416 システム/制御/情報，Vol. 61, No. 10, pp. 416–421, 2017 ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
「お隣のアイサイ研究者の
IT
道具箱」特集号
解
説
制御研究者のための
ROS
入門
徳山 享大*・木内 裕介*
||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||1.
はじめに
Robot Operating System(ROS)はオープンソースの プロジェクトとして近年急速に台頭したロボット開発の フレームワークである．システム・制御・情報工学を含 む，さまざまな分野の研究者によって膨大なROSのソ フトウエアが公開されており，世界中のユーザによって 共有されている．このような公開ソフトの中には，実際 のセンサやアクチュエータを動作させるためのドライバ 類も多く提供されており，ROSのソフトウエアをうまく 組み合わせるだけで，一定の自律性を備えたロボットを， その日のうちに作り上げることも可能である． 本稿は，ROSをこれから使い始めようとする読者に 対して，入門レベルの解説を行うものである．すでに良 い参考書[1,2]があり，公式Wiki1の解説も充実してい るが，制御工学の研究者がROSのエッセンスを手早く 習得するには，もっと効率的な方法があるように思われ る．そこで本稿では，あまり前置きをせず，ROSを使っ た簡単なフィードバック制御系の作例を具体的に示すア プローチを取る．題材として倒立振子の安定化制御を取 り上げ，ROSおよびROSとの強力な連携機能を有する 3次元動力学シミュレータGazeboを使ってシミュレー タを作る．扱う倒立振子のモデルは，1関節をもつ最も 単純なシリアルリンクのロボットモデルとなる．制御研 究者であれば，本稿の作例を通じて短期にROSのコン セプトをつかみ，その後の応用へ進むことが可能である． 実際，筆者らも初めは簡単なシミュレータを作る過程で ROSへの理解を深めた．本稿の読者にも，それを追体験 してほしいと考えている．ROSを使ったロボット開発の 応用例については，本稿の最後に筆者らの取り組みを紹 介する． 本稿のプログラム作成に使用した PC スペックを 第1表，ROS/Gazeboバージョンを第2 表にまとめる．
1.1
プログラム概要 本稿には，ROSとGazeboのインストール，および ワークスペースの作成2まで完了していることを想定し ∗ 三菱重工業（株） ICTソリューション本部Key Words: robot operating system, Gazebo, robotics.
1http://wiki.ros.org/
2http://wiki.ros.org/ja/ROS/Tutorials/
InstallingandConfiguringROSEnvironment
第1表 PCスペック OS Ubuntu 14.04 LTS (64 bit) CPU Intel Core i5 CPU 760 (2.80GHz× 4)
RAM 12 GB 第2表 ROS/Gazeboバージョン ROS indigo Gazebo 2.2.6 第1図 サンプルプログラム内処理 てプログラム作成手順をまとめる． 作成するサンプルプログラムは第1図に示す分散処理 を行う．ROSで実行するプログラムは，Nodeとよばれ るプロセスが各自の処理を行う分散システムとなってい る．サンプルプログラムでは，「sample load」がロボッ トの角度指令を設定し，それに応じて「sample control」 がフィードバック(FB)制御によりロボットの関節に与 えるトルクを出力する． Node間の通信方法は以下の二つにわけられる． • Publish/Subscribe • Service 一つめの「Publish/Subscribe」は不特定のNode間 でデータのやりとりを行う通信方法である．あるNode があらかじめ決められたデータ型をもつデータをTopic にPublish（出版）する．そのTopicを必要とするNode はTopicをSubscribe（購読）する．この通信は非同期 であり，また，通信相手のNodeを特定しないゆるい通 信方法となっている． 二つめの「Service」は特定のNode間でデータのや りとりを行う通信方法である．あるNodeが提供する Serviceにcallして任意の処理を実行させたり，データ の受け渡しを行う． – 24 –
德
(a)変更前 (b)変更後 第2図 rrbotモデル
2.
