移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集

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(1)情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集鈴. 木. 剛†1 杉崎羽田靖史†3. 隆二†1,∗1 川端戸辺義人†1. 邦. 明†2. 本論文では，災害時における地下空間の被災状況を確認するために，移動ロボットにより自律的に Wireless Sensor Network（WSN）を構築し，被災地情報を収集するシステムの開発を目標とした，移動ロボットによる WSN 構築・管理手法を提案する．被災地の環境状態は予測できないため，本手法は，移動ロボットが Sensor Node （SN）間の受信信号強度（RSSI）値を測定しながら SN を配置し，環境や SN 間の通信状態に適応的に WSN を構築する．また，環境要因の変動や SN の機能低下により通信が切断された場合は，WSN を介して SN の状態を検出し，ネットワーク切断個所に追加・代替 SN を配置することで WSN を修復し，センシングおよびネットワーク機能を維持する．SN 配置回収機構を開発して移動ロボットに実装し，移動ロボットによる WSN 構築・管理実験を行い提案手法の有用性を確認した．. proposed method, a mobile robot can construct WSN and gather environmental information via WSN. The experimental results using a verification system equipped with SN deployment and picking up mechanism are presented.. 1. はじめに大規模な震災などの災害では，被災後に被害を軽減し早期の復旧・復興を促す減災活動1) が重要であり，そのために被災状況を可能な限り迅速かつ正確に把握する必要がある．特に，近年，都市部の地下鉄駅構内や地下街などの地下空間は，構造の堅牢さから水害・火災以外の災害発生時の避難場所や，非常物資の備蓄場所としての利用が検討されていることもあり，災害時に地下空間の被災状況を確認する情報収集システムの必要性が高まっている．被災地情報の収集に関しては，通信衛星や UAV，バルーンなどの飛行体を用いた広域情報収集システムが主として利用あるいは提案されているが，地下空間では飛行体の利用は困難であり，また，有用な情報収集手法も提案されていない1),2) ．大都市部の地下空間では，防災システムや防災ネットワークなどが設置されているが，被災によりこれらが動作しない事例も多く，それによる被害拡大も報告されている3),4) ．現状では，消防やレスキュー隊員などのレスキュー活動従事者が地下空間内へ進入し被災状況を確認しているが，被災により既. Deployment and Management of Wireless Sensor Network Using Mobile Robot and Gathering Environmental Information Tsuyoshi Suzuki,†1 Ryuji Sugizaki,†1,∗1 Kuniaki Kawabata,†2 Yasushi Hada†3 and Yoshito Tobe†1 This paper describes autonomous deployment of a Wireless Sensor Network (WSN) using mobile robots. The authors have been developing an information gathering system using mobile robots and WSN in underground space at post-disaster. In our system, mobile robots carry wireless sensor nodes (SNs) and deploy them onto the ground with measuring RSSI value, thereby enabling WSN to be constructed and managed autonomously. When the wireless sensor network is disconnected by any causes, mobile robots maintain the communication route by deploying additional nodes to suitable positions. Utilizing. 1163. 存システムが使用できない場合，地上と地下空間との相互通信が行えないためレスキュー活動従事者の指令系統を維持できず，逐次変化する状況を正確に把握できない中で危険をともなう活動を行うことになり，人的被害の危険性が高いとされている5) ．そのため，外部からの直接的な状況把握が困難な地下空間内の状況を把握することは，的確なレスキュー活動に貢献でき，二次災害などによる人的被害のリスク低減につながると考えられる．このような背景から，著者らは，図 1 のように被災後に複数の移動ロボット（機動性の高いレスキューロボットなど）によって地下空間に Wireless Sensor Network（WSN）を構 †1 東京電機大学 Tokyo Denki University †2 独立行政法人理化学研究所 RIKEN †3 独立行政法人情報通信研究機構 National Institute of Information and Communications Technology ∗1 現在，パナソニック株式会社 Presently with Panasonic Corporation. c 2010 Information Processing Society of Japan .

