors 経路追従動作は,DGPS の確度情報が”2”までは,GPS の座標を基に経路を追従するが,確度情報が”2”を超え Speed R た場合には,デッドレコニングにて,コントローラ内 の地図情報をもとに経路を推定して追従する 2). Motor driver M Speed R Right rear wheel Leaser range sensor GPS 測位の比較 2) 経路追従動作の付加 Output Controller Road 経路追従の方法は,図 5 に示すように,ポイント間 を直線で結び,その直線を追従させるもので,直線と Motor driver PC CCD camera Speed Speed Angle ロボットとの距離が 1m 以上の場合は 30 度の進入角度, M Angle P Steering 1m 未満の場合は 10 度の進入角度で追従させた. 30 度 Micro computer DGPS 10 度 h h ≧ 1m の場合 Direction sensor M : Motor, R : Rotary encoder 図3 3.2 P : Potentiometer 経路から離れている 制御システム構成 図5 h h < 1m の場合 経路に近い 経路追従方法 デッドレコニングの処理方法を図 6 に示す.地図上 課題に対する取組み の走行可能領域を黒く塗り,予め引いた白線を追従さ 1) GPS の高精度化 せるもので,障害物等を避ける際は白線から外れるが, 1 号機では,大会前日のテスト走行時にゴールを約 10m 通過後停止するよう設定したが,GPS のゆらぎの 黒い領域からは外れないよう制御する.この地図の距 範囲の見積もりが甘くゴール手前 5m で停止した.そ 離は GPS 座標と対応させている 2).デッドレコニング のため,運輸多目的衛星用航法補強システム(MSAS: の精度は,25m の走行で前後約 2m,左右約 4m の誤差 2 があり,この性能ではつくばチャレンジのコースを走 る障害物は避けることが可能である.しかし,曲がり 行させることができなかったため使用を断念し, 角で,3m 先の障害物を検出した場合に,経路から大 DGPS のみの経路追従で挑むこととなった. きく離れ,脇道に入り復帰できない場面があったため, 曲がり角は 1m に範囲を狭めて走行することで解決で Parking bicycle きた. Robot 3m Road No.7 Building (Four floors) 図6 1m 180 度 デッドレコニング方法 曲がり角 直線走行 3) 画像処理方法の変更 図8 道路検出の精度向上を図るために,路面中の影を障 害物として認識しないように,通常の RGB 表色系を 4. HSV 表色系(H:色相,S:彩度,V:明度)に変換し, レーザレンジセンサでの障害物検出 つくばチャレンジ 2008 の結果 この内の S 画像を使用する.S 画像は,色が鮮やかで コースの特徴として特に難しいと感じた点は,①道 ない影等をより黒く表示するもので,この特性を利用 の左側のみの走行が求められる,②左側のさらにキー して図 7 のようにグレー画像(a)と S 画像の色を反転し プレフトが要求される,③折り返しが存在し,GPS の た画像(b)を合成することで(c)に示すように影をほぼ 誤差が大きいことである.今回 GPS の確度が 2 以上で 2) .しかし,この画像処理と あった箇所は 2 箇所あり,いずれも 5m 以上の誤差が レーザレンジセンサとの統合が間に合わず,つくばチ あった.特に折り返し地点は合同試走会の時からクリ ャレンジ 2008 では使用を断念した. アする事ができず試行錯誤を繰り返した. 消すことが可能となった 11 月 20 日(木)の 100 m トライアル走行は 4 分 5 秒 のタイムで完走し,本走行へ出場することができた. shadow 21 日(金)の本走行は,折返し地点のパイロンを回れず, 往路を引き返す結果となり,記録は 450 m 地点でリタ (a) Gray image イアとなった(図 9). 確度 2 以上の箇所 (c) Composed image START / GOAL 450m (b) Negative S image 図7 S 画像を用いた影の除去 4) レーザレンジセンサによる障害物の特定 1 号機は,超音波センサだけで障害物を検知したが, 建物 1.3m 未満の近距離でかつ 120 度の範囲でしか検出でき 往路を引き返し, リタイアとなる なかった.今回,このセンサに加えてレーザレンジセ ンサ(30m,270 度)を新たに取付け障害物の認識精度の 図9 向上を図った.図 8 にその方法を示す. 