ロボットモデルの作成
サンプルモデルには，単純な制御対象として一般的な 単振り子を用いる． より複雑なロボットのモデルをhttp://robots.ros.org /からダウンロードすることもでき，また，ロボットモ デルと併せてプログラムを公開しているサンプルもある ため，本稿の学習後に参考とすることをおすすめする． 単振り子モデルは，Gazeboのチュートリアルにも使 用されている1rrbotを流用して作成する．Ubuntuの ターミナルを起動し，以下のコマンドでrrbotをダウン ロード・ビルドすることでrrbotを入手する． 1 cd ~/ c a t k i n _ w s / src /2 git clone -b indigo - devel https :// github . com / ros - s i m u l a t i o n / g a z e b o _ r o s _ d e m o s . git 3 cd .. 4 c a t k i n _ m a k e rrbotは第2図(a)に示すような二重振り子のロボット モデルである．ロボットモデルを簡易化するため，ロボッ トの構成をxmlで記述するurdfファイルを変更して第 2関節を固定化し，単振り子のロボットモデル（第2 図 (b)）を作成する． まず，以下のコマンドでrrbotのurdfファイルを開 く．本稿ではエディタにgeditを使用しているが，Vim やEmacsなど，コーディングに適したエディタを使用 することをおすすめする． 1 roscd r r b o t _ d e s c r i p t i o n / urdf / 2 gedit rrbot . xacro
開いた「rrbot.xacro」を以下のとおり変更し，90行 目をコメントアウト，つぎの行を追加する．
ファイル名: rrbot.xacro
90 <! - - joint name =" joint2 " type =" c o n t i n u o u s " - - >
91 < joint name =" joint2 " type =" fixed " >
ここでは第2関節（joint2）の種類を書き換えており， 1自由度回転するcontinuousジョイントから，自由度0 のfixedジョイントに変更している． ロボットモデルの変更はこれで完了である． 1http://gazebosim.org/tutorials/?tut=ros urdf
3.
ノードの作成
3.1
sample load
の作成 1 s ごとに角度指令を更新してPublish するNode （第1 図中，sample load）を作成する． まずは以下のコマンドで「sample load」パッケージ と実行ファイルを作成する． 1 cd ~/ c a t k i n _ w s / src / 2 c a t k i n _ c r e a t e _ p k g s a m p l e _ l o a d rospy std _ms gs 3 cd s a m p l e _ l o a d 4 mkdir scripts 5 cd scripts 6 gedit s a m p l e _ l o a d . py 上記コマンドの2行目がパッケージのひな形を作成す る箇所であり，作成するパッケージ名「sample load」と 必要なパッケージ「rospy」「std msgs」を指定している． 必要なパッケージを変更する際は，同ディレクトリに自 動作成された「CMakeLists.txt」「package.xml」を変更 する． 作成した「sample load.py」には，以下の通り記述す る．本プログラムは，角度指令を1 sごとに6 deg増加 させてPublishする処理を行う． ファイル名: sample load.py 1 #!/ usr / bin / env python 2 import rospy3 from st d_m sgs . msg import Float64 4 import math 5 6 Ts = 1 7 8 if __n ame __ == ’ __main__ ’: 9 rospy . i n i t _ n o d e ( ’ sample_load ’) 10 rate = rospy . Rate (1.0/ Ts ) 11
12 pub = rospy . P u b l i s h e r ( ’ angle_ref ’ , Float64 , q u e u e _ s i z e =10)
13 ref = 0 14
15 while not rospy . i s _ s h u t d o w n () : 16 pub . publish ( ref )
17
18 ref += ( Ts *2* math . pi /60) 19
20 rate . sleep ()
9行目でNode名（sample load）を宣言し，10行目 でNodeの実行周期（1 Hz）を指定している．12行目 ではPublishするTopic名「angle ref」およびデータ型 （Float64）を指定している． 15行目以降に毎周期実行する処理を記述しており， roscoreが起動している限り実行され続ける．16行目で 角度指令refをPublish，18行目で次サンプルの角度指 令refを計算している．20行目は，10行目で指定した時 間が経過するまで待機する処理である． 作成したプログラムには，以下のコマンドで実行権限 (a)変更前 (b)変更後 第2図 rrbotモデル
2.
