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日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 3, 2012

特集「無人観測ロボット その2」

長期連続観測が可能な火山観測ローバの開発とフィールド試験
黒田 洋司 ，迎田 賢太郎 ，西川 佑樹 ，永田 祐也 ，222
高橋 佑弥 ，谷口 雅彦 ，井上 直人
1222

2012年6月4日受領，2012年7月30日受理．

（要旨）火山の活動が活発化するとその規模によっては長期に亘って近傍調査が困難になる．我々は，この様な活発に活動する火山の近傍観測を実現するために，エネルギを自給し，長期間連続して現場で移動調査する能力を有する火山観測ローバ，Micro6 Volcano を開発した．火山地形において噴火の危険が迫る状況を想定し，伊豆大島三原山裏砂漠の中腹に約 2 週間に亘り展開した．この間，遠隔による観測試験を実施した．ローバは携帯電話回線を用いた通信機を持ち，画像，観測データ，位置情報等の送信とそれに基づく遠隔運用を，現地から約 100 キロメートル離れた川崎市にある明治大学生田キャンパスより行い，直線距離で数百メートルの移動観測に成功した．また，省電力モードによる夜間を越える運用にも成功した．本論文では，Micro6 Volcano とフィールド試験結果の報告を行う．

1. はじめにの地上試験機として開発された [1, 2]．Dante II は，6脚の歩行型ロボットで，基本的にテザーにより外部か火山の噴火のメカニズムを理解することは，科学的ら電力供給を受ける．レーザセンサおよび足と上部にな見地から重要である．市民生活に対しても，1986

取り付けられた 8 個のカメラによって周辺の地形情報

年の三原山や 2000 年の三宅島の噴火では全島避難をを得ることができ，火山のガス濃度を検知するための強いるなど，周辺地域の住民の生活にも多大な影響をガスセンサを搭載していた．アラスカで 5 日間の実験及ぼす．また，2010 年のアイスランドのエイヤフィを行い，火山のガス濃度や地形のデータ取得などの実

ヤトラ氷河で起こった大規模な噴火では，ヨーロッパ績を挙げたが，現在は事故により失われている．の約 30 カ国の空港を一時閉鎖に追い込むなど航空網

イタリアのカターニャにあるイタリア国立地球物理を大混乱に陥れた．このように大規模な火山活動は，学火山学研究所（INGV）では火山観測のためのロボッ広範囲に大きな影響をもたらすため，詳細な調査が必トを数多く開発してきた [3]．中でも Robovolc は 6 輪要になっている．しかし，噴火の前から現場で長期間の駆動機構を有し，高い走破性を備えている．また，に亘って人力で調査をしたり，噴火以降は人が近づく

GPS，コンパス，エンコーダによる自己位置推定やレことは容易では無く，人に代わり火山を科学的に観測ーザセンサ，カメラを使ったマッピングによるナビゲすることの出来るロボットの開発が求められている．

ーションシステムも開発され，その性能は実験によりこれまで，世界では様々な火山観測ロボットが開発実証されている [4]．しかし Robovolc は重量が 350kgされてきた．米国航空宇宙局（NASA）とカーネギーメあり，搭載した鉛蓄電池からの供給のみで活動するたロン大学が共同開発した Dante II は火山や惑星探査

め，連続稼働時間は約 2 時間と短い．

1. 明治大学理工学部機械工学科
2. 明治大学大学院理工学研究科（研究時）
ykuroda@isc.meiji.ac.jp

ットでは，長期間連続して遠隔での活動が可能なロボ

以上のようにこれまで開発されてきた火山観測ロボ■2012遊星人Vol21-3.indd

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ットは存在しない．一方，人間が立ち入れない環境で2012/09/13

