解説 生活支援

G1012-130915-1060/11/¥500/論文/JCOPY

人混みでも環境地図を学習して稼働する自律移動ロボットを開発

東京工業大学

森岡博史・長谷川修

近年のロボット産業の発展にともない、警備ロボットや介護ロボットなどの、人の生活環境で安全に動く自律移動ロボットの導入が期待されている。近年は特に、取得できる情報の多さ、価格の安さから、カメラを用いたSLAM・ナビゲーションの研究が注目されている。しかし、混雑な環境下でカメラ画像から特徴点を抽出すると、動いている人物からも抽出されるなど、不安定な特徴点が多く抽出されてしまう問題が起こる。そのため、従来の手法では人の多い混雑した環境下では安定してSLAM・ナビゲーションを行えなかった。そこで我々は、カメラから連続的に取得した複数の画像とオドメトリのデータから、安定した三次元上の特徴点を取り出すことで、不特定多数の人が存在する混雑な環境下で安定したSLAM・ナビゲーションを行う手法を構築した。

はじめに
近年のロボット産業の発展にともない、警備ロボットや介護ロボットなどの、自律移動ロボットの 導 入 が 期 待 さ れ て い る。 一 般に、移動ロボットが自律的にナビゲーションを行うためには、障害物の位置情報などを表した地図の構築と、地図を用いた自己位置推定が必要となる。未知の環境で移動ロボットが自律的に地図構築・自己位置推定を行う問題は SLAM（Simultaneously LocalizationAnd Mapping）、行動計画を行う問
題はナビゲーションとよばれ、従来から広く研究されてきた。
SLAM・ ナ ビ ゲ ー シ ョ ン に お ける従来の手法の多くは、レーザ測域センサを用いていた。測域センサを用いた手法は、乱雑でなく閉じた環境には適用できるが、起伏の多い環境や混雑した環境では十分な性能を発揮できなかった。さらに、測域センサは高価であるため、測域センサを搭載した自律移動ロボットの導入には大きなコストが必要だった。そこで近年特に注目されているのがカメラを用いた手法である。カメラから得られる情報は豊富であり、環境に関する多くの情報が得られる。さらに第1図

近年はカメラの小型化・低価格化により、ロボットや携帯電話などさまざまなデバイスに搭載可能となっている。
そのようなカメラを用いた手法の多くは、画像上の局所的な特徴点としてコーナ点や SIFT などをラ ンド マー クと して 用いて いた。しかしそれらのシステムでは、駅構 内や ショ ッピ ング モール のように不特定多数の人が入り乱れ人の多い混雑な環境の例(東京工業大学の食堂)。実験において実際にロボットが取得した画像。常に不特定多数の人が出入りしている。

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ている環境下では、安定した地図構築・自己位置推定ができなかった。その理由としては、混雑な環境下で画像から特徴点を抽出した
場合、人間のように動いている物からも特徴点が抽出されることが原因として挙げられる。そのような特徴点をランドマークとして認識してしまうことによって、地図構築・自己位置推定に誤りが生じ、アルゴリズムが破綻してしまうという問題が起こる。そのため、現在実用化されている技術では、人混みのような変動要因の大きな環境で移動ロボットを稼働させるには、あらかじめ床に誘導ラインを引くなどの事前の作り込みが必要だった。
そ こ で 我 々 は、 単 眼 カ メ ラ から連 続的 に取 得し た複 数の画 像とオドメトリ ( タイヤの回転角を用いた自己位置推定 ) の情報から 安定 な三 次元 上の 特徴点 を抽 出 す る こ と で、 混 雑 な 環 境 下でも安定な SLAM・ナビゲーションを行う手法を構築した。なお、
この 手法 では 移動 ロボ ットは 学
習フ ェー ズと ナビ ゲー ション フェ ー ズ と よ ぶ 処 理 を 行 う。 学 習
フェ ーズ は人 間が 操縦 するこ とに よ っ て ロ ボ ッ ト を 移 動 さ せ、ロボ ット に通 るこ との できる 経路 を 覚 え さ せ る 処 理 で あ り、 ナ
ビゲ ーシ ョン フェ ーズ は覚え た
経 路 上 で 行 動 計 画 を 行 い、 任 意の位 置に 自律 的に 移動 する処 理である。3 章の実験結果では、本手法 を用 いる こと で不 特定多 数の人 が入 り乱 れる 混雑 した環 境
下 で も、 移 動 ロ ボ ッ ト が 経 路 を
学 習 し、 自 律 的 に 行 動 で き る ことを見る。

