計測自動制御学会東北支部 第 231 回研究集会 (2006.10.31)
資料番号 231-3

PF 法を用いた自律四足歩行ロボットの行動決定
Decision Making for an Autonomous Quadruped Robot
Using Potential Function Method○村井一誠 ∗ ，及川一美 ∗ ，大久保重範 ∗ ，高橋達也 ∗○ Issei Murai∗ ，Kazumi Oikawa∗ , Shigenori Okubo∗ , Tatuya Takahashi∗∗∗山形大学工学部

Faculty of Engineering Yamagata University,

キーワード : PF 法 (Potential Function Method), サブサンプション・アーキテクチャー (SubsumptionArchitecture)，脚姿勢切替歩行 (Walking of Leg Posture Switching )，自律四足歩行ロボット (AutonomousQuadruped Walking Robot)

連絡先 : 〒992-8510

山形県米沢市城南 4-3-16 山形大学工学部

機械システム工学科

大久保研究室村井一誠，

Tel.: (0238)26-3245，Fax.: (0238)26-3245, E-mail: imcom 97@yahoo.co.jp

今回は, 行動規範型手法の適用方法としてポテン

1. はじめにシャル関数 (以下 PF)[1] での設計する手法と, それを我々はロボットに行動規範型手法を用い, その適用方法として Subsumption Architecture(以下 SA) を適用し, 非干渉型 SA にイベント駆動を取り入れ, 自律化, ナビゲーションを行ってきた [2,3].

用いて四足歩行ロボットの自律化, ナビゲーションを行い SA との比較検討したことについて述べる.

2. 導入

非干渉型 SA は構造が簡単で, モジュール同士が干導入として, ナビゲーションを行うプログラムを設渉しないためモジュールの追加削除が容易に行える.

計の際に必要となる各条件と,SA の問題についてこ

しかしながら, モジュールが独立であるため, 互いにこで述べる.

異なった行動を出力したとしても, 上位のモジュールが優先され, 全体的な効率は考慮されない. この固定

2.1 ナビゲーション環境

階層問題は, オブジェクト指向設計法 [2] においてもナビゲーション環境は, 廊下のような通路状環境を発生し, 内部に非干渉型 SA の構造を有している限り想定する. ロボットは自己位置が判らないため, 周囲解決できないことを示していた.の環境からスタートやゴール地点等を認識する必要

そこで我々は, ポテンシャル関数の概念を取り入れ,がある. このためランドマークとして, 赤外線 LED を重ね合わせによって行動を決定する手法を採用し, こ用い ID を発信するものを使用する. ランドマークはの問題の解決を図る.

天井に設置し,2 種類の指向性の異なる赤外線 LED を–1–用いることで広範囲とランドマーク真下を認識できるようにする.Fig.1 にランドマークの認識範囲を示

2.3 四足歩行ロボットの概要

す. ランドマークは環境中のＴ字路, 端点, ゴール地点

本 研 究 で 開 発, 使 用 し て い る ロ ボ ッ ト の 概 観 をなどに配置する. この ID と,ID と ID の位置関係 (おFig.3 に示す. サイズは, 立ち上がり姿勢でおよそ 230およその方角), 起点・終点の ID をロボットに与えて× 300 × 250[mm] で, 重量は約 1.8[kg] となっている.

ナビゲーションを行う.

Fig. 1

Range of landmark

Front

Side

Fig. 3

Overview of the Robot

2.3.1 主な使用デバイス
サーボモータは,FP-S3003(Futaba 社製) を使用す

2.2 非干渉型 SA の問題点

る.1 脚 3 自由度で計 12 個のサーボモータを装備

非干渉型 SA は Fig.2 のように階層型構造による行している. モータドライバには,HSWB-01(姫路ソフ動決定手法である. センサ毎にモジュールが構成され,トワークス社製) を使用する. メイン CPU には,L-センサの値から行動を決定する. 各モジュールは干渉card+(LASER5 社製) を用い LinuxOS を搭載していすることなく, 常に上位のモジュールの行動決定が優る．センサ制御部には，H8 マイコンを 2 個使用する．

先され, 例えそれが最適な行動でなくても実行される.

センサは 3 種類で距離センサは GP2D02(SHARP

例えば, ロボットの前方に障害物がある場合, ランド製) を 8 個, 電子コンパスは RDCM-802(共立電子産

マークモジュールが左側に目的地があるとして, 左側業) を 1 個, ランドマークを検出するための赤外線セへの行動を出力していても, 障害物回避モジュールはンサは CRVP1738 を 7 個, ロボットの前方を重心的前方が塞がれている為左右への回避行動を決定する.に Fig.4 のように配置してある.

この時左に行くかどうかは偶発的でしかない. この問題は, イベント駆動による状態遷移を用いて, 状況毎に使用するモジュールを変えても, 障害物の回避モ
ジュールはロボットの動作中は常に動作しているため, この問題は解決されなかった.

