計測自動制御学会東北支部 第 340 回研究集会 (2022.12.23)
資料番号 340-7

不連続姿勢変化を考慮した、災害対応ロボットの経路計画
手法の開発
Path Planning Method for Disaster Response Robot Considering the
Discontinuous Posture Change〇佐々木大翔*,成瀬継太郎*〇 Hiroto Sasaki*, Keitaro Naruse**会津大学*University of Aizu
キーワード：

経路計画（path planning）,不連続姿勢変化（discontinuous posture change）,

予測不可能性（unpredictability）
連絡先：〒965-8580

福島県会津若松市一箕町鶴賀上居合 90

学研究科

コンピュータ・情報システム学専攻

成瀬研究室

会津大学大学院

佐々木大翔,

コンピュータ理工

Tel:（080）9014-6910,

E-mail: m5261156@u-aizu.ac.jp

1. はじめに

2. 導入

災害対応ロボットは 3 次元の複雑な路面である
災害現場で、タスクを次々とこなす。
ロボットは、この複雑な路面上で安全かつ効率的に経路を計画するべきである。しかし、地面への適応度はまだ高くないと言える。それは、複雑な路面上でロボットがごく短い時間で姿勢を大きく変えたときの影響を考慮しきれていないからだ。本論文では、経路計画の前段階として、シミュレーションソフトウェア「Choreonoid1)」内で、Continuous Ramp2)を模したモデルを用いて、これらの急激な姿勢変化を観測する。

災害対応ロボットのための自動運転システムは、人間にとって危険な環境である災害現場で活動できるように開発される。障害物を避けたり、安定な経路を探索する経路計画手法は沢山の研究者たちによって開発されてきた。ほとんどの場合、平面か、地面の傾斜が滑らかに変化する環境で行われている。しかし、災害現場はとても複雑な環境である。起伏の多い地形、障害物、瓦礫の上を移動する必要がある場合がある。 ロ
ボットの姿勢が大きく傾くような地面形状が考えられる。これらのケースでは、ごく僅かな時1間でロボットの姿勢が大きく変わるため、ロ離やエネルギー消費量は、地面の特性に依存すボットが斜面に叩きつけられて跳ね、滑り落ちる。
るといった現象が起こり、ロボットの次の姿勢対して、ヒューリスティックを搭載した A*アルを予測することが困難になってくる。実際、こゴリズムを用いて、経路計画を行った研究も存の動きでは沢山の物理現象が働いている。ミク在する。4)その研究では、経路距離が短く、密ロな視点で見れば、力学に従っているため、決集した岩や高低変化によるリスクが低い経路計定論的、つまり予測可能である。言い換えれば、 画を実施した。
考えられる細かな物理現象もすべて用いれば、ロボットの安全性を考慮して、ロボットの姿勢ロボットの動きを説明することはできる。しか変化を少なくすることは非常に重要である。 たし、すべてのミクロな物理現象を観測し、ロだし、災害現場での活動は、時間的制約およびボットの挙動を説明するのはとても困難である。 空間的制約があるため、通れる場所にも制限が逆に、シミュレーションを用いた検証は決定論かかるリスクが存在すると考えられる。した的だと言える。なぜなら、シュミレーターで行がって、不連続な姿勢変化への対応が必要になわれる動作はすべて数値計算で行われているかる場合がある。
らだ。本研究では、このミクロな物理現象によって引き起こされる現象をシュミレーション
4. 手法内で再現するため、ロボットの状態に外乱を加えて検証を行う。沢山の試行を行うことで、各4.1 環境状態の予測不可能性の大きさ、範囲を評価する。
実験コストを削減するため、本研究ではコレオ
そして、この予測不可能性を評価したコスト関
ノイドというシミュレーションソフトウェアを数を作成することを最終的な目標としている。
つかって実験する。図 1 は、そのソフト内でロ
この論文ではその一環として、次の時刻におけボットモデルと傾斜モデルを用意したときの図るロボットの実際の状態と、前の時刻から算出である。
されたロボットの予測状態との誤差を観測し、ロボットの不連続姿勢変化について調べる。不連続な姿勢変化が発生するポイントでの傾斜勾配とロボットの進行方向角度の組み合わせを使用して、ロボットの動作をシミュレートする。
その上で、エラーが分析され、その特性が考慮される。

3. 関連研究
洞窟内の起伏の多い地形での、安全で効率的な経路計画とナビゲーションを提案した研究がある。3) 地盤の特性を反映した新しいダイクスト
ラ アルゴリズムにより、パスが短く、3 次元勾配の変化が少なく、エネルギー消費量が少ない最適なパス プランニングを実現した。 ダイク
ストラ アルゴリズムが選択されたのは、地面の状況を考慮してヒューリスティック関数を作成することが非常に困難であったためだ。 走行距

