SOUND

平成24年度研究助成 【サウンド技術振興部門】より複数送受音素子を用いた位相干渉に基づく音響イメージングによるロボットセンサの開発
立命館大学
助手

情報理工学部

博士（工学）
メディア情報学科

中山

雅人という知覚は、この音響レーダ技術に近い原理

１．はじめにに基づくと考えられている。

阪神大震災、東日本大震災の教訓から、被災地で人が入ることができないところで活躍で３．ロボット搭載型音響レーダの試作

きる災害地運用型ロボットの開発はQOLの見Fig. １に試作したロボット搭載型音響レーダ地からも急務である。ロボットセンサとしてカを示す。試作したロボットセンサは、iRobot 社

メラを利用することが多いが、高湿度・高線製のロボット掃除機であるRoombaに7ch直線量の場所ではその利用が難しいことが明らか

型マイクロホンアレーとスピーカを搭載していとなっている。本研究では、音響レーダ技術る。このシステムの処理は、以下の流れで行わをロボットのセンサとして応用し、さらに周れる。

囲の環境を音によりイメージングすることで、１．ロボットに搭載されたスピーカより音波を高湿度・高線量でも利用可能なロボットセンサの開発を目指す。

放射
２．その音波をマイクロホンアレーで受音

２．音響センシング技術と音響レーダ技術

３．室内の物体までの距離を表す距離スペクト
ル を各観測信号より算出
2）

音を利用して周辺の環境を理解することは我々が常日頃のように耳を使って行っている行為である。特に、人間の耳と同じようにどこかにある音源を探す技術（音響センシング技術）には複数のマイクロホン素子を利用して空間の情報を取得するマイクロホンアレーがよく用いられている 。また、コウモリやイ1）

ルカのように音を出して周辺環境を理解する動物も存在する。本研究はこの音を出して周辺環境を理解する技術（音響レーダ技術）という位置づけとなる 。この技術は、コウモリ
2）やイルカだけではなく、人間も無意識に行っていると言われている。一般に気配を感じる
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Fig. 1

Prototype of robot sensor.

SOUND

４．距離スペクトルをビームフォーミングして音響イメージング結果を取得

クロホンの観測信号 vi （ t ） より得られた距離スペクトルを Pi （ t ） とする。ここで x [m]は５．ロボットの動きを利用して、過去の音響イ距離である。この Pi （ t ） において、対象物がメージング結果と現在の音響イメージング

θT に存在する場合、反射波が平面波であれば、結果より画像を鮮明化

隣り合うマイクロホンの距離差はθ＝LcosθT で

Step. ５に関しては現在も試作機の改良を継表すことができる。このことより、次式のよう続中である。本稿では、Step. ４の音響イメーにマイクロホンアレーで収録された距離スペクジングの原理について紹介する。

トルに対してすべての方位に関してそれぞれ同相化を行い、加算処理を行うことで、対象物の４．音響イメージングの原理

3）方位を推定することができることがわかる。

提案している音響イメージング手法の概略図をFig. ２に示す。提案手法では Fig. ２のように、Ｍ 個のマイクロホン（ただし、M は奇数とする）をもつ等間隔直線型マイクロホンアレー（マイクロホン間隔：L [m]）で距離スペクトルを求める条件を考える。このとき、i 番目のマイPi( x,θ)∧M−１
Lcosθ） ,＝ Pi x i−2

Σ P ( x,θ) , 

Pds(x,θ) ＝M⑴

∧ii＝1

⑵

ここで、│Pds （ x , θ） │は距離スペクトルにおける遅延和アレー処理に相当する操作により得られたイメージング結果である。この遅延和アレー処理では、対象物の方位は取得可能であるが、Pi (x,θ)vi (t)
L

マイクロホン数が少ない場合において、距離スペクトルのサイドローブが角度方向に広がってΠ

Calculate
rangespectraΠΣP(x,θ)

Fig. 2総乗と総和の演算を組み合わせた Fig. ２のアルゴリズムにより、サイドローブの影響を除去ΠMicrophone-arrayしまう問題点がある。そこで、提案手法では、

M=3

Overview of the proposed method.

