つくばチャレンジに向けた移動ロボットの自律走行システムの開発
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開始行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*つくばチャレンジに向けた移動ロボットの自律走行システムの...
#contents
*はじめに [#s961176d]
近年のロボット技術の向上により,産業用ロボットなど特殊な環...
そのなかで,実環境下でロボットを自律走行させる技術チャレン...
**つくばチャレンジについて [#cf913aa8]
つくばチャレンジは,2007年からつくば市で毎年開催されている...
このつくばチャレンジは,5年毎に大きく課題が変更され,2007年...
-必須課題
--つくば市役所からゴールまでの約2.5kmの課題コースを自律走行
-選択課題
--A 事前データ取得なし走行
--B 信号認識横断
--C チェックポイント通過+経路封鎖迂回
--D 探索対象発見
2018年度から変更があり,つくば市役所を出発し,信号のある交...
CENTER:#ref(task_course.png,center,80%)
CENTER:図1: つくばチャレンジ2019の課題コース
次に選択課題について説明する.課題Aについては本走行当日の...
CENTER:#ref(checkpoint.png,center,80%)
CENTER:図2: 公園内のチェックポイント
*使用したロボット [#c471e3b5]
つくばチャレンジ2019にて実際に走行したロボットの外観を図3...
CENTER:#ref(mercury.jpg,center,20%)
CENTER:図3: 使用したロボット
CENTER:表1 ハードウェア構成
|CENTER:外形寸法|CENTER:W0.65 x L0.75 x H1.0m|
|CENTER:ホイール径|CENTER:300mm|
|CENTER:総重量|CENTER:89.0kg|
|CENTER:動力源|CENTER:DCブラシ付きモータ x 4|
|CENTER:最大速度|CENTER:0.9m/s|
|CENTER:センサ|CENTER:40Layer 3D-LiDAR x 1|
|~|CENTER:4Layer 3D-LiDAR x 1|
|~|CENTER:2D-LiDAR x 1|
|~|CENTER:産業用カメラ x 3|
|~|CENTER:ソナーセンサー x 7|
|~|CENTER:エンコーダ x 4|
|~|CENTER:9軸ジャイロセンサ x 1|
|CENTER:制御PC|CENTER:Intel i7 5650U|
|~|CENTER:(2.2GHz 2Core 4Thread)|
|~|CENTER:メモリ8GB|
ロボットには様々なセンサーが搭載されており,ロボット上部と...
*開発したシステム [#kde994ea]
**システムの構成 [#bb2bd319]
開発したシステムの構成を図4として示す.センサーとして三つ...
CENTER:#ref(auto_system.png,center,50%)
CENTER:図4: 開発した自律走行システムの構成
Locatorモジュールは,上部のLiDARのみから点群を取得しロボッ...
ObstacleDetectorモジュールは,三つ全てのLiDARを使用して障...
PathPlannerモジュールは,推定された自己位置の結果と障害物...
MovementControllerモジュールは,自律走行モードの切り替えを...
**各モジュールについて [#l5056291]
***自己位置推定 [#a87a23e7]
自己位置推定には,ロボット上部に取り付けられた3D-LiDARから...
LiDARから得られる点群から図5のような点群画像を生成する.
CENTER:#ref(pyramid_image2.png,wrap,center,100%)
CENTER:図5: LiDAR点群から生成される画像
次に,この点群画像を用いて自己位置推定を行う.まず,画像サイ...
CENTER:&ref(pyramid_image3.png,wrap,center,70%); &re...
CENTER:図6: 生成したピラミッド画像
今回自己位置推定を行うにあたり,ロボット中心から半径100m(...
次に,図7で表されるような環境地図を用いて,直前の自己位置推...
CENTER:#ref(tsukuba_map.png,wrap,center,30%)
CENTER:図7: 生成したつくばチャレンジ課題コースの環境地図
画像のマッチングにはテンプレートマッチングを用いており,Op...
***障害物検知 [#w20b4e87]
障害物検知では,自己位置推定時のようにLiDARから得られる点...
実際に生成した点群画像に対して,ラベリング処理とハフ変換に...
