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近年、自動化技術の発達や少子高齢化による人手不足により、人とロボットが 協働で動く例も増えてきており、人間と協働で働くロボットによる自動化技術が 注目されている。ロボットの自動化のためには、自動で周囲を認識し、正確に動 作を行う必要があるが、周囲の環境が変われば、使用するパラメータも変化する。 特に屋外で動作させるには、そのパラメータの数は無数に増える上、実機で動か せるかどうかはやってみなければわからない例が多い。そのなかで、人々が普段 使っているあるがままの実環境(リアルワールド)における、自律走行技術の進歩 を目的とした「つくばチャレンジ」が毎年茨城県つくば市で開催されている。こ の「つくばチャレンジ」への参加のための自律走行システムへ適切なパラメータ を与えるためのツールを開発する。
必須課題としては、つくば市役所の脇の歩道からスタートし、 研究学園駅前公園にある折り返し通過したあと、 再びつくば市役所に戻ることとなっている。 選択課題は複数設定されており、 2項目達成することによって課題達成となる。 選択課題Aは、市役所庁舎内へ事前走行なし、 つまり事前データなしで自律走行させる。 選択課題Bは、信号のある横断歩道を渡る際、 ロボット自身に信号の赤・青の認識を行う。 選択課題Cは、公園内に設定されたチェックポイントのうち、 運営に設定されたいくつかのチェックポイントを通過する。 ただし、チェックポイント間の通路に封鎖経路看板が置かれている場合がある。 その場合は、看板を自動に認識し、別のルートを計算するところまで自動で行う。 選択課題Dは、公園内のチェックポイント周辺に探索対象である マネキン人形が設定されており、ロボットを接近したあとに一定時間停止する。
ロボットに自律走行させるには、どの経路を走行させるかという情報を ロボットに与える必要がある。 この経路の情報をウェイポイントと呼んでいる。 実際の走行経路と、ウェイポイントを可視化すると 図\ref{fig:waypoint_line}のようになる。
つくばチャレンジに関しても、自律走行を行うために あらかじめウェイポイントを作成する。 このウェイポイントによって、ある程度の経路を決定するが、 動的な障害物に関しては回避が必要なため、 ロボットが経路上を走るとは限らない。 例えば、人や自転車やコーンなどの動的な障害物が 経路上に現れた場合は、図\ref{fig:waypoint_and_driving_line}の例のように経路が変化する。
ロボットがウェイポイント上を必ず走る訳ではないが、 基本的にはウェイポイントを追従するので、 できるだけ通路の中央へウェイポイントを設置する。
他にも、細い道や人が増えるエリアについては できるだけ通路の中央に経路を設定したり、 細かくウェイポイントをうつことで 人の多いエリアを避けるなどの注意が必要となる。
自律走行システムによって用意するべきデータが変わるため、 各チームが独自のウェイポイント作成ツールを開発している。
群馬大学太田研究室では、つくばチャレンジに株式会社リバストとの共同チームとして 毎年参加している。つくばチャレンジでは完走を目指して自律走行システムの開発を行なっている。 つくばチャレンジ2019に参加した際は、ウェイポイントの準備と実機調整が間に合わず、 本来止まらなければならない停止線を超えたことにより失敗となった。
自律走行システムは事前データを前提として動作するため、 事前データを用意する必要がある。 自律走行に必要な事前データは複数あるが、特に走行経路を決定する ウェイポイントの作成は実機を使ったテストが必須であり、 走行テストと微調整を繰り返す時間のかかる作業となる。
これまでに作成したツールでは、実機を使った調整を前提としていなかったため、 調整と実機テストの切り替えに時間を要し、 ウェイポイントの準備を十分に行えなかった。
本研究では、自律走行のためのシステム開発と実験走行を 円滑に行うため、実機での調整に適したウェイポイント作成ツールの開発を行った。 ここでは、ウェイポイント作成ツールを 自律走行のシステムに直接組み込むことにより、 ウェイポイントの修正と実機テストの切り替え時間を可能な限り減らし、 ウェイポイントの準備を効率的に行えるように開発を進めた。
