HAIシンポジウム2006
Human-Agent Interaction Simposium 2006

2A-3

飛行船を利用した異種ロボットシステム
細井 一弘†

森晶洋††

杉本 雅則†† 東京大学大学院新領域創成科学研究科〒 277-8561 千葉県柏市柏の葉 5 丁目 1-5†† 東京大学工学部〒 113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1
E-mail: †{hosoi,mori,sugi}@itl.t.u-tokyo.ac.jp
あらまし

本研究では、飛行ロボットを用いた異種ロボットシステムを提案する。環境埋め込みのセンサ群がない状況において、3 次元移動可能な飛行ロボットが地上ロボットや人間、環境を統括的に観測することで、各ロボットの活動や地上ロボットと人間とのインタラクションを支援することを目指す。飛行ロボットとしては、カメラ搭載の飛行船を用いる。飛行船からの広視野の情報を用いることで、地上ロボットから目標を認識できない状況においても、地上ロボットを効率よく目標に導くことが示せた。
キーワード

異種ロボット、飛行船、地上ロボット、センサネットワーク

Heterogeneous Robot System Using BlimpsKazuhiro HOSOI† , Akihiro MORI†† , and Masanori SUGIMOTO†† Graduate School of Frontier Sciences, University of Tokyo
5-1-5 Kashiwanoha, Kashiwa-shi, Chiba,JAPAN zip code: 277-8561†† School of Engneering, University of Tokyo 7-3-1 Hongo,Bunkyo-ku,Tokyo,JAPAN zip code: 113-8656
E-mail: †{hosoi,mori,sugi}@itl.t.u-tokyo.ac.jp
Abstract We propose an indoor heterogeneous robot system using ﬂying modules. The ﬂying robots canmove in a three-dimensional space about according to the situation, and monitor a large area from a higher
view point. The information taken from the ﬂying robots enables ground robots to provide the service to humans more eﬀectively, in a dynamic environment with many people. Therefore we develop the heterogeneous
robot system which makes ﬂying robots work as sensors. For this purpose, we use indoor blimps as platformsof the ﬂying robots. In this paper, we mainly describe system conﬁguration and preliminary experiments.
Key words heterogneous robot, blimp, ground robot, sensor network

1. は じ め にし、ビジブルロボット、アンコンシャスロボット、バーチャルロボットの３つに分類される [2]。ビジブルロボットは、実近年、様々なロボットが開発され、人と同じ空間を自由に際に形のあるロボットで、ユーザに直接サービスを提供する移動してサービスを提供するロボットの実用化が進んでいる。

役割を持つ。アンコンシャスロボットは、人の動きや環境のしかし、単体のロボットだけで実現できる機能には限りがあ変化を観測する役割を持つ。バーチャルロボットは、ユーザり、人と同じ空間を共有するのも難しい。ロボットがよりスの命令に従って、インターネットやデータベースなどの仮想ムースに人の生活に入り込むためには、ロボットが周囲との空間内で作業を行う役割を持つ。ネットワークロボットのシつながりを持ち、より多くの情報を得られるようにすることステムにおいては、以上の異種のロボットが相互に情報を交が必要になる。ネットワークロボットは、ユビキタスネット換することで、より高いレベルのサービスが提供できるようワークの中にロボットを組み込みこむことで、単体のロボッにする。

トだけでは実現することが難しい機能を提供できるように一般的に、ユビキタス環境における環境に埋め込まれたセするシステムである [1]。このようなネットワークでつながっンサをアンコンシャスロボットと呼ぶことが多い。これを用ているセンサや端末も含めて全てのノードをロボットとみないることで、単体では得られない情報が得られるようになる—1—

が、センサを環境に埋め込む事による弊害もある。まず、セボットと地上ロボットが、外部のセンサ情報を利用することンサが環境に固定されていると、物の配置や人の移動によっなく、それぞれの情報を共有し、協調することで、単体のロて観測対象が隠れ、必要な情報が得られなくなる場合がある。

