環境 · 経路教示

実験を行ったのは，本学東2号館5階の廊下である．環境地図はロボットを人の操作で 走行させ，ロボットに搭載したセンサの観測情報から生成したローカル地図を，オドメト リにより計算したロボット位置姿勢に重ねていくことで作成した．また，環境地図生成の ための教示走行時に，ウェイポイントの指定を同時に行った．教示走行を開始する地点で まず，ウェイポイントP₀を設置する．ウェイポイントに含まれる情報は，ウェイポイン トのIDとオドメトリで計算される位置である．ウェイポイントは，他に図4.1中のEV前 にウェイポイントP₁を，509共通ゼミ室前にP₂を設置した．ウェイポイントは床面に印 を付け，後の実験では床面のマークを基準にして，実際のロボット位置の計測に用いた．

501室より廊下の509共通ゼミ室前まで，上記の方法で作成した環境地図を図4.2に示 す．図4.2中，黒の領域は占有空間であり，緑線はロボットを手押ししたオドメトリによ る軌跡，青点はウェイポイントを示す．またグリッドマップの格子サイズは0.1×0.1m² とした．

この経路をP₀をスタート地点として，P1を経由しP₂ までロボットを自律移動させる

図 4.1: 東2号館5階の見取り図

しながら移動し，ウェイポイントの半径0.1m以内に入った時点で停止コマンドを発行し，

停止する．停止した地点においてオドメトリによる推定位置r_Odと，空間観測モデルに基 づき修正した推定位置r_Loを記録した．また，実空間上でロボットが停止した位置r_Reを 床面のマークを基準に計測した．

4.1.2 実験の結果と考察

一連の計測を11回行った．結果を表4.1，4.2に示す．それぞれの結果は，P0を原点と したGL座標系の数値で示す．GL座標系はロボットの進行方向(P₀ −→ P₁)を x軸方向 とする右手系とする．

また，P1地点，P2地点のそれぞれにおいて，実環境での計測値r_Reをロボットの真の位 置として，オドメトリの計算位置r_Odとの差分r_Od−r_Re，自己位置推定との差分r_Lo−r_Re を表4.3，4.4に示す．表中のδx,δyは差分のx成分，y成分である．そして，表4.3をグ

表 4.1: P₁地点付近で停止したロボット位置 [m]

試行回数 rRe rLo rOd

x y x y x y

1 7.41 −0.10 7.40 −0.09 7.43 −0.27 2 7.40 −0.10 7.41 −0.10 7.42 −0.07 3 7.42 −0.08 7.42 −0.09 7.44 0.04 4 7.43 −0.08 7.42 −0.09 7.44 −0.31 5 7.40 −0.08 7.42 −0.09 7.42 −0.16 6 7.40 −0.08 7.41 −0.09 7.42 −0.26 7 7.40 −0.08 7.42 −0.09 7.42 −0.29 8 7.37 −0.09 7.38 −0.09 7.39 −0.05 9 7.40 −0.08 7.41 −0.09 7.42 −0.14 10 7.41 −0.08 7.42 −0.09 7.43 −0.14 11 7.40 −0.09 7.40 −0.10 7.44 −0.09

表 4.2: P₂地点付近で停止したロボット位置 [m]

試行回数 rRe rLo rOd

x y x y x y

1 12.99 −0.16 12.95 −0.18 12.99 −0.49 2 12.96 −0.18 12.94 −0.18 12.97 −0.12 3 12.95 −0.19 12.93 −0.18 12.96 0.03 4 12.97 −0.17 12.94 −0.18 12.97 −0.57 5 12.96 −0.20 12.94 −0.18 12.98 −0.36 6 12.97 −0.21 12.95 −0.18 12.98 −0.69 7 12.94 −0.20 12.92 −0.18 12.94 −0.69 8 12.98 −0.18 12.95 −0.18 12.99 −0.22 9 12.99 −0.18 12.96 −0.18 13.01 −0.44 10 13.00 −0.21 12.95 −0.18 13.01 −0.42 11 12.97 −0.21 12.93 −0.18 13.01 −0.28

図 4.2: 環境地図の生成結果

ある図4.3(b)では推定位置は実測値とほぼ一致するが，オドメトリによる位置計算では

実測との差が大きくなっていることがわかる．この傾向はP₂地点でより顕著になってい ることが図4.4から分かる．

この原因は，オドメトリによる位置計算では誤差の累積が生じるからである．誤差の発 生要因として，P0地点でのロボットの初期位置姿勢のずれや，エンコーダによる車輪回 転量の計測から速度を計算する際の離散化の誤差，床面のたわみなどが考えられる．その なかでも特に設置姿勢のずれの影響は，移動距離の増加に従い大きくなるので，P1地点 においてよりもP₂地点において，オドメトリの計算位置と実測位置のズレが大きくなっ たと考えられる．図4.4に示す通り，P₂地点においてオドメトリによる計算位置は実測の 位置に対して大きく誤差が乗ったのに対し，自己位置推定によって得られた位置と実測の 位置の誤差が小さくなっている．

このことから，本実験によって，実装した自己位置推定アルゴリズムによって，オドメ トリのみの場合に生じる誤差の累積を抑制することが可能であることが確認された．ま た，実際にロボットが停止した位置を図4.5に示す．すべての試行で目標とするP₂地点

表 4.3: P1地点における推定位置の誤差 [m]

試行回数 rOd−rRe rLo−rRe

δx δy δx δy

1 0.01 −0.17 −0.01 0.01

2 0.02 0.03 0.01 0.00

3 0.02 0.12 0.00 −0.01 4 0.01 −0.22 0.00 −0.01 5 0.02 −0.08 0.02 −0.01 6 0.02 −0.19 0.01 −0.01 7 0.01 −0.21 0.01 −0.01

8 0.02 0.04 0.01 0.00

9 0.02 −0.06 0.01 −0.01 10 0.02 −0.06 0.00 −0.01 11 0.05 0.00 0.00 −0.01 平均 0.02 −0.07 0.01 −0.01 分散 0.00 0.01 0.00 0.00

表 4.4: P2地点における推定位置の誤差 [m]

試行回数 rOd−rRe rLo−rRe

δx δy δx δy

1 0.00 −0.32 −0.03 −0.02 2 0.02 0.06 −0.02 0.00 3 0.01 0.22 −0.02 0.01 4 0.00 −0.39 −0.02 −0.01 5 0.02 −0.16 −0.02 0.01 6 0.01 −0.47 −0.02 0.03 7 0.00 −0.49 −0.02 0.01 8 0.02 −0.04 −0.03 0.00 9 0.02 −0.26 −0.03 0.00 10 0.02 −0.21 −0.05 0.03 11 0.04 −0.07 −0.04 0.03 平均 0.01 −0.20 −0.03 0.01 分散 0.00 0.05 0.00 0.00

(a) x方向の誤差

(a) x方向の誤差

(b) y方向の誤差

図 4.4: P₂地点での位置推定誤差

図 4.5: P₂地点において，実際にロボットが停止した位置

から半径10cmの領域内にロボットを停止させることができた．以上より，開発した移動 ロボットシステムは， 単純な直線経路ではあるものの，目標地点まで自己位置を修正し ながら移動し，要求された精確さで停止可能であることが示された．