ロボットモデルの作成
サンプルモデルには，単純な制御対象として一般的な 単振り子を用いる． より複雑なロボットのモデルをhttp://robots.ros.org /からダウンロードすることもでき，また，ロボットモ デルと併せてプログラムを公開しているサンプルもある ため，本稿の学習後に参考とすることをおすすめする． 単振り子モデルは，Gazeboのチュートリアルにも使 用されている1rrbotを流用して作成する．Ubuntuの ターミナルを起動し，以下のコマンドでrrbotをダウン ロード・ビルドすることでrrbotを入手する． 1 cd ~/ c a t k i n _ w s / src /2 git clone -b indigo - devel https :// github . com / ros - s i m u l a t i o n / g a z e b o _ r o s _ d e m o s . git 3 cd .. 4 c a t k i n _ m a k e rrbotは第2図(a)に示すような二重振り子のロボット モデルである．ロボットモデルを簡易化するため，ロボッ トの構成をxmlで記述するurdfファイルを変更して第 2関節を固定化し，単振り子のロボットモデル（第2 図 (b)）を作成する． まず，以下のコマンドでrrbotのurdfファイルを開 く．本稿ではエディタにgeditを使用しているが，Vim やEmacsなど，コーディングに適したエディタを使用 することをおすすめする． 1 roscd r r b o t _ d e s c r i p t i o n / urdf / 2 gedit rrbot . xacro
開いた「rrbot.xacro」を以下のとおり変更し，90行 目をコメントアウト，つぎの行を追加する．
ファイル名: rrbot.xacro
90 <! - - joint name =" joint2 " type =" c o n t i n u o u s " - - >
91 < joint name =" joint2 " type =" fixed " >
ここでは第2関節（joint2）の種類を書き換えており， 1自由度回転するcontinuousジョイントから，自由度0 のfixedジョイントに変更している． ロボットモデルの変更はこれで完了である． 1http://gazebosim.org/tutorials/?tut=ros urdf
3.
ノードの作成
3.1
sample load
の作成 1 s ごとに角度指令を更新してPublishするNode （第1図中，sample load）を作成する． まずは以下のコマンドで「sample load」パッケージ と実行ファイルを作成する． 1 cd ~/ c a t k i n _ w s / src / 2 c a t k i n _ c r e a t e _ p k g s a m p l e _ l o a d rospy std _ms gs 3 cd s a m p l e _ l o a d 4 mkdir scripts 5 cd scripts 6 gedit s a m p l e _ l o a d . py 上記コマンドの2行目がパッケージのひな形を作成す る箇所であり，作成するパッケージ名「sample load」と 必要なパッケージ「rospy」「std msgs」を指定している． 必要なパッケージを変更する際は，同ディレクトリに自 動作成された「CMakeLists.txt」「package.xml」を変更 する． 作成した「sample load.py」には，以下の通り記述す る．本プログラムは，角度指令を1 sごとに6 deg増加 させてPublishする処理を行う． ファイル名: sample load.py 1 #!/ usr / bin / env python 2 import rospy3 from st d_m sgs . msg import Float64 4 import math 5 6 Ts = 1 7 8 if __n ame __ == ’ __main__ ’: 9 rospy . i n i t _ n o d e ( ’ sample_load ’) 10 rate = rospy . Rate (1.0/ Ts ) 11
12 pub = rospy . P u b l i s h e r ( ’ angle_ref ’ , Float64 , q u e u e _ s i z e =10)
13 ref = 0 14
15 while not rospy . i s _ s h u t d o w n () : 16 pub . publish ( ref )
17
18 ref += ( Ts *2* math . pi /60) 19
20 rate . sleep ()
9行目でNode名（sample load）を宣言し，10行目 でNodeの実行周期（1 Hz）を指定している．12行目 ではPublishするTopic名「angle ref」およびデータ型 （Float64）を指定している． 15行目以降に毎周期実行する処理を記述しており， roscoreが起動している限り実行され続ける．16行目で 角度指令refをPublish，18行目で次サンプルの角度指 令refを計算している．20行目は，10行目で指定した時 間が経過するまで待機する処理である． 作成したプログラムには，以下のコマンドで実行権限
418 システム/制御/情報 第61巻 第10号 (2017) を与えること． 1 chmod 755 s a m p l e _ l o a d . py