(2) 1164. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. 図 2 MRSN を用いた移動ロボットによる WSN の構築 Fig. 2 Deployment scenario of WSN by using mobile robot in MRSN. 図 1 MRSN を用いた地下空間での情報収集の概念 Fig. 1 Conceptual Sketch of MRSN for gathering disaster information in underground space.. を直線的に構築し，WSN およびロボットにより被災情報を収集し，地上へ転送することを前提とする．. 築し，WSN とロボットによって被災地情報を収集する情報収集支援システムの開発を行っ. (2). ロボットは SN を複数個搭載して出入口から地下空間に進入し，地上のレスキュー活. ている．WSN は，小型無線センサ端末である Sensor Node（SN）を分散配置するだけで. 動従事者（オペレータ）の端末を基準に，通信状態を確認しながら移動し SN を配置. ネットワークを構成し，各 SN が取得した情報を相互に通信できることから，拡張性や柔軟. する．以下同様に，次の出入り口まで SN 間の通信状態を確認しながら順次移動と配置を繰り返し，WSN を構築する．. 性の高い運用が可能なネットワークシステムである．そのため，通信インフラの敷設が困難な場所や通信インフラの断絶などが危惧される被災地などでの利用が期待されている．こ. (3). のような複数の移動ロボットと WSN より構成されるシステムを，筆者らは Multi-Robot. を行う．また，オペレータは，これらの情報から必要に応じて WSN を介してロボッ. Sensor Network system（MRSN）と呼んでいる．WSN をマルチロボットシステムに利用し WSN を介して通信を行うことで，既存のネットワークインフラに依存せずロボット間の相互通信が可能となり，また，WSN から得られたセンシングデータにより環境内の状態を. MRSN で収集した情報は，随時地上のオペレータへ無線転送され，被災状況の確認トを遠隔操作し，被災状況に適応的に情報収集を行う．. (4). 予期しない環境要因や，SN のバッテリの低下や故障などにより通信が切断された場合，ロボットが必要箇所に追加・代替 SN を配置して通信を確保する．. 把握し，ロボットの作業に利用することが可能となる．一方，WSN の観点から見れば，移. 著者らは，現在までに，被災地での利用を考慮した SN の開発6),7) や，WSN を介したロ. 動ロボットはマニピュレーション機能を持つ高機能な移動 SN と見なすことができ，センシ. ボットの遠隔操作手法8) などについて提案してきた．しかし，移動ロボットによって SN を. ングエリアやネットワークトポロジを通信やセンシングの状態，周囲の環境状況に合わせて. 配置して被災地に自律的に WSN を構築するときの問題の 1 つとして，被災地の環境状態. 適応的に変更・拡縮することが可能であり，また，SN の故障やネットワーク切断時に移動. が予測できないため，SN 間通信を妨げる障害物や干渉波あるいは電波状況の変化などの環. ロボットによって代替 SN を配置するなどの対処が可能となる．. 境要因により通信経路の確保が困難となること，また，SN のバッテリ残量の低下や SN 自. 本研究では，MRSN を被災地情報収集支援システムに応用し，次のようなシナリオで地. 体の故障などにより通信経路が切断されることなどが想定される．したがって，WSN を構. 下空間に WSN を構築することを想定している．. 築する際には，そのような未知の状況においても，SN 配置時に通信を確保するとともに，. (1). 地下空間では，避難上安全な地上に通ずる直通階段を，歩行距離が 30 [m] 以下とな. 構築後はつねに WSN の状態を把握して必要に応じて通信経路の修復を行うことで，情報. るように設けることが建築基準法により定められている．本システムは，まず，レス. 収集ネットワークとしての機能を維持し，環境に適応的に WSN を構築することが必要とな. キュー活動従事者の進入路の状況を確認するために，図 2 のように出入口間に WSN. る．そこで，本論文では，上記シナリオの ( 2 )∼( 4 ) に関して，SN 間の通信状態を考慮し. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

(3) 1165. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. た移動ロボットによる WSN の構築，および，通信が切断された際に通信を確保するために追加・代替 SN の配置を行い WSN の機能を修復する，WSN 構築・管理手法について提案する．また，提案手法を実装した検証システムによる WSN 構築・管理および環境情報収集. 3. SN 間の RSSI を利用した移動ロボットによる WSN の構築と管理本研究では，環境情報の収集に最低限必要な機能を SN に搭載し，SN の運搬・配置機能. 実験について述べる．. をロボットに搭載して機能を分散するアプローチをとることとした．これにより，システム. 2. 関連研究. 内で多数となる SN のコストを下げるとともに，高機動性を持つ複数台の移動ロボットが. SN を運搬・配置することで，WSN の構築や環境に適応的なトポロジの変更などが行える 9). 文部科学省の委託事業「大都市大震災軽減化特別プロジェクト」における「レスキュー 10). このような事前配置型の SN は，災害発生前から情報を常時収集可能であるが，災害発生後. が，被災地での WSN の構築・管理を実現するためには少なくとも， 1 SN 間の通信経路を確保しながら SN を配置する機能 2 ネットワークが切断した，あるいは，しそうな箇所の把握機能. に SN の機能が維持できない可能性がある．さらに，人手による配置では人的資源が乏しい. 3 ネットワーク異常時の修復機能. ロボット等次世代防災基盤技術の開発」. では，被災地情報収集に関して，SN を事前に天. と考える．これにともない，移動ロボットにより SN を配置するための手法が必要となる. 井や街灯などに配置，もしくは災害後に人間が配置することを想定した研究が行われた11) ．. うえ，情報収集活動での二次災害による被害なども危惧される．一方，WSN の自律的構築では，従来，SN の配置問題の中でさまざま議論されているが，. などが必要と考えられる．このような移動ロボットにより固定 SN を運搬配置する研究はあまり行われていない．Batalin ら16) は，対象領域を探索し，SN と移動ロボットのセンサ範. 