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長期間活動するロボットの例として，宇宙用の惑星探査ローバ（Rover ＝慣例的に惑星表面を移動する車両型宇宙機の総称として用いられる）がある．無人の惑
星探査ローバは，旧ソヴィエト連邦が月で，米国が火星で，それぞれ地表での踏破実験を成功させている．
その中でも，Mars Exploration Rover（MER）は 2004
年に火星表面に 2 機が着陸してから 5 年以上もの間，エネルギを背面に搭載した太陽電池によって自己給電し，火星表面上において無人で探査を続け，火星表面の詳細な写真や火星土壌の分析結果など，多くの科学的発見をもたらした [5]．
筆者らは，惑星探査ローバの研究を行っており，それらの技術を地上応用することで，長期間に亘る遠隔運用が可能な火山観測用のローバを造ることを試みた．
本論文では火山観測ローバ Micro6 Volcano の開発と

図1： ローバ援用による火山観測システムの概念図．携帯電話回線によりローバが自律的にインターネットに接続する．携帯電話回線が届かない場所へは他のローバが中継することでカバーする．

伊豆大島三原山裏砂漠における初期運用試験について述べる，尚，節構成は以下の通り．2 節では複数のロ条件で稼働可能なシステムとする．これは非常に厳しーバを用いた火山観測システムの提案，3 節は火山観い条件設定だが，この様な厳しい条件を設定すること

測ローバ Micro6 Volcano のハードウェアについて，4で，想定を越える激しい事象が発生した時でも運用で節はローバを動かす為のソフトウェア技術についてそきる可能性が高まる．

れぞれ述べる．5 節では伊豆大島三原山で行ったフィ

また，広大な山岳地帯を，取得エネルギの小さい（従ールド試験について，結果を示した上で今後の展望をって走行速度の遅い）ローバ１台でカバーすることは述べる．

本質的に無理がある．本観測システムでは，複数のローバを現地に展開することを考え，運用のための通信

2. ローバ援用による火山観測システム
噴火前後および活動中の火山において，接近観測を系と遠隔操縦系を構築する．

3. 火山観測ローバ Micro6 Volcano

ローバで行う場合，問題となるのは活動のためのエネ
ルギ補給である．筆者らは，惑星探査機の技術を応用

Micro6 は元来，宇宙航空研究開発機構（JAXA），中して，エネルギを自己補給し，すべてのオペレーショ

央大学と共同で 1997 年頃から開始された月・惑星表ンを遠隔で行うローバによる火山観測システムを構想

面を移動探査するローバの研究開発プロジェクト

した（図 1）．ローバはエネルギを自己補給し，日を越Micro5 に端を発している [6]．幾つかの試験モデル製えて活動し続ける．この能力により，噴火が疑われる作を経て，より高度な研究開発を行うための地上試験

対象地域にローバを設置した後，人間は安全な地域ま機として Micro6 を開発した [7]．車体サイズは以下にで退避することができる．その後は通信による遠隔制示す様に既にマイクロローバの範疇にはないが，後継御によってのみオペレーションを行う．

プロジェクトとしての名称を引き継いだため，Micro6システム設計上の想定として，危険な現場に残るのを車体シリーズ名として使用している．また，今回さはロボットのみであり，従って，ロボットの位置，方らに「地球以外の惑星探査機の地上試験モデル」では位，傾斜はもちろん，ロボット自体の健康状態，周辺なく「地球という惑星向けの探査機」と発想を転換し，の地形，局部的な気象，噴火の進捗状況等，オペレー

この考えに基づき地上での実用性を追求して多くの改ションに必要となる現場の状況のすべてはローバに搭装を施し，新たに Micro6 Volcano（図 2）として再構成載されたセンサによってのみ得られると仮定し，このした．

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3.1

日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 3, 2012Micro6 のシャシーとモビリティメカニズム

Micro6 Volcano は， 全 長 × 全 幅 × 全 高 ＝ 1.3×1.1× 1.5 m の大きさで重量は約 60 kg である．厳しい不補給と言っても，エネルギが足らなくなった時点で山を下りてエネルギを補給するのでは効率が悪い．ここでは多くの宇宙機と同様に，搭載した太陽電池により電力を自給するシステムとした．