3.2
sample control
の作成 ロボットモデルの第1関節（joint1）の関節角度をFB 制御するNodeを作成する． 前節同様，まずは以下のコマンドで「sample control」 パッケージと実行ファイルを作成する． 1 cd ~/ c a t k i n _ w s / src / 2 c a t k i n _ c r e a t e _ p k g s a m p l e _ c o n t r o l rospy std _ms gs g a z e b o _ m s g s 3 cd s a m p l e _ c o n t r o l 4 mkdir scripts 5 cd scripts 6 gedit s a m p l e _ c o n t r o l . py 作成した「sample control.py」には，以下の通り記 述する．本プログラムは，Subscribeにより角度指令 (angle ref)を，Serviceによりロボットモデルの現在角 度を取得し，FB制御によるトルク指令を Serviceで joint1に与えることにより，単振り子を任意の角度に制 御する．FB制御系にはPID制御器のみを実装する． ファイル名: sample control.py1 #!/ usr / bin / env python 2 import rospy 3 from g a z e b o _ m s g s . srv import G e t J o i n t P r o p e r t i e s 4 from g a z e b o _ m s g s . srv import A p p l y J o i n t E f f o r t 5 from g a z e b o _ m s g s . srv import J o i n t R e q u e s t 6 from st d_m sgs . msg import Float64
7 import math 8 9 Ts = 0.001 10 j o i n t _ n a m e = ’ joint1 ’ 11 J = 0.58 12 omega = 2* math . pi *2 13 14 def g e t _ r e f _ c a l l b a c k ( data ) : 15 global a n g l e _ r e f 16 a n g l e _ r e f = data . data 17
18 if __ nam e__ == ’ __main__ ’:
19 rospy . i n i t _ n o d e ( ’ sample_control ’) 20 rate = rospy . Rate (1.0/ Ts )
21
22 rospy . S u b s c r i b e r ( ’ angle_ref ’ , Float64 , g e t _ r e f _ c a l l b a c k ) 23 24 g e t _ a n g l e = rospy . S e r v i c e P r o x y ( ’/ gazebo / g e t _ j o i n t _ p r o p e r t i e s ’ , G e t J o i n t P r o p e r t i e s ) 25 c l e a r _ t o r q u e = rospy . S e r v i c e P r o x y ( ’/ gazebo / c l e a r _ j o i n t _ f o r c e s ’ , J o i n t R e q u e s t ) 26 s e t _ t o r q u e = rospy . S e r v i c e P r o x y ( ’/ gazebo / a p p l y _ j o i n t _ e f f o r t ’ , A p p l y J o i n t E f f o r t ) 27 28 Kd = 3* omega **1* J 29 Kp = 3* omega **2* J 30 Ki = 1* omega **3* J 31 32 torque = 0 33 u_z = [0 , 0] 34 y_z = [0 , 0] 35 d_init = True 36 37 a n g l e _ r e f = 0 38
39 while not rospy . i s _ s h u t d o w n () : 40 angle = g e t _ a n g l e ( j o i n t _ n a m e =
j o i n t _ n a m e ) . p osi ti on [0] 41 u_z [0] = a n g l e _ r e f - angle 42 y_z [0] = Ts * sum ( u_z ) /2 + y_z [1] 43
44 if d_init :
45 torque = Kp * u_z [0] + Ki * y_z [0] 46 d_init = False
47 else :
48 torque = Kp * u_z [0] + Ki * y_z [0] + Kd *( u_z [0] - u_z [1]) / Ts 49 50 u_z [1] = u_z [0] 51 y_z [1] = y_z [0] 52 53 c l e a r _ t o r q u e ( j o i n t _ n a m e = j o i n t _ n a m e ) 54 s e t _ t o r q u e ( j o i n t _ n a m e = joint_name ,
