自立移動ロボットによる火山地域の探査活動／大槻 他

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特集「無人観測ロボット」

自立移動ロボットによる火山地域の探査活動
大槻 真嗣 ，石上 玄也 ，嶋田 貴信 ，久保田 孝 ，作田 真理子 ，2
2
2
オリチロン アン ，大津 恭平 ，清水 拓
1

1

1

1

2

2012年3月30日受領，2012年5月2日受理．

（要旨）我々のグループは，将来の月惑星表面探査をめざして，移動型探査ロボットの研究開発を進めている．
開発したロボットは，宇宙のみならず，火山地域などの不整地においても自由自在に探査を行うことができる．現在，屋内および屋外において基本性能の評価を行っており，2011 年秋に，伊豆大島にて探査実験を行った．実験では，観測地点への誘導制御，観測行動の運用試験を行い，火山地形における探査の課題を明確にした．提案するロボットは，太陽電池による発電を行い長時間の自立運用が可能なため，人間が入ることのできない場所・状況での観測に適している．本稿では，探査ロボットの概要および試験結果について報告する．

1. 緒 言2012 年 4 月現在，約 90 機 [1] の惑星着陸探査機が打ち上げられ，その内 11 機がいわゆる惑星探査ローバ（ロボット）に分類される．また，ローバ 11 機中 6 機が惑星表面で活動した実績があり，現在火星へ向けて
1 機が航行中である．図 1 へ過去に打ち上げられた（失敗含む）ローバと今後予定されているものを質量と年代で分類した一覧を記載する．これらのローバは，観測機器を着陸地点より遠くに運搬し，多くの場所で科Launched date2020
Nationality

USA Soviet/Russia
China Japan

2010
2000

2003 MINERVA (0.591kg)

Middle of 2010 SELENE-2 Rover (100kg)
2013 Chang’e 3 Rover (120kg)
2011.11 Curiosity (900kg)
2003.7 Opportunity (185kg)
2003.6 Spirit (185kg)

1996 Sojourner (10.5kg)
1990

1988 PrOP-F (50kg)

1980
1971/1973 PrOP-M(*3, Each 4.5kg)

1970
1kg

10kg

100kg

1973 Lunokhod 2 (840kg)

1970 Lunokhod 1 (780kg)
1000kgWeight

図1： 惑星探査ローバの歴史（縦軸：打上年，横軸：ローバ質量）．

学的な知見を獲得することに貢献している．このような惑星探査ローバにおいて，本質的に要求される機能（Lunokhod）は 8 つの車輪とトーションバー [4]，小惑は惑星表面の特殊な地形を走行することである．した

星 探 査 ロ ー バ の PrOP-F（Pribori Otchenki Prok-

がって，いずれのローバも降り立つ天体に合わせた移

hodimosti-Fobos）は，バネによりエネルギを蓄えた傾動機構を持つ．火星ローバのソジャーナ（Sojourner），

いたピストンによるホッピング機構とウィスカーと呼スピリット（Spirit），オポチュニティ（Opportunity），

ばれる姿勢直立機構 [5]，同じく MINERVA（MIcro/キュリオシティ（Curiosity）は 6 つの車輪とロッカーボ

Nano Experimental Robot Vehicle for Asteroid）
は二

ギ ー サ ス ペ ン シ ョ ン [2]， 同 じ く PrOP-M（Pribori

つのトルカによるホッピング機構 [6] を有していた．

Otchenki Prokhodimosti-Mars）はスキー板を回転させ人の手に届かない過酷な環境下で活動する，そういて前方へ送り出し，車体下の摩擦で反力を受けとめなった意味では，惑星探査ローバと火山探査ロボットにがら前進する歩行機構 [3]，月面ローバのルノホート

大きな差はない．ローバまたはロボットが存在する環
境は異なり，たとえば，重力，放射線の量，大気圧，

1. 宇宙航空研究開発機構 宇宙科学研究所
2. 東京大学大学院工学系研究科
otsuki.masatsugu@jaxa.jp

土壌の特性，周囲温度，インフラ設備（GPS 衛星，無線通信等），操作者からの距離などに大きな違いが見112

日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 2, 2012

受動的なロッカーサスペンションにより結合され，結Laser Range Finder (LRF)

