伊豆大島における不整地移動ロボットの走行試験および自己位置推定試験／永谷 他

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特集「無人観測ロボット」

伊豆大島における不整地移動ロボットの走行試験および自己位置推定試験
永谷 圭司 ，大木 健 ，Nathan Britton ，佐藤 毅一 ，
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野寄 敬博 ，高橋 悠輔 ，山内 元貴 ，秋山 健 ，吉田 和哉
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2012年3月29日受領，2011年5月2日受理．

（要旨）火山噴火時には，その噴火の規模によって定められる危険区域に人が立ち入ることはできない．そのため，噴火予測や住民の避難計画の策定を目指した遠隔操作型の不整地移動探査ロボットによる火山定点
観察，移動観察の実現が求められている．ただし，これを実現するためには，不整地環境における高い走行性能，高い位置推定精度，遠隔操作のための長距離通信，長時間活動を支えるための電源といった，様々な技術課題が存在する．これらの課題は，月・惑星における移動探査を行う探査ローバーの技術課題にオーバーラップする部分が少なくない．そこで，本研究では，不整地軟弱土壌における走行性能ならびに，不整地環境におけるロボットの高精度な自己位置推定の実現を目指し，車輪型／クローラ型不整地移動ロボット 4台の走行試験を，伊豆大島裏砂漠ならびに，三原山で実施した．本稿では，各走行試験の概要ならびにロボットを紹介すると共に，火山観察ならびに月・惑星探査ロボットに今後必要となる技術課題について考察する．

1. はじめに所が多々ある．さらに，火山活動時，人が進入できな
い領域において，ロボットによる地震計などのセンシ

活動中の火山の定点観察／移動観察は，噴火予測やング機器の埋設が求められる可能性がある．この場合，住民の避難計画の策定を行う上で，非常に有用である．

不整地移動能力のみならず，ロボットには，高い自己

しかしながら，火山が噴火している最中，その噴火の位置推定能力が求められる．

規模によって定められる危険区域には，人が立ち入る

一方，月・惑星における移動探査を行う探査ロボッことができない．そこで，筆者らの研究グループでは，

トは，地表面を広域に探査可能であるため，その実現

堆積した火山灰と降雨による土石流発生の懸念ならびが期待されている．しかしながら，対象とする環境がに，天然ダム形成による土石流発生の懸念という事態

不整地かつ軟弱土壌であるため，これらのロボットにを想定し，遠隔操作により危険区域内を定点観察／移は，車輪のスリップや，不整地走行能力が求められる．

動観察する小型の火山探査ロボットの研究開発を目指

米国のアメリカ航空宇宙局（NASA）が火星に送った 2している．この研究を進めていく中で，筆者らは，台の Mars Exploration Rover は，2004 年に開始した2009 年よりこれまで，桜島山，浅間山，三原山，阿移動探査活動により，いくつもの科学的成果を挙げて蘇山において，小型移動ロボットによるフィールド実

きたが，一台は，2009 年に軟弱土壌において車輪が験を実施した．その結果，火山探査ロボット実現のた

スタックし，身動きが取れなくなった．この事例からめには，軟弱凹凸不整地走行における高い走行能力がも，月・惑星移動探査ロボットには，軟弱土壌におけ必要不可欠であることが分かってきた．特に，火山環る高い走行能力が必要不可欠であることが分かる．さ境においては，火山灰や細かい砂利の中に，比較的大らに，このような環境においては，効率的な探査を行

きな岩が散在し，車輪移動機構による走行を妨げる場

うためには，自律的な動作が不可欠であり，そのため

1. 東北大学
Keiji@ieee.orgには，ロボットの自己位置推定が非常に重要となる．
上記の研究において共通する要素技術は，軟弱凹凸

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日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 2, 2012

不整地走行ならびに，広域フィールドにおける高い自己位置推定である．これらの技術を前進させるため，筆者らの研究グループでは，様々なアプローチでこれらの要素技術開発に取り組むと共に，広域フィールドにおける試験を行ってきた．特に，実験室で構築可能な模擬フィールドだけでは，実環境における実証にならず，また，野球グラウンド程度では，領域の狭さ，高低差の小ささ，地面のスリップの小ささから，軟弱土壌における広域自己位置推定手法の実証とならない．
そこで，今回，広域かつ軟弱凹凸斜面を有する伊豆大図1： TrackWalker-Ⅱの概観．

