EAI-YDLIDAR-X4
OSC Nagoya Online 2021 B会場 15:00 - 15:45

ロボットや自動車等の自動運転を実現する「クアッドキューブ全位置検索技術」のご紹介「その5」
担当：クアッドキューブ株式会社
講師：畑中 豊司（代表取締役）

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移動体の位置情報の補正技術 クアッドキューブ
京都駅前の京都タワーの心棒の部分のクアッドキューブ表現は、次のようになります。
Q4, 135.759288, 34.987569, 0, 0, 131

緯度経度四辺形（LLQuad：Latitude Longitude Quadrilateral）とは、占有格子地図の縦横の線を緯線と経線に並行で囲み、その1辺の長さを100kmから1mmまで9段階とする四辺形です。緯度経度四辺形の一辺長さの種類を表1に示します。
一般にボクセルといわれている表現ですが本技術の場合、必ず緯線・経線に平行である点が異なっています。
LLQUADのタイプ
LLQUAD100km
LLQUAD10km
LLQUAD1km
LLQUAD100m
LLQUAD10m
LLQUAD1m
LLQUAD10cm
LLQUAD1cm
LLQUAD1mm

定義値
Q0
Q1
Q2
Q3
Q4
Q5
Q6
Q7
Q8

対応度数
10.1
0.01
0.001
0.00010.00001
0.000001
0.0000001
0.00000001

長さ
100km
10km
1km
100m
10m
1m
10cm
1cm1mm

図１ 京都タワー

表１ LLQUAD

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クアッドキューブは商用ソフトウェアです
当社では、商用利用のソフトウェアを開発しています。
1999年の創業以来、DocCatというソフトウェアを（株式会社
データ変換研究所で）販売してますが、Namazuというオープンソースの検索エンジンと組み合わせて販売するビジネスモ
デルからスタートしました。
OSCには、連携できる人が多いので、ここに今でも出展しています。
OSCに出展していると、オープンソースを応援する人を、応援できることができますので、ここでの出展を大事にしています。

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測域空間の情報を格納する地図情報
地球地図データベース（GMDB：Global Map Data Base）は測域空間の情報を格納し管理する地図情報をいいます。

地球トップ面（180×360）

GMDBはLLQuad100kmの緯度経度の値（度数）を地球トップ面（Q0）とし縦横10分の1に細分化するポインタ配列を4層連ね、LLQuad10m（Q4）の位置に、BT構造体（後述）を8個保管します。

地球トップ面（Q0）は180 × 360（緯度 －90 ～ 90 度、経度 －180 ～ 180 度）の配列でQ1のポインタがつながります。
Q1->Q2->Q3->Q4 とつながりますが、1階層ポインタ数は、10 × 10 です。
最後のQ4の配下にBT構造体が8個保管します。

BT構造体8個を格納
図2 GMDBのイメージ6

EAI-YDLIDAR-X4

1回の測域データの区切り方のイメージをNEST8と呼んでいます

１辺の長さ8ｍの正方形をから、1/2ずつ、長さを８段階、小さくします。（8m / 4m / 2m / 1m / 0.5m / 0.25m / 0.125m / 0.0625m ）。
NEST8のうち、隣接する 2つのネストの関係は、右図のイメージです。
8ｍの長さから順に、20×20枚（160m × 160m ）の長さで区切ります。このとき、内側の10×10枚の部分は、次の1/2小さくした4m以下での区切りの対象範囲になります。
4ｍの長さから順に、20×20枚（80m × 80m ）の長さで区切ります。このとき、内側の10×10枚の部分は、次の1/2小さくした2m以下での区切りの対象範囲になります。

最終は、正方形の一辺が0.0625mとなり、20×20枚（1.25m × 1.25m ）の長さの内側をパネルで区切り、10×10枚（ 0.625 m × 0.625 m ）の内部は処理されません。

図3 NEST8の2つの関係のイメージ
本実証実験で使用するLIDARは、北陽電機社製 UTM-40LX-EWを用いています。270度左回転、角ピッチ0.25度、1秒の回転数20回転です。
上記図は、このセンサでの計測結果をもとにして、NEST8での2つの区切りをイメージし表現しています。

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EAI-YDLIDAR-X4BT構造体は、ビームの木（Beam Tree）の意味を略したものです
BT構造体のイメージは、測域センサの位置（高さ50cmの木の幹）に周囲に72本のビームが木の枝のように広がります。
１回の測域データからNEST8で区切り、パネル内に入るビームの個数（Drops）の多い順に72本を選びます。
さらに１枚のパネルに入ったビームうち、長さが最小のもの（一番センサに近いもの）を、パネル内を代表するビームとして選びます。
BT構造体は、この72本のビームの枝とその幹を示す、位置情報（xlon, ylat）を組み合わせたもので構成します。
このBT構造体をGMDBに格納し、その位置の空間情報を表象する地図となります。