Fig. 4Fig. 2SA which has independent layers–2–

Arrangement of Sensors

2.3.2 歩行方法
歩行方法としてクロール歩容と循環歩容を組み合わせた脚姿勢切替歩行 [4] を用いている. クロール歩容と循環歩容は共に, 常時３脚以上が接地し安定性が高く, ４脚の接地率の等しい正規歩容であり, 静歩行の中でも移動速度が速くできる. また四足歩行ロボッ

Fig. 5

Direction of Potential Function

Fig. 6

Control System of PF Method

トの歩行における歩容の切替の際には, 足踏み動作や,逆運動学などの複雑な計算を用いることが一般的であるが, ここで用いる脚姿勢切替歩行は, 無駄な動作や, 計算に時間をかけず, ナビゲーションへの負荷も少なく, 多くの動作を準備することができる. また, パターンの繰り返しで歩行するため, 左右それぞれの歩幅が連続的に変化, 使用されなくてはならない. 歩幅の設定範囲は 1 から 10 の 10 段階としている.
これにより, 使用可能な歩行命令は, クロール歩容

3.1 モジュールの設計

では歩幅を最大にしようとする前後進, 左右片側の歩幅を小さくしながらの前後進 (旋回歩行), 歩幅を変えない前後進, 循環歩容では左右への信地旋回歩行の全PF において, 負の値は禁止行動とし各モジュールから出力される PF は-10 から 10 の範囲内で決めることとする.

部で 10 種の動作命令が使用可能となっている..
また, 側方への歩行 (横歩き等) はセンサが前方に重Avoid Module

心的に配置されているために, 横への移動は危険を伴うので用意していない.

距離センサを用いた障害物回避のためのモジュールである.Fig.7 に状態遷移図を示す. 距離センサは 8個使用しているが, それぞれの測定に誤差があるため,

3. PF 法による行動決定約 15[cm] までを危険距離, 約 30[cm] までを近距離,設計にあたり以下のことを念頭に置き PF によるナビゲーションプログラムを作成する.PF 法の簡単な構造は Fig.6 に示す.SA と同様に各モジュールが独立で動作し干渉しない.SA と同様, イベント駆動を使用し, 用いるモジュールを切替る. モジュールからは,Fig.5 に示すロボットを中心とした 45°ごと 8 方向の優先度 (ポテンシャル) を PF として出力する. 各

約 50[cm] までを中距離, それ以上を遠距離とし,4 段階で判断させる. 主に禁止行動を設定し, 近距離の間なら禁止行動とし, 移動を抑止するため負の値をいれている. これはどの状態においても同じものとし, 障害物への衝突は必ず避けるように設定する. その他の場合の PF はそれぞれの状態で異なる値をいれていくものとしている.

モジュールから出力された PF の重ね合わせで行動を決定する. また前方にセンサが集中しているため後方への移動は緊急な場合を除き使用を認めない.

Fig. 7–3–

State Transition Diagram of the Module図中の各状態において, 主に以下のような PF の設定を行っている.Narrow State はロボットの左右に障害物がある状態で, 常に前方のポテンシャルを高く設定し, 左右への行動は避けるように左右には負の値がFig. 8State Transition Diagram of the Module入れられる.Rotate State はロボットの前方近距離に障害物があり, 通常の旋回では避けるのが難しい状態
で, 信地旋回を行う左右後方のポテンシャルを高く設3.2 PF の演算と目標方向の選択定している.Avoid State は通常の回避行動で, 前方のポテンシャルは高く設定し, その他は, 障害物がないと判断すれば 0 を入れてある. また前方 5 個のセンサが危険領域と判断した場合,Urgent State に遷移し,PF の演算方法は, 同符号の場合は足し合わせ, 異符号の場合は負の値が演算結果となる. これを x <=yと仮定し演算子°＋ で表すと以下のようになる.

(x+yx°＋y = y°＋x =x

後方を正の値とし, それ以外を全て負にし, 緊急回避行動として認識させる.Urgent State からは RotateState のみ遷移し一度進行方向を変える.

(x × y >= 0)(x < 0 <= y)(1)

これにより, それぞれの PF を fA , fC , fLM としi(0 <=i<= 7) を要素数とすると演算結果は以下のよう

Compass Module
電子コンパスを用いた目標の方角へ誘導するためになる.

F (i) = fA (i)°＋ fC (i)°＋ fLM (i)のモジュールである. このモジュールは状態遷移は行わず,PF は目標の方角を最大値とし, そこから左右 45°の範囲にプラスの値を与えている. 特に禁止行動は(2)

目標方向は単純に F が最大となり, かつ前方に近い方の iM AX をとる.

ないので, 負の値を入れることはない.

3.3 イベント駆動型の設計
LMnavi ModuleSA と 違 い 各 モ ジ ュ ー ル が 並 列 で あ る の で, 優

赤外線センサを用いた目標ランドマーク方向へ沿うためのモジュールである.Fig.8 に状態遷移図を示す. 赤外線センサは 7 個使用し, １つでも広範囲のランドマークを検出したら,LM Wide State に遷移し,ランドマーク真下を検出したら,LM Short State に遷移する. どちらの状態でもランドマーク方向へのポテンシャルを最大値とする. ランドマーク真下を３個以上のセンサが検出した場合,Goal State に遷移する.
この状態では, ロボットを停止させたいため,PF の全てに負の値が入れられる.Goal State の状態をさらに2 回以上連続で続けた場合,PF とは別にイベントを切替るための ID を出力する.