GPS antenna

果として，車体のピッチ角度変化は何もない場合と比Pacific Ocean

Pan-tilt mechanism

較して半分に抑制されている．また，航法誘導用にス

Optical CCD cameras

Trail of lava flow
covered by vegitation

Camera mast
Main body

テレオカメラを 2 セットとレーザ距離計（Laser Range

Low-gain antennas (2.4GHz)
Manipulator (4-DOF)

Finder，LRF）を持ち，科学的なサンプルを採取する

Solar array panels (SAP)
Optical stereo camera
for manipulator

Rockersuspension

DC brushed motors
for driving wheel

Lithiumpolymerbatteries

4

ためのマニピュレータ を搭載している．
本活動では，惑星探査ローバと火山探査ロボットの存在する環境の違いに起因した問題は無視し，共通した課題である，自律航法誘導に資する情報を得ること

Steering units Silicon-lug wheels
Desert filled with scoria

図2： ローバシステムの詳細と試験フィールド．

を そ の 主 目 的 と す る． 本 稿 で は， 惑 星 探 査 ロ ー バ
Micro-6 の火山地域での走行試験を通じて，共通した課題の抽出やサブシステムレベルで必要な機能の評価

られ，各々固有の問題が存在する．たとえば，惑星探を行う．走行機構の試験では，傾斜の登坂 / 下降の走査ローバが存在する環境では，雰囲気温度変化が大き

破性能，段差の乗り越え性能等を評価している．また，く，重力が小さく，強い放射線が存在し，ローバの活

その試験中に機械的な振動特性と電力消費量を計測し，動を制限する．一方，強風や雨などの気象条件が短時

将来ミッションでの課題を抽出する．さらに，ステレ間で急激に変化することが火山探査ロボットでは問題

オカメラまたは LRF を用いた自律航法誘導制御の成となる．

立性を確認し，最後に，マニピュレータによるサンプ

惑星探査ローバや火山探査ロボットでは，テレメト

ル採取作業結果を示す．

1

リやコマンドデータ の送信時間が長い，さらには通信自体ができない場合が考えられ，直接操作するには限界がある．そこで，双方に高いレベルの自律機能

2. ローバのシステム構成

23が要求され，たとえば，コンテクスト の情報に基づ試作したローバのハードウェアの構成を図 2 に示す．

いて，目標地点まで操作者の判断結果を待たずに移動

本ローバシステムは，走行機構（駆動系），電源系，マ

できる程度の能力が求められる．我々は，その機能をニピュレータ系，航法誘導制御系，センサ系，通信系，検証するための試作機として，図 2 に示す“Micro-6”

データ処理系，構造系，熱制御系サブシステムで構成を開発した．これを用いて，走行機能や航法誘導試験， される．これらのサブシステムが Micro-6 のフィール
電源管理や将来のミッションで要求される自動制御のド試験場での自立行動を実現させている．表 1 に，ロ試験を行っている．また，このローバは 5 つの車輪をーバの主な仕様をまとめ，各サブシステムの詳細につ持ち，いずれの車輪もステアリング角度を変えること

いては後述する．

ができ，全方位に移動可能である．左右 2 つの車輪は，
１. ローバの状態や設定パラメタ等の地上局への送信データをテ
レメトリデータ，指令やプログラム等のローバへの送信デー
タをコマンドデータと呼んでいる．
₂. 本論文では，「自立」と「自律」，これらの言葉を使い分けている．
「自立」は，システムとしてコンテクストから独立して存在していること，例えば電源や通信などを有線で接続していない，そのような状況を示す際に使用している．一方，「自律」
は，ローバ自身の自動制御，経路計画や環境認識など手順に従って自動で行動を発現するもしくは自分でふるまいをスケ
ジューリングする機能を示す際に使用している．
₃. ここではシステムをオブジェクト，アクション，インタラク
ション，コンテクストから構成されていると定義し，コンテ
クストは時間的な前後関係や周囲環境，他のシステム等を示している．また，システムは複数のサブシステムから構成され，サブシステムはコンポーネントから構成される，このような階層構造を有すると仮定している．