整地形を走ることを念頭に，アルミモノコックボディ

図 4 に Micro6 Volcano の電力管理システムを示す．の左右にディファレンシャル機構経由でロッカー機構センサマストの影対策として，太陽電池は 7 並列とし，を取り付け，そのロッカーアームの先端にステアリン最大電力点追従回路（MPPT）を経て電力バスに接続すグ機構付きのインホイールモータを取り付けることにる．また，一個あたり約 100 Wh の Li-Ion バッテリをよって大きな起伏にも対応出来るようにした（図 3）．

3 台，それぞれ充放電制御回路経由で電力バスに接続

車輪は金属材料でありながらゴムタイヤのような柔軟して安定化する．これにより，電源バスはノミナル性をもつ，金属ブラシを表面に有する車輪を採用した．

14.8 V，太陽光入射時最大 19 V となっている．

金属ブラシの車輪は元々ゴムが使用できない宇宙での一日 24 時間のサイクル中，仮に晴天であったとし利用を考えて開発したものであるが，地上でもオイルても，少なくとも 16 時間以上の間太陽電池による発に濡れた路面や地熱で熱くなった地面など，ゴムタイ電は望めない．これはわずか 3 W 程度の電力消費でヤが苦手な場所での利用が考えられる．

も夜間に 50 Wh もの電力量を消費してしまうことをMicro6 Volcano ではさらに，不整地走破能力を増意味する．従って電力の管理はローバの生存に関わる強させるため，HEXUS[7] の搭載も考えられている．

重大な問題である．Micro6 Volcano では表 1 に示す様

これは 4 輪にさらに補助輪として 2 輪を追加した 6 輪に 4 つの電力モードを持つ．走行時はすべてのサブシのメカニズムで，走破性や割れ目での転落防止など，ステムが起動されているが，定点観測モード時には画安全性を飛躍的に高めることを狙ったサスペンション

像とナビゲーション・プロセッサまで，気象観測モーシステムである．

ドではシステムコントローラと通信機のみ電源が入れ

3.2

電力管理および制御システムの構成

ローバはひとたび対象地域に投入されると，自力で生存し続けられなければならない．従ってローバを成られている．さらに夜間（省電力）
モードでは通信機を含めて電源を切り，約 2.3 W 程度まで電力消費を押さえている．
Micro6 Volcano の制御システムの構成を図 5 に示す．

立させる鍵の一つは，エネルギーの補給機能である．

自己位置推定，ステレオ画像処理，地図生成，地形評

図3： Micro6のモビリティメカニズム．左右のロッカーアームがディファレンシャル機構経由でボディに取り付けられているため，ボディのピッチング角は常に左右の地面傾斜角の中央に保たれる．中央にある小型の２輪はHEXUSサスペ
ンションシステム[7]である．

図4： Micro6の電力管理システム．最大電力点追従回路に接続された7並列の太陽電池（SAP），３並列のリチウムイオン電池（BATT）と充放電制御回路（BCCU）のセットで作られた
バス電源は，配電コントローラ（PDU）でサブシステム毎の供給制御を行う．配電コントローラはまた，太陽電池や各サブシステムの主要なポイントの電圧電流およびバッテリ残量の監視も行っている．

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表1： Micro6 Volcanoの電力モードと消費電力．夜間はスリープモードになるが，1時間のうち6分間は気象観測データを送信するため平均消費電力は下表のSleepよりも若干増える．

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は，過去に実績のあるものを組み合わせた結果であり，今後の簡素化と最適化が課題である．

4. 誘導制御手法
Micro6 Volcano の運用では，その多くは遠隔でのマニュアル制御によってなされている．ユーザ（火山研究者や防災関係者など）が見たいものに近づき，観測するためには，遠隔でのインタラクティビティが必須である．その一方で，長距離を安全に移動するためには，搭載センサによる地形解析とそれに基づく自律制御が有効である．また，山岳地帯では通信が不安定であることも多く，途切れる事も想定しなければならないことを考えると自律機能は必須であろう．以下にMicro6 Volcano で用いている誘導制御手法について述べる．