島裏砂漠と三原山にて，軟弱不整地走行ならびに，自己位置推定に関するフィールド実験を実施することとした．本稿では，軟弱凹凸不整地走行ならびに自己位置推定に対する筆者らのアプローチを紹介すると共に，4 台のロボットを用いて実施した伊豆大島三原山

図2： サイドクローラの揺動動作．

ならびに裏砂漠におけるフィールド試験の結果を報告する．

2. TrackWalker-Ⅱによる軟弱不整
地走行試験
2.1

TrackWalker-Ⅱ開発の背景

第 1 章で述べた通り，火山地帯は，軟弱凹凸土壌であるため，高い走破性能を確保する必要がある．これらの不整地走行を実現するための一つの機構として，
クローラ型移動機構が検討される場合が多い．実際に，

図3： サイドクローラのフリッパ動作．

能であること，ならびに，その走行限界を検証することが求められている．

2.2

TrackWalker-Ⅱの概要と試験目標

このような自然環境で作業を行う建設機械のほとんど本試験で利用する TrackWalker-II が有する高自由が，クローラ型移動機構を採用している．また，月・度クローラ機構は，本体に取り付けられたメインクロ

惑星の移動探査ロボットにおいても，軟弱土壌におけーラと，左右の揺動サイドクローラからなる．メイン

る高い走行性能が必要とされ，走破性の高いクローラ

クローラは，幅 120 mm の歯付ベルトを 2 本使用し，型の走行機構が検討され始めている [1]．また，移動本体に取り付けた DC モータにより，それぞれ同一方

探査ロボットには，可搬性が重視されることから，小向に駆動する．また，左右のサイドクローラは，内部型軽量であることが要求されるが，一般には，ロボッの DC モータにより駆動し，左右のサイドクローラをトを小型化することで，不整地走行性能は低下する．

同一方向に駆動することで並進，互いに逆方向に駆動

そこで，クローラ型移動ロボットに自由度を追加し，させることで信地旋回を可能とする．これらのサイド走行性能を向上させる研究開発が幾つかの研究機関にクローラは，3- 平行クランク機構によって本体と接続おいて行われてきた [2,3]．我々の研究グループにおいされ，このリンクを，本体に取り付けた DC モータをても，軟弱不整地環境における高い走行性能を有する

用いて回転させることで，本体とサイドクローラを交機構の開発を目指し，高自由度クローラ機構を搭載し互に接地させる揺動動作を実現する
（図 2）
．この揺動

た ロ ボ ッ ト TrackWalker [4] な ら び に，Track-

動作は，軟弱地盤において，大きな接地面でサイドクWalker-II を提案してきた [5]．TrackWalker-II の概観

ローラを地面に平行に接地させるため，地盤を崩さずを図 1 に示す．この機構が，実際の火山地域で走行可に走行することが可能である．また，脚部に取り付け

伊豆大島における不整地移動ロボットの走行試験および自己位置推定試験／永谷 他

123©2011 Google, Image ©2011 GeoEye, ©2011 Cnes/Spot Image
図4： TrackWalker-Ⅱの走行軌跡．
図7： 小型対向二輪型ロボットを用いた火山観察シナリオ．

630 m 付近から開始した．走行軌跡を図 4 に示す．
TrackWalker-II は標高 629 m のスタート地点から標高 714 m のゴール地点まで，標高差 85 m，距離 460
図5： TrackWalker-Ⅱの小障害物の乗り越え動作．

m を約 2 時間で走行した．なお，バッテリ交換は，途
中で 2 回行った．対象環境は，敷き詰められた火山噴出物の粒径が大きく，また角ばっていたため，長距離走行の試験中，ロボットのクローラが大きな火山噴出物に接触し，走行を継続することが困難な場面も見ら

図6： TrackWalker-Ⅱの軟弱急斜面走行．

れた．しかしながら，揺動動作により，その状況を脱出することで，走行を継続することができた．なお，

た DC モータによりサイドクローラを前方に展開する

この走行手法の切り替えについては，ロボットの後方

フリッパ動作を実現する（図 3）．このフリッパ動作は， より目視で操作を行っているオペレータが判断した．
クローラ長を延長する効果があり，ロボット前方の障また，標高 690 m 以降は，斜度 25 deg の急斜面であ害物を乗り越える際にも有効である．なお，各クロー

ったが，TrackWalker-II は，左右の脚部を前方に展ラ表面には，硬質ゴム製のラグ（高さ 30 mm，幅 100開したフリッパ動作に切り替えることで，安定した走mm，厚さ 5 mm）を取り付け，軟弱土壌における走行行が可能であった．この状態で，図 5 に示すように，性能を向上させた．なお，本体のサイズは，全長 70