ボットでは難しい、より高度なサービスを提供できるシステ

また、カメラなどのセンサを多数設置すると、ユーザが常にムの構築を目指す。

カメラによって監視されている状態になり、ユーザのプライ本研究では、このようなシステムの実現の初期段階としバシーを侵害したり、精神的な圧迫感を与える可能性がある。て、地上ロボット単体では発見や到達が難しい移動目標を設

さらに、センサが設置されていない空間ではシステムが利用定し、飛行ロボットからの情報によって地上ロボットが目標できないという問題もある。以上のような問題を解決するたまで到達するタスクを設定した。飛行ロボットには小型飛行

めには、ネットワークロボット環境におけるセンサノードが船を用い、カメラのみをセンサとして搭載して地上ロボット自律的に移動できる必要があると考えられる。例えば、天井を観測した。本稿では、このタスクを達成するためのシステにレールを設置し、レール上を移動可能なカメラを配置する

ムの詳細について述べる。

ことで、対象物の位置によってカメラを移動させる方法があ以下、2. 節で本研究に関連する先行研究について述べ、3.

る。しかし、このようなシステムをあらゆる環境に設置する節でシステムの構成を説明する。4. 節では、簡単な実験とそのは困難である。また、マルチロボットシステムでは、各ロの結果を延べ、最後にまとめと今後の課題を述べる。

ボットが持つ情報を共有することで、タスクを遂行する手法がとられている。各ロボットは必要に応じて移動し、タスク2. 関 連 研 究達成のために必要な環境情報を獲得する。しかし、例えば小2. 1 飛行ロボットと地上ロボットの協調に関する研究型ロボットが搭載したカメラから得られる情報は、その視点飛行ロボットと地上ロボットが連携してタスクを行う研究が環境に設置されているカメラ等に比べて低いので、一度には、屋外環境を想定した研究と屋内環境での利用を目的と環境全体を見渡すことができない。

した研究に大別できる。屋外環境を想定した研究としては、

本研究では、このような問題に対して３次元空間内を移Corke や Chaimowicz らの研究が挙げられる。Corke らの研動する飛行ロボットをセンサとして用いることで、人や地上究 [3] では、ヘリコプターから地上に設置されたセンサを検ロボットの行動をサポートするシステムを提案する。人間

出し、GPS の情報を合わせて計画したパス通りに飛行させがサービスを提供する地上ロボットとインタラクションをとている。また、Corke らが行った別の実験 [4] では、ヘリコる状況において、飛行ロボットが人や地上ロボットの位置やプターから地上に設置されたセンサを検出し、地図上でその状態を観測し、地上ロボットにその情報を伝達する。地上ロ位置関係を再現している。しかし、GPS 情報のずれや、セボットはその情報を受けて、より高度な作業を行えると考えンサからの情報が正しく届かない事が原因で精度が悪くなっられる。飛行ロボットは、３次元空間を自由に移動できるのている。

で、人や地上ロボットが移動した場合に、すぐに最適な観測

また、Chaimowicz らは、飛行船から真下を向けて撮影し位置へ移動し、適切な状況判断が行える。また移動しながらたカメラ映像と、GPS・IMU センサを使用することによっ環境中の情報を収集することで、環境全体の状況を把握し、て、地上のロボットを目標まで導く実験を行っている [5]。し地上ロボットの広範囲の行動をサポートすることが可能であ

かし、GPS や IMU センサは共にデータの精度が低く、信頼ると考えられる。飛行ロボットは、屋内環境において天井付できるシステムを構築するためにはその両方を効率的に使用

