このロボットがすごい2022
OUXT POLARISOUXT POLARIS:溝口 裕介, 永田 暁久

目次● OUXT Polarisについて● Maritime RobotX Challengeの概要● 機体について● 認識系● 行動計画● 経路計画● デモ2

OUXT Polaris● Maritime RobotX Challengeに参加を目的とするロボコンチーム○○

2014年6位入賞
2022年大会では決勝進出を狙う● 学生＋社会人の混成チーム● 関西、関東をメインにメンバーがいます● 最近の主な活動○ オンライン開発○ 勉強会開催○ Open Source活動○ ROSCONJP’21で講演

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メンバー
● 学生 13人
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京都工繊 2人
関西大 1人仙台高専 1人
沖縄高専 1人
早稲田 1人
東海大 1人
岐阜大 1人
九工大 1人大阪工業大学 1人
大阪大学 1人
兵庫県立大 1人

● 社会人 4人4

Maritime RobotX Challengeの概要
自動航行船を対象とする国際ロボコン（偶数年開催）
主なタスク：
移動・障害物回避・認識・投擲・精密移動・ベース船は公式より提供
・改造・電装して大会に参加
・ドローンとの協調も!
2022年大会は11月にシドニーで開催
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Maritime RobotX Challengeの魅力● 陸上よりも外乱が多く動作が難しい環境● 大型かつ200kgOverな機体を完全自律で動作！

オブジェクトに対する適切なインタラクション

屋外環境に対する高いロバスト性

6フィールドの違い
陸上

海上、空中

自己位置推定● 点群地図を用いた点群マッチング● オドメトリ● 点群,オドメトリが少ない● GPS,IMUを使ったEKF

対象物の違い● 目的となる対象物をLIDARなどで位置取得● うねり等で対象物の位置取得が難● 複数のセンサを活用して対象物の位置取得

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Maritime RobotX Challenge 2022概要

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開催地：オーストラリア/シドニー
シドニーインターナショナルレガッタセンター
開催日時：2022/11/11~17

大会概要
Maritime RobotX 2022

RobotX 2022
タスク

1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
9.

記録と報告
ゲート通過
コース通過
分類
コード読み取り
着桟
配達
取得と帰還捜索と報告

記録と報告1st task

船の位置・ステータスを大会運営サーバに送信する● 船の緯度・経度、タスクの達成度などを報告● 自律航行船を運用する上での基礎能力

ゲート通過2nd task● ピンガーがあるゲートを通過し、沖合のブイを周って帰還するタスク● 水中マイクで音源位置推定

コース通過3rd task

船が赤・緑ブイの間を通っていく
障害物を模した黒ブイもあるため回避しながら移動

分類
4th task

ブイによって規定された行動を取る● ブイに固有の分光スペクトルを持つコーティング● 分光カメラでブイを認識する必要投光器

コード読み取り
5th task

投光器が載ったブイから赤,青,緑の3色が点灯その発光パターンを読み取る.

4m

着桟
6th task

船を決まった場所に着桟させる● 予選では決まった場所に、準決勝以降では5thtaskでの結果次第● 幅4mの領域に2.5mの機体を進ませる
ため、制御・自己位置推定精度も必要

配達
7th task

穴にボールを投げ入れるタスク● ボールランチャーを自作する必要● 予選は事前に決まった場所に
準決勝以降は発光パターンから決定

取得と帰還8th task

ドローンで缶を取得し船に持って帰る● 大きさ2ｍｘ2mのブイにスチール缶が設置● 屋外環境でドローンを精度良く動かす必要

捜索と報告9th task

オレンジのマーカで囲われた領域内のパネルを認識して対象物の位置を報告する

WAM-Vとは● Marine Advanced
Robotics社製● 機体・推進力・GPSなどのハードウェア一式がパッケージになっている● 諸元○ 長さ 5m○ 幅 2.5m○ 高さ 1.3m○ 重量 204kg〜20

WAM-Vのセンサ配置

CameraModuleVelodyne
LiDAR

Livox
LiDAR

● カメラとLIDARをほぼ全周囲計測できるように配置● センサ同士を固めることでキャリブレーション誤差を小さく● Jetsonを組み込んだ
カメラモジュールで画像認識● 他にもGPS,IMUを設置して船の自己位置や船速を推定

船の自律制御
GPS
IMU

Localization
自己位置・船速推定

behavior
行動計画

物体認識
結果

点群
画像

planning

control

経路計画

並進・回転
速度制御

目標地点

障害物認識

perception
制御モジュール

認識モジュール
カテゴリ

判断モジュール

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OUXT Polarisの物体認識システム
YOLOX

Byte
Track

Cluster
Image
FusionOutlier
RemovalCluster
Detection

Points
Projection

点群処理

画像処理

画像+点群処理

Costmap
Calculator

OUXT Polarisの物体認識システム● 使用モデル○ YOLOX-nano○ YOLOX-S● MLOps○ 学習の自動化○ 推論結果の可視化・ツイート● 今後○ トラッキング○ Lidar-Camera fusion
Twitterリンク
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行動計画
認識結果を基に次のゴール姿勢を決定

ex.
●
●
●
-ゲート通過、コース通過
ブイを認識→くぐり抜ける
着桟
ドックを認識→ドッキング
野生生物の遭遇
描かれた生物を認識→生物別に右回り,左回り,近づかない25

behaivor_tree
ロボットの挙動を木構造で記述
input

output● 現在位置● 認識物体(ブイなど)

目的姿勢(ゴール)ROSCONJP2021にて発表
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経路計画,速度計画
input- 現在位置(current_pose)- 目標位置(goal_pose)- 障害物情報(点群,占有格子地図)

output- どんな経路を通るのか？（経路計画)- どんな速度で移動するか？(速度計画)- 経路をどうやって追従させるか？(経路追従)
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経路計画の流れ
経路形状を決める

stop_planner

hermite_path_planner

制約条件を統合

obstacle_plannerplanner_concatenatorvelocity_planner

curve_planner
速度制約を生成

単純追跡

速度決定

pure_pursuit

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ライブデモ！

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デモ(保険)物体の情報(ブイの種類など）
現在の船の位置,速度をシミュレーション

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メンバー募集
OUXT Polarisでは自律航行をやってみたい人を募集しています！
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ハードウェア設計
電子回路設計ファームウェア実装(HSIカメラ,音響系）
自己位置推定系の実装(発音体の位置推定）
物体認識系の実装
運営（スポンサーとのやりとりなど）

上の内容等に興味のある方は @OUXT_Polarisまで！

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スポンサーのお願い
現在、OUXT-Polarisは過去のスポンサー様からのご支援やメンバーの負担で活動しています．
現在スポンサー様がいらっしゃらず、今後十分に活動できる見込みが立っておりません..
ReturnHPへのロゴ掲載
スライドへのロゴ掲載
船体へのロゴ掲載

出場するRobotXは国際コンテストですので、国内外へのアピール機会となります．
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Thank for listening！

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