effort = torque , du rat ion = rospy . Dur ati on ( -1) )
55
56 rate . sleep ()
18行目以降のメイン関数を解説する．
19行目でNode名(sample control)を宣言し，20行 目でNodeの実行周期(1 kHz)を指定している．22行 目ではSubscribeするTopic名「angle ref」とデータ 型(Float64)，コールバック関数名(get ref callback)を 指定している．コールバック関数は指定したTopicが Publishされた際に呼び出される．本プログラムでは 14-16行目がコールバック関数であり，Publishされた Topicをグローバル変数の「angle ref」に代入している．
24行目でService名(gazebo/get joint properties)と 型(GetJointProperties)を指定している．このService は指定したjointの情報を取得するために使用する．
25行目でService名(gazebo/clear joint force)と型 (JointRequest)を指定している．このServiceは指定し たjointのトルクをクリアするために使用する．
26行目でService名(gazebo/apply joint effort)と型 (ApplyJointEffort)を指定している．このServiceは指 定したjointにトルクを与えるために使用する．
39行目以降に毎周期実行する処理を記述しており， roscoreが起動している限り実行され続ける．40行目で Service(gazebo/get joint properties)を使用してjoint1 の角度を取得している．41-51行目でPID制御器の計算 を行い，トルク指令をtorqueに代入している．
53行目でjoint1のトルクをクリアし，54行目でトル – 26 –
ク指令torqueをjoint1に出力する．56行目は，20行目 で指定した時間が経過するまで待機する処理である． 作成したプログラムには，以下のコマンドで実行権限 を与えること． 1 chmod 755 s a m p l e _ c o n t r o l . py 以上でプログラムの作成が完了となる．
最後に，作成したパッケージ(sample load，sample con-trol)をROSのビルドシステムに認識させるために以下 のコマンドを実行する． 1 cd ~/ c a t k i n _ w s / 2 c a t k i n _ m a k e
4.
プログラムの実行
本章には，ここまでに作成したプログラムの実行方法 を記載する． まず，以下のコマンドを実行することで，gazebo上で の単振り子の動作を確認できる． 1 r o s l a u n c h r r b o t _ g a z e b o r r b o t _ w o r l d . launch roslaunchコマンドは，ROSの実行に必須なプロセス roscoreとともに複数のNodeを立ち上げるコマンドであ り，「rrbot gazebo」パッケージ内の「rrbot world.launch」 ファイルをlaunchする． ロボットモデルしか起動していないため，重力によっ て単振り子が振動することが確認できる(第3 図)． つぎに，第3.2節で作成したFB制御系を起動するた め，以下のコマンドを実行する． 1 rosrun s a m p l e _ c o n t r o l s a m p l e _ c o n t r o l . py rosrunは単一の実行ファイルを実行するコマンドであ り，「sample control」パッケージ内の「sample control.py」 ファイルを実行している．コマンドを実行すると，FB制御が働いて単振り子が 直立する(0 deg)ことが確認できる（第4 図）．これは， 角度指令である「angle ref」TopicがPublishされてい ないことにより，角度指令が初期値0 degに固定されて いるためである． 最後に，第3.1節で作成した角度指令をPublishする Nodeを起動するため，以下のコマンドを実行する． 1 rosrun s a m p l e _ l o a d s a m p l e _ l o a d . py コマンドを実行すると，角度指令が更新され1 sごと に角度が変化していくことが確認できる（第5 図）． 本稿で作成したプログラムは簡単なものであるため， これを改良しながらROS/Gazeboの使用方法を学ぶこ とができると考えている．たとえば，制御系を改良した り，角度指令をcsvファイルから読み込んだり，ジョイ スティックと通信するNodeを介して角度指令をリアル 第3図 Gazebo画面1 第4図 Gazebo画面2 第5図 Gazebo画面3 タイム操作したりと，さまざまな改良方法が考えられる． また，rrbotの先端にはカメラが搭載されており，その データを活用するNodeを作成することも可能である． 先述の通り，より複雑なロボットモデルやプログラム をhttp://robots.ros.org/からダウンロードして参考に することも有用である． ROS/Gazeboについてさらに学習したい場合は，参 考文献[1,2]や，ROS/GazeboのHPを参照することを おすすめする．
5.