2.1

走行機構

試作したローバは 5 つの独立した車輪を有しており，
いずれも直径 0.22 m，幅 0.17 m となる．車輪の接地
面には，18 枚のシリコン製のラグが締結されており，
56牽引力 とグリップ力 の増加に貢献している．車輪のアクチュエータとして，DC ブラシ付モータ（MaxonRE-max 24，11 W）を使用し，各モータにはエンコー
ダが取り付けられている．また，モータ出力軸には，４ 人間の「腕」を模倣した機械のことをロボットアームもしくは
マニピュレータと呼んでいる．
₅. ローバ本体を前進させる力
₆. 車輪接地面と土壌面の結合力

自立移動ロボットによる火山地域の探査活動／大槻 他

113

表1： ローバシステムの諸元．
Physical
Mass
80 kg (Approx.)
0.7 m × 1.1 m (Wheelbase)Dimension
1.3 m × 1.6 m × 1.6 m (SAP deployed)
Mobility
0.22 m (diameter) × 0.17 m (width)
Wheel
Lugs: silicon rubber madeActuator: DC brushed motor
Velocity
0.1 m/s (max)Power management & control
Solar array panel
3 panels, 120 W (max)Battery
Dual 7 Li-Po in series (10 Ah in total)
Bus power control
Unstable 28 V bus power supply,
regulated to 24, 12, 5, and 3.3 V
Communication
Wireless Ethernet with
Devicelow gain whip antennas (2.4 GHz band)
Max. data rate
54 Mbps (ideal), 20 Mbps (fact)
SensorAbsolute position/
GPS, 3-axis acceleration pick-up,
Attitude/Orientation
3-axis gyro, Geomagnetic sensor
Navigation
CCD camera pair, Laser Range Finder (LRF)
On board computer
HK data handling
4 sets of 240 MHz SH-4
Navigation
running ART-LINUXMotor control
Operational mode
Direct tele-operation, Autonomous
Mission payload
4-DOF actuated by ultrasonic motors
Manipulator
End effector : shovel-bucket typeとハーモニックドライブ（100：1）の二段ギヤにより構s，定格トルクは効率込で 50 Nm となる．このステアリングモータはオンオフ駆動されるが，その位置決め
精度は 0.5 度以下となる．
左右合わせて 4 つの駆動ユニットとステアユニット
は，ロッカーサスペンションアームにつながり，車体の左右で逆に上下する．結果として，車体はピッチ方向に対して，常に左右アームの中間に位置することになり，ピッチ角度の変化は緩やかになる．サスペンシ
ョンは受動的な回転軸とシーソー機構により構成され，距離の離れた 2 点で接続されているため従来のものよ
りも剛性が高くなっている．結果として，ピッチ角度変化の低減と剛性の向上による振動の低減が図られている．さらに，冗長系となる車輪を車体の中央位置底部へ搭載し，これにより牽引力の増加が期待できる．

2.2

電源系

ローバ電源系特有の課題として，以下のようなことが想定されている．まず，走行に伴って太陽角が変動

32V

DCDC

BCR

(Down)BDR(UP)

し，太陽電池アレイの発生電力が安定するとは限らない．さらに，月や惑星の表面上では岩の陰やクレータ

30V

SSR

成されている．ステアリングの最大回転速度は 3 deg/

BCR

DCDC

(Down)

底部など太陽光を遮る障害物・地形が多く，頻繁なバッテリの放電が予想される．また，ローバはモータ駆

SAP
EDLC
LIC

4.5~7V

BAT

動により走行するため，小岩を乗り越える時や急な斜28V

面を登る際に，パルス的な大電力が必要とされる．こ図3： 電源系のブロック線図（充放電ユニットの記載は省略）．

の場合日照中であってもバッテリ放電による電力の補償が必要となる．

遊星ギヤ（19：1）とハーモニックドライブ（100：1）が上記課題を踏まえて，図 3 に示されるように，3 つ二段構成で取り付けられており，低消費電力・高トルの太陽電池パネル（Solar Array Panel，SAP），最大

クを実現している．最大行速度は 0.1 m/s，車輪の定電力追尾装置，二次電池（リチウムポリマー電池），電

格力は効率を加味しても 130 N となる．モータはドラ

気二重層キャパシタ，バス電力供給・バッテリ充放電・

7

イ バ の PWM（Pulse Width Modulation）駆 動 に よ り

電源分配の機能を司る電力制御器，これらによりロー

目標速度へ追従制御され，目標速度は沈下やスリップ

バの電源系を構築した．

[7]，振動 [8] を抑制するように滑らかに整形されている．

各太陽電池パネルは単結晶 Si セル 32 直列から構成

すべての車輪は能動的にステア駆動され，ステアリ

され，最大発電量は一枚当たり 40 W 程度
（3 枚で 120

ングを含むモータユニットは，比較的剛なアームに締W 程度）となる．太陽電池パネルによる発電が行えな結されている．ステアリングのアクチュエータは，

い場合でも 2～3 時間の動作を行えるように，バッテ

DC ブラシ付モータ（Maxon RE-max 24，6.5W），絶対リには 5 Ah のリチウムポリマー電池を 7 直列で構成角度を計測するポテンショメータ，遊星ギヤ（84：1）