主として低コストの SN をランダムに散布する手法12) や，Mobile Sensor Node（MSN）な. 囲でカバーすることを目的に，移動ロボットが移動地点に SN を配置し，それをマーカとし. どにより WSN を構成する手法13)–15) などがある．しかし，散布型配置手法では，SN が所. て SN のビーコンを確認しながらさらにロボットが未探索の領域へ移動していくアプローチ. 望の位置に必ずしも配置されない場合がある．多数の SN を散布し対象領域内に平均的に. 1 の機能と同様を提案している．これは，ビーコンを確認しながらロボットが移動する点で. 配置することも考えられるが，数量にともなう高コスト化や通信トラフィックの増加にとも. 2 ， 3 の機能については議論されていない．であるが，. なう輻輳などの問題が起こる可能性がある．MSN で構成される WSN では，所望の位置に. 1 の機能として，WSN 構築時に，SN との通信状態を移動ロボットが確認し，本論文では. SN が配置されるよう調整可能であるが，移動機能を搭載した SN は開発・製作コストやエ. 通信可能範囲に新たな SN を配置することで，SN 間の通信を確保する．ここで，被災によ. ネルギーコストが高く，また，定点観測を行う場合など測定条件によってはすべての SN が. り通信が困難な地下空間に WSN を構築して情報を収集する場合，まず通信接続の確実性. 必ずしも移動機能を有する必要はないと考えられる．一般的に，広範囲で情報を収集する. が重要と考えた．そこで，本論文では，通信可能範囲を特定するために，SN 間の受信信号. WSN では多数の SN が必要となり，そのコストは重要な問題であるため，SN 自体のコス. 強度（RSSI）値を用いて通信状態を確認することとした．このとき，一般的に RSSI 値は. トやシステム全体のエネルギーコストなどを少なくすることを考える必要がある．また，移動ロボットを MSN とし，SN の最大通信範囲などを基準にネットワークを構成する手法16)–18) や，ポテンシャル場や流体モデルなどに基づく SN 間の仮想的な相互作用. 環境の影響により値がつねに変動することが考えられるため，ロボットが移動中に RSSI 値を複数回測定し，通信可能であることを確認することとした．これにより，環境の影響による RSSI 値の状態に適応した WSN の構築が可能となる．. による配置手法19),20) なども提案されているが，これらは障害物や干渉波などにより影響さ. また，WSN 構築後には，環境条件の変動および SN のバッテリ残量の低下や故障などに. れる SN 間の通信状態の変動を考慮しないものが多く，通信経路の確保が困難となることが考えられる．WSN では環境条件の変動，あるいは，SN の故障やバッテリ残量の低下など. よりネットワークが切断され，WSN の機能を維持できなくなることが考えられる．そこで， 2 の機能として，移動ロボットが SN を配置した際の位置情報（たとえば，オドメトリ情報. により SN 間通信が切断される可能性があるため，WSN の状態を把握しながら必要に応じ. など）を用いて要修復箇所の特定を行う．. て通信経路を確保し，情報ネットワークとしての機能維持を行う必要がある．. 3 の機能として，移動ロボットが対象位置へ移動し，近隣の SN との通信可能範囲最後にを RSSI 値の測定により探索する．そして，追加・代替 SN を配置してネットワーク切断箇. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

(4) 1166. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. (4). 複数回測定した RSSI 値の平均が閾値以下になった地点で SN を配置する．このとき，ロボットは，配置した SN の ID と，自身のオドメトリ情報から得られる配置位置とを記録する．なお，RSSI 値の測定回数は，WSN に使用する無線機器や測定アプリケーションの測定時間および測定精度などによって決定する．. (5). SN から異常状態を示す信号を受信した場合，あるいは，特定の SN からの情報が得られない場合，SN の ID から位置情報を確認し，SN の位置まで移動する．. (6). 異常と判断された SN と通信し，信号が受信可能で状態が正常であれば，通信状況の変化により通信が切断されたものと判断し，近隣の SN との RSSI 値を測定して切断箇所の通信がつながるよう追加の SN を配置する．. (7). SN の故障などにより信号が受信できない場合や，バッテリ残量の低下により SN が機能を維持できない場合，前後の SN の RSSI 値から通信可能範囲に代替 SN を配置する．. (8). 異常状態を示す SN が複数検出された場合は，ロボットに近い SN から通信経路を修復する．. 4. 検証システムの構成図 3 移動ロボットによる WSN 構築・管理アルゴリズム Fig. 3 Deployment and management algorithm by using mobile robot.. 提案手法を検証するために，移動ロボットおよび市販の SN を用いて MRSN を構成し，また，WSN の構築ためにロボットにより SN を運搬配置可能な SN 配置回収機構を開発し，ロボットの機能として搭載した．ここでは，プラットフォームとして用いた SN と移動ロ. 所を修復することで，WSN のセンシングおよび通信機能の維持を図る．以上の提案に基づく，移動ロボットによる WSN 構築・管理アルゴリズムを図 3 に示す．. ボットおよび SN 配置回収機構について述べる．. 4.1 Sensor Node. 図中の番号は次の手順 ( 1 )∼( 7 ) に対応し，破線で囲まれたブロックはそれぞれ前述の機能. 本論文では，SN として Crossbow 社の MICA2 MOTE（以下，MOTE）にセンサ基盤. 1 ∼ 3 に対応する．ロボットは，移動経路（移動目標座標値の列）に関してはオペレータ. MTS300（照度，温度センサなどの検出が可能）を搭載したものを用いた．図 4 および表 1. の指示に基づき移動し，通信状態の確認と SN の配置，および，SN の異常検知と追加・代. に MOTE の仕様および構成を示す．また，図 5 (d) に外観を示す．MOTE により送受信. 替 SN の配置に関しては自律的に実行する半自律動作を行う．また，SN には固有の ID が. されるパケット構成は，送信先アドレス，データ種別，グループ ID，パケット長表示デー. 与えられており，それを参照することにより SN の判別が可能である．. タ，最大 29 バイトのセンサデータとなっている．本システムでは，MOTE 付属のアプリ. (1). ロボットは，オペレータからの指示により，与えられた目標座標への移動を開始する．. ケーションに変更を加え，データ送信元 ID，データ宛先 ID，ホップ時のパケット送信元. (2). ロボットは，移動しながら WSN を介して SN の状態とセンサデータを受信し，SN. ID，SN の状態指標としてのバッテリ電圧測定値，および，光センサデータを送受信データ. の状態を確認する．. として生成し，相互に通信することとした．これにより，WSN 上で各 SN の状態監視とセ. SN の状態に異常がなければ，直前に配置した SN からの RSSI 値を取得する．最初. ンサデータの通信が可能となっている．また，RSSI 値の測定については MOTE により提. に配置する SN に関しては，オペレータ端末からの状態と RSSI 値を参照する．. 供される測定値を用い，配置箇所の判断については移動ロボットのアプリケーションとして. (3). 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

