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小型ヘリコプタを用いた制御および画像処理工学の導入教育教材の開発
大澤 茂治*・大根田 浩久*・ラホック サム アン**・尾崎 功一***

Development of Educational Material for Introductory
Education of Control Engineering and Image Processingusing Small Helicopter
Shigeji Osawa*, Hirohisa Oneda*,
Rahok Sam Ann** and Koichi Ozaki***
Abstract
This paper describes development of educational material for introductory education of controlengineering and image processing engineering using small helicopter. This material is designed based on
the category A and R of the ARCS model. First, we let students manually operate a small helicopter(category A). Next, we make students observe an autonomous tracking of a color object by the small
helicopter (category R). In order to confirm effectiveness of our material, an evaluation experiment

was conducted on forty three students. The experiment result showed that our material canmotivate students to learn control engineering and image processing.

１．はじめににおいて，制御工学と画像処理工学の両方に対して意欲を喚起できる魅力ある教材の開発を目的とした．
近年，制御だけではなく画像処理を用いた機器の開魅力ある教材開発のため，ARCS 動機づけモデル（以発が多く行われるようになってきた．例えば，自動車 降，ARCS モデルと呼ぶ）[ 5 ] が有効であるというこの衝突回避機能が挙げられる．これは，自動車を安全 とが，情報メディア教育の分野において報告されていに走行させるため，カメラを用い画像処理を行い，そ る[ 6 ]．情報メディアの分野以外に ARCS モデルを適用の結果を制御情報として利用した機能である[ 1 ],[ 2 ]． した教材例として，シーケンス制御に適用した教材[ 7 ]また，工場内の製品搬送用のロボットにおいて，画像 や，搭乗型ロボットを用いた PID 制御に適用した教材処理および制御を複合的に組み合わせている例も挙げ [ 8 ]などが報告されており，その有効性が示されている．
られる[ 3 ]．さらに，製品の検査装置においても画像処 これらの教材は，制御工学を対象としているが，画像理および制御が使用されている[ 4 ]．このような背景か 処理工学は対象としていない．また，機材の製作費用ら，制御工学と画像処理工学の両方の知識を有する人 がかかるということもある．
そこで本研究は，教材をゼロから製作するのではな材が求められている．
しかしながら，制御工学も画像処理工学も習得には く，既存の比較的安価な製品を用い，ARCS モデルの長い時間を要するため，途中で習得を諦めてしまう人 適用を検討し，改造することにより画像処理工学と制が多いだけではなく，初めからこの分野の習得を避け 御工学用の教材を開発することとした．用いる製品とる人も存在する．したがって，本格的に学習を始める してカメラが付いており，動作をプログラミングでき，前の段階，つまり，導入教育の段階において，「おもし かつ，操作して楽しいと感じられる小型ヘリコプタろそう」，「やってみたい」という意欲を喚起すること （AR.Drone）に着目した．これに画像処理および制御が重要だと考える．そこで本研究は，導入教育の段階 を使用した機能を開発，導入し，教材として用いる．
*電子機械工学科**小山工業高等専門学校電気電子創造工学科***宇都宮大学大学院工学研究科

平成 26 年 11 月 30 日受理

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紀要開発した機能は，画像処理により特定の色の物体を抽出し，代表的な制御である PID 制御を用いて，自動追跡を行うものである．
本稿では，小型ヘリコプタ（以降，小型ヘリ）を用い，ARCS モデルに基づいた制御工学および画像処理工学の導入教育用の教材の開発とその効果について報告する．
２．小型ヘリコプタを用いた
ARCS モデルに基づく教材の検討

第 37 号（平成 27 年）

開始

画像取得

二値化
（HSV表色系を用いた特定の色画素の抽出）

ラベリング

ノイズ除去

２．１ ARCS モデルおよび教材の概要
ARCS モデルは，学習に対する動機づけを，A 要素(Attention)，R 要素(Relevance)，C 要素(Confidence)，S 要素(Satisfaction)の 4 つの要素に分類したモデルである[ 5 ]．A 要素は，「おもしろそう」などの注意，関心を引くことに関する要素であり，R 要素は，「やりがいがありそう」という学習目標に関連する要素である．
そして，C 要素は，「やればできそう」という自信に関する要素であり，S 要素は次への意欲につながる「やってよかった」という満足感に関する要素となってい追跡する色物体の決定