図 1: 実験環境

4.2 ロボットのモデル
レスキューロボットの移動機構としては、クローラーが一般的である。 ロボットモデルは腕のない「アイズスパイダー」を用いる。 このロボットには、2 つのメインの大きなクローラー2がある。 その上、メインクローラーの前後に「フリッパー」と呼ばれるサブクローラーがそれぞれ 2 つある。 図 2 は、本研究で使用した腕のない「アイズスパイダー」のモデルである。
このプロジェクトでは、問題を単純化するために、ロボット本体に装備されているすべてのサブクローラーが 90 度に固定されている。

• 実際のロボットの方向角 - φ'• ロボットの予測位置 - (x'', y'')T
予測座標は、以下の 2 つの式で計算される。
基本的にこれらの座標は、傾斜面モデルを平坦化した展開図にプロットされる。

x'' = vtcosφ + x/cosθ
y'' = vtsinφ + y

(1)
(2)

図 3: v と θ の定義

図 2: コレオノイド内での、「アイズスパイダー」モ
デル

4.3 アプローチ
山頂を横切るロボットの不安定性はコストとして表される。 詳細には、コストを示すために、実際のロボットの姿勢とロボットの予測姿勢との誤差が調査される。 姿勢には、ロボットの移動と進行方向の角度（以降、方向角と呼ぶ）の2 つの情報が含まれる。 実際の姿勢はシミュレーターで計算する。 ロボットの予測姿勢は、以下の入力値と定数値で推定される。 これらの値は、図 3 と図 4 で説明される。
• 入力値• 坂の角度 - θ(θ = 5, 10, 15, 20, 25)• 初期段階でのロボットの位置座
標 - (x, y)T• 初期段階での方向角 - φ(φ = 0, 15, 30, 45, 60, 75)• 定数• ロボットの速度 - v = 約 0.3 m/s• 計測時間 - t = 2 秒• 出力値• 実際のロボットの位置座標(x', y')T

図 4: (x,y)T, φ, (x',y')T, φ' と (x'',y'')T の定義

位置誤差は、以下の式(3)より、予測位置と実際の位置の x 座標と y 座標の差を 2 乗して加算することによって得られるユークリッド距離 Δdとして表す。

Δd =√( x ' −x ' ' )2+( y ' – y ' ')2(3)

方位角誤差は、初期方位角と計測後の方位角の差として表される。 以下の式（４）は、それをΔφ として表したものである。

Δφ = φ’ - φ3(4)4.4 計測方法

表 2. すべての坂の傾斜角と、方位角 3 パターン（φ= 45, 60, 75）での Δd の結果ロボットが山頂をまたぐ様子を 2 秒間観測する。
各方位角で 20 個のデータを収集する。測定方法は以下の手順で行われる。
• 山頂に向かってロボットを走らせる。
• ロボットが山頂に到達したときに、ロボットの初期位置と方位角を記録する。
• ロボットが山頂をまたぐ 2 秒間で、1 ミリ秒単位でロボットの位置と方位角を記録する。
• 2 秒が経過したら、計測を止める。

φ=45

φ=60

φ=75

0.01

0.010.00

θ=10 0.03

0.020.01

θ=15 0.08

0.050.02

θ=20 0.21

0.130.03

θ=25 0.63

0.370.18

θ=55. 結果
5.1 x, y 座標の誤差
表 1, 2 は、各傾斜角と方位角における Δd を表したものである。加えて、図 5 は式(3)の結果を棒グラフで表したものである。
表 1. すべての坂の傾斜角と、方位角 3 パターン（φ= 0, 15, 30）での Δd の結果

φ=0φ=15φ=30

0.01 0.000.01

θ=10 0.02 0.040.04

θ=15 0.09 0.090.11

θ=20 0.21 0.23

0.26

θ=25 0.75 0.820.74

θ=5

図 5. 坂の傾斜角と方位角での Δd をグラフで可視化したもの

5.2 方位角の誤差
方位角誤差 Δφ と初期方位角に加わる外乱との関係を図 6 から図 11 のグラフに表した。各グラフには 5 種類の図がある。 各図の説明、特に点の色の意味は以下の通りになる。
• 赤 – 坂の勾配が 5 度のとき
• オレンジ - 坂の勾配が 10 度のとき
• 黄色 - 坂の勾配が 15 度のとき
• 緑 - 坂の勾配が 20 度のとき
• 青 - 坂の勾配が 25 度のとき誤差が正の値だった場合は、ロボットが右に回転したことを意味する。