CENTER:&ref(obst_line.png,center,100%); &ref(true_ob...
CENTER:図8: ラベリングと直線検出で検出された障害物
検出された障害物については,線分と矩形で表されているため,...
***経路計画 [#wd590cb3]
経路計画とは,自己位置推定の結果と環境地図等の情報からロボ...
今回経路計画にはポテンシャル法を用いて実装を行った.ポテン...
ポテンシャルは以下のポテンシャル関数によって求めた.
CENTER:#ref(poten_func.png,center,70%)
P_o,P_d,Pはそれぞれ,障害物のポテンシャル関数,目的地のポテ...
2つのポテンシャル関数を見てわかるように,障害物のポテンシ...
今回はポテンシャルを各座標について求めるだけでなく,図9の...
CENTER:#ref(ext_poten.png,wrap,center,50%)
CENTER:図9: ポテンシャルによる実際のルート推定の様子
*つくばチャレンジ2019での結果 [#q2f0d143]
つくばチャレンジ2019での結果は,スタートから500m地点,信号...
CENTER:表2: つくばチャレンジ2019本走行の結果
|走行距離|完走|選択課題A|選択課題B|選択課題C|選択課題D|
|CENTER:約500m|CENTER:x|CENTER:不実施|CENTER:不実施|CENTE...
*考察 [#gdd7b255]
開発したシステムについて考察を述べる.
自己位置推定については,LiDARの計測周期が20Hzであることか...
障害物検知については,実験走行での検知ミスがあったため,改...
経路計画については,実装コストの面からポテンシャル法を用い...
開発したシステム全体としては課題が残るものの,ある程度自律...
*まとめ [#u6285389]
本論文では,つくばチャレンジでの課題である完走を目標に,移...
システムのモジュールとして,自己位置推定,障害物検知,経路計...
開発したシステムはつくばチャレンジの実験走行及び,群馬大学...
つくばチャレンジ2019における本走行については,スタートであ...
今後の課題としては,開発したシステムのさらなる高速化と,モ...
*参考文献 [#y55ce366]
終了行:
[[太田研 公開用Wiki]]
*つくばチャレンジに向けた移動ロボットの自律走行システムの...
#contents
*はじめに [#s961176d]
近年のロボット技術の向上により,産業用ロボットなど特殊な環...
そのなかで,実環境下でロボットを自律走行させる技術チャレン...
**つくばチャレンジについて [#cf913aa8]
つくばチャレンジは,2007年からつくば市で毎年開催されている...
このつくばチャレンジは,5年毎に大きく課題が変更され,2007年...
-必須課題
--つくば市役所からゴールまでの約2.5kmの課題コースを自律走行
-選択課題
--A 事前データ取得なし走行
--B 信号認識横断
--C チェックポイント通過+経路封鎖迂回
--D 探索対象発見
2018年度から変更があり,つくば市役所を出発し,信号のある交...
CENTER:#ref(task_course.png,center,80%)
CENTER:図1: つくばチャレンジ2019の課題コース
次に選択課題について説明する.課題Aについては本走行当日の...
CENTER:#ref(checkpoint.png,center,80%)
CENTER:図2: 公園内のチェックポイント
*使用したロボット [#c471e3b5]
つくばチャレンジ2019にて実際に走行したロボットの外観を図3...
CENTER:#ref(mercury.jpg,center,20%)
CENTER:図3: 使用したロボット
CENTER:表1 ハードウェア構成
|CENTER:外形寸法|CENTER:W0.65 x L0.75 x H1.0m|
|CENTER:ホイール径|CENTER:300mm|
|CENTER:総重量|CENTER:89.0kg|
|CENTER:動力源|CENTER:DCブラシ付きモータ x 4|
|CENTER:最大速度|CENTER:0.9m/s|
|CENTER:センサ|CENTER:40Layer 3D-LiDAR x 1|
|~|CENTER:4Layer 3D-LiDAR x 1|
|~|CENTER:2D-LiDAR x 1|
|~|CENTER:産業用カメラ x 3|
|~|CENTER:ソナーセンサー x 7|
|~|CENTER:エンコーダ x 4|
|~|CENTER:9軸ジャイロセンサ x 1|
|CENTER:制御PC|CENTER:Intel i7 5650U|
|~|CENTER:(2.2GHz 2Core 4Thread)|
|~|CENTER:メモリ8GB|
ロボットには様々なセンサーが搭載されており,ロボット上部と...