ヨー角と高度のPID制御

終了

図 1 画像処理による色物体追跡の流れる．本研究では，「おもしろそう」，「やってみたい」と ある「おもしろい」と回答した．このことから，学習いう意欲を喚起することを目的としている．本稿では， 者の「おもしろそう」という感覚を強く引き出すこと
まず，これに関連する ARCS モデルの A 要素，R 要素 が期待できる．
を適用することを考える．
２．３ R 要素の検討
本教材を通じて，「やりがいがありそう」という感覚
２．２ A 要素の検討を喚起させる方法について述べる．前節で述べた手動本教材を通じて，「おもしろそう」という感覚を喚起操作の後，小型ヘリのカメラから取得される画像を処させる方法について述べる．まず，学習者に小型ヘリ理し，自動で制御を行うデモンストレーションを学習を操作させる．操作インターフェースは，飛行機ゲー者に見てもらう．自動制御のデモンストレーションは，ム用のジョイスティックを用いる．そして，カメラ画手動で行った特定の色物体の追跡を自動で行う内容と像を PC などに写し，これを見ながら操作する．操作する．これにより難しかった手動での操作が，画像処は，自由に行わせるのではなく，赤い紙などのような理による自動制御により簡単に行えることを学習者は特定の物体を追跡するように行わせる．小型ヘリの操理解することができる．学習者は，習得する画像処理
作は，飛んでいるため難しく，特定物体の追跡はさらと制御がどのように使用されるかを知ることができるに難しくなる．この操作の難しさから，手動での操作ため，習得した知識の利用を想像しやすくなり，やりの難しさを実感し，自動での操作，つまり，制御の重 がいを持つことができると考える．なお，自動制御に要性を認識することができる．また，画像を見ながら よる色物体追跡の詳細は第３章で述べる．
操作を行わせることにより，画像処理を意識させる．
学習者は小型ヘリを PC に表示したカメラ画像を見な
３．小型ヘリによる自動色物体追跡
がら，ジョイスティックで操作することにより，実際にヘリコプタを操縦しているような感覚で操作するこ ３．１ 処理の概要と流れとができるため，楽しく操作できると考える．実際に，画像処理による自動制御として，色物体を追跡する
宇都宮大学工学部のオープンキャンパスにおいて，106 方法について述べる．まず，特定の色の物体を小型ヘ人の高校生に対して，操作体験デモンストレーション リの前で動かし，小型ヘリのカメラで画像を取得し，を行い，おもしろさを 5 段階で評価するアンケートを その画像を PC へ送る．PC 上で画像処理を行い，物体実施したところ，96%にあたる 102 人が最大の評価で の中心を検出する．その物体中心が画像中心になるよ43
小型ヘリコプタを用いた制御および画像処理工学の導入教育教材の開発（大澤・大根田・サム

うに小型ヘリへ制御命令を送り，動作させる．処理の流れを図１に示す．用いる画像処理は，基本的なもののみとした．
画像処理は，まず，取得した画像を二値化する．二値化は，特定の色を持つ画素を 1，それ以外を 0 とする処理である．二値化に用いた方法については，第３．
２節において述べる．次にラベリングという，画素の塊を１つの物体として扱えるようにするための処理を行う．このとき，画素数と画素の塊の中心位置の算出も同時に行う．次に，小さい画素の塊をノイズとして除去する処理を行う．そして，ある程度の画素数を持つものの中で，最大のものを追跡する色の物体とする．
最後に，物体の中心位置から，ヨー角と高度を PID 制
御を用いて，物体が画像の中心になるように制御する（第３．３節参照）．

特定の色を持つ画素を抽出する方法は多く存在するが，パラメータ設定を容易できる HSV 表色系を用いた方法を採用した．また，HSV 表色系は実用例も多く，例えば，人間の肌の検出[ 9 ][ 10 ]や，果物の検出[ 11 ]，道路標識の検出[ 12 ]などに使用されている．
HSV 表色系は，画素値の R，G，B 値を色として表す体系であり，式(1)～(3)より H，S，V に変換される．

G  B  60  MAX  MIN , 60  B  R   120,
H MAX  MIN
G  B   240,
 60  MINMAX
if MAX  R if MAX  G if MAX  B …………………………（１）MAX  MINMAXV  MAX

