JFE 技報 No. 44（2019 年 8 月）p. 34-38

設備点検・検査自動化のためのロボット自律走行制御
Autonomous Moving Control of Robot for Equipment Inspection
山下浩二

YAMASHITA Koji

JFE スチール

スチール研究所

サイバーフィジカルシステム研究開発部

主任研究員（副部長）小林正樹

KOBAYASHI Masaki

JFE スチール

スチール研究所

サイバーフィジカルシステム研究開発部

主任研究員（課長）舘野純一

TATENO Junichi

JFE スチール

スチール研究所

副所長（理事）・博士（工学）要旨
製鉄所内においては設備点検・検査の自動化ニーズが高まっており，自走式ロボットを高精度に移動させることが非常に重要となっている。本研究では，目標ルートを高精度に追従する，屋内型 GPS を利用したロボットを開発した。ロボットの移動は，各車輪を独立した駆動モータで制御する四輪駆動・四輪操舵方式であり，直線，回転，全方位移動を可能とした。目標ルート追従のため，ロボット位置と目標ルートの関係をラウス・フルビッツ安定判
別法の安定領域に入るように誘導制御した。その結果，目標ルートからの位置ずれ量が少ない安定した自律走行が可能となった。

Abstract:
It is very important to move the mobile robot with a high degree of accuracy. JFE Steel has developed robot using
indoor GPS, that can follow target routes with high degree of accuracy. For linear, rotational and omnidirectional
movement, we designed four-wheel drive and four-wheel steering system to control each wheel with an independent
drive motor and a steering motor. For follow-up control of a target route, it was guided and controlled to bring therobot position and the target route relationship within the stable area of the decision result in the Routh-Hurwitz
stability determination method. As a result, amount of misalignment from the target route was reduced and stable
autonomous traveling became possible.

1． はじめにンサを利用する方式，ロボット外部に設置したアンテナ等によりロボット位置を認識する方式

3-5）などがある。

製鉄所においては設備点検や検査作業を自動化させる

内界センサ方式は一般にオドメトリ（積算距離法），デッニーズが年々高まってきている。このような作業を代替させドレコニング（推測航法）と呼ばれるもので，この方式単独る自走式ロボットは，目標ルートを所定の精度で追従しながでは，その性質上移動距離が長くなると位置認識誤差が累1, 2）する必要がある。ルートの与え方としては，レー積 す る 可 能 性 が あ る。 外 界 セ ン サ 方 式 は 一 般 に SLAMルやガイド等による有軌道方式や磁気や光学を用いたテー（Simultaneous Localization And Mapping）で用いられるもプ誘導方式，測位センサ等による自律移動方式がある。

ので，外界センサの測定精度に依存するため，位置認識誤ら移動

有軌道方式は高精度な移動が可能であるが，レール等の変更には制約が大きい。テープ誘導方式の場合はテープの差は±数十 mm あることが多い。外部アンテナ方式には屋内型 GPS（Indoor GPS）や電波ビーコン，RFID6）等がある。

貼り直し等によるルートの変更は容易であるが，テープが貼また，移動方式は一般的には車輪方式，履帯（クローラ）れない場所への適用はできない。また，その移動精度は磁方式等があるが，後者については履帯をスリップさせながら気センサ・光学センサの測定精度に依存し，現状において方向転換するという機構のため，移動誤差を許容せざるをはそれほど高くない。一方，自律移動方式は，基本的にロ得ない。
上記の目的および技術的背景のもと，外部アンテナによボット等の移動方向に制約が少なくルート設定に対する拡張性も高いが，実用的な技術課題も多い。

る測位システムとして屋内型 GPS を利用した車輪型移動ロ

自律移動方式のロボットにとって高精度な自己位置認識は必須の技術であり，エンコーダや IMU（慣性計測装置）ボットを開発・製作し，所定エリア内における高精度移動の実証実験を行ったので報告する。などロボットに搭載した内界センサを利用する方式やレーザ測域センサ，カメラ等によるランドマークの認識等の外界セ

2． 測位システムの概要
現在，実用化されている測位システムの主要なものとして2019 年 3 月 13 日受付－ 34 －Copyright © 2019 JFE Steel Corporation. All Rights Reserved.

