第8回会津大学
ロボットシンポジウム
シミュレーションを活用したサイバーフィジカルシステムの研究・開発
株式会社FSK2022年度調査研究実績
1.

走行ロボットに関する研究・実証• ロボットソフトウェアを仮想空間で検証するために、実空間特有の動作ノイズと計測ノイズを仮想空間で再現①②

2.

Choreonoid※1のセンサデータに人工的なノイズを加える
ロボット情報をリアルタイムでRDR※2に登録※1

本研究で使用するシミュレータの名称※2

ROBOT DATA REPOSITORY の略。ロボットが取得したデータを登録するクラウドデータベース

環境情報(外部カメラ・ドローンによる環境計測など)との連携の研究・実証• 実空間で実装に時間がかかる複数サブシステムの連携を、仮想空間で先行して開発①②

シミュレーションと実機での動作比較
環境情報とロボットの情報共有の仕組みをシミュレータ上で検討© 2023 FSK Co.,Ltd.

2

1. 走行ロボットに関する研究・実証～ 走行ロボットのサイバーフィジカルシステム化 ～© 2023 FSK Co.,Ltd.

3

走行ロボットのサイバーフィジカルシステム化

1.

Choreonoidのセンサデータに人工的なノイズを加える• シミュレーションで人工的なノイズの付与を行ったナビゲーションの結果と実機のナビゲーション結果を比較する。実機の結果に近くなるノイズはあるか、ノイズを付与することでソフトウェアのロバスト性の検証が可能かを実証する。
①②

センサデータ（LiDAR）に人工的なノイズを付与
車輪の回転に人工的なノイズを付与

他ユーザによるRDR登録データの活用

2.
•

シミュレーションで取得したロボット情報を、リアルタイムでロボットデータリポジトリ（RDR）に登録
配送システム(ROS)・LiDAR SLAM
・AMCL
・地図更新ノード・経路コストマップ配信ノード
・移動指示ノード
実機

ガウシアン
ノイズを付与シミュレーション© 2023 FSK Co.,Ltd.

4

Choreonoidのセンサデータに人工的なノイズを加える

センサデータ（LiDAR）に人工的なノイズを付与
1.

Choreonoid本体に実装済みのノイズ生成機能を活用

2.

実機によるVLP-16の計測誤差の検証• 計測した値をノイズ生成時の標準偏差として活用
3.

ノイズ付与した状態のシミュレーションと実機のデータを取得し、ナビゲーション結果を比較。
比較結果を基にノイズとの対応関係をまとめる
仮想空間

実空間
センサの計測値と実距離の誤差（ノイズ）床
3.0m
5.0m 4.0m

2.0m

ノイズ付与

壁

1.0m 0.5m

実際の距離© 2023 FSK Co.,Ltd.

5

Choreonoidのセンサデータに人工的なノイズを加える

車輪の回転に人工的なノイズを付与
1.
2.
3.
4.

ガウシアンノイズ生成プログラム開発
車輪ノイズ付与コントローラ開発
実機による車輪のスリップ誤差の検証
ノイズ付与した状態のシミュレーションと実機のデータを取得し、ナビゲーション結果を比較。
比較結果を基にノイズとの対応関係をまとめる
仮想空間

実空間

(回転角速度 – ノイズ)を
車輪の回転速度

回転方向進行方向車輪

車輪進行方向スリップ（ノイズ）© 2023 FSK Co.,Ltd.

6

Choreonoidのセンサデータに人工的なノイズを加える【検証結果】
・センサの精度に近いノイズを与えた場合、座標位置の誤差は0.01m程度に収まる・ノイズを大きくすることで座標位置の誤差は大きくなる
・一部のデータを欠落させることで、実機に近い挙動になる

シミュレーション実機【成果】
・ノイズを付与することで、実機に近い挙動をさせることが可能
・様々なテストパターンを事前に検証可能
・現実より過酷な環境を再現することで、ソフトウェアのロバスト性を検証可能© 2023 FSK Co.,Ltd.

7

走行ロボットのサイバーフィジカルシステム化【検証結果】© 2023 FSK Co.,Ltd.