先 順 位 な ど が な い た め, モ ジ ュ ー ル の ON・OFFを 設 定 す る. イ ベ ン ト は, 全 て ON の Blindness

State,Compass Module の み OFF と な る Found
State,LMnavi Module の み ON に す る Arivval
State 3 種用意し, 状況に合わせ切り替える. それぞれの切替える条件は,Found State にはランドマークを検出している場合に遷移し,Arrival State にはLMnavi Module から Goal のイベントを出力している場合に遷移する. ランドマークを検出していない場合は Blindness State で処理を行う.

3.4 四足歩行ロボットへの適用
ロボットは歩幅を連続的に使用するため, 例え前進命令を出したとしても, それまでに旋回を行っていて,–4–左右の歩幅が違えば旋回して行くこともある. そのため行動は, 得られた目標方向 i と左右の歩幅の差から4. 実機による実験決定される. ただし, その中でも左右の歩幅の干渉を4.1 比較対象となる SA受けない方位がある. その方位は, 後斜め左, 後斜め右以前までの問題で示した非干渉型 SA を文献 [3] のと後方の 3 方位で, それぞれ左信地旋回, 右信地旋回,後進を行う. 後進は緊急な回避行動が必要な場合のみ使用され, それ以外は常に負の値が入っているため選手法で設計する. 優先順位は Fig.2 で示したものを維持し,PF 法と同様の ON・OFF による状態遷移でイベント駆動型を適用する.

択されない.
目標方向によって, 歩幅の差は 5 段階に分けられ,4.2 実験環境段階ごとに違う行動決定をだす.PF の目標方向と決実験環境は廊下を使用し障害物を Fig.9 のように配定行動との対応表を Table 1 に示す. この表において,この状態は歩幅の差が無い場合のもので, 右の歩幅に比べ左の歩幅が大きくなると PF Direction の隣となる Decision Behavior で 1 段もしくは 2 段上にある置した. ランドマークは Fig.1 と同様なものを用いている. 自律化に伴い無線化しているため, 電源以外は無線で実験を行う.

ものを選択し, 右が大きくなると下にあるものを選択する. 歩幅の差は, 左が大・左が少し大・同歩幅・右が少し大・右が大の 5 段階に分けているので, 目標方向から上下共に 2 段まで選択できる. 例えば PF 法で得られた目標方向が Front のとき, 左の歩幅に比べ右の歩幅が大きい場合,Decision Behavior で Go Forwardから下に 2 段移動し, 決定される行動は Left Turn とFig. 9なる.

Table 1 Decision Behavior
PF Direction Decision Behavior

Experiment Environment

4.3 実験結果

Right

Right Rotate-Right Rotate

実機によるナビゲーション実験を行い, そのビデオ

Right Front

Right Turnから判断して描いた手書きの軌跡を Fig.10,Fig.11 に-Go Hold

示す.Fig.10 は SA によるナビゲーションの実行結果Front

Go Forward-Go Hold

Left Front

Left Turn-

Left Rotate

Left

Left Rotateである.Fig.11 は PF 法によるナビゲーションの実行結果である.

5. 考察
SA による実験結果は始めの障害物を回避してから真直ぐ行ってしまうのに比べて,PF 法は障害物を避けながらも, ランドマークに向かっているのが判る.
しかしながら, どちらもナビゲーション時間に大差は–5–ROM)(2006)2) 及川一美 他：サブサンプション・アーキテクチャのオブジェクト指向設計，日本ロボット学会誌，

Vol.23,NO.6,697/705(2005)
3) 大沼俊一 他：四足歩行ロボットのナビゲーショ
Fig. 10

ン，計測自動制御学会東北支部，第 224 回研究集

Experiment tracks by SA会 (2005.10.14)，資料番号 224-1

4) 村井一誠 他：自律四足歩行ロボットのための脚姿勢切替歩行，ロボティクス・メカトロニクス
講演会’06 講演論文集 No.06-4, 2A1-C32(DVD-ROM)(2006)

Fig. 11

Experiment tracks by PF Method

なかった. これは GOAL 付近の障害物で PF 法の時はロボットが行ったり来たりしていたためで,AvoidModule に問題があるものと思われ, 今後改良を加える必要がある.
今回の実機でのナビゲーション実験では,PF 法のSA に対する大きな優位性は見られなかったが,PF 法の有効性は見てとれた.

6. おわりに
今回は SA の問題に対し提案された PF 法で, 四足歩行ロボットによる比較実験を行った. 今後は,PF 法のモジュールの改良と共に, センサ及びモジュールの追加等, ナビゲーションがスムーズなものとなるよう,ハードウェア・ソフトウェア両面から改良を重ねていきたい. また, もっと複雑な環境による実験を行い比較検討を深めていきたい.

参考文献
1) 及川一美 他：手書き地図インタフェースによるナビゲーション指示法, ロボティクス・メカト
ロニクス 講演会’06 講演論文集,2P2-E04(DVD-–6–