近の高い位置に高度を保つことで、飛行ロボットの行動が人する方法が必要であると結論付けている。

間や他のロボットに影響を与えたり、作業の妨げとなること

屋外での利用においては、飛行ロボット自身の大きさが大を回避できる。さらに、飛行ロボットは常に人間を観測するきいため、様々なセンサが搭載でき、得られる情報も多い。

ことはなく、必要なときにだけ人間に近づき状況やその人のまた、GPS を搭載することで容易に絶対位置を把握すること意図を把握する。要求がないときには、人から離れた（あるもできる。本研究では、屋内での利用を目的としており、セいは見えない）場所で休止状態になり、呼びかけに対して起ンサとして用いる飛行ロボットも小型のものが望まれる。そ動し、高い視点へ移動して呼び出した人を検出すればよい。のため、飛行ロボットに多くのセンサを搭載することができこのような方法をとることで、ユーザのプライバシー問題をない。また、GPS の利用も困難であるため、自己位置を同定解決することが可能であると考えられる。

するために別の機構が必要である。Bertuccelli の研究 [6] で

上記のような飛行ロボットの実現には、飛行ロボットが自は、屋内環境において、飛行船からの情報を使って複数の地律的に行動可能であり、様々な環境情報を読み取ること可能上ロボットの移動パスを決定する実験を行っている。飛行船でなければならない。一方、飛行ロボットはペイロード（積と地上ロボットは、既に製品として実用化されている赤外線載重量）の制約や高度な制御を必要とする等の様々な問題をによる屋内位置認識システムにより位置を計測する。また、抱えている。そこで、本研究では飛行ロボットが外界の情報飛行船には磁気センサも取り付けられており、方向が得られを取得するだけでなく、地上ロボットからも飛行ロボットをるようになっている。Bertuccelli は、以上のシステムを用い観測することで、飛行ロボットの相対的な自己位置を推定して、ターゲットの発見や地上ロボットの誘導が可能であるこたり、飛行ロボットの観測データを補正したりする。飛行ロとを実証している。

—2—

以上のように、飛行ロボットと地上ロボットがネットワー$NKOR

クを介して協調する技術はあるが、絶対位置を計測できるシステムを利用している場合が多い。本研究では、飛行ロボッ%QOOCPFU/QPKVQT+OCIGU

トをセンサノードとして利用することで、センサを環境に埋め込まなくても稼動可能なネットワークロボットの構築を目標とする。したがって、絶対位置を計測できるシステムを利用せず、環境にセンサを埋め込まないという点で他の研究と&GUMVQR2%
5GTXGT)TQWPF4QDQVU%QOOCPFU/QDKNG2%/QDKNG2%

異なっている。

2. 2 小型飛行船の自律飛行に関する研究
小型飛行船は、空気より軽い気体（通常はヘリウム）をエ

図 1 システム概要

ンベロープ（気球部分）に充填することで浮力を得る。また、そののペイロード（積載重量）はエンベロープの大きさ機、また、地上ロボットを観測するための無線カメラを搭載に応じて決まるので、用途に応じて大きさを変える。飛行船している。長さ約 1.2m、体積約 150l のエンベロープを用い、は、飛行ロボットを実現させるのに比較的簡単な手段である

総重量は 100g 程度である。プロペラは、水平方向を移動すため、小型飛行船の自律移動に向けた研究が盛んに行われいるためのプロペラが左右に１つずつ、鉛直方向の移動のためる。Bermudez ら [7] は昆虫の視覚をモデルとした認識アルに１つあり、無線信号によりそれぞれ独立に回転することがゴリズムを用いた実験を行った。この研究では、位置を認識できる。また、地上ロボットや環境の状態を観測するためにするために壁にランダムに黒い正方形が描かれており、飛行カメラを搭載し、斜め下 45 度方向に向けて取り付けている。

船に取り付けた 2 つのカメラで認識することで移動の安定とカメラ画像は 640 × 480 ピクセルのサイズで約 30fps でサー衝突回避に成功している。また、Iida ら [8] の研究では進化