することを考える。また、距離スペクトルは、距離減衰の影響を受けてマイクロホンから遠いほど距離スペクトルのピークが小さくなる傾向がある。さらに、各マイクロホンで算出した距17SOUND
Target 2 (100 deg.)

Target 1 (70 deg.)

125 cm

50 cm

離スペクトルのピークは、マイクロホンの指向

Linear microphone-array(7 channels, 5 cm spacing)

Loudspeaker

特性と対象物の方位に依存してピークの大きさ

Fig. 3

Experimental environment.にばらつきが生じる傾向がある。そこで、距離スペクトルに対して次式の校正と遠方強調処理
５．１を行う。

Aθ＝argmax( x・ Pi( x,θ) ),x∧x
Pi( x,θ) ＝P x,θ) ,Aθ i(⑶実験条件

Fig. ３に対象物、スピーカとマイクロホンの関係を示す。マイクロホンはスピーカの前に設⑷置（スピーカ・マイクロホンアレー中央間距

ここで、Aθは x・ Pi( x,θ) の最大値、│Pi （ x , θ）
│は校正と遠方強調処理後の距離スペクトルであ本実験では、送信波としてインパルス信号を利る。提案手法では、この処理後の距離スペクト

背景騒音レベルは L A＝19 dBであった。サンプルに対して次式のように総乗と総和を組み合わリング周波数は96 kHz、計測データ長は4,096せた処理を行うことで、遅延和アレー処理で発点、音速は340 m/sとした。測距に利用した周生していたサイドローブの影響を除去する。

波数帯域は十分に反射波の発生する帯域であるΣ Π P ( x,θ) , 

5kHzから15 kHzまでの帯域幅10 kHzとした。

∧∧

M−N＋1

N＋k−1

P( x,θ)＝i

k＝1⑸

i＝k

離：0.25m）し、対象物はアクリル板とした。
用した。室内の残響時間は T ［60]＝0.1sであり、この帯域幅における距離解像度は約0.02  mとな

ここで、 N （ N < M ）は総乗演算を行うチャネる。

ル数であり、Fig. ２では M ＝3の場合を表し

５．２

実験結果ている。このMを大きくすることでサイドロー

Fig. ４に実験結果（音響イメージング結果）ブを大きく抑圧することが可能であるが、 Mを示す。実験結果において N ＝1の場合が遅が大きすぎると実際の物体の大きさが非常に小延和アレー処理を行う条件と一致する。Fig. ４

さく表示される傾向がある。

より、遅延和アレー処理である N ＝1の条件

５．評価実験
提案手法の有効性を確認するため、実環境において提案手法の評価実験を行った。

では、サイドローブが大きく広がっていることがわかる。一方、提案手法における N の次数を大きくすることによりサイドローブが抑圧されていくことがわかる。また、2ｍ付近に見えているピークは部屋の壁による反射と考えられ

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SOUNDてロボットの動きの制御と連動させることで音響イメージングの先鋭化を検討したい。

謝

辞本研究の一部は科研費と一般財団法人カワイ
サウンド技術・音楽振興財団による助成を受けた。

参考文献
Fig. 4

Experimental results for the proposedmethod.

1）大賀寿郎, 山崎芳男, 金田豊,“音響システ
ムとディジタル処理”, コロナ社, 東京, 1995.
2）M. Nakayama, S. Hanabusa, T. Uebo andる。以上の結果より、提案手法の有効性が確認

N. Nakasako,“Acoustic distance mea-できた。

surement method based on phase inter-

６．まとめ
本稿では、送信波と反射波の干渉を利用した対象物の方位と大きさを推定できる音響イメー

ference using calibration and whitening
processing in real environments”, IEICE
Trans. A, Vol.E94-A, No.8, pp.1638 −
1646, Aug. 2011.

ジング手法によるロボットセンサを試作した。

3）中山雅人, 三宅亮太, 西浦敬信,“距離スペ

実環境において評価実験を行った結果、提案手クトルのビームフォーミングに基づく音響法の有効性が確認できた。今後は、提案手法にイメージングの検討”, 平成24年電気関係学

よる対象物の大きさの推定を行うために、指向会関西連合大会, 8amH-12, Dec. 2012.

性の鋭い超音波スピーカを利用することに加え19