走行実験

3.4 走行実験

3.4.2 走行実験

本実験では， 実装し た磁気ナビゲーショ ン 法を 用いて ， Fig. 3.7に示す経路を 連続で周回 走行さ せた． Fig. 3.9には， 周回走行し た際の4周分の走行軌跡を 示す． すべて の周回にお いて 同様の経路を 走行し ， 安定し た自律走行が行える こ と が確認でき た． ま た自律走行中の 経路から 横方向のずれは， 目測ではある が約1 m以内であっ た． 道路幅4 mの本実験環境 において は， 十分な 位置精度で走行する こ と が可能であっ た．

Fig. 3.9: Trajectory by the magnetic navigation method [40]

位置修正(走行距離修正)の性能評価のために， Fig. 3.7に示すAから E地点において 修 正がう ま く 行われたか， ま た修正が行われた際には修正前の走行距離を 記録し ， どの程度の 修正が可能である かを 検証し た． Table 3.1には， Aから E地点における 各周回での走行距 離修正の結果を ま と めた結果を 示す． 位置修正に失敗し た地点には「 × 」 を 記し て いる ． 表 よ り ， ま れに位置修正に失敗する も のの， 最大誤差1.7 mの走行距離修正が行え て いる こ と が確認でき る ． ま た， 100 mに 1， 2ヶ 所の目印と な る 磁場の乱れが存在すれば， 磁気ナビ ゲーショ ン 法によ る 自律走行が可能である こ と も わかっ た．

Fig. 3.10には， 本実験で用いた磁場地図を グラ フ 化し た一部を 示す． こ れは， Fig. 3.7に 示すスタ ート 地点から αま でのも のである ． A地点には特徴的な磁場の乱れが見ら れ， こ れ を 用いて 走行距離の修正を 行う こ と ができ た． ま た， こ の地点周辺の磁場方位は， 場所によ る 変化が大き かっ ため， 姿勢修正に利用する 重みwθを 他よ り 小さ く 設定し た． さ ら に， 付 加情報である sと wの各軸成分の積は， 横方向の誤差修正を 行う ための指標と な る ． こ の 値が非零の地点では， 走行経路に対する 横方向の誤差修正が行われた．

3.4 走行実験

Table 3.1: Localization result in the navigation experiment Position A [m] B [m] C [m] D [m] E [m]

Magnetic field map 23.2 94.2 220.3 346.8 389.1

1st Run 23.3 94.9 221.2 347.8 ×

2nd Run 22.1 93.4 × 347.9 389.3

3th Run 21.5 93.8 221.1 347.4 389.6

4th Run 21.7 93.8 × 346.6 389.3

Max error 1.7 0.8 0.9 1.1 0.5

Fig. 3.10: Example of the magnetic map [40]

3.4 走行実験

3.4.3 考察

Table 3.1よ り ， C， E地点では磁場の変動を 目印と し た走行距離修正に失敗する ケースが あっ た． Fig. 3.8から わかる よ う に， こ の地点の磁場の乱れは， A地点など と 比べる と わず かに小さ なも のである ． そのため， 走行経路から 逸れる と ， 磁場の乱れを 観測する こ と がで き ず， 距離修正に失敗し たと 考え ら れる ． し かし ， 他の地点で磁場の乱れが観測さ れた際に は距離修正を 行う こ と ができ ， 結果と し て 周回走行を 達成でき た． こ のこ と から ， 磁気ナビ ゲーショ ン 法によ る 自律走行では， 常に高い精度の位置推定を 必要と し ないと いう こ と がい え る ． こ れは， 磁場地図を 利用し た姿勢修正の利点である ． 磁場地図には走行経路周辺の磁 場の性質が記さ れて いる ため， 常に環境磁場を 有効利用し て 姿勢修正を 行う こ と ができ る ． こ のため， 多少位置推定に失敗し たと し ても ， こ れが直結し て 即座に自律走行に失敗する こ と はない． こ のこ と は， カメ ラ やLIDARを 用いた幾何ラ ン ド マ ーク ベースのナビゲーショ ン 法と 比べ， 磁気ナビゲーショ ン 法の大き な 利点である と いえ る ．

ま た， 磁気ナビゲーショ ン 法は， 幾何ラ ン ド マ ーク を 用いた位置推定法と 比較する と ， そ も そも 自己位置推定に利用する 情報が異なる ため， こ れら の手法によ り 走行でき ない区間で の走行も 行う こ と ができ る ． 幾何ラ ン ド マーク を 用いて 位置推定を 行う 場合， 基本的にはオ ド メ ト リ によ り 位置推定を 行いながら ， その累積誤差を 幾何ラ ン ド マーク を 使用する こ と で 補正する ． そのため， 周囲に幾何ラ ン ド マ ーク が存在し ない場合には， オド メ ト リ によ る 位 置推定し か行えないため， 自己位置推定に失敗し やすい． 一方で磁気ナビゲーショ ン 法では，

環境中のあり と あら ゆる 場所に存在する 磁場を 利用し て 経路追従を 行う ． こ れは， 磁場が時 間的に変化する 地点を 除いて ， 磁場の乱れを 用いた位置補正や， 乱れのない磁場を 利用し て 姿勢修正が行え る ためである ． こ の経路追従は， 周囲の磁場を 用いて 位置・ 姿勢修正を 行っ て いる ため， 自己位置推定に近い役割を 果たし て いる ． そのため， ど のよ う な環境において も ， 自己位置推定を 行いながら 経路追従を 行っ て いる よ う な効果があり ， 結果と し て 様々 な 環境を 自律移動する こ と が可能と なる ． し かし 先に挙げたよ う に， 自己位置推定の精度を 高 く 保つこ と は難し い． こ れら の結果は， Fig. 1.2に示し たよ う な， 磁気セン サを 用いた位置 推定の精度に対する 考え に対し て ， 正し い見解である と 示す結果である と 考え る ． こ のよ う に， 高い精度ではないが， 常にオド メ ト リ によ る 位置推定よ り も 正確な位置認識が行え る こ と が， 磁気ナビゲーショ ン 法の利点である ．

その一方で磁気ナビゲーショ ン 法には， 磁場を 有効に利用する ために， 制御に用いる パラ メ ータ を 手動調整し なければなら ないと いう 問題が存在する ． そのため， 磁気ナビゲーショ ン 法を 使用する ためには， 調整を 行う ための経験値が必要な欠点が存在する ． ま た調整を 行 い， 自律移動が可能にな っ たと し て も ， 常に高い位置推定精度(推定誤差20 cm以下)を 有 し ながら 自律移動を 行う こ と が困難である こ と も ， 実験結果から 示さ れて いる ． なお， こ の