斜面上に散在していた粒径 20 cm 程度の礫も，問題なcm，幅 70 cm，高さ 30 cm であり，総重量は，およく乗り越え，走行を継続することができた．

そ 20 kg である．
本試験では，この TrackWalker-II の移動機構が，2.4

裏砂漠の急斜面における不整地走行試験結果

火山現場に適用可能であることを実証するため，三原次に，裏砂漠で行った軟弱地盤走行試験について報山の凹凸登山道走行ならびに，雨水の浸食作用により告する．この裏砂漠は，粒径 10～20 mm 程度のスコ生成された 30 deg 以上の急斜面における軟弱地盤走

リアに覆われた軟弱地盤であるが，斜度が 5 deg 程度

行を行うこととした．なお，本試験では，ロボットのの地盤では，TrackWalker-II は，特にスリップするこ

すぐ後方にオペレータが追走し，ロボットの操作は，となく走行することができた．そこで，水が流れたあ

目視で行うこととした．

とに形成された急斜面にて，登坂走行試験を行った．

2.3 三原山登山道における長距離走行試験結果

斜度 32 deg の斜面では，図 6 に示すように，スリップしながらもサイドクローラを駆使した登坂が可能であ

まず，三原山登山道で行った長距離走行試験についった．しかしながら，斜度 35 deg の斜面になると，て報告する．長距離走行試験は，三原山登山道の標高

TrackWalker-II は地盤を崩壊させ，斜面を登ること

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図9： GeoStarの走行試験の様子．

図8： 小型対向二輪型ロボットGeoStarの概観．

ができなかった．このとき，クローラに取り付けたラグにより地面が削られ，実質的な傾斜がほぼ安息角の状態となる．これにより，ロボットが少しでも進むと，ロボットを支えている地盤が崩れ，地盤ごとロボットが滑り落ちるといった現象が見られた．クローラを回転させない，揺動動作のみによる登坂も試みたが，TrackWalker-II は同様にスリップし，斜面を登ることが不可能であった．

2.5

まとめと今後の課題©2011 Google, Image ©2011 GeoEye, ©2011 Cnes/Spot Image
図10：GeoStarの走行軌跡．

査目的地付近まで持って行くことができれば，登山が不可能なロボットであっても，山を下りながらの探査

TrackWalker-II による走行試験により，クローラが可能である．そこで，筆者らのグループでは，図 7機構に追加の自由度を加えた高自由度クローラ機構をに示すように，無人ヘリコプタを用いて小型ロボット

利用することで，軟弱不整地環境における高い走破性を搬送する火山観察シナリオを策定し，その実現を目を発揮することが実証できた．特に，三原山における指している [6]．

長距離不整地走行試験により，この機構で三原山の火口までの走行が可能であることが実証できた．ただし，

3.2

GeoStarの概要と試験目標

バッテリについては，2 回交換を行っているため，電ヘリコプタ投下型の小型ロボットによる火山探査シ源の確保が，今後の大きな課題となる．一方，裏砂漠

ナリオを実現するため，筆者らが開発したロボット

における軟弱急斜面の走行試験結果より，安息角付近

GeoStar の外観を図 8 に示す．このロボットは，全長の軟弱斜面における走行については，研究開発の余地

52 cm，幅 40 cm，高さ 30 cm，重量 1.5 kg の小型軽が大きいことが判明した．

量の対向二輪型ロボットで，横長の直方体のアルミ製

3. GeoStarによる不整地長距離走行
試験
3.1

GeoStar開発の背景のボディと，スポンジ製の大径タイヤ，ボディの空転を抑えるためのスタビライザ（後方に突き出した三角板）から構成される．スポンジ製のタイヤには，衝撃吸収能力があるため，パラシュートを用いた着地，もしくは，地表面付近からのロボットの直接投下が可能

火山探査ロボットには，軟弱凹凸不整地走行におけである．ロボットのボディ内部には，リチウムイオン

る高い走行能力が求められる．しかしながら，非常にバッテリと，2 本の DC モータが搭載されており，最軽量な不整地移動ロボットを，ヘリコプタによって探大時速約 2 km で，6 km 以上の長距離走行を可能とす伊豆大島における不整地移動ロボットの走行試験および自己位置推定試験／永谷 他

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図11：不整地移動ロボットEl-Verdeの概観．
図12：四輪ロッカーリンクサスペンションの構造の概要．