設備点検・検査自動化のためのロボット自律走行制御

は GPS 方式，無線 LAN 方式，赤外線方式，超音波方式等7）がある。その測位精度を比較したものを表 1 に示す。

屋内型 GPS は三角測量の原理を利用しているため最低 2 個のトランスミッタが必要であり，トランスミッタ数が増えれ屋 外 の 移 動 誤 差 は RTK（Real Time Kinematic）-GPS 方ば測位精度も向上する。各トランスミッタは投光部が約8-10）による 10～20 mm，屋内の移動誤差は超音波方式に40 Hz で回転し 2 本の赤外線レーザを放出している。1 個のよる 50～80 mm が最も高精度であるが，本研究の目的であトランスミッタからの赤外線レーザ到達距離は 30 m 程度でる高精度移動という点においては不十分である。そのため，ある。図 1 に示すように，赤外線レーザは水平方向±30°，本研究では，通常の屋外 GPS 機能を模したシステムを屋内垂直方向±30°の視野角に設定されている。

式で実現した屋内型 GPS（indoor-Global Positioning System：ロボットに搭載された赤外線レーザ受信部（センサ）へindoor GPS）を採用した。その仕組みは，人工衛星に相当の仰角は，図 2（a）に示すように，傾斜した 2 本の赤外線レーする複数の赤外線レーザ灯台（トランスミッタ）を設置し，ザが通過した時間差から計算する。また図 2（b）に示すよトランスミッタにて構築された屋内型 GPS 空間内にロボッうに，方位角は基準となるストロボ発光時と回転する 2 本のトを配置するもので，複数個のトランスミッタを基準にした赤外線レーザの中点が通過した時間差から計算する。

三角測量の原理により高精度の測位を可能とする。例えば

図 3 に屋内型 GPS のシステム構成を示す。センサ情報をトランスミッタを 3 個用いた場合，停止した対象の三次元取り込み計算用 PC に送信するレシーバ（以下 PCE とする），測位は±1 mm 以内の精度になるとされている。

およびセンサ情報からロボットの位置・姿勢角を計算するた本研究で採用した屋内型 GPS の概要について説明する。

めの計算用 PC も含めた構成となっている。

表 1 測位システムの比較
Table 1Comparison of the positioning method

Positioning method

Accuracy

OutdoorAvail.

Accuracy×1020 m

Differential-GPS ×15m

RTK (Real TimeKinematic)-GPS

10 20 mm

AloneGPSIndoor
Avail.

×Wi-Fi

10200 m

10200 mRSSI (Received
Wireless Signal StrengthLANIndicator)

2030 m2030 m2030 m2030 mRFID (RadioInfraredFrequencyraysIDentifier)

23m

23m

VisibleImage recognition
light

1m

1m

UWB (Ultra Wide Band)

100 200 mm

100 200 mm

Ultrasonic wave

50 80 mm

50 80 mmTDOA (TimeDelay Of Arrival)

Indoor GPS±1 mm

図 2 レーザ通過時間による仰角と方位角の計算
Fig. 2 Calculation method of elevation and azimuth angle byinfrared laser passing time

±2 mm図 3 屋内型 GPS のシステム構成

図 1 屋内型 GPS の赤外線レーザ照射角度
Fig. 1

Fig. 3

Angle of infrared laser radiation of indoor GPS－ 35 －System configuration of indoor GPS
JFE 技報 No. 44（2019 年 8 月）

設備点検・検査自動化のためのロボット自律走行制御

3． 屋内型 GPS を利用したロボット制御
3.1

標ルートを追従しながら自走するため，高精度な移動を実現できる車輪方式を採用した。各車輪を独立した 1 個の駆移動制御のシステム構成

動モータおよび 1 個のステアリングモータで制御する四輪駆

図 4 に自走ロボットシステムの構成を示す。屋内型 GPS

動・四輪操舵とすることにより，直進移動，スラローム移動，は，3 個のトランスミッタ，ロボットに搭載するトランスミッ超信地旋回を可能とした。また，無線方式と合わせて電源タからの赤外線レーザを受信するセンサ 4 個および PCE，をバッテリ駆動としたことで，ロボットは移動エリア上を，PCE からの情報を無線 LAN で受信しロボットの位置・姿勢ケーブルがない完全に独立した状態で移動できる。