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混雑な環境下でのSLAM・ナビゲーション手法
本手法ではセンサとして単眼全方位カメラと車輪のエンコーダを用いて地図構築を行う。また環境として駅構内やショッピングモールのような、不特定多数の人が入り乱れている混雑な環境を想定する。そのような混雑な環境下では動いている人などから多くの特徴点が抽出されるため、SLAM を行うのは極めて困難である。
そ こ で 本 手 法 で は、 カ メ ラ から得られる特徴点として、人の多い混雑な環境下でも安定して得られる三次元上の特徴点を用いることで、混雑な環境下でロバストにSLAM・ナビゲーションを行う。我々が構築したシステムを第 2 図に示す。以下、各処理の詳細を述べる。
混雑な環境下でも安定な三次元上の特徴点の抽出
画像を用いた SLAM において多く用いられている特徴点として、SIFT やコーナ点がある。一般にSIFT やコーナ点などの局所特徴点は対応付けが取りやすく、画像を用いた SLAM に適している。しかし、不特定多数の人が入り乱れる混雑な環境下でロボットが取得した画像からそれらの特徴点を抽出すると、動いている人物からの第２図構築したシステム。連続画像とオドメトリから3D-PIRF を抽出することでハイブリッド地図を構築し、ナビゲーションを行う。

第３図

連続画像から、我々独自の局所特徴量であるPIRF1）2） を抽出。PIRF は各画像から抽出されたSIFT 特徴点のうち、すべての隣り合った画像間でマッチングがとれた特徴点として抽出されるため、見た目の変化の大きい部分の特徴点を除外できる。

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特徴点や、ロボットが少し移動しただけで観測できなくなるような不安定な特徴点が多く抽出されるという問題があった。そのような不安定な特徴点が多いと、地図構築、自己位置推定に悪影響を及ぼすという問題が起こる。
そ こ で 近 年 我 々 は、PIRF（Position Invariant RobustFeature）という特徴量を提案した 1）2）。PIRF は複数枚の連続画像から SIFT を抽出して連続的にマッチングを取り、すべての画像第４図 連続画像から抽出したSIFTの観測データ とオドメトリのデータからでマッチングが取れた特徴点のみ
3D-PIRF を抽出。本手法で提案した 3D-PIRF はPIRF 特徴点の拡張であを抽出する手法である（第 3 図）。
り、PIRF 特徴量とその三次元位置で表される。
PIRF はロボットの移動に対して見た目の変化の小さい部分を特徴 （Sliding Window Filter）3）を用ッドな手法を用いる。ハイブリッ
点として抽出でき、逆に、動いてドな手法はグラフ構造を有するた
いた定式化を行い、特徴点の位置いる人物などから抽出される見ため経路計画が容易であり、距離情推定を行った。SWF はカルマンフ
目の変化の大きい部分の特徴点を報も 用い るこ とが 可能 である たィルタなどのオンライン型の手法除外できるという特徴がある。
め、最短経路の探索など、より高と、過去すべてのデータを用いる
しかし PIRF は画像から抽出さ度な経路計画を行えるという特徴
バッチ型の手法との中間的な手法
れ る 画 像 上 の 特 徴 点 で あ り、 直がある。本手法で構築するハイブであり、一定期間よりも古い姿勢
接 SLAM に適用することはできな
リッド地図は第 2 図の図中に示す・特徴点を周辺化して消去していい。そこで本手法では、連続画像ものである。ロボットの経路はノくことで、計算時間を一定に保ての特徴点にオドメトリの情報を組ードとエッジによるグラフで表さるという特徴がある。これを用い
み 合 わ せ る こ と で、PIRF を 三 次れ、各ノードはノード位置周辺でることで、連続画像とオドメトリ元空間にマッピングする手法を構観測した 3D-PIRF の位置と分散の情報から 3D-PIRF の三次元位築した。以後、この三次元空間にの情報を持ち、各エッジはノード置を推定可能となる。
マッピングした特徴点を 3D-PIRF間の相対位置の情報を持つ。と よ ぶ。 第 4 図 は 3D-PIRF の 概
局所地図を用いたハイブリッド地念図を表している。3D-PIRF は複Loop-Closing による経路の修正
図の構築
数のステップにおいてロボットが一般的に SLAM においては、移SLAM には大きく分けて、地図取得した連続画像と、各ステップ動距離が長くなるほど誤差が蓄積を連続的な空間配置で表すメトリ間のオドメトリの情報から、三次す る 問 題 が 起 こ り、 本 手 法 の 場
カルな手法と、地図が離散的なグ元上の特徴点として抽出される。 ラフ構造で表されるトポロジカル
合、誤差は経路のゆがみとして蓄
なお、三次元位置の推定には過去積する。この経路の誤差を修正すな手法、それらを組み合わせたハ数ステップの観測データが必要でるには、現在いる場所が過去に訪イブリッドな手法がある。ハイブあるため、ロボットの現在の状態れたことのある場所かどうかを判
リッドな手法では、各ノードが局しか保持しないカルマンフィルタ
断 し、 そ の 情 報 を 用 い て 経 路 を所的なメトリカル地図の情報を持など の手 法を 使え ない という 問
計 算 し 直 す（Loop-Closing） 必
つようなトポロジカルな地図が構題がある。そこで本手法では SWF要がある。本手法では過去に訪れ築される。本手法では、ハイブリ