る．また，電子機器類として，三原山での試験では，マイコン，GPS，無線通信を行う Xbee を搭載した．
これまでに，標高の高い浅間山において，GeoStar

ロボットに搭載する通信機器の検討を行い，遠隔操作による火山観察の実現を目指す．

による下山シナリオのフィールド試験が成功していたため，本試験では，この GeoStar を三原山裏砂漠より

4. El-Verdeの位置推定試験

山頂へ向かうという探査シナリオを想定し，登山道に沿った長距離登山走行を行うこととした．なお，本試
験では，ロボットのすぐ後方にオペレータが追走し，ロボットの操作は，目視で行うこととした．

3.3 三原山登山道における長距離走行試験結果

4.1

El-Verde開発の背景

第 1 章で述べたように，火山活動時，人が進入できない領域において，ロボットにより地震計を複数埋設することができれば，マグマ溜まりなどの地下構造推

GeoStar の長距離走行試験は，三原山裏砂漠の中央定が可能となり，噴火後の火山活動の予想が可能とな部，標高 530 m の地点（図 10 内の S 点）から，三原山山

ると期待できる [7]．一方，筆者らの研究グループでは，

頂（図 10 内の G 点）まで，登山道に沿った走行を行った．

これまで，石油等の地下資源探査を目的とした，移動

その結果，三原山裏砂漠から三原山山頂まで，3.3 km，マニピュレータを用いた複数の地震計設置による地中

高低差 230 m の道のりを，バッテリの交換すること

内部構造推定の自動化に関する研究を進めてきたが，無く，1 時間 20 分で走行した．走行経路の途中には，

ここのセンサ設置に関する手法は，マグマ溜まりを推25 deg 程度の比較的急な斜面も存在したが，ロボッ定するための地震計の設置動作手法と原理的に同じで

トは，タイヤがスリップすることやロボットの進行方ある．

向が左右にふらつくことがあったものの，目標経路の走行を達成することができた．

3.4

まとめと今後の課題

この手法を実現する上で，大きな問題となるのが，ロボットの位置推定である．一般に，屋外における位置推定は，Global Positioning System（GPS）に頼るところが大きいが，崖の存在による GPS 信号の反射や，

GeoStar を用いた走行試験により，三原山であれば， 植生の存在による GPS 信号の減衰などにより，位置
ヘリコプタを用いずとも，対向二輪型小型移動ロボッ

精度が大きく低下する場合があるため，GPS のみを頼トによる山頂までの登坂探査が可能であることが実証

りにすることができない．一方，屋内で活動する移動できた．ただし，今回は，ロボット背後からの目視操ロボットは，車輪の回転を積算して位置推定を行う手

作によって試験を行っており，通信機の検討ならびに，法が有用であるが，スリップを伴う軟弱屋外フィール

遠隔操作手法の検討は行われていない．今後は，このドでは，その手法を単純に適用することが困難である126

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体は，4 つの独立した駆動輪と前輪操舵機能を有する
車輪移動型ロボットであり，図 12 に示すように，前輪と後輪をロッカーリンク機構で接続する構造を採用した．このロッカーリンク機構により，例えば，右前輪が障害物に乗り上げた場合，Front Unit が回転する
が，その回転は，ディファレンシャルギアを通じて，Rear Unit を逆回転させる動きとなる．これにより，
右後輪を地面に押しつける力が働くことで，通常の車輪型ロボットの走行性能と比較し，不整地走破性能が大きく向上した．また，このロボットの上部には，3自由度スカラ型マニピュレータが搭載されており，可動範囲内において，手先位置を任意の場所に移動させることが可能である．
©2011 Google, Image ©2011 GeoEye
図13：手先の目標位置．

位置推定については，GPS が利用できなくなる環境についても対処するため，GPS のみならず，車輪の回転数とジャイロスコープを利用した位置推定手法ジャイロオドメトリを併用することとした．この手法は，ジャイロスコープによって車体の姿勢を取得し，車輪回転から得た並進移動量をその姿勢を考慮して積算することで，初期位置に対するロボットの位置，姿勢を推定する手法である．ただし，この手法には，車輪のスリップやジャイロスコープのドリフト誤差の影響のため，累積的な位置推定誤差が発生するという問題がある．そこで，本研究では，上記の 2 つの位置情報を，パーティクルフィルタ [8] と呼ばれる手法で融合する
位置推定手法を採用することとした．
以上のマニピュレーション機能ならびに，位置推定機能により，ロボットは，目標地点付近まで走行した
後，手先を目標地点まで正確に移動させることが可能