8

他ユーザによるRDR登録データの活用■他ユーザによるRDR登録データの活用
シミュレーションで取得したロボット情報を、他ユーザも使用できるようにRDRへ登録（東日本計算センター様と連携）【目的】
・登録データの活用とシミュレーションでロボットの挙動の可視化を可能にする【開発】
・ロボットの現在状態通知用Publisher開発
・リアルタイム連携するためのMQTT用launchファイルの作成
・RDRとの連携を確認
東日本計算センター様作成

FSK作成
ROS
ロボットの現在状態通知Publisher

MQTT
mqtt_bridge
ノード

RDR
ロボット
現在状態通知情報【成果】
・登録データの活用が可能になり、ロボットの挙動等の可視化が可能© 2023 FSK Co.,Ltd.

9

2. 環境情報との連携の研究・実証～ 環境情報のサイバーフィジカルシステム化 ～© 2023 FSK Co.,Ltd.

10

環境情報のサイバーフィジカルシステム化

1.

シミュレーションと実機での動作比較
レールで移動する外部カメラシステムをシミュレーションと実機で作成し、シミュレーションと実機で動作を比較。シミュレーションで開発したアルゴリズムを実機に反映可能であることを確認する。

2. 環境情報とロボットの情報共有の仕組みをシミュレーショ

ン上で検討
走行ロボットの位置情報を外部カメラから共有することで、より正確なナビゲーションを実現する。

© 2023 FSK Co.,Ltd.

11

シミュレーションと実機での動作比較• システム図実機とシミュレーションで同様のシステムを作成して動作を比較
・レール台座制御プログラム入力された位置へ台座を移動

・カメラ画像取得プログラム
カメラ画像と距離データを取得

実機：レールアクチュエータ
仮想：レールアクチュエータモデル

実機：外部カメラ
仮想：カメラモデル

実機・仮想で異なる点群データ(PCL)

レールの位置実機と仮想で共通
・ロボット位置推定プログラム
マーカを読み取りロボットの座標（ワールド座標）を取得

ロボットの座標 ・レール台座位置計画プログラム入力された座標から台座の目標位置を出力
台座(カメラ)の座標

実空間
外部カメラ

移動ロボット

仮想空間

レールアクチュエータ

マーカを認識し、ロボットの位置を推定
外部カメラモデル

レールアクチュエータモデル

移動ロボットモデル© 2023 FSK Co.,Ltd.

12

シミュレーションと実機での動作比較【動作確認】
・実機とシミュレーションで、実際に配置されたロボットの座標（x,y,z,θ）と外部カメラがマーカを認識して推定したロボットの座標（ x,y,z,θ ）を比較する。
実機：最大誤差 0.04 m程度
シミュレーション：最大誤差 0.013 m程度
LICTiAなどの建物内のナビゲーションで利用する場合は、十分に値は小さい。

【成果】
・実機とシミュレーションで誤差は小さいので、仮想空間で開発したアルゴリズムを実機へ反映することができる。

© 2023 FSK Co.,Ltd.

13

環境情報とロボットの情報共有の仕組みをシミュレーション上で検討◼ 環境情報とロボットの情報共有のシステム図
ナビゲーション実行時に、外部カメラが取得した環境情報（ロボットの位置）を走行ロボットに共有する。環境情報と走行ロボットの自己位置推定を比較し、差が閾値（パラメータで設定）以上の場合、キャリブレーションを再実行する。

© 2023 FSK Co.,Ltd.

14

環境情報とロボットの情報共有の仕組みをシミュレーション上で検討【動作確認】
・環境情報なしのナビゲーションと環境情報ありのナビゲーションの目標地点
到着時のロボットの座標の差は0.03m程度で差はLICTiAのような建物のナビゲーションで使用するには十分に小さい。
・外部カメラからのロボット座標と走行ロボットの実際の座標の差が大きい場
合（検証のためロボットの向きを90°ずらした場合）、再キャリブレーションに失敗して目標地点に到着しない。外部カメラからの情報の正確性が重要になる。

【今後の目標】・シミュレーションで作成した環境情報とロボットの情報共有の仕組みを実機システムへの反映して、使用できるか検証する。

© 2023 FSK Co.,Ltd.

15

ご清聴ありがとうございました
RTC-Library-FUKUSHIMA

https://rtc-fukushima.jp/© 2023 FSK Co.,Ltd.

16