した組電池を 2 系統搭載している．また，頻繁な充放₇. モータへの印加電圧をトランジスタのオンオフスイッチングで調節する速度制御方法の一種．

電の繰り返し・パルス的な大電力負荷を補償するため，
大容量キャパシタを併用した蓄電システムを搭載して

114

日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 2, 2012いる．

Distance from rover
Recognizedobstacles

電力制御器は，日照期間中に太陽電池パネルによって得られた電力を安定した一次バス電圧へと制御し各機器に供給する共にバッテリへの充電を行い，日陰期

Path planner

間中にはバッテリからの放電により電力を供給する．
また，電源系の詳細は，既報 [9] にて報告されている．

2.3

Predicted area
covered with rover
図4： カメラ画像を用いた自律運用のための表示画面．

通信系

ローバからのテレメトリ送信，地上局からの位置ト
ラッキング，地上局からのコマンド送信，これらはす

Destination

べて 2.4 GHz 帯の無線通信経由で実施されている．無線通信のルータがイーサネットハブへ取り付けられ，
約 20 Mbps で地上局とローバ間を接続している．ローバ搭載のホイップアンテナゲインは 6.2 dBi であり，理想的な通信レートは 54 Mbps であるが，ローバとStart point
図5： LRF による三次元地形データに基づく経路計画．

地上局の距離に応じてレートは変化し，見通し 900 m
で最大 6.5 Mbps のレートで通信できることを確認し無線通信を介して地上局とも接続されている．したがている．

って，すべての処理系は地上局からのコマンドを直接2.4

受けることができ，設定されている機器のテレメトリ

データ処理系

を個別に準備することができるようになっている．

ロ ー バ に は 組 込 型 画 像 処 理 ボ ー ド（PowerPC
440EPX，CPU clock：666 MHz）と 4 つの組込型オン

2.5

センサ系
10

ボ ー ド コ ン ピ ュ ー タ（On-Board Computer：OBC，エンコーダ，ポテンショメータ ，可視光カメラ，

SH7751R, CPU clock：240 MHz）が搭載されている．

LRF，電圧センサ，電流センサ，温度センサ，姿勢方

また，インターフェースとして，A/D 変換器やディ

位参照システム（Attitude and Heading Reference

ジタル IO が多数用意されている．画像処理ボードは，

System，AHRS） ，GPS レシーバなど多くのセンサ

画像取得と初期処理，データ圧縮を主に実施し，地上がローバには搭載されている．センサーデータの取得，

局へ画像データを送信した後に，地上システムにて画A/D 変換器による工学値変換，処理系へのデータ伝像解析を行っている．2 つの OBC は短い周期のモータ送の後，ローバの状態量として，時間（ローカル時間，の制御に用いられ，残りの 2 つの OBC は比較的長い

絶対時刻），姿勢と角速度（ロール，ピッチ，ヨー方

周期の様々なタスク，たとえば，システムの状態量の（相対位置，緯度，経度），3 軸加速度，向） ，位置と速度取得，リソース（電力，時間，データ容量）管理，姿勢

温度，リソース量（電力，データ保存）と通信レート，と位置の推定，エラーチェック，パラメタ設定，航法

これらが処理系により算出される．上記の変換された

誘導の意志決定等のタスクに使用されている．モータ

データに基づいて，自律移動やテレオペレーションの制御では，DC ブラシ付モータや超音波モータなど
17 個のモータを駆動し，走行機構やステアリング，
8

カメラ（LRF）パンチルト機構 ，マニピュレータを動作させている．画像処理ボードとすべての OBC は非
9

同期型 のイーサネット通信により相互に接続され，
₈. 水平方向ならびに重力方向に駆動するアクチュエータを持った，任意の方向へカメラやレーザを向けることのできる装置のことを言う．