三菱重工の ROS/Gazebo 活用 [3]
最後に，筆者らがROS/Gazeboの活用に取り組んで いるロボットの例を紹介をする． 三菱重工はさまざまな移動方式をもつ遠隔操作型災 害対応ロボットの開発に関わっており，重大災害発生環 境下での移動能力の向上，および遠隔操作性を向上させ るための環境認識機能の開発において，とくに注力して ROS/Gazeboを活用している． 「MHI-MEISTeRII」は，地形にならうように揺動 可能な四つのクローラで移動する双腕ロボットである （第 6図）．傾斜計および荷重・トルクセンサを用いた重 心位置および姿勢の制御により，階段を含むさまざまな 地形を移動できる． 「MHI-Super Giraffe」は，台車で移動し，伸縮はし ご機構でマニピュレータを荷揚げして，8 m高所の作業420 システム/制御/情報 第61巻 第10号 (2017) 第6図 MHI-MEISTeRII[3] 第7図 MHI-Super Giraffe[3] 第8図 WAREC-1[3] 第9図 階段踊り場の通り抜け[3] を可能とするロボットである（第7 図）．狭い場所での 機動性向上のため，台車には4輪駆動4輪操舵方式を採 用し，スピン（その場での回転）や真横・斜め方向への 並進が可能である． 「WAREC-1(WAseda REsCuer-No. 1)」は早稲田大 学と共同で開発中の4肢ロボットであり，腹ばい移動や 4足歩行，2足歩行が可能である（第8 図）．車輪式やク ローラ式で移動困難な螺旋階段や垂直はしご，着地可能 な領域が限定される離散接地環境に適応しやすい特徴が ある[4]． 移動機能の開発においては，実機試験で万一転倒した 場合にロボットが破損する危険性が高いため，不整地や 階段を模擬した環境を含むGazeboを活用し，実機試験 前に十分な検討を行っている． MHI-MEISTeRIIにおける活用例を第9図に示す．階 段の走行で姿勢の安定性を保つためには，路面との接地 面積ができるだけ広くなるようクローラの寸法・配置を設 計すべきだが，階段途中の狭い踊り場における方向転換 (a)実機 (b) Gazeboモデル 第10図 腹ばい移動[3]
第11図 ros controlを用いたGazeboとROSの連携[3] 時は，クローラ部が大きすぎると旋回できずに行き詰まっ てしまう．この問題への対処として，MHI-MEISTeRII は踊り場を通過するための狭隘路走行姿勢にモード遷移 する機能を有する．姿勢変形による階段踊り場通りぬけ の成立性の確認や，安定的な姿勢移行を実現するための 動作計画の検討にシミュレータを活用している． WAREC-1は螺旋階段や垂直梯子など，車輪式やク ローラ式での移動が難しい環境での運用も想定して開発 中の脚式移動ロボットである．環境に応じて使い分ける 各種移動方式をGazeboによって動力学的に評価できる 環境を構築し，機体開発の効率化を図っている． 腹ばい移動は積極的に胴体を接地させる移動方式であ り，瓦礫が散在して崩れやすい脆弱な環境でも安定して 移動できる．Gazeboを用いて検討したモーションによ り，実機試験での移動も実現している（第10図）． 腹ばい移動や垂直梯子移動といった各移動方式の動力 学シミュレーションにおいて，関節への負荷トルクは特 に重視して評価している．WAREC-1では機体製作前に 梯子昇降，腹ばい移動，2足歩行を対象としてGazebo によるシミュレーションを行い，必要トルクの予測結果 を機体設計に反映している[4]．
またWAREC-1では，第11図に示すros controlと いうパッケージ1を用いた実機とGazeboの制御ソフト 共有により，効率的なモデルベース開発環境を構築して いる． 遠隔操作型ロボットでは，ロボット周囲の状況をオペ レータに正確かつ直感的に示すことが重要である．ここ 1 http://gazebosim.org/tutorials/?tut=ros control – 28 –