4.1

自己位置推定ローバの位置は科学的な面と移動制御の両面から高い精度が必要である．火山地帯では，人工物はもとより立木も少なく，衛星からの電波が遮られる可能性が少ないため，比較的高い GPS 精度が期待できる．し図5： Micro6 Volcanoの制御システム構成．多数の制御システムがEthernetによってネットワーク化されている．Ethernetを用いるのは安易な構成で，初期開発はやりやすいが，電力消費が大きいのが今後の課題である．

かしながら，差分情報が通信によって得られなければ数メートル～数十メートルの誤差が出てしまい，移動制御に問題を引き起こす可能性がある．
34

ここではローバの位置を DGPS ，IMU による傾斜価，パスプランニング等の高度な計算処理，および画角および角速度，ステレオカメラによるビジュアルオ

像圧縮と通信等はナビゲーションプロセッサが担ってドメトリ（VO），車輪のオドメトリ を非線形デジタ

567いる．ナビゲーションプロセッサには計算能力と消費ルフィルタ（UKF）によって統合し，高精度かつ安定電力とのバランスを考えて，Intel の低消費電力プロして推定する手法を用いている [13, 14]．また同時にセッサである Atom[8] を用い，消費電力をピークで車輪のスリップ率も推定することによって高精度な走8W 以下に抑えている．OS には Ubuntu Linux[9]，ミ行制御が可能な手法を開発，採用している．すべてのドルウェアには ROS[10] を用いている．電力制御，ロ計算は 3 次元，6 自由度で行っており，水平方向のみーレベルの通信およびヘルスモニタリングを行うシス

ならず高さ方向の位置推定も高精度化している．図 6

テムコントローラと配電コントローラ（PDU: PowerDistribution Unit）には ARM 系の組込プロセッサ [11]を用い，これらの間は車載システムで用いられる，ISO 標準のシリアルバス規格である CAN（ControllerArea Network）によって接続している．また，ドライブモータとステアリングの制御には SH 系のプロセッ
サ [12] を用いている．この様に様々な種類のシステ
ムが混在しているのは，適材適所に選んだというより■2012遊星人Vol21-3.indd

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₃. 基地局から差分情報を通信で得て精度を上げる高精度GPSの手法のひとつ．国内の基地局は海上保安庁が設置している．
₄. 慣性計測ユニットのこと．加速度センサ，角速度計および積分器で構成されている．
₅. カメラで捉えた複数の静止物体を画像上で追跡することによってカメラ（車体）の移動量を推定する手法．
₆. 車輪の回転数から移動距離を推定する手法．通常は車輪のすべり（スリップ）を想定しないが，ここでは位置と同時に推定している．
₇. ヤコビアンを使わずにランダムサンプリングによって行うタイプの非線形フィルタの一つ．

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図2： 火山観測ローバ Micro6 Volcano． ワイヤブラシ製の車輪を4個備えた4輪駆動4輪ステア方式の駆動システムを持つ．
上面に太陽電池，マスト上には気象観測器，GPS，ステレオナビゲーションカメラ，通信アンテナ等を備え，ボディ下面には地面の状態を監視するカメラも搭載している．

AUKF
Visual Odometry
Basic UKF

Z [m]

1.5

図7： 遠隔オペレーションインタフェースの一部．図中，①ステ
レオカメラとボディ下部の映像．②電力モードスイッチ，③走行制御パネル，④ステレオ3次元復元に基づく踏破性
評価マップ，⑤現在座標のプロット，⑥各部の電圧電流値，バッテリ残量，姿勢角等ヘルスモニタリングデータ．これらのデータは携帯電話回線を通じてローバから約3秒に1回の割合で送信されてくる．

10.5
032

1Y [m]

0−102468X [m]図6： 6自由度自己位置推定の結果．起伏に富み，滑りやすい環境でMicro6 Volcanoを走行させた結果．一周して，出発点に近いほど精度がよい事を示している．ステレオビジュ
アルオドメトリ，IMUとホイールオドメトリの情報を非線形デジタルフィルタの一つであるUKF（Unscented KalmanFilter）の拡張版[13][14]により統合した結果，すべての計算を6自由度で行い，高さ方向の位置及びスリップ率推定も同時に行っている．この計算ではGPSは利用していない．

