ABML2011

O3-6

2011年11月3日-5日 東京（芝浦工業大学）

被案内者からの力を考慮した杖型案内ロボットの走行制御
Motion control of stick type guide robot considering the human's force○ 山中健史（高知工科大学）

王碩玉（高知工科大学）

姜銀来（高知工科大学）

Tsuyoshi YAMANAKA, Kochi University of Technology
Shuoyu WANG, Kochi University of Technology
Yinlai JIANG, Kochi University of Technology
Abstract: We are developing a stick type guide robot with omni- directional movement functions in order to guide a visually impaired
person with a lead. However, since the stick type guidance robot had a high center of gravity, its running stability was low, and safeguidance was difficult to realize. In this report, the stick type guide robot's kinematics model and kinetics model which consider theforce from user are derived, and the motion simulation result is reported.

Key Words: Stick type guide robot, Omni wheel, Motion control
1. 諸言
先行研究では，人間の案内動作の実現を目指して案内ロボットを開発した(1)．本ロボットは，障害物回避をしながら被案内者を目的地までに案内することができるが，特徴としては，被案内者と会話しながら，「速い」や「遠い」など個人差のある曖昧概念を理解できるので，安心に目的地まで案内役を果たせる．また，視覚障害者を案内するため，準全方向移動機能を持つ円柱型案内ロボットにリードを装着することで案内を行った．しかし，円柱型案内ロボット
は，重心が高いため走行安定性が低く，安全･安心な案内が困難である．一方，低重心高安定性をもつ杖型ロボットは文献(2)によって提案されているが，小型化において更なる改善の余地がある．したがって，本研究では，より低い重心及び高い安定の実現を目指して，超小型案内ロボットを開発している．本報告では運動学モデルと動力学モデルを導出して，被案内者からの外力を考慮した走行シミュレーション結果について報告する．

型案内ロボットの速度の運動学モデルを求めることができる．また，x 軸と線分 WiO の成す角度を αi と仮定することにより，運動学モデルの一般式は[1]式のように求まる．vxは x 成分の速度，vy は y 成分の速度である．

Fig.2 Model of stick type guide robot

V : Speed of guide robot
O : Gravity point

2. 杖型案内ロボットの特徴

vi : Speed of omni wheell : Length of segment Wi O

Wi : Center of omni wheel
θ : Angle between x axis and traveling direction
α i : Angle between x axis and segment Wi O

Fh : External force from person
Fh1 : Fh ' s projection to the floor
β : Angle between Fh1 and segment W3 O
γ : Angle between floor and stickf i : Driving force vectorf i : External force vector(i  1,2,3)
Fig.1 Stick type guide robot
杖型案内ロボットを Fig.1 に示す．特徴として重心位置が極力低いことと，全方向移動機能をもつことである．重
心位置を極力低くすることにより，走行安定性を確保する．
また，３つのオムニホイールを使用することで走行中では全方向移動を可能にするので，瞬時に速度方向を転換できる．
3. 杖型案内ロボットのモデル
杖型案内ロボットの運動学モデルについて説明する．杖型案内ロボットを２次元に単純化したモデルとその座標設定を図２に示す．モデルより各オムニホイールの速度と杖O3-6-1

v1   sin 1v   sin 2
 2 v3  sin  3

 cos 1
 cos  2
 cos  3

 l  v x  
 l  v y  l    [1]次に杖型案内ロボットの動力学モデルについて説明する．
被案内者が床面と杖の角度を γ で Fh の力で引っ張ると仮定し，それを床面に投影したものが Fh1 である．Fh1 を用いて被案内者からの力を求めたものを式[2]に示す．Fh1 と線分
W3O との角度を β とし，被案内者からの力を考慮した動力学モデルを[3]式に示す．

 f1  Fh cos  cos (150   )
 f      F cos  sin(120    ) [2] 2  h f 3 Fh cos  sin 
0 0  x  sin 1sin  2sin  3   f1  f1  
M 0  y   cos 1  cos  2  cos  3   f 2  f 2
0 I     ll l   f 3  f 3


M
0

 0[3]
4. シミュレーション
PI 制御を用いて速度と位置の２重フィードバックを行い次の３つの条件でシミュレーションを行った．ブロック
線図を Fig.3 に示す．

Fig.4 Result of simulation 1

Fig.3 Block diagram
4-1 シミュレーション１
初期位置を原点，初期速度を 0[m/s]，目標 x 座標を 0[m]，
目標 y 座標を 3[m]，目標軌道を y=3t [m]，α=60 [°]，Fh=10[N]，β =60 [ °]，γ=75[ °]，速度 KP=5 [kg・m/s]，速度 KI=3 [kg・m/s2]，位置 KP=5 [/s]，位置 KI=5 [/s 2] でシミュレーションを行った．Fig.4 にシミュレーション１の結果を示す．
被案内者からの力 Fh=0[N]の時と見比べてみると，ほとんど差は無いように見えるが，Fh=10[N]の方は 5[mm]程度被案内者に引っ張られている．しかし，実際の案内行動には問題ないと考えられる．
4-2 シミュレーション２
初 期 位置 を原 点， 初期 速 度を 0[m/s] ， 目標 x 座 標を
x=3cos{0.5π(t-1)}[m]，目標 y を y=3sin{0.5π(t-1)}+3 [m]，α=60[°]，Fh=10[N]，β =60[ °]，γ=75[ °]，速度 KP=5 [kg・m/s]，
速度 KI=3 [kg・m/s2]，位置 KP=5 [/s]，位置 KI=5 [/s 2] でシミュレーションを行った．Fig.5 にシミュレーション２の結果を示す．
被案内者からの力 Fh=0[N]の時と見比べてみると，ほとんど差は無いように見えるが，シミュレーション１と同じように Fh=10[N]の方は 5[mm]程度被案内者に引っ張られている．しかし，これも実際の案内行動には問題ないと考えられる．

Fig.5 Result of simulation 2

Fig.6 Result of simulation 3
5. 結言
本報告では杖型案内ロボットの運動学モデルと動力学モデルを算出し，３つのシミュレーションを行った．発表当日は，被案内者からの力を考慮した走行シミュレーション結果から実用性について報告する．

4-3 シミュレーション３
初期位置を原点，初期速度を 0[m/s]，目標 x 座標を 0[m]，
目標 y 座標を 3[m]，目標軌道を y=3t [m]，α=60 [°]，Fh=10[N]，β =60+20sint[ °]，γ=75[ °]，速度 KP=5 [kg・m/s]，速度 KI=3[kg・m/s2]，位置 KP=5 [/s]，位置 KI=5 [/s 2] でシミュレーションを行った．Fig.6 にシミュレーション３の結果を示す．
被案内者からの力 Fh=0[N]の時と見比べてみると，被案内者からの力により左右に振られてはいるものの，本のわずかなため実際の案内行動には問題ないレベルであると考えられる．
O3-6-2

参考文献(1) 溝渕 宣誠，王 碩玉，河田 耕一，山本 正樹，“距離型ファジィ推論法に基づく案内ロボットの軌道計画法”，知能と情報，Vol.17，No1，pp.112-121，2005．
(2) J. Huang, P. Di, K. Wakita, T. Fukuda, and K. Sekiyama,"Study of Fall Detection Using Intelligent Cane Based on
Sensor Fusion", Proc. of 2008 International Symposium on
Micro-Nano Mechatronics and Human Science(MHS2008), pp. 495-500, Nagoya, November 6-9, 2008