図14：RTK-GPSで計測したEl-Verdeの手先位置．

となる．よって，手先に地震計の埋設機構を搭載することができれば，自律的な地震計埋設が可能となるこという問題がある．そこで，上記の手法を融合した，とが期待できる．そこで，本試験では，上記の位置推より精度の高い位置推定手法の実現が，現在，求めら定システムの有用性を検証するため，裏砂漠におけるれている．

不整地移動マニピュレータの走行試験ならびに，手先

4.2

El-Verdeの概要と試験目標

前節に示した通り，筆者らの研究グループでは，フ

位置の推定試験を行うこととした．

4.3 裏砂漠におけるEl-Verdeの位置推定試験結果

ィールドへのセンサ機器設置に関する研究を進めるた

本試験では，図 13 に示すように，裏砂漠を広くカめ，不整地移動マニピュレータのプロトタイプ El-

バーする 50 m 間隔のメッシュ状に，ロボットの手先

Verde を製作した．このプロトタイプの概観を図 11の目標座標を設定した．ロボットは，これらの目標座に示す． El-Verde のサイズは，全長 80 cm，幅 70 cm，

標に対し，目標付近まで自律走行し，その地点でマニ

高さ 78 cm であり，重量は，およそ 37 kg である．本

ピュレータの手先座標を目標座標に一致させるマニピ伊豆大島における不整地移動ロボットの走行試験および自己位置推定試験／永谷 他

図15：小型月探査ロボットプロトタイプMoonrakerの概観．

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図16：全方位カメラを用いたロボット周囲の画像．

ュレータの制御を行う．なお，この環境は，図中の左下側に三原山が位置しているため，図の左下から右上に向かって，なだらかに下る地形となっている．
手先位置の精度評価には，手先の目標位置とマニピ
ュレータの手先位置の，誤差と標準偏差を用いた．目
標手先位置は，緯度・経度でユーザが指定した位置座標であり，マニピュレータの手先位置の取得について
は，1 cm 程 度 の 精 度 で 絶 対 標 測 定 が 可 能 な，RealTime Kinematic（RTK）GPS を用いることとした．
試験では，37 点において，上記のマニピュレータの位置制御を行い，延べ 1.8 km 以上の走行を行った
ところで試験を終了した．各目標手先位置を原点にとり，実際の接地位置をプロットしたグラフを，図 14に示す．標準偏差σは，X 方向に 3.88 m，Y 方向に©2011 Google, ©2011 ZENRIN
図17：山頂情報を用いたロボットの自己位置推定．

3.64 m となった．本試験での手先接地位置精度は，一般的に数 m オーダーとされる GPS の測位精度を大きルタが破綻し，結果として，満足のいく精度の位置推

く下回る結果となっており，所定の目標での手先の位定ができなかったことが分かった．

置推定が実現できなかった．

4.4

まとめと今後の課題

本試験における位置推定は，ジャイロオドメトリで得た位置と，GPS から得た位置情報をパーティクルフ

現在，この走行履歴を元に，車輪のスリップにも頑強な位置推定フィルタの設計を進めている．今後は，新たに構築するフィルタを元に，再度，広域軟弱土壌における位置推定試験を行い，高精度の手先位置推定の実現を目指す．

ィルタを用いて融合しているが，そのフィルタ中で利用するモーションモデルには，「並進移動量の誤差が5. Moonrakerによる自己位置推定試験

最大 10 パーセント以内である」という仮定をおいていた．しかしながら，今回のロボットの走行履歴の解析
結果より，対象とする裏砂漠の走行においては，軟弱

5.1 Moonraker開発の背景

土壌のため，想定を超えるスリップが発生していたこ

月・惑星探査ロボットの効率的な探査を行うためにとが明らかとなった．これにより，パーティクルフィ

は，自律的な動作が不可欠であり，そのためには，ロ128

日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 2, 2012

ボットの自己位置推定が非常に重要となる．しかしな

裏砂漠内の複数地点に Moonraker を置き，周囲の画がら，月面や火星では，GPS を利用することができな像を取得した後，前節で紹介した手法を用いて位置推い．そのため，別の方法を用いて，自己位置推定を行定を行った．その結果，ロボットの周囲全体に山頂がう必要がある．その一手法として，環境の凹凸情報で明確に確認可能な，位置推定にとって有利な環境であある Digital Elevation Map（DEM）が利用可能である