図8： ステレオ画像処理による高さ地図．車体の傾斜角も加味して評価しているので，ローバ本体が傾いていても正しい評価が可能である．

図9： 踏破性解析地図とそれに基づくパスプラン結果の例．左図：初期位置より移動しながら4回のステレオ撮像～踏破性解析～軌道計画を実行した結果．右図：初期位置より8回目を実行した結果．この図に示した軌道はD* Liteアルゴリズム[13]を用いている．

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211に本手法をを用いた自己位置同定結果を示す．図中，（ISG）マップを用いる [16]．高さだけではなく，格子比較対象の Basic UKF は VO を用いない非線形フィルごとに傾斜角と粗さの情報を持ち，凹凸のある不整地タの事を指している．これにより，ローカルな対地移形をよりよく表現できる．各格子では，重みつき最小動量がわかるので，カメラで捉えられた岩などを目標二乗法によって 3 次元点群から平面フィッティングをとして接近する場合などでは DGPS による絶対位置ベおこなって面を推定する．基本的に格子内に存在するースで移動するよりも高い精度が期待できる．

3 次元点群から推定するが，ステレオ画像による 3 次

4.2

元点は遠方になるほど疎になるため，実際にはステレ

遠隔操縦制御オカメラの誤差モデルを導入し，サンプリング領域の従来の火山観測ロボットでは，ロボットと遠隔操縦拡張処理を行っている．

者との間の通信は基本的に近距離で，かつ高速である

図 9 に実際に Micro6 で走行しながら作成した ISG マことが想定されていた [1-3]．しかし，観測者の安全をップの例を示す．色が赤くなるほどコストが高く，踏考えると近距離での高速通信を前提とするのは実用上破性が悪い事を示している．

問題がある．活動中の火山での安全な距離がどれほどかは，場合によって異なると思われるが，仮に島の火

4.4

自律誘導制御山の噴火で，島外避難となれば数十キロメートル以上遠隔地にあるロボットを安全に運用するためには，離れることになる．国内では適法のまま，このような周囲地形がどの様になっているか認識する必要がある．

長距離の通信が行える通信機は得難いため，既存の携十分な通信経路が確保されている場合は，ステレオ画帯電話回線を利用することを考える．携帯電話回線は，像をそのまま転送し，人が立体視を行えばかなりよく

8

火山地域を含む多くの山間部でも利用が見込める ．

わかる．しかし通信経路が不安定な場合は十分な画質

その一方で回線容量が狭い為，高解像度の動画像転送の画像を安定して送ることが難しくなるし，また，走や高速なリアルタイム制御は難しい．このため，通信行時間が長くなれば人もミスを起こす．よってローバ

回線の容量や高速応答性に頼らない遠隔操縦方式を確には何らかの自律機能が不可欠であり，特に 3 次元地立する必要がある．

形を解析してローバの安全性を確保することは重要で最も単純な手法はブラインド・ドライブ方式である．

ある．ここではオンボードで行っている踏破性解析

図 7 に示す様に，ローバからステレオ映像や車体下部（Traversability Analysis）[17] とそれに基づく経路計の映像と共に座標，姿勢角，方位角他，太陽電池の発画について述べる．

電量や消費電力量，バッテリ残量等の情報が送られてローバはまず，ステレオカメラによって 3 次元点群くる．通信経路が安定していれば，実用的な画質でのを取得する．十分な精度を持ち，安価で耐環境性を持

ステレオ画像の更新レートは約 3 秒である．遠隔地につステレオカメラは市場に存在しないため，本ローバいるオペレータはこれらの情報を元に，走行速度，回では一般的な Web カメラを用いて自作したものを用頭速度と継続時間を指定して走行させる．なお，画質いた．産業用のものと比してレンズが選べず，視野角を決める圧縮率は遠隔から指示して調整することがでが狭いのが弱点だが，安価でも十分な精度が出せるこき，必要であれば時間をかけて高画質画像を得ることとが分かっている [18]．このステレオシステムではロも可能である．