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2020年のつくばチャレンジにエントリーし、論文投稿をしました
2020年12月23日 (水) 15:51に、「つくばチャレンジ2020参加レポート投稿」をいたしました、わたしたちの実験結果について、ここで報告したいと思います。

緯度経度に平行なボクセル立方体(クアッドキューブ)による構造物表現で位置補正するソフトウェア技術の検討～ 第２報 ２つの地点の測域データから距離と方位の位置関係を知る方法 ～畑中豊司(HATANAKA Toyoshi)、
竹中章勝（TAKENAKA Akimasa）、田中武則(TANAKA Takenori)
＠新潟ロボット協会(NiiRobo) (新潟エスラボ株式会社)
昨年度の「つくばチャレンジ2020」は、新型肺炎流行の影響で遠距離移動が難しくなりました。本チームでは、つくばでの実験走行はなく、地元での実験を行うことになりました。

図3.新潟ロボット協会
NR01A（前方から）

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２つの測域データ、ORGとFWDの位置確認
Org：
移動前の原点Fwd：
１秒後の移動位置
2つの地点で測域データを計測しNEST8区切り、BT構造体を作成します。

原点（Org）での１回の測域データをOrg1080とします。
NEST8で区切って作成されるBT構造体の枝の50ビームのデータをOrg50とします。
移動後の位置（Fwd）点での１回の測域データをFwd1080とします。
Fwdのビームを、原点Org経由に変換した点群写像をFOrg1080とします。
NEST8で区切って作成されるBT構造体の枝の図2 移動による位置データモデル図
50ビームのデータをFOrg50とします。