バの PC に送られる。

的ロボティクスの観点から、昆虫を模倣したビジョンシステムによる飛行船の自律移動の研究を行った。Pﬁsterer らの研
究 [9] では、磁気センサ、超音波センサ、赤外線センサを載せた飛行船での移動制御の安定化を行っている。まず、磁気センサにより飛行船の向きを測定する。また、外部のビーコンから同時に発信された超音波と赤外線の到達時刻を観測し、その差によりビーコンからの距離を得る。向きと距離の情報を処理することで、室内における現在の位置を推定している。また、Zuﬀerey らの研究 [10] では、飛行船の制御を外部のＰＣに頼ることなく、飛行船に載せたチップにより制御している。ここでは軽量で小さな制御基板、センサなどを使用することで、飛行ロボットの完全な自律化を行っている。ま図2 飛行 船た、Bluetooth を使用して外部のネットワークと接続できるようになっている。Zhang ら [11] の研究では、小型飛行船にセンサ類としてカメラだけを搭載し目標物までの自動操縦を実現させるシステムを研究した。Welsby ら [12] の研究ではエンベロープ複数台の飛行船を用いて群ロボットとしての自律移動の研究を行っている。この研究では位置推定のために超音波センサや赤外線センサを利用している。

モーター
プロペラ

カメラ

3. システムの構成
本システムは、図 1 のように地上ロボット、飛行船ロボットとそれらを制御するためのサーバＰＣから構成される。飛コントローラ
モータ制御信号受信器

カメラ画像送信器

図 3 飛行船の構成

行ロボットに取り付けたカメラの映像が無線でＰＣへ送信され、それと併せてＰＣで地上ロボットや環境の状態を認識して、地上ロボットと飛行船へ制御命令を出す構成になっている。

3. 2 地上ロボット
地上ロボットは、図 4 のように 2 輪の移動ロボットを用いる。左右のモータは独立に制御可能で、信地旋回が可能であ

3. 1 飛 行 船る。飛行船から地上ロボットの認識を容易にするため、3 つ飛行船は図 3 のように、浮力を保持するエンベロープと推の赤外 LED を搭載している。進行方向の先端に取り付けた進力を得るためのプロペラ、モータ及びコントローラと受信

赤外 LED は、方向認識に用いるため、0.5 秒間隔で点滅して—3—

いる。飛行船のカメラには赤外線透過フィルタを装着し、地上ロボットの赤外 LED を認識しやすくしている。
また、このロボットはモバイル PC(Sony, vaio typeU) を応が取れない場合に、認識の精度が落ちる。

4. 実

験

搭載し、地上ロボット自身が搭載するセンサや飛行船からの前節で述べたシステムを使用して、飛行船から地上ロボッ情報を基に行動計画を立てる（本稿で述べる実験では飛行船トと目標の両方が見える状態を作り、地上ロボットを目標まのみの情報で行動決定を行っている）。

で導く 2 つの実験を行った。
目標となる位置には、200 ミリ秒ごとに点滅する赤外 LEDを設置する。

4. 1 飛行船を固定した実験

⿒ᄖLED

まず、飛行船を、地上ロボットと目標の両方がカメラで捕捉できる位置に固定して実験を試みた。各ロボットと目標の位置関係を図 5 に示す。

(N[KPI
4QDQV
5VCTV
図4地上ロボット%COGTC)TQWPF
4QDQV

3. 3 サーバ PC)QCN

サーバ PC は、飛行ロボットからの情報を受け取って処理し、地上ロボットと飛行ロボットへ制御命令を出す役割を果

図5 実験環境

たす。地上ロボットへ制御命令を送る赤外線送信機、飛行ロボットへ制御命令を送る無線送信機、飛行ロボットに付けた無線カメラからの映像を受け取る無線受信機が接続されている。