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3ト PC を用いる。CPU は Core2Duo2.54[GHz]、メモリは 2[GB] であり、プログラムは MATLAB を用いて記述した。
第５図

ナビゲーションフェーズでのロボットの行動計画たことのある場所かどうかを認識するための手法として、近年我々が提案したオンラインでの LoopClosure 検出手法である [4] を用いる。この手法では画像から抽出する特徴量として PIRF を用いて お り、 混 雑 し た 環 境 下 で 過 去に訪 れた こと のあ る場 所かど う
か を オ ン ラ イ ン、 追 加 的 に 認 識（Loop-Closure 検出）可能である。
Loop-Closure が 検 出 さ れ る と、
Loop-Closure による情報と各時刻でのロボットの姿勢、ノード間の相対位置の情報から経路が修正される。この処理により、誤差が蓄積することなく経路を学習できる。
ナビゲーション
本手法は移動ロボットの自律ナビゲーションが目標であり、移動ロボットは学習フェーズとナビゲーションフェーズを行う。学習フェーズは人がロボットを操縦することでロボットに通ることのできる経路を教える段階であり、ロボットは移動しながら前節までで述べた方法によりハイブリッド地図を構築することで、通ることのできる経路を学習する。
次のナビゲーションフェーズ
では、学習フェーズで学習した経路を用いて自律的に移動する。具体的には、まず学習フェーズで学習した経路上で、スタート地点と4

画像ラボ 2011.00ゴール地点を指定する。すると移動ロボットは学習した経路上でスタート地点からゴール地点までの最短経路を探索し、その経路に沿ってスタート地点からゴール地点まで自律的に移動する。具体的な行動計画としては、ロボットはまず最短経路上で最も近いノードを探し、そのノードの数ステップ先のノードをサブゴールとして設定する（第 5 図）。そして現在のロボ ッ ト の 向 い て い る 方 向 と、 サブゴールの方向との差 φ を求め、その値によって、サブゴールに近づくように左右の車輪の速度を決定する。この処理によりロボットは計画した最短経路に沿って移動を行う。

実 験 は 20[m] × 20[m] 程 度 の屋 内 環 境 ( 第 1 図 ) で 行 っ た。
この環境は食堂であり、常に不特定多数の人が出入りし、混雑している。このような常に人がいる環境の場合、従来の手法では動いている人から抽出される特徴点が悪影 響 を 与 え、 ロ バ ス ト に SLAM・ナビゲーションを行えなかった。
一方本手法では、混雑な環境下でもロバストに SLAM・ナビゲーションを行えるという特徴がある。
ま ず 学 習 フ ェ ー ズ で は、 全 方