11

12

13

₉. ここでは，すべての通信端末が同じタイミングで動作していないことを述べている．
10. エンコーダとポテンショメータはいずれも角度センサだが，検出方式，検出値の基準が異なる．
11. ローバの傾斜角度，姿勢角速度の他に，進行方向の絶対方位角を検出することができるセンサ．
12. ローバ進行方向の軸周りの回転をロール，進行横方向の軸周りの回転をピッチ，慣性基準方向の軸周りの回転をヨーと定義している．
13. 遠隔操作技術．地上局にいる操作者が直接指令して一つ一つの動作を行わせることを言う．

自立移動ロボットによる火山地域の探査活動／大槻 他

115

Third joint(pitch)Fist link
Second joint (pitch)
Stereo Camera

Secondlink

First joint(yaw)

Fourth joint (roll)
Shovel-bucket covered
with openable andclosable punching metal
図6： 掘削，砂をすくう，かき集める，小石をつまむ等様々な作業が可能なマニピュレータ．

図9： 左図：段差の横断，右図：障害物乗り越え．

が実施される．ここで，GPS レシーバは，ローバの走行位置の推定，計測位置の精度を評価するためだけに使用されている．ただし，単独測位のみでは GPS による計測位置精度は数 m となってしまうため，後処
14

理による電子基準点との基線ベクトル解析 により，数 cm オーダの測位を実現している．電子基準点はフィールド試験場近傍には 4 点設置されており，それらとの基線ベクトルのうち，最も雑音が少ないものを選択して，真値として使用する．

Trial Area2.6

航法誘導制御系

本ローバは，ジンバル上に設置した 2 台の CCD カ
メラおよび LRF を用いて，障害物認識，地形環境認識を行うことが可能である．搭載カメラは，640×480の解像度を持ち，同画像は，ローバ搭載の処理系によ
図7： 伊豆大島における試験地域（円と十字の中心がGPS の基準
局位置を示している）．

って取得される．また，LRF には北陽電機株式会社
製の二次元走査型レーザ距離計を採用した [10]．同
LRF を水平方向にスキャンさせながら，ジンバルを
上下方向に駆動させることによって，3 次元の地形デ

Distance: 285m(3hours)
Goal
10/26 Start

10/25 Start

ータを得ている．これらのカメラ画像および LRF 地

Goal

形データは，任意のタイミングで地上局へと伝送されDistance: 327m (3.5hours)

る．
ローバの航法誘導システムは，主に，1）
カメラ基本
と 2）
LRF 基本の異なるフレームワークから構成され

図8： 試験地域におけるローバの走行軌跡．

ている．カメラを用いた航法誘導では，まず，単眼カ14. 基準点から参照点までの三次元方位と距離を計算する．

116

日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 2, 2012

80

Pitch angle

70
60
50

Attitude [º]SAP generated power

Peak 85.9 W

Ascending slope
Descending
and rocks

Power [W]Power [W]Load
Travelingon loose soil

Avg.
73.0 W

90

40

SAP
generated
power
327m

Rock climbing

Roll
Pitch

10
0
-10

Load

Pitch angle [deg]100

Around noon

Pitch angle

Around early evening

Total distance [m]

13:22

13:24

13:26

13:28

13:30

13:32

Time [hh:mm]
図10：障害物乗り越え時のローバの総消費電力と姿勢角度の時
刻歴．

図12：走行試験における電源系の状態とローバの姿勢角度の推移．

従来の DEM は，直交座標系で定義された格子状によって表現されるが，本研究では，円柱座標系で定義される扇状格子を用いた数値標高モデル（Cylindrical
Coordinate DEM，C2DEM）
によって表現した．
図 5 に示されるように，同地形データから得られる地形の凹凸や傾斜，目的地までの走行距離を計算し，これらを評価関数としたアルゴリズムに基づいて，走行すべき経路を自動的に生成することが可能である[15,16]．このような，LRF を用いた環境認識は移動ロ
ボットの分野において近年盛んに研究がおこなわれており [17,18]，

特に DARPA（Defense Advanced
15

図11：ローバの軟弱地盤走行の様子と軟弱地盤と固い地盤との境界．

Research Projects Agency） の Ground Challenge，Urban Challenge においては，LRF はロボットの行動計画を担う重要なセンサとして用いられている [19,20]．