4

図 9. 方位角が約 45 度の場合の分布と方位角誤差の関係。

図 6. 方位角が約 0 度の場合の分布と方位角誤差の関係。

図 10. 方位角が約 60 度の場合の分布と方位角誤差の関係。

図 7. 方位角が約 15 度の場合の分布と方位角誤差の関係。

図 11. 方位角が約 75 度の場合の分布と方位角誤差の関係。

6. 議論
6.1 位置的特性
坂の傾斜が緩やかになるほど、実際の位置は予測位置に近くなった。それとは逆に、坂の傾斜が大きくなるに連れて、誤差は大きくなった。
方位角について見ると、15 度や 30 度といった中間の値で最も位置の誤差が大きくなった。他の方位角と比べて、60 度や 75 度で山頂に侵入したときには、誤差は小さかった。検証では、山頂をまたいだときの不連続変化によって、ロボットは姿勢、とくにピッチ角を大きく変化させた。そして、ロボットが下り坂に向かって落ちたとき、前向きのトルクが発生して x 方向の正の力が発生したと考えられる。坂の傾斜が大きくなるに連れて、この正方向の力は強くなった。15 度や 30 度の例では、x 方向と y 方向にず

図 8. 方位角が約 30 度の場合の分布と方位角誤差の関係。

5

れが発生し、特に x 方向ズレが大きかった。前向きのトルクの影響を強く受けたため、このように誤差が大きくなったと考えられる。それに対して、前向きのトルクの影響をあまり受けな
い 60 度や 75 度の場合は、y 方向の誤差のほうが大きかった。

きなかった。 中心座標は山頂の座標に少し到達したが、ロボットは頂上の手前で後退した。

7. 結論

本研究では、レスキューロボットの不連続な姿勢変化を、実際のロボット競技で使用されるタ6.2 方位角的特性
スクに関連した環境で調査した。 山頂を横切る動きを観察し、不連続な姿勢変化とロボットの勾配勾配が 5 ～ 15 度の場合、どのグラフでも挙動を調べた。 坂の勾配とロボットの進行方向誤差は 5 ～ -5 度の範囲内だった。 しかし、勾の角度の組み合わせによって、誤差の特徴が異配勾配が 20 になると、方位角誤差の範囲が大なることがわかった。これらの結果をヒューリきくなり、その傾向が現れた。 方位角が 15 度
スティック関数の評価項目に加え、シミュレー前後から 40 度前後で誤差が負の値になった。
ション環境での経路計画に研究を拡張する。シ
ただし、方位角が 40 度を超えると、誤差は正ミュレーション検証が完了したら、実際のスパの値になり、ロボットは反時計回りに回転した。 イダーで検証するシステムの開発を行う。
25 度の勾配では, 誤差がより顕著に現れた。φ =0 から φ = 15 では, 0 から-10 までの負の誤差が参考文献観測され、後に誤差は正になって増加した。し 1) S. Nakaoka, “Choreonoid: Extensible virtual
かし、方向角が 30 度に近くなるに連れて誤差
robot environment built on an integrated GUIframework”, 2012 IEEE/SICE Internationalも減少した。方向角が 30 度以上の範囲では、60 度まで誤差は増加し続けたが、それ以降は減 Symposium on System Integration (SII), pp. 7985, 2012, doi: 10.1109/SII.2012.6427350.
少する結果となった。

2) Standard Test Method for Evaluating
Emergency Response Robot Capabilities:
Mobility: Confined Area Terrains:
Continuous Pitch/Roll Ramps1
6.3 失敗例
3) SANTOS, Alexandre S., et al. “Path planningfor mobile robots on rough terrain”, Proc. 2018
勾配 25 度の斜面を ロボットが 75 度の方位角で Latin American Robotic Symposium, 2018
進入し、ロボットは山頂を横切ったが、2 つのBrazilian Symposium on Robotics (SBR) andメインクローラが斜面に接触し、ロボットは左2018 Workshop on Robotics in Education
折した。 その結果、山頂地点を通過した時点で、 (WRE), pp. 265-270, 2018.
方位角は約 70 度に収束。 図 11 のグラフで点が 4) JEDDISARAVI, Kossar; ALITAPPEH, Reza
Javanmard; GUIMARÃES, Frederico G.
左下にあるのはそのためである。
“Multi-objective mobile robot path planning
また、φ=75 付近、θ=20 の場合、例えば、φ=81
based on A* search”, Proc. 2016 6thで山頂を横切ろうとしたとき、ロボットの胴体International Conference on Computer andの下端が山頂の先端に接触し、山頂のラインにKnowledge Engineering (ICCKE), pp. 7-12,沿って進んだ。 その結果、ロボットの中心座標 2016.
が山頂の座標に到達できなかった。 一方、φ =77.5 の場合は、本体下部が山頂でつっかえ、両方のメイン クローラーが斜面の表面に接触していないため、ロボットはそれ以上動くことがで6