れば，平均 40 m 程度の位置誤差で，位置推定を行うという前提で，地平線の画像からロボットの自己位置ことができた．一方，山頂が同方向にしか確認できな推定を行う Skyline Localization 手法（地平線情報を用

い，位置推定にとって不利な環境においても，60m 程いた自己位置推定手法）[9,10] が提案されてきた．本フ

度の誤差の範囲内で位置推定を行うことができた．現ィールド試験では，小型ロボット Moonraker を利用し，状では，位置精度に関する具体的な要求精度が固まっこれらの手法の可能性について評価を行う．

ていないため，60 m という誤差の評価が難しいが，

5.2

Moonrakerの概要と試験目標

図 15 に，開発したロボット Moonraker の外観を示す．このロボットのサイズは，全長 55 cm，幅 50 cm，提案手法により，比較的精度の高い絶対位置推定が可能であることが確認できた．

5.4

まとめと今後の課題

高さ 58 cm であり，重量は，およそ 10 kg である．こ

本試験では，比較的起伏に富んだ地形における絶対のロボットは，直径 200 mm の車輪を 4 つ備え，それ

自己位置推定を行うため，全方位カメラ画像から三点ぞれ独立にモータで駆動することが可能な，四輪駆動の山頂を選び，DEM に記載された山頂と比較するこの走行機構を有する．なお，ステアリング用のアクチとで，自己位置推定を行う手法を実装し，裏砂漠におュエータは搭載しておらず，ロボットの旋回には，左いて自己位置推定試験を行った．将来的には，山頂だ

右の車輪を逆方向に回転させることで，車輪を滑らせけ で な く， 取 得 し た 地 平 線 の デ ー タ を 全 て 用 い たながら旋回させるスキッドステア方式を採用している．

Skyline Localization を用いることで，その自己位置推

このロボットには，ロボット周囲の環境ならびに，定の精度が向上することが期待できる．さらに，ロボ後に示す位置推定を実行するためのセンサとして，全ットが移動しつつ，逐次位置推定を行うことで，その方位カメラを搭載した．このカメラは，図 15 のロボ

位置精度も逐次的に向上することが期待できる．

ット上部に見えるコーン型ミラーを上向きカメラで撮像することで，ロボットの周囲 360 度の環境情報を取6. 全体のまとめ

得 す る こ と が で き る． こ れ に よ り，Skyline
Localization 手法を実現することが，本研究の目標の一つである．

本稿では，筆者らが実施した三原山ならびに裏砂漠における 4 つのロボットによるフィールド試験につい本試験では，この手法の前段階として，地平線からて紹介した．各ロボットの開発背景は様々であるが，3ヶ所の山頂位置を手動で取得し，DEM 内の自己位置

今回の試験における評価項目は，不整地の走行性能とを推定するといった手法を実装し，その手法の評価を自己位置推定の 2 つに集約される．各章において述べ行うこととした．具体的には，各地点で取得した全方

た通り，これらの項目に関する複数の試験を実施する

位画像の中から，山頂に該当する部分を手動で抽出しことができた．その結果，不整地移動に関する試験項（図 16 の矢印部分），それぞれの山頂がなす角度を求目については，TrackWalker-II と GeoStar 共に，三原める．次に，DEM 内において，山頂の向きのベクト

山の軟弱不整地に対する走行性能は，十分であること

ルが，この角度をなすような地点を求めること（図 17が実証できた．ただし，より斜度が大きく，大きな岩参照）で，ロボットの自己位置推定を行うものである．

が散見する浅間山等の軟弱不整地においては，これま

5.3 裏砂漠におけるロボットの絶対位置推定結果

での試験により，更なる走行性能の向上が必要である
ことが明らかとなっている．一方，広域軟弱土壌環境

本試験の主目的は，位置推定アルゴリズムの検証でにおける自己位置推定については，オドメトリと GPSあるため，ロボットの走行を必要としない．そこで，を利用する位置推定手法では，スリップを想定しなけ伊豆大島における不整地移動ロボットの走行試験および自己位置推定試験／永谷 他

れは非常に困難であることが判明した．現在，走行と同時にスリップを予想し，位置推定精度を向上させる研究を進めている．また，地形観察を利用したグロー
バル位置推定手法についても，今後，この手法を更に発展させることで，精度向上が期待できる．

謝 辞フィールド実験の企画や準備にご尽力頂いた，大阪大学大学院理学研究科宇宙地球科学専攻佐伯和人先生に，この場を借りて感謝いたします．また，初稿に対して丁寧で適切な批評をいただいた松島亘志氏に感謝いたします．

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