ーカルサポートとバックマッチングアルゴリズム等の次にシンプルな操縦手法はウエイポイント座標を指誤マッチング除去処理とサブピクセル処理を施すこと9定した P2P 制御である．これは比較的平坦で障害物の無い場所で有効で，Google Map 等の航空写真と，高精度な自己位置推定があれば利用出来る．

4.3

踏破性解析

ローバがある場所を踏破できるかどうかを検証する方法として，DEM を拡張した Inclined Surface Grid

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₈. 但し，噴火等の非常時にもサービスが継続されるかどうかは不明である．例えば東日本大震災を例にとると，福島第一原
子力発電所の20キロ圏内では，サービスが継続されている場所が多いが，中には中断されたままとなっている地域も存在する[15]．この様な地域で本システムを運用する場合は，将来構想（図１）でも述べているように，中継通信を用いるなど，情報伝達経路の確保を行う必要がある．
₉. Point to point 制御．座標点列を示して，位置決め制御をすることで軌道を表す方式．点と点の間は直線で補間することが多い．

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図10：伊豆大島の裏砂漠で作成した踏破性解析地図．後の遠隔制御で走行したものとは別に試験走行したときのもの．図右手から左に向かって走行しながら地図を作成した結果である．左右端での差し渡しは約100m．岩や草木のみならず，もっと高低差が小さい車の轍などもよく認識できていることが分かる．

©Google, Imagery ©2011 GeoEye, Map data ©2011 ZENRIN
図11：Micro6 Volcanoの移動軌跡．遠隔オペレーションイン
タフェース上に表示されたもの．左上が進行方向．多くのブッシュを避けて走行した様子がわかる．また，終点はトレンチの縁にいる様子が窺える．終点付近は下り坂が続く地形になっている．この図の軌跡の差し渡しは約100mである．

図13：Micro6 Volcanoによる気象観測データの一部．すべて携帯電話回線を通じ，約100km離れた大学キャンパスで記録したもの．この日（2011年10月17日）の三原山裏砂漠は天候不順で，一時20m/s近い風が吹いていたことがわかる．

図12： 救 出 オ ペ レ ー シ ョ ン で 最 初 に 発 見 さ れ た 時 のMicro6Volcano．この写真ではトレンチの底にいるように見えるが，実際には下り坂の途中で停止している．途中，急な崖のような地形が何段にも渡って続いている．

図14：電力収支の一日における経過．天候不順のため，午前中こそ収支が拮抗しているが，午後は出力超過となってバッテリ残量が減少している．長期に連続して運用するためには収支をバランスさせなければならない．

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によって，10 m 離れた地点で計測誤差 10 cm 以下を

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い木が所々にあり，走行の障害となっている．

確保している．これらにより，一対のステレオ画像か

遠 隔 操 作 を 行 っ た 時 に 取 得 し た GPS デ ー タ をら 2～3 万点の 3 次元点群を得る．画像処理の一例を図Google Map 上にプロットしたものを図 11 に示す．ロ8 に示した．この図は高さ地図であり，その地点におーバは図の右下から左上に向かって走行している．操ける高さを表している．

作者は（i）ローバより送られてくるステレオ画像を立Micro6 Volcano では，前節で構築した踏破性解析

体視することで周囲の状況を立体的に確認し，（ii）ロ

地図を用いて D* Lite[19] または Theta*[20] アルゴリズ

ーバ下面カメラの映像で車輪接地位置の安全を確認，ムによって経路計画を行っている．D* は MER 等でも（iii）Google Map 上のプロットでグローバルな位置関用いられる手法であるが，その経路は隣接する格子の係や，大きな地面構造（トレンチや大きなブッシュな交点を辿る経路となって最短経路とならない．Theta*