人混みでの稼働実験
今回用いた自律移動ロボット
は iXs Research 社の iWs09（第6 図）である。ロボットには、高さ約 130[mm] の位置にヴィストン株式会社の全方位カメラが搭載されており、800 × 600 画素で環境の全方位画像を取得できる。また、下部前面に北陽電機社の二次元のレーザ距離計が搭載されており、障害物の有無を確認できる。
モータは MAXON 社のものが用いられており、エンコーダによりモータの回転角度を検出できる。処理に はロ ボッ トに 搭載 したノ ー

第６図

実験で用いた自律移動ロボット。上部に全方位カメラ、下部前面に測域センサが搭載されており、すべての制御はロボットに搭載されたノートPCで行う。

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ら、オドメトリのみから計測した
場合には移動距離が延びるほど自己位置推定の誤差が溜まり、正しい経路が学習出来ていないことがわかる。
この環境において 3D-PIRF を抽出した例が第 8 図、第 9 図である。
この位置では PIRF が 21 個抽出

第７図

学習フェーズで移動させた経路。実験は第1図の環境で行い、常に不特定多数の人が出入りしている。今回は、まず実線のループを右回りに2周させた後、右上に移動し、点線のループを2周させた。ただし、経路はどのような順番で学習させてもよい。

位カメラとエンコーダセンサを搭載したロボットが人間の操縦によって、本手法を用いて自己位置推定と地図構築を行いながら移動する。第 7 図は環境の真値地図と、学習フェーズでロボットを移動させた道順を表しており、まず左下の実線で示した小さいループを 2周、次に右上に移動し、そこから点線で示した大きなループを 2 周させた。第 10 図は以上の経路に対してカメラの情報を使わずオドメトリのみから計算したロボットの経路である。図において、左の丸はスタート地点、右上の丸はゴール地点を表している。この図か

第８図

第10図

実験においてロボットの取得した画像

第９図第8図から抽出されたPIRF。
動いている人の周囲からは抽出されず、掲示物や蛍光灯、窓枠などの、ロボットから比較的安定して観測できるもののみから抽出されている。

オドメトリ(タイヤの回転角を用いた自己位置推定)のみから計算した経路。徐々に誤差が蓄積している。(左はカラー用、右はモノクロ用)

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第11図

本手法により学習した経路。第10図で生じていた経路のずれがなくなり、オドメトリのみから計算した経路(第10図)から改善されている。
(左はカラー用、右はモノクロ用)

第12図

ナビゲーションフェーズでのロボットの経路。学習した経路を薄いグレーで示し、その学習データを用いて実際にロボットが移動した経路を濃いグレーで示す。 Loop-Closureが検出された位置は黒い丸で示す(詳細は本文参照)。この図から、スタート地点からゴール地点まで自律的に移動出来ていることがわかる。(左はカラー用、右はモノクロ用)された。この図から、3D-PIRF は動いている人の周囲からは出ず、比較 的遠 くに ある 掲示 物や蛍 光灯、窓枠などの、ロボットから比較的安定に観測できるもののみか6