角を計算する計算用 PC から構成される。一方，ロボットの図 7 に車輪配置を示す。各車輪のステアリング軸は正方移動制御システムはロボット搭載の制御用 PC および上記の形の頂点に配置しており，ロボットをスラローム制御する際

計算用 PC から構成され，PC 間も無線 LAN による情報通信のロボット回転中心と各車輪のステアリング角度および回転が行われる。

速度は図 7 に示す関係となっているため，ロボットの向きに

図 5 に制御システムの情報処理系を示す。制御用 PC は，依存せず正確なスラローム制御が可能である。

計算用 PC からロボットの位置・姿勢角情報を受け取り，ロボットを目標ルートに追従して移動させるため，駆動モータ

3.3

屋内型 GPS を用いた走行制御ロジック

およびステアリングモータのコントローラに対し，制御ロ移動エリアを設備点検するためにロボット中心が通る目ジックに基づいて車輪回転速度，車輪ステアリング角度の命令を出す。

3.2

ロボット機構・ハードウェア構成

図 6 にロボットのハードウェア構成を示す。ロボットは目

図 6 自律移動ロボット
Fig. 6Autonomous mobile robot

図 4 自走ロボットのシステム構成
Fig. 4

System configuration of autonomous mobile robot
図 7 ロボットの車輪配置
Fig. 7図 5 制御システム内の情報処理
Fig. 5

図 8 走行実験パターン

Information process in the control system

JFE 技報 No. 44（2019 年 8 月）

Wheel arrangement of the robot

Fig. 8－ 36 －Experiment of operation pattern

設備点検・検査自動化のためのロボット自律走行制御

標ルートのパターン例を図 8 に示す。移動エリアの面形状

ロボットの回転角速度 θ ʼ とステアリング角 θ ，ロボット中は長方形であることが多いため，面内を網羅して走行するた心から目標ルートへの垂線距離 η t 間の関係式として図 10 中

めのロボット中心の基本的な目標ルートは直線を組み合わの式⑤が成立する。このときの係数 kθ ʼ，kθ ，kη が満足すべせることになる。

き条件としては，図 10 中の式⑥の全ての解 s の実数部分が図 9 を用いて，当初の制御ロジック 1 について説明する。
ロジック 1 は，ロボットがスラロームしながら目標の直線を負である，すなわちラウス・フルビッツの安定判別法にて解が安定領域に入っている必要がある。

軌跡追従するロジックである。ある時点におけるロボット中上記制御ロジック 1，2 について数値シミュレーションに心から目標ルートへの垂線距離 η t およびロボットの姿勢角よる検証を実施した。初期条件を表 2，設定速度パターンを度 θ t は屋内型 GPS から得ることができ，ロボットのステア

図 11（a），シミュレーション結果の代表例を図 11（b）にリング角度の変更量 Δθ t は図 9 中の式①で定義する。すなわ

示す。

ちロボット中心が目標ルートから離れているほど，またロ制御ロジック 1 は目標ルートへの収束が難しいことが分ボットの移動速度が低いほど Δθ t は大きくなる。これは，実かる。一方，制御ロジック 2 は係数 kθ ʼ，kθ ，kη の設定によ際の自動車の運転等からもイメージしやすいものである。

り収束パターンは異なるものの安定した収束が見込めること

その後，ロボット中心は目標の直線と交差することになり，交差以降は Δθ t の符号を逆転させ逆にステアリングを切るようにするため，再び目標の直線に接近，交差する。この繰り返しによりロボットはスラロームしながら目標の直線を軌跡追従する。
さらに軌跡追従性を向上させるために図 9 中の式①を変更した制御ロジック 2 について図 10 で説明する。

表 2 走行解析の初期条件
Table 2Initial condition of numerical simulation

Initial angle
Initial position

θ

1deg

X

5mm

Y0mm

Control cycle

CC10HzMaximum speedVmax

200mm/s

Acceleration

a40mm/sDistance

L2 000mm2

図 9 従来のロボット制御ロジック 1Fig. 9

Conventional robot control; logic 1

図 10 改良したロボット制御ロジック 2Fig. 10

図 11 ロボット走行解析の数値計算結果

Improved robot control; logic 2Fig. 11－ 37 －Numerical simulation result of robot traveling
JFE 技報 No. 44（2019 年 8 月）