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18 FOrg
17 Org

11006121100615

距離(m1.123
1.10480294

パネル値
NEST8、X,Y793 1:19:13
773 1:18:13

19 FOrg
17 Org

1100606
1100615

1.127
1.104

60.67161.50082
294

773 1:18:13
773 1:18:13

24 FOrg
23 Org23005372300537

2.336
2.309

53.70653.750226
3251174 2:18:14
1174 2:18:14

29 FOrg
30 Org

1900366
1900357

1.979
1.930

36.62835.750286
397

1115 2:15:15
1115 2:15:15

35 FOrg
36 Org27002972700295

2.789
2.781

29.76629.500363
422

1138 2:16:18
1138 2:16:18

41 FOrg
42 Org

7600165
7600150

7.651
7.607

16.56115.000464
4801856 4:12:16
1856 4:12:16

46 FOrg
48 Org

2500074
2500050

2.510
2.534

7.401
5.000

491
520

1038 2:11:18
1039 2:11:19

47 FOrg
48 Org

2500051
2500050

2.519
2.534

5.136
5.000

506
520

1039 2:11:19
1039 2:11:19

50 FOrg
49 Org

2500000
2500000

2.509
2.518

0.000
0.000

540
540

1019 2:10:19
1019 2:10:19

52 FOrg
51 Org25359522535953

2.519
2.537

-4.832-4.750572
559

999 2:09:19
999 2:09:19

54 FOrg
57 Org2635906
2635855

2.615
2.610

-9.477-14.500

601
598

979 2:08:19
959 2:07:1956 FOrg
57 Org26358562635855

2.625
2.610

-14.442-14.500

632
598

959 2:07:19
959 2:07:19

58 FOrg
59 Org26358132635810

2.692
2.656

-18.793-19.000

657
616

939 2:06:19
939 2:06:19

60 FOrg
61 Org27357682735768

2.766
2.744

-23.208-23.250681
633

919 2:05:19
919 2:05:19

62 FOrg
63 Org2835730
2835728

2.869
2.830

-27.057-27.250700
649

899 2:04:19
899 2:04:19

64 FOrg
65 Org29356992935695

2.986
2.947

-30.175-30.500

714662879 2:03:19
879 2:03:19

69 FOrg
70 Org25355992535598

2.549
2.558

-40.143-40.250780
701

857 2:02:17
857 2:02:17

72 FOrg
73 Org2335557
2335553

2.352
2.367

-44.377-44.750810
719

856 2:02:16
856 2:02:16

75 FOrg
74 Org2135507
2135508

2.129
2.146

-49.329-49.250846
737

855 2:02:15
855 2:02:15

78 FOrg
79 Org

1535432
1535430

1.529
1.542

-56.830-57.000

929
768

893 2:04:13
893 2:04:13

81 FOrg
80 Org14353671435378

1.461
1.481-63.337-62.250

959
789

892 2:04:12
892 2:04:12

83 FOrg
82 Org

1535325
1535328

1.503
1.583

-67.513-67.250968
809

872 2:03:12
872 2:03:12

85 FOrg
86 Org

1935186
1935185

1.909
1.928

-81.425-81.500

983
866

831 2:01:11
831 2:01:11

行

Orgからと固定したFwd位置

一般に移動体が移動する時、原点から1秒後に移動した位置は不定です。
正確な移動方向と距離はわかりません。
実験1はOrgとFwdの位置をします。

Org50とFOrg50の類似度の高いビームの一致度を評価するために、Org50とFOrg50のうち、ほぼ、近いデータを示したものを表２のように取り出したところあることがわかりました。
Org50のビームの中には、FOrg50でも同じものが見えている場合があります。しかし、Orgの場所からは見えるけれど、Fwdの場所からは見えないもの、もしくは、Fwdの位置からは見えるけど、Orgの位置から見えないものがあります。

実験の結果からは、両方から見えるもの24本、Orgしか見えないもの24本、Fwdからしか見えないもの24本でした。

線種

表２

CV値

方位角（度61.24361.500

測域値

方位角順にソートし、CV値でOrgとForgの近傍線分を確認

EAI-YDLIDAR-X4

Orgから北方向1mにFwd位置の場合には半数が一致

本実験は、前述のとおり、測定機器の付いたロボットを正確に1m移動させた時Org50ビームと、移動後のFOrg50ビームの対象物の見え方の類似性を確認したところ、24組(半数)が同じものをさしている可能性があります。
表の50行と49行において、方位角は0度ですが、距離が2.509と2.518(m)で、ロボットの設置位置は1mとしましたが、実際には、1.009mであって9mmずれていたようです。
移動距離を1.1m 1.2mなど少し間隔を広げて、対象物の位置関係によって、類似の値が変化するか、確認が必要です。しかしができました。

慣性計測装置(IMU)を補助情報とし、測距位置を得るための参考機材となるかの検討をすることにしました。
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海外リモートインターンとしてベトナムの大学生２名を受け入れました
アイセック・ジャパンは、126の国と地域で活動する世界最大級の学生組織AIESECの日本支部として、海外インターンシップ事業を運営する学生団体です。
京都大学には、アイセック京都大学委員会という、その団体に所属する組織があり、Dehenken（親会社の担当、わたし）で海外インターンの受け入れを行ってきました。
Dehenkenの創業、４年目ぐらいからアイセックのインターンの受け入れをし、トルコ・中国・韓国・ロシア・仏・独・越南からの受け入れで13名となりました。

期間は、2021年3月29日から2021年5月24日までの8週間です。Zoomで20時（日本時間：ベトナム時間18時）に週2回1時間の研修をします（Zoom回数16回）。
海外インターンの課題は、自国で計測することです。
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インターンの計測機材をデザインしました
インターンの使用する、計測機材として、次の4つを選定。
MAIN CPU：Raspebrry Pi 4Bスターターキット ( 9980円)
LIDAR：YDLIDAR X4 ( 12,100円)
IMU:
Raspberry Pi 慣性測定ユニット(IMU)
11 DoF Sense HAT( 2,480円)
GPS：
GPS/GLONASS受信機u-box M8搭載( 3,587円)
合計 28,147円 ほか接続ケーブル類など必要です。

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GPS受信機を装着し、バイク(motorbike)を走らせる
36km/h（10m/s）で移動し5秒ごとにデータを記録しました。

表１ LLQUAD

図１ 走行路15

EAI-YDLIDAR-X4

ジャイロスコープ・加速度計・IMU・温度・湿度
ジャイロスコープについては、表を見るとIMUが直線上を移動したためジャイロスコープのデータ（ピッチ、ロール、ヨー）には大きな変化がないことがわかります。小さな変化は、運搬車の不安定さや戻ってきたデータの誤差からくるものかもしれません。
加速度計では、IMUがまっすぐな方向に動いているのでY軸のデータとZ軸のデータがわずかに変化していることがわかります。
IMUは非常に低い速度（1m/s）で動いているため、x軸のデータは常に0.1ラジアン/秒以下です。
温度と湿度は、温度42℃、湿度55%です。差は非常に近く無視できる範囲で変動しています。
GPS受信機は一定の速度で直線道路を移動しているため小さな範囲で振動していることがわかります。ドライバーは同じ方向に正確な速度を保つようにしていました。

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