(5) 1167. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. 図 4 MICA2 MOTE の構成 Fig. 4 System architecture of MICA2 MOTE.. 表 1 MICA2 MOTE の仕様 Table 1 Specifications of MICA2 MOTE.. 図 5 SN 配置回収機構の構成 Fig. 5 System Configuration of SN deployment and picking up system. (a) Omni-directional mobile robot with SN deployment and picking up mechanism, (b) SN deployment and picking up mechanism, (c) SN tray with MOTE, (d) mica2 MOTE.. 4.3 SN 配置回収機構. 実装した．. 4.2 移動ロボット. MOTE 大の SN を複数運搬して配置または回収する機能を移動ロボットに付加するため 21). 実験で用いた全方向移動ロボット（高さ 63 [cm] × 幅 42 [cm]）. を図 5 (a) に示す．ロ. に，送りネジ機構を用いた SN 配置回収機構を開発し，ロボットに搭載した（図 5）．SN 配. ボットは，制御用 PC，走行用アクチュエータ，全方位視覚センサ，赤外線近距離センサ，電. 置回収機構は，SN を格納する SN トレイ（図 5 (c)）と，SN トレイをハンドリングするス. 源用バッテリなどを搭載しており，目標座標への移動および移動時のオドメトリ情報の取得. クリューおよびガイド部（図 5 (b)），高さ 0.43 [cm] × 幅 0.23 [cm]）から構成される．. などが可能である．移動ロボット上には，配置する SN と通信するために MOTE を搭載し. SN トレイは，MOTE サイズの SN を最大 2 個格納可能な窪みのある正 8 角形の樹脂. ており，MIB510 シリアルインタフェースボードを介してロボットの制御用 PC から配置. （MC ナイロン）成型物であり，送りネジ機構のナット側に相当する．SN トレイの中心に. した SN との通信が可能となっている（図 6）．また，オペレータが使用する端末（ノート. はスクリューに対応するネジ穴が切ってあり，スクリューを差し込むことで SN トレイをガ. PC）も同様の構成により MOTE が接続されており，MOTE により構成される WSN を介. イドに沿って上下動させることができる．. してオペレータとロボットの通信が可能である．. スクリューはネジ径 20 [mm]，ピッチ 10 [mm]，長さ 200 [mm] の送りネジであり，ステッピングモータ（図 5 (b) Motor 2）によって回転する．スクリューの回転にともなって SN. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

(6) 1168. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. 図 6 移動ロボットの構成 Fig. 6 System architecture of mobile robot.. トレイが回転しないよう，3 面のガイドで正 8 角形の SN トレイの 3 辺が支えられ姿勢が保持されるため，スクリューを 1 回転することで SN トレイを 10 [mm] 上下させることが可能である．また，スクリューの回転を停止することで，SN トレイの位置を保持できる．搭. 図 7 SN 配置の手順 Fig. 7 Sequence of SN deployment.. 載可能な SN トレイの数は，スクリューの長さによって決まり，試作機では最大 10 個の SN トレイを搭載することができる．スクリューの先端にはテーパをつけてあり，主に回収時に. うな回収作業においては，一般に移動ロボットの位置姿勢制御の精度が要求されるが，本機. SN トレイのネジ穴への差し込みを容易にしている．スクリューおよびガイド部全体は，別. 構では，ロボットに多少の移動誤差があっても，ガイドで SN トレイを押し進むことによっ. のステッピングモータ（図 5 (b) Motor 1）により駆動される直動アクチュエータによって. て SN トレイの 3 辺がガイド形状に沿って位置決めされ，ネジ穴位置にスクリューを差し込. 上下動し，配置面までの高さを調整できる．. むことができるため，スムーズな回収作業が可能となっている．. 図 7 に本機構による SN 配置手順を示す．ロボットは，SN 配置箇所に停止し，Motor 1 を回転させスクリューおよびガイド部を配置面まで下降させる（図 7 (a)，(b)）．その後，. 5. 通信状態を考慮した SN 配置基準の決定と光センサ特性の評価. Motor 2 によりスクリューを回転し，SN トレイを 1 つ配置する（図 7 (c)）．このとき，配. 5.1 SN 間の RSSI 値の測定. 置と同時に，スクリューの回転によって次の SN トレイがスクリューの先端に移動し，保持. 本論文で提案する WSN 構築・管理手法では，システムの使用環境においてロボットが配. される．配置後，ロボットは，Motor 1 によりスクリューおよびガイド部を上昇させ，次の. 置位置を判断する基準となる，SN 間で安定した通信が可能な RSSI の閾値を求める必要が. 配置箇所へ移動する（図 7 (d)，(e)）．SN トレイの回収は，逆の手順で行う．また，このよ. ある．そのため，SN の通信特性を後述の実験環境で確認した．ここでは，MOTE を SN ト. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