地上ロボットと目標の位置関係を観測し、地上ロボットを目標まで近づけるために、次のような処理を行う。
（ 1 ） カメラより得られた画像から、前節で述べた LED

現段階では、地上ロボット等の位置認識のために赤外 LEDのマーカを地上ロボットに搭載している。数通りのマーカを判別するために、無線カメラから得られた画像中から点灯と３通りの点滅パターンを認識している。以下に、その認識手法を述べる。
（ 1 ） 無線カメラで得られた画像を、あらかじめ決めておいた閾値を用いて全てのピクセルを二値化する（ 2 ） 二値化された画像を膨張させる (各ピクセルが”1”か”0”で表現された画像を 3 × 3 ピクセルの長方形で区切り、長方形内に 1 ピクセルでも”1”があれば全てのピクセルを”1”とする)（ 3 ） 二値化された画像の中から輪郭を全て抽出し、観測された LED のリストを作る（ 4 ） 前回のフレームで LED が観測された位置から LEDが消えていれば、点滅している LED として、位置を推測して LED のリストに加える（ 5 ） 前回のフレームで点滅中の LED があると推測した
位置に LED が観測された場合は、消えていた時間から、何ミリ秒周期で点滅しているのかを推測する（ 6 ） 以上を繰り返す
この認識手法に従うと、常時点灯している LED と点滅している LED の座標を常に得ることができる。しかし、カメラのぶれが激しく前回のフレームで認識された LED との対認識アルゴリズムを用いて地上ロボットと目標の位置を観測する（ 2 ） 地上ロボットが向いている方向のベクトルと、地上ロボットの中心からゴール方向のベクトルが作る角度 θ を求める
（ 3 ） 角度が − π8 < θ <π8である時は前進、θ < − π8の時は左回転、 π8 < θ の時は右回転の命令を地上ロボットへ送る（ 4 ） 1〜3 を繰り返すことによって、ロボットを目標まで近づける
実験の結果、地上ロボットは図 6 の実線で示す軌跡を描いて目標へ到達した。数回試行したところ、毎回正しく目標へ到達した。この結果から、飛行船（カメラ）が動かない環境
では、正しく LED の認識ができ、地上ロボットを目標まで導けることが確認された。

4. 2 飛行船を固定しない実験
次に、飛行船を固定しない状態での実験を試みた。固定しないことによって、地上ロボットをカメラで捕捉し続けるために、飛行船を停滞させる制御が必要となる。なお、本実験
は、飛行船がカメラで地上ロボットを捕捉できる位置へ持って行ってから手を離してから開始するものとし、自律的に地上ロボットを探すことはしない。
前項の実験の処理に加えて、次のような処理を行う。

—4—

向かわせた。実験の結果、図 8 のような軌跡を描いて目標点へ辿り着いた。障害物を避けて目標点へ到達したが、カメラ)QCNの小さな揺れによってロボットの動きも揺れてしまう傾向があった。

6TCLGEVQT[QHVJGITQWPFTQDQV
6TCLGEVQT[QHVJGITQWPFTQDQV 
6TCLGEVQT[QHVJGHN[KPITQDQV 5VCTV

図6

図 5 の環境における地上ロボットと飛行船の移動軌跡（ 1 ） 地上ロボットの認識位置がカメラ画像の中でどこにあるかによって、飛行船に対して表 1 のような命令を送る（ 2 ） 地上ロボットに付いている赤外 LED の、カメラ画
像中における距離を計算し、あらかじめ決めておいた閾値より短ければ飛行船が地上へ近づくようにし、決めておいた閾EO

図 8 図 7 の環境における地上ロボットの移動軌跡

値よりも長ければ飛行船が地上から離れるようにする（ 3 ） 左右の回転や上下の移動を行った後には、逆回転を5. まとめと考察させて、慣性で動き続けないようにする
表 1 画像中のロボットの位置と飛行船への制御命令の対応表