直線走行時は,3m,180 度の範囲で障害物を検出し, 5. 最も広く空いた領域に走行する.歩行者や停止してい 3 つくばチャレンジ 2 号機へ向けての問題提起 1 号機-改の問題に対する改善策について 号機 改の問題に対する改善策について • 衝突しない ································· 10% 1) GPS のゆらぎで 5 m 手前をゴールと認識する • 小さなロボットを認識する ············ 0% 5.1 DGPS の確度が良い場合は正確に位置を認識するこ • 後方確認をする ··························· 0% とができたが,デッドレコニングでは未検証である. • キープレフトが完全にできる ········· 0% 2) 障害物を避けるときにコースアウトする • デッドレコニングの実現 ··············· 0% 経路追従動作を付加することでコースに復帰可能と • GPS の精度に性能が左右されない ··· 0% なったが,デッドレコニングでは未検証である. • 人間の行動を邪魔しない ··············· 0% 3) 影を障害物として認識する また,本チームの技術レベルから考えた完成度とし レーザレンジセンサの導入により解決することがで ては,90%と考えている.残りの 10%はデッドレコニ きた.画像処理でも,ソフトウェアレベルで実現して ングの実現ができなかったことによる減点である. いるため,今後走行実験を行ない,検証していきたい. 質問 3 5.2 最大の理由は 2 号機の課題 自己位置推定方法に関する知識,技術の不足であっ つくばチャレンジ 2009 に向けて 2 号機の開発を開始 たと認識している. した.フルモデルチェンジを予定しており,デッドレ 質問 4 コニングを実現させ,レーザレンジセンサと画像処理 完走できなかった理由 GPS に依存した走行方法であったこと,デッドレコ を統合して環境認識を充実させたいと考えている. ニングが実現できなかったことが理由と考える.具体 特に,1 号機-改は,操舵角 0 度で直進させても左右 的には,折り返し地点で,GPS の精度が低下しロボッ に曲がってしまう特性であり,デッドレコニングに影 トの正確な位置が把握できなくなっていたためリタイ 響を与えていたため,機械構成の精度向上を図り,直 アとなった.それについては,9 月 2 日の合同試走会 進性とコーナリング特性を改善する.また,段階的で の段階から認識していた. あった操舵制御と速度制御を連続的で滑らかな動作に 質問 5 なるよう性能向上に取組む予定である. 6. ロボットの完成度が 100%まで行けなかった 本チャレンジに参加して得られた最大のもの, 事柄は何であったか おわりに 自チームの技術力のほぼすべてを出し切ることがで 全参加チームに設けられた質問について下記に記す. きたことであり,これはメンバーの自信となった.ま システムを設計・開発するに当たって,何か た,大会参加 47 チーム中,27 チームを調査させてい ら始めて,何に一番時間を費やしたか ただき,情報収集を行なうことで自チームに不足して 画像処理プログラミング,電子回路,マイコンプロ いる点を見つけることができたことは,大きな財産と 質問 1 なった. グラミングの勉強会を実施し,メンバーのスキル向上 から始めた.最も時間を費やしたのは,経路追従シス 最後に,このような機会を与えてくださったつくば テムの実現であり,4 月から試走を繰り返してきた. チャレンジ実行委員会および全参加者の方々,活動を 質問 2 続けさせてくれた大学関係者に深く御礼申し上げる. 自分で考えてロボットの完成度は何%程度か 文 つくばチャレンジで求められているロボットの性能 献 1) 出村公成 他:金沢工業大学における夢考房プロジェクト教 としては,40%と考えている.つくばチャレンジのル 育, 工学教育, 第 54 巻, 第 6 号 (2006) ールなどから,ロボットに必要な機能を項目として挙 2) 坂本巧 他:自律走行ロボットの開発―経路追従と道路検出 げ,各々10%の重みを付けて自己評価した. について―,SI2008 予稿集 • ハードウェアが確実に動作する ·······10% 3) 伊藤恒平 他:DGPS データと比例航法を用いた移動ロボッ • 自ら走るべきコースを選べる ··········10% トの誘導に関する一考察,SI2007 予稿集 • ゴールで停止できる ······················10% 4
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