どの障害物）を確認して，ローバに対して走行速度，では経路間のある交点に対し，その前後間に直線が引回頭速度，継続時間を指定する方式で指示を与えた．

けた場合に引かれた直線を経路とすることで，目的地

これらの情報により，障害物や急坂などは操作者が認までの最短経路を生成する．これによって移動速度の識して避けながら走行することができた．その他も合遅いローバでも自律移動により効率的に観測領域を広わせて直線距離にして約 300m の遠隔操縦試験を実施げることができる．

したが，いずれも安定して走行させることができた．

5. フィールド試験は後日に判明したことだが，ローバ投入時の水密パッその一方で，電力の確保は問題だった．まず，これケージング作業でのミスで，電源バスに太陽電池が正
伊豆大島無人観測ロボットシンポジウムと題して，しく接続されていなかったことである．また不運にも，無人航空機（UAV）を含む移動ロボットを用いた火山

投入直前からその後一週間にわたり，悪天候が続いた観測システムの研究会が伊豆大島の三原山においてことで，太陽電池の接続ミスが分からなかった．また2009 年より実施されている [21]．筆者らは第 1 回より分かったところでスタッフは全員島を離れているので参加しているが，第 1 回は雨天のため十分な実験が出どうすることも出来なかったはずである．システムの来なかった．第 2 回の 2010 年は，実用を指向して，太信頼性や人為的ミス，またそれを防ぐ手段など，考え陽電池により小型のローバ Micro5 を走行させた．しるべき事は多い．

かしこのローバは充電機能ももたず，十分な遠隔制御

前述の様に，投入後も荒天が続いたため（と思われ機能も持たなかったため，具体的な成果を上げられなたが実際には太陽電池が正しく接続されていなかった

かった．3 回目の 2011 年は，東日本大震災もあり，こため，十分な電流量が得られていない），図 11 で示す

れまでの反省も踏まえ 2010 年度の設計思想を大幅に走行はバッテリを消耗する結果となった．このため，拡張して Micro6 Volcano を開発した．

そのわずか 2 日後に電力が尽きてシステムダウンする開発した Micro6 Volcano を三原山の裏砂漠に持ち結果を招いた [22]．後日，救出オペレーションを行い込み，約 2 週間にわたるフィールド試験を行った．

（図 12），ボディを開封したとき，搭載のバッテリ 3 基2011 年 10 月 15 日に現地入りし，組立と初期調整，夜のうち 2 基が過放電により回復不能の破損状態であっ間運用のテストを行った後，18 日の午後 2 時頃に水密た．また図 13 に示す様に現場は 15m/s を越える潮風パッケージングを済ませて投入した．かねてより島外が吹くことも多く，非常に過酷で表面処理が施されてからの遠隔制御を目指していたため，ローバを投入後，いないアルミ部品はわずか一週間で白く錆びてしまっスタッフ全員が約 100 km 離れた明治大学生田キャンた．さらに現場はとても寒かったため，ボディ内部にパスに帰投した．投入した場所は，比較的携帯電話回は結露が発生しており，電子機器類が危険な状態にあ線の状態が良好になる三原山東方約 3 km の地点でったことが分かっている．

（これより東側では通信できないことが多かった），ス

図 14 は，後日，ある日の電力収支である．この日コリアと呼ばれる多孔質火山噴出物に覆われており軟も残念ながら日照が得られなかった為，午前中こそ電弱な地盤となっている．また，周りには比較的背の低力需給のバランスがほぼ拮抗しているが，午後は供給■2012遊星人Vol21-3.indd

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日本惑星科学会誌 Vol. 21, No. 3, 2012が消費を常に下回っている状態であった．従って，午後からはバッテリの残量が減り続けている．本来この謝 辞

様に天候が悪くて発電量が小さい場合は，電力使用量も減らすべき所だが，この時は電力試験以外の試験を

本研究は大阪大学の佐伯和人先生が伊豆大島での試優先させ，午後になっても試験を続けたためこの様な験の機会を提供して下さったことにより大きな進展を結果になった．17 時以降は 1 時間のうち 6 分間だけ通みることができた．JAXA/ 宇宙研の久保田孝先生に信機の電源を入れてヘルスモニタリングを行う夜間モ