メラ画像からローバ前の障害物を抽出し，この注視点周辺についてのみステレオ視を行うことによって，障2.7

マニピュレータ系

害物のサイズ，障害物までの距離を推算する．加えて，

ローバはシャベルをエンドエフェクタに持つマニピ

画像テクスチャ解析に基づいた走破評価を行い，ローュレータを搭載している．このようなマニピュレータ

バが走行すべき経路を生成する（図 4）[11]．このようは様々な科学観測装置や研磨などの加工装置を任意のなカメラを用いた航法誘導は，NASA の火星ローバ

位置へ高精度に移動させ，作業させることをその役割にも実装されており，長距離の移動を可能としているとしている [21,22]．図 6 のように，マニピュレータは[12-14]．

4 つの駆動関節（ベース，ショルダー，エルボー，リ

一方，LRF を用いた航法誘導では，まず，LRF にスト）を持ち，それぞれの関節は超音波モータ [23] によって得られた地形の三次元点群データから，数値標より駆動されている．関節の最終段にはハーモニック

高モデル（Digital Elevation Map，DEM）を作成する．

ドライブが設置されている．すべての作業は車体前面2に取り付けられたステレオカメラとマスト上部に取り

表2：ローバの振動特性．

付けられたステレオカメラの二つから得られた画像情

Direction
Horizontal
Vertical

報に基づき実施される [24]．マニピュレータの質量はFundamental natural frequency (Hz)2.3 ± 0.8
6.8 ± 1.1

約 2.0 kg で，最大搬送可能質量はおよそ 1.0 kg である．
15. 米国国防高等研究計画局．

自立移動ロボットによる火山地域の探査活動／大槻 他

117

図15：目標サンプルの認識とマニピュレータによるピックアップ．

100

Operating manipulator

図13：カメラを利用した航法誘導（上図：障害物の抽出，左下図：
ステレオマッチングとランドマーク追従，オプティカルフ
ローを利用した位置姿勢推定，右下図：経路計画と経路追従の概要）．

Power [W]

90
80
70
60
14:42

14:43

14:44 14:45 14:46
Time [hh:mm]

14:47

14:48

図16：マニピュレータ運用時の総消費電力の推移．

デバイスにより熱制御が実施されている．バッテリの
図14：LRF を用いた航法誘導（左図：障害物回避ケース，右図：
段差横断ケース）．

温度は常に監視され，車体の上面は太陽光による熱の流入を防ぐためすべて断熱材（MLI）で覆われている．
機器の発熱は，アルミの筐体を通じて車体の側面なら

16

エンドエフェクタ はシャベルと直径 5 mm 程度のびに底面より放出している．

穴の空いたカバーで構成されている．エンドエフェク
タは掘削，砂のすくい上げ，カバーとシャベルの間で

3. フィールド試験

石をつまむことなどができ，さらに，レイクサンプリ
17

ング により，砂の中から石をすくい上げることも可
能である．

2.8

その他のサブシステム

今回，Micro-6 ローバを用いたフィールド試験をス
18

コリア で覆われた伊豆大島裏砂漠で実施した．試験を実施した地域と走行軌跡をそれぞれ図 7 と 8 に示す．
伊豆大島は，障害物回避が頻繁に必要となるような大ローバの車体と移動機構のサスペンションアームは

きな岩石は乱立していないが，広範囲にわたる傾斜地

アルミ溶接で組み上げられている．すべての電子機器

形，流水作用によりできた段差，噴出した火山弾，灌は各機器毎に処理系，電源系，駆動系のユニットに分木などの植生があり，ローバの自律航法誘導の試験を

けアルミの筐体に封じている．各筐体には，電気的な実施するには適した場所である．

I/F コネクタが多数取り付けられ，防塵，防水対策がまず，ローバの機械振動特性や使用電力履歴などの施されている．このローバシステムでは，受動的な熱データを取得し走行性能の評価を行う．次に，ステレ

16. マニピュレータの先端に取付けられた様々な作業をこなす人
間の「手」の代わりとなる部分をエンドエフェクタと呼んでいる．
17. 砂と石を同時にすくい，穴より砂だけを放出する動作のことを言う．

