段差の抽出手法の比較

5.4 非接触センサによる低所特徴の抽出

0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

0 10 20 30 40 50 60 70 80

Radius[m]

Spot Number

Spot

図 5.9 平面テーブル

し，高低差15[cm]程度の下段差を抽出することとし，β = 1.18に設定した．

平面テーブルの効果

本研究では段差の高さzを式( 5.3)に示すようにレーザビームの到達距離lと垂直方向の 角度θから算出する．したがって，l^{が大きい遠方ほど}θ^{の誤差によって}z^{が大きく変化す} る．これに対して平面テーブルは平面とそれ以外を判別するためのしきい値テーブルであ る．図 5.9に示すように隣接するSpot間で平面上の水平距離:Radiusの変化の幅は一様で

はなく，Radiusが大きいSpot間ほど大きい．高さzの測定で段差を抽出する場合には，先

述のとおりロボットの微小な姿勢の変化でも遠方ほどレーザビームが照射される位置が大き く移動し，段差が抽出できない問題がある．これに対して平面テーブルではレーザビームの 角度によってしきい値が変化し，遠方ほど姿勢の変化による誤差を許容することができる．

したがって遠方において高さzの算出よりも精度よく段差を抽出できる．その反面，正確な 高さの値は得られないため，事前に抽出対象とする高さの段差をセンシングしてαとβを 最適化しておく必要がある．また，平面テーブルでは路面の凹凸などで走行中のロボットの 姿勢が大きく変化したときには段差の抽出は正確にできない．これについてはロボットの姿 勢の計測による補正が必要がある．

5.4 非接触センサによる低所特徴の抽出

縁石

10cm 12cm

図 5.10 歩道の両端の縁石

(a) 高さ (b) 高さの変化量

(d) 平面テーブル （本研究）

(c) 法線ベクトル Red Point: 低所特徴として抽出

歩道（4[m]）

1m 1m

図 5.11 異なる手法による縁石の抽出結果の比較 (a) 高さによる抽出

図5.11 (a)は高さをしきい値(10[cm])として，高さの計測によって抽出を行った結果

を示す．半径約2[m]の範囲で縁石の抽出ができている．しかし，それより遠方は抽出 できていない．先述のとおり，センサの傾きによって遠方では低い段差の抽出精度が 低下する．走行中にセンサの傾きを計測することが考えられるが，ロボット自身の加 速度と区別が難しい．また，ロボットから1[m]程度の領域ではセンサノイズによる誤 抽出が多く，ほぼそれらに占有されている．そのため，この範囲のデータは使用する ことができない．

5.4 非接触センサによる低所特徴の抽出

平面テーブルと勾配の変化量

図 5.12 平面テーブルと勾配の変化量による縁石の抽出結果 (b) ^{高さの微分による抽出}

図5.11 (b)は高さの計測結果の微分，すなわち連続するSpot^{番号において高さの変}

化の絶対値が5[cm]以上のSpotを抽出した．左右の縁石のエッジ部分が抽出できてい る．一方，全体的にノイズが多く，特に図中で“Road Plane”として示す平面領域でも ランダムにSpotが誤抽出されている．これらはロボットの自律走行において回避の 対象となるため，ロボットの走行が不安定になる．

(c) ^{法線ベクトルよる抽出}

図5.11 (c)^{は，隣接する}3^個のSpotからなる面の法線ベクトルによって縁石を抽出

した．すなわち，面の正規化した法線ベクトルのうち，ロボットの方に向かっている x軸成分とy軸成分の大きさが0.5以上の点を抽出した．縁石の抽出には成功してお り，5[m]程度の範囲で十分に縁石の形状が判別できている．一方で，ロボットの周囲 1[m]程度の範囲にノイズが多く発生している．ロボットがこれらのノイズと物体との 判別することは困難であり，安定して走行しない可能性がある．

(d) 平面テーブルによる抽出

図5.11 (d)^は，図5.9の平面テーブルによる縁石の抽出結果を示す．縁石の形状が正

確に抽出できている．本研究では，データ量の削減の観点から，平面テーブルによる 段差の抽出結果に対して，段差のエッジ部分である比較的急に勾配が変化する領域を 抽出する．図 5.12に，この平面テーブルによる段差の抽出結果に対して，連続する Spot^{間の勾配が}2[deg]^以上のSpotを抽出した結果を示す．縁石のエッジ部分が抽出 できている．また，遠方のSpot^数が図 5.11(d)と比較して減少しているが，接近に 伴ってSpotの密度が大きくなるため，安全に回避動作を行うことができる．以降，本 稿ではこの手法によって段差をふくむ低所特徴の抽出を行う．

5.4 非接触センサによる低所特徴の抽出