(7) 1169. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. 図 8 SN 間の RSSI 値の測定 Fig. 8 RSSI (Received Signal Strength Indication) value between SNs.. レイに格納した状態で，2 個の SN トレイを用いた．実験は，一方の SN を固定し，他方の. SN を MOTE の最短通信距離である 0.3 [m] より 0.1 [m] 間隔で離していき，各距離での SN. 図 9 光センサ特性 Fig. 9 Characteristic of light sensor.. 間の RSSI 値を測定した．測定は，2 [s] 間隔で 60 [s] 間 RSSI 値を取得し，それら 30 個のデータのうち，パケットロスによるデータの欠損を考慮し，5 個のデータをランダムに選び，. 5.2 光センサの特性評価実験. 平均値を求めた．測定結果を図 8 に示す．SN トレイに格納した状態では，MOTE の RSSI. ここでは，WSN で収集するサンプルデータとして，照度を用いた．これは，被災地にお. 値は 0.5 [m] 付近で −100 [dBm] となり，それ以上の距離ではパケットロスが頻繁に確認さ. いては災害後に発生する火災の消火活動と延焼防止などが重要なため22) ，レスキュー活動従. れ通信が困難となった．これらを考慮して移動ロボットが SN を配置する際，−100 [dBm] 以. 事者は救命活動とともに火災発生についても留意しており23) ，火災の兆候の検出に一般的. 上に閾値を設定することで通信が可能であるが，図 8 から分かるように，−90 [dBm] 以上は. に温度や煙，照度などの情報が用いられていることを参考にしている．本実験では，MOTE. RSSI 値の変動が大きく，配置位置の決定が不安定となった．これより，閾値を −80 [dBm]. 搭載の光センサ（CdSe 光電池）により，環境内の照度を測定した．また，比較データとし. 以下と設定することが考えられるが，本手法では，ロボットが RSSI 値の測定と移動を繰り. て，20 万 [lx] まで測定可能なデジタル照度計（CUSTOM 社 LX-1332D，シリコンフォト. 返し，後退せずに閾値以下となった地点で SN を配置することから，−80 [dBm] では配置. ダイオード）でも測定を行った，光源には電球を用いた．. 位置決定時に通信境界を行きすぎて SN を配置し，SN 間の通信が不安定になる可能性があ. MOTE を SN トレイに格納した場合，SN トレイの配置姿勢により光源と光センサの距. る．そのため，確実な通信を行うためのマージンをとり閾値を −70 [dBm] と設定した．SN. 離が変化するため，実験では，SN トレイに格納した状態での MOTE の光センサ値を，SN. トレイへの格納により MOTE の通信距離が短くなったが，これは，SN トレイのロボット. トレイの配置姿勢を変化させて調べた．後述の実験環境において消灯した状態で，MOTE. への携帯性を考慮し，MOTE のアンテナを SN トレイ内に格納したこと，および，SN ト. と電球間の距離を変化させ，各距離において光源に対する SN の向きを配置面に水平方向に. レイを床面に直接配置したことにより通信状態が悪くなったことなどが原因と考えられる．. 90 度ずつ回転して照度を測定した．各姿勢角における測定値は，40 個のセンサ出力データ. そのため，通信性能を改善するトレイ形状や配置方法を検討する必要があるが，本論文で. の平均であるが，ばらつきはほとんど見られなかった．図 9 に結果を示す．近距離では，同. は，移動ロボットによる WSN の構築・管理に主眼を置き，通信性能の改善については今後. じ位置でも SN トレイの姿勢により照度に差が見られるが，傾向として姿勢によらず SN 間. の課題とした．. の距離，つまり光源の変化に応じて照度が減衰することを確認した．これより，MOTE 搭載の照度計を用いて，環境中の照度変化の検出が可能であることを確認した．また，SN ト. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

(8) 1170. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. レイの各姿勢における光センサの距離特性を確認できた．. 6. 移動ロボットによる WSN 構築・管理と環境情報収集 6.1 移動ロボットによる WSN 構築・管理. 以降，順次，既配置の SN と次に配置する SN との RSSI 値を測定しながら，閾値を基準に. SN の配置を繰り返し，WSN を構築する． (2) ネットワークが切断した，あるいは，しそうな箇所の把握機能また，WSN の通信を維持する管理機能の検証として，配置した一部の SN のバッテリ残. 前述の移動ロボットシステムに提案手法を実装し，WSN 構築・管理実験を行った．実験. 量の減少による機能の低下をシミュレートする．ロボットは，WSN から得られる SN 状態. 環境として，大学構内の鉄筋コンクリート建造物の屋内廊下（高さ：約 2.24 [m] × 幅：約. やセンサデータから，通信の切断や SN の異常を検知する．異常状態の SN もしくは通信切. 1.77 [m] × 全長：約 40 [m]）を使用し，被災時の照明設備の故障を想定して夜間に実験を. 断近辺の通信可能な SN の ID から，SN を配置した際に記録した位置情報（オドメトリ情. 行った．ここで，地下空間は構造が堅牢なため耐震性に優れており，被災時にも壁や天井の. 報）を用いて異常個所の位置を特定する．. 崩落が少ないとされている24) ．さらに本論文では，通信状況に基づく適応的な WSN の構. (3) ネットワーク異常時の修復機能. 築手法の検証が目的であるため，本実験では，環境構造は保たれており，通信インフラと. ロボットは異常個所付近まで移動した後，異常個所に最も近い正常な SN の RSSI 値を測. 照明機器の損傷のみを想定して行った．また，本実験は，1 台の SN を格納した SN トレイ. 定しながら，通信が切断されているもう一方の SN との接続を維持できる RSSI 閾値内の位. を 5 個用い，ルーティングについては，SN 配置時に静的に決定することとした．3 章で述. 置を探し，代替 SN を配置する．. べた配置アルゴリズムによる 3 つの機能を検証するために，次のシナリオで実験を行った（図 10）．. 以上のシナリオに基づき，WSN 構築・管理実験を行った．図 11 に実験の一例を示す．図 11 (a) および (b) は，オペレータの指示経路（直線軌道）に従いロボットが移動を開始し，. (1) SN 間の通信経路を確保しながら SN を配置する機能ロボットの移動経路は，オペレータより与える．