オカメラならびに LRF を用いた自律航法誘導の試験を実施する．
18. 火山噴出物の一種．

118

3.1

日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 2, 2012

走行性能の確認る瞬停を自動的に補償，これらの性能を確認することができた．図 12 に見られるように，ローバは傾斜登

ここでは，傾斜地形の登坂 / 下降性能や平地の走行

坂（10～15 度）において，130 W 程度の電力を必要と性能，段差などの乗り越え性能の確認を行っている．

していたことがわかった．たとえ障害物乗り越えなど（1） 走行性能：傾斜地形の登坂性能評価において，で電力消費が瞬間的に 180 W 程度に増えたとしても，

ローバはすべやすいスコリアで覆われた 15 度程度のバッテリより必要な電力が供給され，電力の欠乏を回傾斜地形を連続して走破することができた．また，図避することができた．今回の条件では，太陽電池によ

9 のように，ローバは深さ 10 cm 程度の段差，20 cm

る最大発電量は図 12 で見られるように 100 W 程度で程度の高さの岩石を乗り越えることができた．障害物あった．太陽電池の最大可能発電量は，太陽光が垂直乗り越え走行の結果として，ロールとピッチ方向の姿

入射時に 120 W であり，この発電量の差は，太陽高

勢と消費電力について図 10 に示すような時刻歴を得度の傾斜に起因している．また，電源サブシステムがた．岩石乗り越え時に消費電力は（瞬時）最大となった

バッテリのみでローバを連続して 2.5 時間動作させるが，要求された電力は電源系が十分に供給することがこと，太陽電池による 1.5 時間の発電により 4.5 時間まできていた．また，サスペンション機構により，10で動作が延長されること，これらが可能なことを確認

度以下のロール角変動にとどまり，車体の姿勢は安定することができた．

した状態で走行することができた．
さらに，試験フィールド中に，図 11 のような柔ら

3.2

カメラならびにLRFによる自律航法誘導試験

かい土壌で覆われた地域が存在したが，ローバは問題

図 13 は，カメラを基本とした航法誘導の典型的ななく走行することができた．この地域は，人間でも歩試験結果を示している．単一カメラによる画像処理にくのに支障があったが，ローバは特に消費電力やスリより照明環境に対してロバストに障害物を認識し，ス

ップ率の増加もなく，走行可能であった．結果として，

テレオカメラの画像情報より障害物までの距離と障害

図 8 に走行軌跡が示されているように，二日間，総走物の寸法を計算した．ローバが目の前にある障害物を行時間 6.5 時間（昼間のみ）で自律航法誘導を併用して回避して安全に走行できる経路を生成し，また，ロー612 m を走破した．

バの経路追従中に，画像の時間変化より得られたオプ（2） 振動特性：走行試験中に，二つの三軸加速度

ティカルフローを用いてランドマーク追従と位置・姿計をローバ車体に取り付けて，振動加速度を計測した．

勢の推定を行い，さらにその推定情報に基づいて走行

一方は車体に搭載し，もう一方はカメラマスト上部に経路を適宜修正することを行った．

設置した．振動特性として，表 2 に示されるような結もう一方の誘導試験として，LRF を用いた障害物

果を得ることができた．いずれも並進運動が卓越した回避と段差の横断試験を実施した．図 14 は，障害物

振動モードであった．

回避と段差乗り越え時に，走査（スキャニング）
した地

水平方向の振動は比較的緩やかで，これは，ローバ

形と経路生成の結果を示している．障害物回避においの脚部，特にサスペンションアームと車輪ユニットのて，地形の傾斜と表面の凹凸が少ないところを最適と接合部の剛性が低いことに起因していることがわかっする経路の生成を行った．一方，段差乗り越えにおいた．さらに，車体とマスト間の振動特性はほぼ同等でて，搭載アルゴリズムは，地形の凹凸，傾斜を考慮し，あったため，マストと車体は十分剛に接合されている

最も走行負荷が少なく，かつ目標位置までの最短距離と考えられる．

となるような経路を設計した．これら二つの自律航法（3） 電力管理と制御：電源系は電源関連状態量の誘導手法を単独で用いるだけでなく，併用して障害物監視，電源制御および電力供給の管理を行っている．

の認識率を向上させ，移動経路の最適化を図りながら，試験により得られた結果から，平均電力負荷は 72.5

612 m の長距離移動を実現することができた．

W 程度（スタンバイ状態）または 100 W 程度（画像処理
系起動状態），負荷履歴はローバの動作に沿う形で増減，太陽電池による発電量以上の負荷の瞬間的な増加によ

