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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