ロボットは，WSN 構築命令を受け，ま. SN1 を配置した様子である．SN1 配置後，移動ロボットは SN1 からの RSSI 値の測定と移動を行い，SN2 を配置した（図 11 (c)）．以降，順次同様に SN3，SN4 を配置（図 11 (d)）. ず 1 台の SN（SN1）を配置する．次に，SN1 との RSSI 値が閾値（−70 [dBm]）以下にな. し，WSN を構築した．なお，本実験での配置位置決定時の RSSI 測定は 5 章で述べた方法. るまで経路上での移動と測定を繰り返し，閾値を最初に下回った位置に SN2 を配置する．. と同様であり，測定中にはロボットは停止するものとした．また，この例では，WSN の構築後に SN1 から模擬的な電源容量低下のデータが送られた．ロボットは，WSN の情報から SN1 を異常 SN として特定し，SN1 配置時に記録したオドメトリ情報を用いて SN1 の付近まで移動した（図 11 (e)）．その後，SN2 の RSSI 値を基に通信範囲内に SN5 を配置して，WSN の通信機能を修復した（図 11 (f)）．なお，WSN 修復時の移動経路については，配置した SN に干渉しない軌道をあらかじめ与えたが，各 SN の位置情報の記録や代替 SN の配置位置の決定に関しては，移動ロボットの自律的判断によるものである．この実験により配置された各 SN 間の距離を図 12 に示す．SN1-SN2 間は 0.52 [m]，SN2-. SN3 間は 0.54 [m]，SN3-SN4 間は 0.44 [m] であり，各 SN 間で最大 0.1 [m]（SN 間平均配置距離の約 20%）の差が生じた．SN 間の距離は，各実験において異なっており，環境要因や SN の固有特性，SN トレイの配置姿勢などによる通信状態の変化に応じて SN の配置が決定され，WSN が構築されたと考えられる．また，WSN 構築後，一部の SN に異常が起図 10 実験のシナリオ Fig. 10 Scenario of actual experiment.. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). こった場合にも，SN の状態を WSN 経由で検出し，代替 SN の配置によって通信機能を修復可能であることが確認できた．これより，提案手法により，通信状態を考慮した移動ロ. c 2010 Information Processing Society of Japan .

(9) 1171. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. 図 12 移動ロボットにより配置された SN 間の距離 Fig. 12 Example of distance between SNs deployed by mobile robot.. 図 11 移動ロボットによる WSN の構築と管理 Fig. 11 Actual experimental example on autonomous adaptive deployment and management of WSN using MOTE and omni-directional mobile robot.. 図 13 構築した WSN による照度検出の様子 Fig. 13 Experimental setup for measurement of a light condition.. ボットによる WSN の構築・管理が可能であることを確認した．本実験では，SN 配置位置決定時の RSSI 測定においてはロボットが停止するため，実験時のロボットの平均移動速度は 0.52 [cm/s]，WSN の構築時間（SN1∼SN4）は 4.8 [min]，. 6.2 WSN による照度情報収集移動ロボットにより構築および修復した WSN を用いて，各 SN によって照度を検出し，. SN5 の配置まで平均 7.5 [min] であった．これより，WSN 構築時間のほとんどは RSSI 測. 収集した．実験は，WSN の構築時と，代替 SN を配置した WSN 修復時の 2 つの場合で. 定のために停止しているため，長距離区間にできるだけ迅速に WSN を構築するためには，. 行った（図 13）．照度の検出は，SN1 から 0.2 [m] 離れた位置に電球を配置し，廊下の照明. SN の通信特性に基づき RSSI 測定方法を検討し，移動ロボットの動作との調整を図る必要. を消灯した状態で，測定開始から 30 [s] 後に電球を点灯，30 [s] 後に消灯し，90 [s] 間行った．. がある．. 各 SN の照度情報は，WSN を介してロボットに転送した．. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

(10) 1172. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. ロボットが移動・待機したことによる照度の変化などが原因と考えられる．しかし，図 14 と比較し，SN5 の配置位置による測定値の違いは見られるが，SN5 により SN1 の機能が代替され通信およびセンシング機能が回復しており，WSN が修復されていることが確認できた．これより，移動ロボットによる WSN 構築および修復により，WSN の通信を維持でき，. WSN を用いた情報収集が可能であることを確認した．. 7. おわりに本研究では，災害時における地下空間の被災情報を収集可能なシステムの開発を目的として，移動ロボットにより WSN の構築・管理を行う手法を提案した．また，SN 配置回収機. Fig. 14. 図 14 WSN による照度の検出 Result of gathering light information by deployed WSN (Fig. 8 (a)).. 構を搭載した移動ロボットシステムを開発し，実験により提案手法の有用性を確認した．本手法では，移動ロボットが RSSI 値を基準に SN の配置を行うことで，環境の通信状態に適応的な WSN の構築が可能であり，さらに，WSN に通信の切断などの異常があった場合には，その箇所を特定して追加・代替 SN を配置することで WSN を修復し，センシングおよびネットワーク機能が維持できることを確認した．今後は，高機動なクローラ型レスキューロボットなどに本手法を適用し，想定環境での実用的な運用が可能な MRSN の開発を行う．これにともない，RSSI だけでなくパケットロス率など通信状態を総合的に評価する手法や，構築した WSN による被災地情報の収集手法および収集情報の取扱いなどについて検討を行う．また，SN 状態およびセンサデータ通信時のトラフィック軽減や，提案手法に適したルーティングの検討など，WSN の特性を考慮した MRSN の運用手法について議論する必要がある．