(a)実際の状況 (b) Rvizの表示 第12図 狭隘な空間のマニピュレーション（MHI-Super Giraffe）[3] (a)オドメトリで生成し た地図 (b) SLAMで生成した 地図 第13図 SLAM試験（MHI-MEISTeRII）[3] ではロボット周囲の環境認識技術に関し，レーザスキャ ナを用いた3次元マッピングに関する取り組みを紹介 する． 第 12 図は，Rviz（ROSのビューワ）の3次元地図 を監視しながら狭隘な空間にマニピュレータを侵入させ ている状況である．3次元地図を用いた操作により壁面 までの距離が直感的に把握でき，マニピュレータを安全 に壁面に接近させることができる．結果としてマニピュ レータの作業範囲が拡大し，ロボット運用性が向上する． 第 13 図は，壁面に囲まれた地形で周囲をレーザス キャナで走査しながらMHI-MEISTeRIIが周回走行した ときの地図生成結果であり，同じセンサデータから，オ ドメトリのみで作成した地図と，SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）で生成した地図を比較し ている．MHI-MEISTeRIIのようなクローラ式のロボッ トは，滑りながら旋回するためオドメトリによる位置推 定誤差が大きく，第 13図(a)で示す通り地図の歪みが 大きい．一方，SLAMで精度の良い自己位置が得られれ ば，第13図(b)で示す通り地図の歪みを小さくできる． Gazeboはセンサモデルのライブラリが豊富であり，環 境認識系機能の開発にも有用である．実機試験でセンサ の仕様，地形条件，そしてデータ処理方法のパターンを すべて評価することは多大なコストを要するが，Gazebo をうまく活用することで，開発を効率化できる．
6.
おわりに
本稿では，ロボットの機能強化，および開発効率向上 のために近年よく活用されているROS/Gazeboについ て，制御研究者が取り組みはじめやすい単振り子のFB 制御を例として，サンプルモデルの実装方法を記載した． また，最後に三菱重工が開発に関わる災害対応ロボット におけるROS/Gazeboの活用事例を紹介した． 本稿ではROS/Gazeboの機能のごく一部しか紹介で きていないが，ROS初学者の制御研究者が制御系設計 にROS/Gazeboを活用し始めるきっかけとなれば幸い である． 謝 辞本稿のMHI-MEISTeRIIおよびMHI-Super Giraffe に関する内容の一部は，経済産業省の廃炉・汚染水対策 事業費補助金を受け，三菱重工が国際廃炉研究開発機 構(IRID)の一員として行った研究成果を含む．また， WAREC-1に関する内容の一部は，内閣総合科学技術・ イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プロ グラム(ImPACT)「タフ・ロボティクス・チャレンジ」 の研究成果を含む．記して謝意を示す． (2017年7月3日受付) 参 考 文 献 [1] 小倉：ROSではじめるロボットプログラミング,工学社 (2015) [2] 表ら：詳説ROSロボットプログラミング, Kurazume Laboratory (2015) [3] 木内ら: 三菱重工におけるROS/Gazeboを活用したロ ボット;日本ロボット学会誌, Vol. 35, No. 4, pp. 8–11 (2017) [4] 橋本ら：極限条件下で作業可能な災害対応ロボットの開 発（第11報：4肢ロボットWAREC-1の設計と製作）； 第34回日本ロボット学会学術講演会, 2C2-02 (2016) 著 者 略 歴 とく 徳 やま山 きょう享 大た 1988年9月24日生．2013年3月東京 大学大学院新領域創成科学研究科先端エ ネルギー工学専攻修士課程修了．同年4月 三菱重工業株式会社入社，現在同社ICT ソリューション本部システム技術開発部 に勤務．機械制御，ロボティクスの研究に 従事． きの 木 うち内 ゆう裕 すけ介 1981年7月7日生．2008年3月京都大 学情報学研究科システム科学専攻修士課程 修了．同年4月三菱重工業株式会社入社， 現在同社ICTソリューション本部システ ム技術開発部に勤務．機械制御，ロボティ クスの研究に従事．計測自動制御学会の会 員．技術士（機械部門）． 德