設備点検・検査自動化のためのロボット自律走行制御が明らかになった。この結果よりロボットには制御ロジック2 を適用した11, 12）。

最終的にロボット移動速度 200 mm/s においても目標ルートからの偏差を±2 mm 以内に抑えることができた。

5． おわりに

4． 評価実験

本稿では，自走式ロボットを高精度に移動させるために，試作したロボットを用いて屋内型 GPS による走行実験を実施した。写真 1 に実験で使用したロボットの外観写真を三角測量の原理に基づいた赤外線レーザ方式の屋内型 GPS示す。目標ルートプランとして図 8 のような直進と旋回の組を使用した四輪独立駆動・操舵方式のロボットを開発し，合せによるジグザグ経路を設定した。図 12（a）に示すとお機構および制御ロジックの数値シミュレーションによる検り，車輪動作としては，ロボットの y 方向移動が完了すると証，実機実験による最適化を実施した。その結果，一般的四輪ともその場で 90°旋回，x 方向移動が完了すると同様にな移動ロボットの追従精度が数十 mm 程度であるのに対し，90°旋回し，次の y 方向移動を行うことになる。

速度 200 mm/s における目標ルートからの偏差を±2 mm 以

様々な目標ルートプランを設定した実機実験を実施し，そ内に抑えて高精度に追従できることを確認した。この高精度の過程で数値シミュレーションベースの係数 kθ ʼ，kθ ，kη のな誘導制御技術を用いた自走式ロボットにより，製鉄所にお実機チューニングも行った結果，図 12（b）に示すように，ける設備点検・検査の一層の自動化を進めていきたい。
参考文献
1）佐藤瞳，村松鋭一．移動ロボットの軌道追従制御．計測自動制御学会
東北支部 第 275 回研究集会．2012, p. 1.
2）羽田芳朗，高瀬國克．iGPS を用いたカート型搬送ロボットの軌道追従制御．SICE SI2002 システムインテグレーション部門 講演会．2002,
p. 143.
3）磯崎直哉，中後大輔，横田祥，高瀬國克．iGPS における無人軌道車（AGV）のナビゲーション．電気学会次世代産業システム研究会資料．2011,
IIS-11-007, p. 35.
4）磯崎直哉，中後大輔，横田祥，高瀬國克．iGPS を用いた無人搬送車の移動制御（第 3 報）
．電気学会次世代産業システム研究会資料．2012,

写真 1 ロボットの外観写真
Photo 1

IIS-12-006, p. 21.
5）磯崎直哉，中後大輔，横田祥，
高瀬國克．iGPS における無人搬送車（AGV）

External appearance of actual robot

測位システムの研究．日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集．2010, vol. 2010, no. 2A2-B03.
6）横林亮介，河野公則，河野実則．屋内向け高精度位置検知システムの開発．電気・情報関連学会中国支部連合大会講演論文集．2012, vol.
63, p. 245.
7）中嶋信生．屋内測位技術の動向．GPS/GNSS シンポジウム 2011. p.
221.
8）柳原徳久，初本慎太郎．さまざまな次世代 GPS 測位方式：1. RTKGPS. 情報処理．2002, vol. 43, no. 8, p. 831.
9）浪江宏宗，樊春明，臼井澄夫，安田明生．ネットワーク RTK-GPS 測
位精度の測点位置依存性に関する実験的研究．電気学会論文誌 D.
2005, vol. 125, no. 7, p. 745.
10）佐田達典，江上翔悟，村山盛．RTK-GPS による移動体測位の特性に関する基礎的研究．土木情報利用技術論文集．2008, vol. 17, p. 195.
11）小林正樹，小原祐司，石田匡平，舘野純一．屋内型 GPS を利用した自走式ロボットの開発．SICE 産業応用部門 2016 年度大会一般講演．
2016.
12）Kobayashi, M.; Ishida, K.; Tateno, J. Development of Autonomous
Mobile Robot Using indoor GPS. 3rd International Conference on
Mechatronics, Automation and Manufacturing. 2016.

図 12 走行実験の動作と走行軌跡の結果
Fig. 12Experimental motion and result of traveling route

JFE 技報 No. 44（2019 年 8 月）
Copyright © 2019 JFE Steel Corporation. All Rights Reserved. 禁無断転載

山下 浩二－ 38 －小林 正樹

舘野 純一