は Micro6 開発と試験に関して，嶋田貴信氏には宇宙ードに移行した様子が分かる．

機用電源管理システム開発に関して多大なるご協力を

図 10 に伊豆大島で踏破性解析をしながら走行した

頂いた．東芝セミコンダクタ様にはモータ制御チップ（但し自律走行ではなく，手動操作による走行）
結果をのご提供を頂いた．関係各位に篤く御礼申し上げる．

示す．大きな岩や草木だけではなく，小さな岩が連続

なお，本研究の一部は明治大学重点研究費の補助を受する荒れ地や，車の走行路となっている轍など，小さけている．

な高低差も捉えて地形評価が行えている様子がよく分かる．今回のフィールド試験では，様々なトラブルに参考文献見舞われた関係で，踏破性解析結果は遠隔操縦の補助として人が視認するだけに留まったが，次回の試験では長距離の自律移動を実現させたい．

[1] Bares, J. and Wettergreen, D., 1999, Int’l J. Robotics
Research 18(7), 621.
[2] Fong, T. et al., 1995, Int’l Conf. on Env. Systems.

6. おわりに[3] Muscato, G. et al., 2012, Robotics & Automation
Magazine 19(1), 40.

本論文では，移動ロボットを用いた新たな火山観測体制の提案と，火山観測ローバ Micro6 Volcano の開発，

[4] Muscato, G. et al., 2003, Int’l J. Industrial Robot 30(3),231.

および伊豆大島三原山裏砂漠でのフィールド試験につ[5] Crisp, J. et al., 2003, J. Geophys. Res. 108, 8061.

いて述べた．大規模な火山の噴火を想定して，ローバ[6] Kubota, T. et al., 1999, i-SAIRAS’99, 273.

を島に投入し，約 100km 離れた大学キャンパスから[7] Kuroda, Y. et al., 2008, i-SAIRAS’08.

遠隔操縦により充分走行出来ることが示せた．

[8] http://www.intel.co.jp/

しかし，システムはまだ開発途上である．様々な気[9] http://www.ubuntu.com/

象条件の中で何日も夜を越えて生存できることを充分[10] http://www.ros.org/

示せたとは言い難いし，一回あたり 100m 規模の遠隔[11] http://www.arm.com/

による移動は出来たものの，さらにもっと長距離の移[12] http://japan.renesas.com/

動が可能であることは示せなかった．また，やはり[13] Sakai, A. et al., 2009, IROS’09.

100m 規模の連続した踏破性解析はできたが，それに[14] Sakai, A. et al., 2010, ISR/Robotik 2010, 1.

基づくパスプランニングによって自律移動を行うこと[15] http://www.nttdocomo.co.jp/support/area/

も，様々なトラブルに阻まれて今回のフィールド試験[16] Saitoh, T. et al., 2010, Advanced Robotics 24(3), 421.

では出来なかった等，課題が多く残っている．その他，[17] Gennery, D., 1999, Autonomous Robots 6(2), 133.

開発途上故の人為ミス併発によるトラブルも経験した．

[18] Tamura, Y. et al., 2010, FCV2010, 159.

これらフィールド試験によって得られた経験は非常[19] Koenig, S. et al., 2005, T. on Robotics 21(3), 354.に貴重なものであり，次の改善に向けた方向性が明確[20] Daniel, K. et al., 2010, J. of Artificial Intelligenceになった．本論文執筆時点で既に改良を済ませたものも多数ある．今後はこの経験を生かしてシステムのさらなる熟成を行い，実用的な火山観測システムの早期実現に向けて研究を行って行きたい．

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Research 39, 533.
[21] http://astrosis.ess.sci.osaka-u.ac.jp/oshima/symposium.
html[22] http://www.isc.meiji.ac.jp/~amslab/volcano/2012/09/14

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