青領域

赤領域

緑領域

図２ HS 色度座標

赤い紙

３．２ 色画素の抽出

Sアン・尾崎）…………………………（２）…………………………（３）(c) 二値化結果(a) 取得画像
抽出する赤の領域

追跡する物体の認識(b) 抽出する色領域とHS変換結果(d) 追跡物体の認識結果

図３ 画像処理結果の例

赤の画素を抽出したい場合，H を－30（実際には 330）から 30，S を 0.5 から 1 の領域を設定し，この領域に対応する画素を抽出すれば良い．
図３に例として赤の紙を画像処理した結果を示す．
(a) は取得画像，(b) は取得画像を HS 色度座標に変換した結果と抽出する画素の色範囲を示している．(c) は，二値化の結果であり，赤色の画素は黒，その他は白で示ししている．
(d) は追跡物体として認識した結果の画像である．
３．３ ヨー角と高度の PID 制御

ヨー角と高度の制御に PID 制御を用いる．一般的に PID 制御は，t を時間，出力である制御量を y(t)，H は，赤や青などの色の種類を示す「色相」を意味入力である偏差を e(t)とすると，式（４）で表されし，0 から 360 の角度として表される．S は鮮やかさる．Kp は比例ゲイン，Ki は積分ゲイン，Kd は微分ゲを示す「彩度」を意味し，0 から 1 で表される．V はインである．

明度を意味し，これも 0 から 1 で表される．本研究では，色を扱っていること，パラメータ設定を容易にすることから，V を除いた H と S のみを用いた HS 色度座標を用いた．図２に HS 色度座標を示す．例えば，y t   K p et   K i  et dt  K ddet ……（４）dt

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紀要

第 37 号（平成 27 年）

左回転

右回転

前
上昇 / 下降

左右後

図４ AR.Drone の外観
離着陸

４．実験
図５ ジョイスティックの外観と操作

４．１ 小型ヘリ
本研究で用いた小型ヘリについて述べる．用いた小型ヘリは，パロット社製 AR.Drone である（正確には4 枚の回転翼を有するため，クアッドヘリコプタであるが，本稿では，一般的な用語として「ヘリコプタ」を用いることとする）．価格は，バッテリーを含め 3 万円未満で購入可能である．図４に外観を示す．
AR.Drone は，カメラの他に，超音波センサやジャイロスコープなどを搭載しており，カメラからの画像を見ながら，高度やロール，ピッチ，ヨー角を操作することができる．ピッチ角を操作することにより前後の移動を行い，ロール角を操作することにより左右の移動を行う．そして，ヨー角を操作することにより，その場での左右回転を行うことができる．

４．２ 実験方法
本教材の効果を確認するため，制御工学および画像処理工学を学んでいない弓削商船高等専門学校の平成
26 年度の電子機械工学科 1 年生，43 人を実験協力者とし，アンケートを実施する．実験手順について説明する．次のような流れで実験を行う．
(1) 制御と画像処理について具体的な使用例を挙げ，簡単に説明を行う（学生は制御および画像処理について知識がないため）．
(2) 小型ヘリの操作方法について説明する．
(3) 対象者にPCのディスプレイに写った小型ヘリのカ

メラ画像を確認しながら，赤い色紙を追跡するよう
通常，AR.Drone は iPhone や iPad などで Wi-Fi にに小型ヘリを操作させる（1 分程度）．
より，無線で操作するが，PC で操作することも可能で (4) 自動追跡機能を実行し，赤い色紙を自動追跡させ，ある．PC での操作，プログラミングを行うためには， 学生にこれを観察してもらう．
ソフトウエアライブラリ(ARDrone SDK)が必要であ(5) アンケートを記入してもらう．
るが，これは無償で提供されている．そして，操作用 実験手順の（１）は対象者全員に対して，講義と同のインターフェースとして，飛行機のゲーム用として じように同時に説明し，実験手順の（２）以降は個使用されているジョイスティック（CYBORG 社製，別に実施する．
F.L.Y）を用いた．ジョイスティックの外観と操作方法
本実験において用いたアンケートを表 1 に示す．
を図５に示す．ジョイスティックでの操作は，学習者 アンケートは，制御と画像処理で言葉を変えただけが直感的に操作できるようにプログラムを行った．ジ の質問をそれぞれ 4 項目（a1～4，b1～4）とその他ョイスティックを前側に倒すと，AR.Droneは前進し， として 2 項目（c１,c２）の合計 10 項目の質問とし後ろに倒すと後進する．同様に左右に倒すと左右に移 た．この質問に対する回答は，「よくあてはまる」，「あ動する．また，ジョイスティックを左右にひねること てはまる」，「どちらでもない」，「あてはまらない」，「全により，その場での左右回転を行うことができる．ま くあてはまらない」の 5 段階とした．
た，ジョイスティック上端にあるホイールを回すことにより，高度を調整することができる．ホイールを上に回すことにより，上昇し，下に回すことにより下降する．