3.3

マニピュレータによるサンプル採取試験

図 15 に示されるように，科学的なサンプルとなり

自立移動ロボットによる火山地域の探査活動／大槻 他

119

そうな小石が多数存在する場所において，マニピュレ

ひとつを選択し，選択されたサンプルをマニピュレーータによる自動サンプル採取試験を実施した．太陽をタにより自動的に採取することができた．

ローバの背に向け，発電しながら動作させるのが電力

これらの試験を通じて得られた結果から，サブシス管理の観点から効果的なため，マニピュレータシステ

テムレベルにおける成熟度は高いと考えられ，さらにムは車体の影中での画像認識からサンプル採取を開始

システムとして自立できていることも確認できた．今した．

後，システムレベルでの成立性，たとえば越夜や衛星初めにマニピュレータシステムの単一カメラにより経由での遠隔操作試験など，より厳しい制約を設けたサンプルを含む地面画像を取得し，採取可能な小石を試験を実施し，実用化へ向けてローバの改良を進めて認識し，最終的に一つに決定した．次に，ステレオ画

いく予定である．

像を取得して，小石の三次元位置を計算し，エンドエフェクタがそこへ到達しサンプル採取できるようにマ

参考文献

ニピュレータの逆キネマティクスを解き，各関節の回転角度を決定した．
マニピュレータが操作される時に，図 16 のように電力系は十分に要求された電力を供給することができた．結果として，マニピュレータの関節は指定された角度へ安定に動作し，サンプルをひとつ自動的につまみあげることができた．

[1] Ball, A. J. et al., 2007, in Planetary Landers and Entry
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4. 結 言[4] Carrier, D., 1992, Proc. AIAA Space Programs andTechnologies Conference.

本稿では，移動ロボットのプロトタイプ（Micro-6）の仕様・概要および Micro-6 を用いたフィールド試験[5] Ulamec, S. et al., 2011, Advances in Space Research47, 428.

結果を示した．まず，5 つの車輪を持つローバのシス[6] Yoshimitsu, T., 2003, Acta Astronaut. 52, 441.

テム全体の紹介と走行系や電力系，通信系，航法誘導[7] Otsuki, M. et al., 2010, Proc. Motion and Vibration

系といった各サブシステムの詳細について紹介した．

Control Conference 2010.

次に，このロボットの応用先として考えている火山地[8] Otsuki, M. et al., 2010, Advanced Robotics 24, 387.

域である，スコリアで覆われた伊豆大島裏砂漠におい[9] Shimada, T. et. al., 2011, Proc. 9th European Spaceてフィールド試験を実施した．ローバの走行性能として，15 度程度の傾斜登坂，車輪サイズと同程度の岩石の乗り越え，長距離移動などを確認することができPower Conference.
[10] UTM-30LX, HOKUYO AUTOMATIC CO., LTD.
http://www.hokuyoaut. jp/

た．これらの試験を通じて，機械的な振動特性と電源[11] Sakuta, M. et al., 2011, Proc. IEEE-ROBIO 2011.

系の性能も合わせて評価した．上記の実験から得られ[12] Matthies, L. et al., 2007, International Journal of

た知見と各サブシステムの状態履歴は，将来の火山探査ロボットや惑星探査ローバのために非常に有益な情報を提供した．また，ステレオカメラと LRF を用いた自律航法誘導試験を実施し，結果として，両方法で障害物回避と適した経路生成ができることを確認した．
さらには，両方の情報を比較することで，障害物の認

Computer Vision 75, 67.
[13] Golberg, S. et al., 2002, Proc. the IEEE Aerospace
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[14] Maimone, M. et al., 2004, Proc. 9th Int. Symp. on
Experimental Robotics.
[15] Ishigami, G. et al., 2007, Proc. the 2007 IEEE Int.

識率が上がり，より効率的かつ確実に移動できること

Conf. on Robotics and Automation, 2361.

を確認した．最後に，地面に散見される科学的なサン[16] Ishigami, G. et al., 2011, Proc. ISTS 2011.

プルの中からステレオ画像による環境認識に基づいて[17] Wulf, O. et al., 2003, Proc. the Int. Conf. on Control

120

日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 2, 2012

Systems and Computer Science, 312.
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