*開発したシステム [#kde994ea]
**システムの構成 [#bb2bd319]
開発したシステムの構成を図4として示す.センサーとして三つ...
CENTER:#ref(auto_system.png,center,50%)
CENTER:図4: 開発した自律走行システムの構成
Locatorモジュールは,上部のLiDARのみから点群を取得しロボッ...
ObstacleDetectorモジュールは,三つ全てのLiDARを使用して障...
PathPlannerモジュールは,推定された自己位置の結果と障害物...
MovementControllerモジュールは,自律走行モードの切り替えを...
**各モジュールについて [#l5056291]
***自己位置推定 [#a87a23e7]
自己位置推定には,ロボット上部に取り付けられた3D-LiDARから...
LiDARから得られる点群から図5のような点群画像を生成する.
CENTER:#ref(pyramid_image2.png,wrap,center,100%)
CENTER:図5: LiDAR点群から生成される画像
次に,この点群画像を用いて自己位置推定を行う.まず,画像サイ...
CENTER:&ref(pyramid_image3.png,wrap,center,70%); &re...
CENTER:図6: 生成したピラミッド画像
今回自己位置推定を行うにあたり,ロボット中心から半径100m(...
次に,図7で表されるような環境地図を用いて,直前の自己位置推...
CENTER:#ref(tsukuba_map.png,wrap,center,30%)
CENTER:図7: 生成したつくばチャレンジ課題コースの環境地図
画像のマッチングにはテンプレートマッチングを用いており,Op...
***障害物検知 [#w20b4e87]
障害物検知では,自己位置推定時のようにLiDARから得られる点...
実際に生成した点群画像に対して,ラベリング処理とハフ変換に...
CENTER:&ref(obst_line.png,center,100%); &ref(true_ob...
CENTER:図8: ラベリングと直線検出で検出された障害物
検出された障害物については,線分と矩形で表されているため,...
***経路計画 [#wd590cb3]
経路計画とは,自己位置推定の結果と環境地図等の情報からロボ...
今回経路計画にはポテンシャル法を用いて実装を行った.ポテン...
ポテンシャルは以下のポテンシャル関数によって求めた.
CENTER:#ref(poten_func.png,center,70%)
P_o,P_d,Pはそれぞれ,障害物のポテンシャル関数,目的地のポテ...
2つのポテンシャル関数を見てわかるように,障害物のポテンシ...
今回はポテンシャルを各座標について求めるだけでなく,図9の...
CENTER:#ref(ext_poten.png,wrap,center,50%)
CENTER:図9: ポテンシャルによる実際のルート推定の様子
*つくばチャレンジ2019での結果 [#q2f0d143]
つくばチャレンジ2019での結果は,スタートから500m地点,信号...
CENTER:表2: つくばチャレンジ2019本走行の結果
|走行距離|完走|選択課題A|選択課題B|選択課題C|選択課題D|
|CENTER:約500m|CENTER:x|CENTER:不実施|CENTER:不実施|CENTE...
*考察 [#gdd7b255]
開発したシステムについて考察を述べる.
自己位置推定については,LiDARの計測周期が20Hzであることか...
障害物検知については,実験走行での検知ミスがあったため,改...
経路計画については,実装コストの面からポテンシャル法を用い...
開発したシステム全体としては課題が残るものの,ある程度自律...
*まとめ [#u6285389]
本論文では,つくばチャレンジでの課題である完走を目標に,移...
システムのモジュールとして,自己位置推定,障害物検知,経路計...
開発したシステムはつくばチャレンジの実験走行及び,群馬大学...
つくばチャレンジ2019における本走行については,スタートであ...
今後の課題としては,開発したシステムのさらなる高速化と,モ...
*参考文献 [#y55ce366]
ページ名:
![[PukiWiki]](image/pukiwiki.png "[PukiWiki]")