本稿では、ネットワークロボットにおけるセンサの死角の問題やプライバシーの問題を解決する手段として、3 次元移Up and LeftUp

Up and Right

動可能な飛行ロボットをセンサとして用いた異種ロボットシステムを提案した。飛行ロボットには飛行船を用い、飛行船

Leftmove about according

Rightto the distance between

からの広視野の情報を与えることで、地上ロボットを効率的に移動させることができる。

LEDs

飛行船と地上ロボットを用いた簡単な予備実験から、飛行
Down and Left Down

Down and Right

ロボットを用いることで地上ロボットでは認識不可能な目標を発見し、障害物を避けて目標まで地上ロボットを導くことができた。今後の課題としては、複雑な環境で地上ロボット実験の結果、地上ロボットは図 6 の実線で示す軌跡を描いのナビゲーションを行うことが第１に挙げられる。そのためて目標へ到達した。また、飛行船は二点鎖線で示したようなには、飛行ロボットが地上ロボットや環境を正しく認識し、軌跡を描きながら地上ロボットをカメラで捕捉し続けた。し状況に応じて移動できるような制御システムを構築する必要かしながら、数回試行した結果、ロボットを見失ってしまうがある。

場合もあり、現状のアルゴリズムに改良を加える必要があることが分かった。

4. 3 障害物を設置した実験
次にゴールと地上ロボットの間に障害物があった場合について、実験を行った。図 7 に示すように、地上ロボットはゴールを直視できない位置関係である。実験は、飛行船を係(N[KPI
4QDQV
5VCTV

%COGTC)TQWPF
4QDQV)QCN
図 7 障害物を設置した実験環境

文

献[1] 萩田：“ネットワークロットの将来展望”, 日本ロボット学会,
23, 6, pp. 642–643 (2005).
[2] 総務省：“「ネットワークロボット技術に関する調査研究会」
報告書”. 2003.7.
[3] P. Corke, R. Petersony and D. Rus: “Networked robots:
Flying robot navigation using a sensor net”, InternationalSymposium of Robotics Research 2003 (2003).
[4] P. Corke, S. Hrabar, R. Peterson, D. Rus, S. Saripalli andG. Sukhatme: “Deployment and connectivity repair of asensor net with a ﬂying robot”, International Symposiumof Robotics Research 200(ISSR’04) (2004).
[5] L. Chaimowicz, B. Grocholsky, J. F. Keller, V. Kumar
and C. J. Taylor: “Experiments in multirobot air-groundcoordination”, International Conference on Robotics andAutomation, pp. 4053–4058 (2004).
[6] Bertuccelli and L. Francesco: “Robust planning forheterogeneous uavs in uncertain environment”, Massachusetts Institute of Technology (2004).
[7] S. B. i Badia, P. Pyk and P. F. Verschure: “A biologically
based ﬂight control system for a blimp-based uav”, International Conference on Robotics and Automation 2005
(2005).
[8] F. Iida and D. Lambrinos: “Navigation in an autonomous

留した状態で、障害物が存在するフィールド上を目標点まで—5—

[9]

[10]

[11]

[12]

ﬂying robot by using a biologically inspired visual odometer”, Sensor Fusion and Decentralized Control in Robotic
System III, Photonics East, Proceeding of SPIE, pp. 86–97 (2000).
S. F. C. Buschmann. D. Pﬁsterer: “Experimenting withcomputer swarms: a mobile platform based on blimps”,
MobiSys (2004).
J.-C. Zuﬀerey, D. Floreano, M. van Leeuwen andT. Merenda: “Evolving vision-based ﬂying robots”, Biologically Motivated Computer Vision Second International Workshop, BMCV 2002, pp. 592–600 (2002).
H. Zhang and J. P. Ostrowski: “Visual servoing with dynamics: control of an unmanned blimp”, IEEE International Conference on Robotics and Automation, 1, pp.
618–623 (1999).
J. Welsby and C. Melhuish: “Autonomous minimalist following in three dimensions:a study with small-scale dirigibles”, Towards Intelligent Mobile Robots (2001).

—6—