立石科学技術振興財団

助成研究成果集(第27号) 2018

オクルージョンにおける情報の不確かさを考慮した自律移動ロボットの動作計画法
Mobile Robot Motion Planner for Occluded Obstacles
2171022

研究代表者

宇都宮大学

工学部准教授星野智史の不確かさを考慮した自律移動ロボットの動作[研 究 の 目 的］

計画法 VOO (Velocity Obstacle for Occlusion)
米国の DARPA Robotics Challenge や我が国のつくばチャレンジでは，ロボットの実用化にを新たに開発する。そして，実験を通じて有効性の検証を行う。

向け，自律移動の研究が行われている。しなし[研究の内容，成果］ながら人の行き交う環境では，現状，自律移動の実現には至っておらず，人間と機械 (ロボット) の共存に向けた課題がここにある。図 1 に

1．Velocity Obstacle for Occlusion
ロボットは，オクルージョンにおける人を観てロボットは，目的地へ自律移動している。
この時，ロボットの前方では B の存在によ測することができない。そのため，人の情報はり C がセンシングの範囲外となってしまって不確かなものとなる。そこで，この情報の不確かいる。この遮蔽領域のことを，オクルージョンさを定量的に扱う。本研究では，VO (Velocityと言う。オクルージョンから C が突然現れる

Obstacle) をオクルージョンにおける動的障害と，移動中のロボットと衝突してしまう危険性物をも考慮した動作計画に拡張する。これをがある。これが，共存環境においてロボットがVOO と 名 付 け た。そ こ で ま ず，人 i が オ ク

自律移動する際の課題となる。この課題の解決

ルージョンに入るまでに観測によって得られたにより，人間とロボットの調和を促進すること

速度および移動方向に関する統計データを特徴が本研究の意義である。

量として用いる。人 i の特徴量は，速度の平均ν̄ iと分散σ 2 i，移動方向の平均 θ¯iと分散σ 2 iとす

そこで本研究では，オクルージョンでの情報る。
さらに，周囲の観測可能な人 j の情報を用いて，オクルージョンにおける人 i の位置を推定する。VOO では，オクルージョンにおける人の占有範囲を円形で推定する。この推定範囲は，人 i が観測できなくなる直前の位置に対して，VO における人 i の占有範囲 (I) と同様の範囲
図1

人間とロボットの共存に向けた課題で生成される。これにより，人の移動速度の推定値 ν̂ iと移動方向の推定値 θˆiは，それぞれ以下― 1 ―立石科学技術振興財団画する。の式から求めることができる。
ν̂ i=



i max
1
ν̄ i+ ∑ νn1+j max
n1

2．シミュレーション実験
図 3 に，本シミュレーション実験で対象とす

1cosk jcos(θˆ i− θ¯i)
2πI 0(k j)

る環境を示す。なお，ロボットに搭載されたセ以上の 2 式により，オクルージョンにおけるとができ，ロボットは最大移動速度 0.6[m/s]

人の速度と移動方向が推定される。しかしながで A 地点から B 地点へ移動するものとした。

f( θˆi)=ンサは，半径 4[m] の範囲で人を観測するこロボットに，VO と VOO を適用した場合で，ら，時間経過とともに推定結果に誤差が生じる目的地までの移動に要したおよび衝突回数に注可能性がある。
そこで，人が占有する範囲を拡大する。本研目する。VO では，オクルージョン問題により

究では，占有範囲を円形で定義する。そのため，

ロ ボ ッ ト と 人 は 衝 突 し て し ま っ た。一 方 でこの推定円の半径 r̂ iは，以下の式から求められ

VOO では，ロボットは人と衝突することなくることとなる。

目的地に到達することができた。両者による移動時間は，VO が 12.67[s]，VOO が 12.17[s]r̂ i=r i+e iΔtとなり，ロボットは，オクルージョンにおけるこの式に基づき，推定範囲は，半径を拡大し人への衝突回避行動をとったにもかかわらず，ながら移動する。本手法では，観測可能な障害時間に差は見られなかった。これは，ロボット物に対して vo を求め，オクルージョンにおけが出会い頭で衝突を回避する必要がなかったた

る動的障害物に対して voo を求める。図 2 に，めである。図 4 では，ロボットの移動軌跡を比vo と voo の領域を示す。

較している。

そして，これらの領域の外側，かつ，移動目

VO では，ロボットの軌道の急激な変化が見的地方向に最も近い速度でロボットは動作を計られる。これは，右から来た人との衝突回避後に，オクルージョンから出てきた人に対して衝突回避行動をとったためである。しかしながら，その際に衝突してしまう結果となった。一方
VOO では，オクルージョンにおける人に対しても動作計画を行ったため，VO の結果に比べ緩やかであるが大きく迂回する軌道が見られる。
これにより，出会い頭での衝突および，それにVO 領域

VOO 領域

図2

動作計画における VO と VOO 領域

図3

― 2 ―

ロボットと人が共存する環境Tateisi Science and Technology Foundation

VO による軌道

図5

3 次元 LIDAR を搭載した移動ロボット

VOO による軌道

図4

衝突回避における軌道の比較

伴う急激な衝突回避行動の必要がなくなり，結果として速やかに目的地に到達できる結果となった。

図6

実機実験でのオクルージョン問題

3．実機実験
さらに，実機でのロボットを通じた実験を行
いその有効性について検証するため，図 5 に示す移動ロボットに 3 次元 LIDAR を搭載し，これによる実験を行った。
図 6 は，本学体育館における実験環境を示している。
図 7 は，VO と VOO を適用したロボットが，オクルージョンから現れた人 (Person B) に対してとった衝突回避行動の様子を示している。
VO による結果では，ロボットは手前の人 Aに対してのみ動作計画を行い衝突を回避した。
その結果，人 B が遮蔽領域から現れた際にロボットとの距離が接近し，人 B がロボットを避けたため衝突するには至らなかったが，このVO

図7

結果は，ロボットのより安全な自律移動の観点からは好ましいものではない。
― 3 ―

VOO

オクルージョン問題に対するロボットの衝突回避行動の比較立石科学技術振興財団

一方 VOO による結果では，人 B が遮蔽されると，それに対する動作計画を行った．そのため，ロボットの軌跡は VO のみの場合に比べ大きく迂回することとなった。ロボットとこの人 B が最も接近した際も，写真からわかるよ
うに両者は十分離れており，ロボットは止まることなく移動し続けることができた。
以上のことから，シミュレーションと実機，両方の実験結果から，本手法のオクルージョン問題に対する有効性を示すことができた。
[今後の研究の方向，課題］[今後の研究の方向，課題］

本研究では，体育館という屋内でのロボット1 ) 芳川知樹，星野智史：動的障害物のオクルージョの移動を想定した。今後は，屋外環境での移動ンにおける情報の不確かさを考慮した移動ロボットを想定した研究を進める。そのため，本助成金の動作計画法，第 35 回日本ロボット学会学術講演により，屋外で移動可能なロボットを製作した。
本ロボットには，3 次元 LIDAR に加え，環会，RSJ2017AC3B1-04, 2017．
2 ) S. Hoshino and T. Yoshikawa : Motion Planning ofMobile Robots for Occluded Obstacles, Journal of

境認識のためのステレオカメラも搭載されていJournal of Robotics and Mechatronics, Vol. 30, No. 3,る。今後は，本ロボットによる屋外でのオク

pp. 485-492, 2018.

ルージョン問題の解決に取り組む。

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