さらに，本システムの形態について，システムが適切に動作するための，SN の個数に対する移動ロボット台数の比率や分布，. 図 15 修復した WSN による照度の検出 Fig. 15 Result of gathering light information by repaired WSN (Fig. 8 (b)).. 環境規模による WSN 構築の効率比較なども行う予定である．謝辞本研究は，東京電機大学総合研究所研究 Zb06-01 の一部として行った．また，SN 配置回収機構の基本設計および試作は，坪沼孝行氏（東京電機大学 2005 年度卒業）の協力. WSN 構築時の照度検出結果を図 14 に示す．SN2 において数秒の検出遅れや誤差が生じているが，5.2 節の実験結果より照度センサの測定誤差は少ないことから，測定値の変化は通信状態の変化によるパケットロスなどによるものと考えられる．しかし，光源と各 SN の位置関係および時間的な照度変化（環境情報の変化）を，構築した WSN により検出可能であることが確認できた．光センサの距離特性を考慮に入れることで，情報源の位置を特定することが可能であると考えられる．また，図 15 に，WSN 修復時の検出結果を示す．. SN5 の測定値が変動しているが，これは前述の通信状況の変化および SN5 配置後に付近に. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). による．ここに記して感謝の意を表する．. 参. 考. 文. 献. 1) 消防庁（編）：平成 18 年度消防白書，pp.135–143, ぎょうせい (2006). 2) 河田恵昭：危機管理・減災と自治体（＜特集＞危機管理と自治体組織），都市問題， Vol.93, No.2, pp.3–17 (2002). 3) 太田裕：リアルタイム地震防災について—期待と課題，pp.2–7, 建築防災 (1996). 4) 福和伸夫，高井博雄，飛田潤：双方向災害情報システム「安震システム」と携帯型. c 2010 Information Processing Society of Japan .

(11) 1173. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. 災害情報端末「安震君」，日本建築学会技術報告集，No.12, pp.227–232 (2001). 5) 日本建築学会：韓国大邱（テグ）市で発生した地下鉄火災について（速報），日本建築学会防火委員会（オンライン）．入手先 http://news-sv.aij.or.jp/bouka/aij bk/tegu.pdf (参照 2008-10-16) 6) 川端邦明，佐藤秀夫，鈴木剛，嘉悦早人，戸辺義人：受動的倒立機構を用いたセンサノードの開発，設計工学，Vol.44, No.1, pp.36–42 (2009). 7) 澤井圭，河野仁，鈴木剛，羽田靖史，川端邦明：投射配置による落下衝撃を考慮した耐衝撃機構を備えた無線センサノードの開発，第 14 回ロボティクス・シンポジア，pp.459–464 (Mar. 16–17, 2009). 8) Kimitsuka, Y., Sawai, K. and Suzuk, T.: Development of Mobile Robot Teleoperation System utilizing Robot Sensor Network, 5th International Conference on Networked Sensing Systems (INSS2008 ), p.250 (June 17–19, 2008). 9) 文部科学省：「大都市大震災軽減化特別プロジェクト」（通称「大大特」）とは，文部科学省（オンライン）．入手先 http://www.mext.go.jp/a menu/kaihatu/jishin/04031203.htm (参照 2007-02-22) 10) Tadokoro, S., Matsuno, F., Onosato, M. and Asama, H.: Japan National Special Project for Earthquake Disaster Mitigation in Urban Areas, 1st International Workshop on Synthetic Simulation and Robotics to Mitigate Earthquake Disaster, Padova, Italy, pp.1–5 (July 2003). 11) 川端邦明，羽田靖史，嘉悦早人，淺間一：被災者探索のための知的データキャリアの設計・開発，設計工学，Vol.42, No.10, pp.589–594 (2007). 12) 石塚美加，会田雅樹：センサネットワークにおける耐故障性の高い確率的配置の実現，電子情報通信学会論文誌 B，Vol.J88-B, No.11, pp.2181–2191 (2005). 13) McMickell, M.B., Goodwine, B. and Montestruque, L.A.: MICAbot: A Robotic Platform for Large-Scale Distributed Robotics, Proc. lEEE International Conference on Rebotics and Automation (ICRA2003 ), Vol.2, Taipei, Taiwan, pp.1600– 1605 (Sep. 14–19, 2003). 14) Dantu, K., Rahimi, M., Shah, H., Babel, S., Dhariwal, A. and Sukhatme, G.S.: Robomote: Enabling mobility in sensor networks, 4th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks (IPSN2005 ), pp.404–409 (Apr. 15, 2005). 15) Parker, L.E., Kannan, B., Xiaoquan, F. and Yifan, T.: Heterogeneous Mobile Sensor Net Deployment Using Robot Herding and Line of Sight Fromations, Proc. 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2003 ), Vol.3, pp.2488–2493 (Oct. 27–31, 2003). 