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小型ヘリコプタを用いた制御および画像処理工学の導入教育教材の開発（大澤・大根田・サム

表１ アンケート制御に関するアンケート

アン・尾崎）

よくあてはまる

あてはまる

あてはまらない

全くあてはまらない

どちらでもない

a１．制御に興味がありましたか？
a２．講義の後，制御に関する興味・関心は高くなりましたか？
a３．制御をもっと知りたいですか？
a４．制御を使用した機械を作ってみたいですか？

12%
興味があった

19%

51%

16%
2%

興味・関
心が高くなった37%

もっと知りたい

37%

35%

28%

画像処理に関するアンケート
b１．画像処理に興味がありましたか？
b２．講義の後，画像処理に関する興味・関心は高くなりましたか？
b３．画像処理をもっと知りたいですか？

2%
49%

5%

機械を作ってみたい

49%

33%

0%

20%

40%

60%

80%

100%図６ 制御に関するアンケート結果

その他のアンケート
c１．本講義は楽しかったですか？

よくあてはまるあてはまる

c２．コメント等がありましたら，記入して下さい．

あてはまらない

全くあてはまらない４．４ 制御に関する結果の考察
図６から制御に関する結果について考察する．実験を行う前に制御に興味を持っていた学生は 70%と高いことがわかった．これは，学生が電子機械工学科であり，制御に関係する学科であるためだと考えられる．
そして，講義後，制御に対して興味・関心が高くなった，もっと知りたい，機械を作ってみたいと回答した
学生は，それぞれ，72%，86%，82%であり，制御に対して多くの学生が意欲的になっていることを示す結果が得られた．これは，本教材が学生の制御工学への学習意欲を喚起させていることを示す結果だと考えら
れる．

11%
2%

b４．画像処理を使用した機械を作ってみたいですか？

４．３ 実験結果
制御に関するアンケート結果を図６に，画像処理に関するアンケート結果を図７に示す．結果はパーセンテージで示し，質問内容を簡潔に左側に記載した．また，その他のアンケートの c1. の結果は，「よくあてはまる」が 47%，「あてはまる」が 42%，
「どちらでもない」が 9%，「あてはまらない」が 2%，「全くあてはまらない」が 0%であり，多くの学生が楽しく本講義を受けたようである．さらに，c2 のコメントを記入してくれた学生は 37%であった．コメントは，「楽しかった」のような感覚的なコメントの他に，「もっと制御のことについて知りたい」，「画像処理を使ったロボットなどを見てみたい」，「もう少し詳しく知りたい」など意欲的なコメントもあった．

12%

どちらでもない

2%
興味があった

12%

28%

42%

16%

5%

興味・関
心が高くなった

33%

39%

23%
5%

もっと知りたい28%

機械を作ってみたい

21%

46%

40%

9%

44%

7%

0%

20%

40%

60%

80%

100%

図７ 画像処理に関するアンケート結果

また，制御に対して興味・関心が高くなった，もっと知りたいということは，注意・関心を喚起した結果だと考えられ，A 要素の動機づけがうまくいった結果だと考える．さらに，制御を使用した機械を作ってみたいと多くの学生が回答したことは，制御と機械を関連させ目標を想像していることであり，R 要素の動機づけがうまくいったことを示した結果だといえる．
４．５ 画像処理に関する結果の考察
図７から制御と同様に画像処理に関する結果について考察する．実験を行う前に画像処理に興味を持っていた学生は 40%であった．よくあてはまると回答した
対象者は，僅か 12%のみであり，興味はあまり高くなかったことがわかる．しかし，講義後，興味・関心が46
弓削商船高等専門学校