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ら抽出されていることがわかる。
このように、3D-PIRF は混雑な環境下でも比較的安定して観測できる物から多く抽出されるため、本手法を用いることで安定して自己位置推定・地図構築を行うことができる。
第 11 図は本手法によりロボット が 学 習 し た 経 路 で あ る。 図 にお い て、 丸 で 表 さ れ て い る の は
過去 に訪 れた こと があ ると認 識(Loop-Closure 検出 ) された位置である。この図から、移動距離が延びても誤差が溜まっておらず、Loop-Closing 処 理 を 行 う こ と によってルートを正しく学習出来ていることが分かる。
次にナビゲーションフェーズ
では、学習フェーズで学習した経路に沿うように、ロボットが自律的に移動する。今回は左下から右上まで移動するように経路計画を行った。第 12 図はロボットが自律 的 に 移 動 し た 経 路 で あ る。 図に お い て、 学 習 フ ェ ー ズ で 学 習した経路を薄いグレーで、ナビゲーションフェーズでロボットが移動した経路を濃いグレーで示しており、過去に訪れたことがあると認識 (Loop-Closing 検出 ) された位置を黒い丸で示している。この図から、ロボットは学習フェーズで学習した経路を用いて左下から右上に至る経路計画を行い、自律移動してゴール地点まで到達できていることがわかる。また、第13 図はナビゲーションフェーズでの移動ロボットと環境の写真であり、混雑な環境下で自律的に移動していることがわかる。
な お、 移 動 途 中 の 左 カ ー ブ の部 分 で、 ロ ボ ッ ト が 学 習 し た 経路から外れていることがわかる。
こ れ は 左 カ ー ブ の 付 近 で LoopClosure 検出が行えず、自己位置推定に誤差が乗ったためであると
考 え ら れ る。 再 び Loop-Closure人混みでも環境地図を学習して稼働する自律移動ロボットを開発

第13図

ナビゲーションフェーズでのロボットの稼働の様子。混雑した環境下でも自律的にゴールに向かって移動している。

検出が行われると、もとの経路に戻れている。
現状では 1 ステップあたりの計算時間は平均 3.87[s]、移動速度は平均 38.4[mm/s] である。現在、速度と精度の向上が目標であり、消費電力が低く、高い演算能力の見込める GPGPU による実装に取り組んでいる。

は将来的にロボットを実環境に適応させ、人と共存させるためには必要不可欠な要素であり、ロボットの実用化に大きく貢献することが期待できる。また、本手法は 2輪の移動ロボットだけでなく、車やヒューマノイドなど、様々なものに適用でき、広い応用可能性がある。

S.Tangruamsub, O.Hasegawa: "Online
Incremental Appearance-based SLAM
in Highly Dynamic Environments,"
International Journal of Robotics
Research (IJRR), 2010 accepted
3）G.Sibley, L.Matthies andG.Sukhatme: "Constant time sliding
window filter slam as a basis for
metric visual perception,"IEEEInternational Conference on
Robotics and Automation(ICRA)
Workshop, 2007.
4）Tongprasit Noppharit, Kawewong
Aram, Osamu Hasegawa :"PIRFNav 2:Speeded-up Online andIncremental Appearancebased SLAM in Highly DynamicEnvironment,"IEEE Workshop on
Applications of Computer Vision(WACV) 2011 , accepted5） 森 岡 博 史 , 李 想 揆 , Tongprasi
tNoppharit, 長谷川 修 :”人の多い混雑な環境下での SLAM による移動ロ
ボットのナビゲーション”, 第２８回
日本ロボット学会学術講演会 ,(2010)【筆者紹介】

森岡

おわりに本 稿 で は、 人 の 多 い 混 雑 な 環
境下でロバストに SLAM・ナビゲーションを行う手法として、画像から得られる、人の多い混雑な環境下 でも 安定 な特 徴点 を用い てSLAM・ナビゲーションを行う我々の 手 法 を 紹 介 し、 不 特 定 多 数 の人が常に映りこんでいる状況下でも安定して SLAM・ナビゲーションが行えることを見た。この技術謝辞
本研究は、NEDO 産業技術研究助成事業から支援を頂きました。
記して感謝致します。
参考文献

1）A.Kawewong, S.Tangruamsub andO.Hasegawa:"Position-invariant
Robust Features for Long-term
Recognition of Dynamic Outdoor
Scenes,"IEICE Transactions onInformation and Systems, Vol.
E93-D, No.9, pp.2587-2601, 2010.
2） A.Kawewong, N.Tongprasit,

博史

東京工業大学大学院 総合理工学研究科
知能システム科学専攻 修士 2 年〒 226-8503
横浜市緑区長津田町 4259 R2-52
TEL ：090-9735-9021
FAX ：045-924-5175
E-mail：morioka.h.aa@m.titech.ac.jp

長谷川修

東京工業大学
像情報工学研究所
准教授〒 226-8503
横浜市緑区長津田町 4259 R2-52
TEL ：090-1742-6928
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