16) Batalin, M.A. and Sukhatme, G.: Sensor coverage using mobile robots and stationary nodes, Proc. SPIE (SPIE2002 ), Vol.4868, Boston, MA, pp.269–276 (Aug. 2002).. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). 17) Miyama, S., Imai, M. and Anzai, Y.: Rescue Robot under Disaster Situation: Position Acquisition with Omni-directional Sensor, Proc. 2003 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2003 ), Vol.4, pp.3132–3137 (Oct. 27–31, 2003). 18) Sugano, M., Kawazoe, T., Ohta, Y. and Murata, M.: An indoor localization system using RSSI measurement of a wireless sensor network based on the ZigBee standard, Proc. 6th IASTED International Multi-Conference on Wireless and Optical Communication, pp.503–508 (2006). 19) Howard, A., Matari´c, M.J. and Sukhatme, G.S.: Mobile Sensor Network Deployment using Potential Fields: A Distributed, Scalable Solution to the Area Coverage Problem, Distributed Autonomous Robotics Systems 5, pp.299–308, Springer-Verlag Tokyo (2002). 20) Pac, M.R., Erkmen, A.M. and Erkmen, I.: Scalable Self-Deployment of Mobile Sensor Networks: A Fluid Dynamics Approach, Proc. 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2006 ), Beijin, Chaina, pp.1446–1451 (Oct. 9–15, 2006). 21) 淺間一，佐藤雅俊，嘉悦早人，尾崎功一，松元明弘，遠藤勲：3 自由度独立駆動型全方向移動ロットの開発，日本ロボット学会誌，Vol.14, No.2, pp.249–254 (1996). 22) 総務省消防庁：阪神・淡路大震災関連情報データベース（オンライン）．入手先 http://sinsai.fdma.go.jp/search (参照 2007-02-22) 23) 特集東京大震災，J レスキュー，Vol.24, イカロス出版 (2006). 24) Godard, J.P.: Urban Underground Space and Benefits of Going Underground, Proc. World Tunnel Congress 2004 and 30th ITA General Assembly, Singapore, pp.1–9 (May 22–27, 2004). (平成 21 年 7 月 8 日受付) (平成 21 年 12 月 17 日採録) 鈴木. 剛. 1998 年埼玉大学大学院理工学研究科生産科学専攻博士後期課程修了．博士（工学）．同年理化学研究所工学基盤研究部協力研究員．2000 年同基礎科学特別研究員を経て，2002 年より東京電機大学工学部情報通信工学科助教授．2007 年 4 月同准教授．マルチロボットセンサネットワークシステム，複数移動ロボットの協調，群移動ロボット遠隔操作の研究開発に従事．IEEE，日本ロボット学会，電子情報通信学会，日本機械学会等の会員．. c 2010 Information Processing Society of Japan .

(12) 1174. 移動ロボットによる無線センサネットワークの構築と管理および環境情報の収集. 杉崎隆二. 羽田靖史（正会員）. 1983 年 7 月 1 日生．2006 年 3 月東京電機大学卒業．2008 年 3 月同大. 2003 年筑波大学大学院博士課程工学研究科知能機能工学専攻修了，博. 学大学院工学研究科修了．同年パナソニック（株）入社．以来，携帯電話. 士（工学）．2003 年理化学研究所特定協力研究員．2007 年情報通信研究. を中心とした移動通信に関する研究・開発に従事．現在は，パナソニック. 機構専攻研究員，現在に至る．東京大学人工物工学研究センター協力研究. （株）東京 R&D センターに所属．. 員，独立行政法人理化学研究所客員研究員を兼務．災害対応ロボット，自律ロボット，環境知能化，軽航空機，サービス工学等に関する研究に従事．. 2006 年第 16 回インテリジェント・システム・シンポジウムベストプレゼンテーション賞，川端邦明. 2007 年第 2 回競基弘技術業績賞受賞．日本ロボット学会，日本機械学会等の会員．. 1997 年理化学研究所基礎科学特別研究員．2000 年理化学研究所工学基盤研究部基盤技術開発室研究員．2002 年理化学研究所分散適応ロボティ. 戸辺義人（正会員）. クス研究ユニット研究員．同ユニットリーダー，同先端技術開発支援セン. 東京電機大学未来科学部情報メディア学科教授．現在，独立行政法人科. ターアドバンスト・エンジニアリングチーム専任研究員を経て，2007 年. 学技術振興機構 CREST OSOITE プロジェクトにて，都市センシングに. 9 月より川端知能システム研究ユニット・ユニットリーダー，現在に至る．. 取り組んでいる．. 博士（工学）．東京大学人工物工学研究センター客員研究員．環境知能化ノード，構成論的神経行動学に基づいた移動知研究，自律移動ロボット等に関する研究に従事．2002 年計測自動制御学会システム・情報部門部門賞奨励賞受賞．2005 年日本ロボット学会論文賞およびファナック FA 財団論文賞受賞．IEEE，日本ロボット学会，日本機械学会，計測自動制御学会，電子情報通信学会，日本進化学会等の会員．. 情報処理学会論文誌. Vol. 51. No. 4. 1163–1174 (Apr. 2010). c 2010 Information Processing Society of Japan .

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