紀要

第 37 号（平成 27 年）

高くなった，もっと知りたい，機械を作ってみたいと [2] 富士重工株式会社，運転支援システムEyeSight，回答した学生は，それぞれ 72%，74%，84%であり， 高Web ページ，http://www.subaru.jp/eyesight/
い興味を最初から持っていた制御と近い，良い結果がdigest/得られた．多くの学生が講義後，画像処理に対して意 [3] 関淳也，青山元，石川和良，石村佐緒里，和田迫欲的になっていることを示す結果であり，本教材が学鉄矢，足立佳儀，薩見雄一，横田和隆，尾崎功一，生の画像処理工学への学習意欲を喚起させていること
山本純雄：視覚によるライン・トレースと磁気タを示す結果だといえる．
グの併用による走行制御を用いた搬送ロボットのまた，制御と同様に，画像処理においても回答結果
開発，日本ロボット学会誌，27－8，pp833－841，
から，A 要素，R 要素においても動機づけが，うまく2009．
いっていることを示す結果が得られた．
[4] 大澤茂治，風間晋吾，嘉藤俊介，渡邊信一，尾崎功一，石川洋平，田中稔，並木俊郎，諏訪芳久，
４．６ 制御と画像処理の結果を複合した考察
廣瀬晃：画像処理による円筒形状製品の傷検査装
本節では，制御および画像処理に対する結果を複合置の開発，精密工学会誌，76－8，pp955－959，
的に考察する．アンケート結果において，制御および2010．
画像処理の両方に「よくあてはまる」，「あてはまる」 [5] John M. Keller : Development and Use of theを選択した学生の割合を求めた．割合は，興味があっ
ARCS Model of Instructional Design, Journal
たかの質問に対しては 40%，興味・関心が高くなったof Instructional Development, 10-03, pp.2-10,
1987．
かの質問に対しては 65%，もっと知りたいかの質問に「魅力ある教材」設計・開発の枠組み
対しては 70%，機械を作りたいかの質問に対しては [6] 鈴木克明：について ―ARCS 動機づけモデルを中心に―，教74%の学生が「よくあてはまる」，「あてはまる」を選
育メディア研究，1－1，pp50－61，1995．
択した．この結果から，講義前，興味があった学生はあまり多くなかったが，講義後，意欲が向上している [7] 稲守栄，千田和範，野口孝文，荒井誠，小清水誠：モジュール構造を取り入れた学生実験用シー学生が多いことがわかる．つまり，本教材が制御と画ケンス制御学習教材の開発と評価，工学教育，54
像処理，個別に意欲を喚起させるだけではなく，両方－4，pp.21－26，2006．
に対する学習意欲を喚起させるのにも効果があること[8] 田崎隆男，渡邊信一，鹿内佳人，尾崎功一：体を示している．
感に基づくメカトロニクス教育のための制御教材の開発，工学教育，58－4，pp.98－102，2010．
５．おわりに[9] 黒田勉，渡辺富夫：HSV 表現法に基づく顔画像の唇抽出法，日本機械学会論文集（C 編），61
本稿では，導入教育段階における ARCS モデルの A－592，4724－4729，1995．
要素と R 要素に基づいた制御および画像処理用の教材を開発した．教材には，コストが比較的安く，操作し [10] Leonid Sigal, Stan Sclaroff and Vassilisて楽しく，動作をプログラミングできる小型ヘリを用Athitsos:SkinColor-BasedVideo
い，操作がより楽しくなるように改造を行った．更にSegmentation
underTime-Varying
制御と画像処理を組み合わせることにより，色物体のIllumination, IEEE Transactions on PatternAnalysis and Machine Intelligence, 26 － 6,自動追跡機能を開発し，教材に導入した．本教材の効pp.862－877，2004．
果を確認するため，制御および画像処理の講義を受けていな学生を対象とした実験を行った．実験結果から， [11] S.Arivazhagan, R.Newlin Shebiah, S.Selva
本教材は，制御および画像処理，それぞれに対して個Nidhyanandhan and L.Ganesan : “Fruit
別に意欲を喚起するだけではなく，両方に対しても同Recognition using Color and Texture Features”,時に意欲を喚起する効果があることを確認した．
Journal of Emerging Trends in Computing andInformation Sciences, 1－2, pp.90－94，2010．
参考文献[12] Usman Zakir, Iffat Zafar, and Eran A.
Edirisinghe : “Road Sign Detection andRecognition by Using Local Energy based[1] 日立オートモティブシステムズ株式会社：走行制
Shape Histogram (LESH)”, International
御システム http://www.hitachi-automotive.co.
Journal of Image Processing, 4－6, pp.567－
jp/products/dcs/index.html
583，2011．