計測自動制御学会東北支部第245回研究集会（2008．10．24）
資料番号245−10

地図情報を用いたPF法による車輪型自律移動ロボットのナビゲーション
TheNavlgationfbrAutonomousMobileRobot byPotential

FunctionMethod UsingMapInfbmation
O皆藤紘＊、大久保重範＊
OHiroshiKaito＊，ShigenoriOkubo＊＊山形大学＊YamagataUniversity
キーワード：自律移動ロボット（AutonomousMobileRobot）、ナビゲーション（Navigation）、ポテン
シャル関数法（PotentialFunctionMethod）、地図作成（Mapping）、パーティクルフィルタ（ParticleFilter）
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
大久保重範、Tel・：（0238）26−3245，E−mail‥SOkubo＠yz．yamagata−u，aC．jp

1． はじめにられる。PF法での行動決定は近距離、短時間での情報から決定するため複雑な通路での行

我々はポテンシャル関数法（以下、PF法）をき止まりに入ると抜け出せなくなるのである。

用いて重ね合わせる手法を取り入れ、ロボッこのことを改善するためにロボットが行勤しトの自律化を行ってきた。ている間の距離センサなどの情報から、地図PF法とは全てのモジュールに状況に応じてを作製していき後から参照して長距離におけ8方向に対して優先度を設定する。そしてセるセンサ情報を考慮に入れた行動を取ることンサの情報から優先度を重ね合わせることにが可能になると考えられる。本研究では、ポより、優先度の高い方向へとロボットを進まテンシャル関数法によりロボットに基本的なせる行動決定法である。

行動を取らせながら地図を作製していき、地この行動決定法や実際に使用するセンサの図のデータを用いて行動の修正をして回避行情報やマップ情報を設定したシミュレーション動の向上を考察する。

上でナビゲーションを行った結果現在のプログラムでも問題なくナビゲーションを行える

2．ポテンシャル関数法

ことが確認できた。しかし、環境によっては問題のある行動となることもある。その一例とPF法とは、自律型移動ロボットを目的地まして、通路が袋小路になっている場合が挙げで到達させる際の移動行動の決定を行うため−−1−

の手法である。ロボットが複数種の違う役割のあるセンサを持つとき、それぞれのセンサ（モジュール）で決定された行動が異なる場合、どのような行動を決定するべきかという問題が発生する。そのような異なる行動決定を調整してロボットにできるだけ最適な行動をとらせることで効率よく目的地まで到達させる。

PF法は、全てのモジュールで全方向にその状況下での優先度を設定させ、各モジュールの優先度の合計を算出し、優先度の高い方向へとロボットを進ませる行動決定をとる。
Fig．2 地図データによる回避

3．問題点と改善案
三角形の部分が地図として更新される。超音現在のナビゲーションでは、Fig．1のような波センサは検出角度を持っており、図の黒い場所でも一度抜け出したとしても、下方向に部分のどこかに壁があるということになる。

目的地がある場合、再度同じ場所に入って同じ行動を繰り返してしまい、そこから抜け出せなくなるというような問題が起こることがある。この間題を地図データを用いることで解決できないかを考えた。例えば地形部分を記憶することができていれば、地図から経路を設計することで、Fig．2のようにこの地形から脱出するような行動を取らせることができる。

今まではその場での行動決定の繰り返しでFig．3 超音波センサ測定結果目的地まで進んでいたため、近距離の情報だけで行動を決定していたが、地図データを用

地図データの更新は、Fig4のように移動ごいることで中・長距離の情報を扱うことがでとにセンサによる計測データを追加していく。

きるようになる。

（e）では2つめの計測結果から重複部分が通路であると解釈されて更新されている。このよ4．地図データの作成

うな更新を繰り返していくと、Fig．5に示すような地図データが得られる。

地図はグリッドマップ形式とし各ピクセル

地図内でのロボットの移動位置は、車輪のに通路・壁・未検出の情報で地図データを表回転量から計算すると求められるが、車輪が現する。

滑ると正しい移動距離が求められず、位置を例えば、超音波センサを用いた例ではFig．3把握できなくなる。これでは地図を更新するのようにセンサから計測された距離で円弧のたびに障害物が毎回違う位置に記録されてし2まうので、この位置の補正は、パーティクルアルゴリズムを以下に示す。また、アルゴフィルタというアルゴリズムを用いて解決しリズムの概略図をFig．6に示す。

ようと考えた。

（i）初期分布各′トテイクル茹壱＝1，・‥，叩こついて、初期値を設定する。
（ii）予測制御データ机を用いて時刻ト1のときに、時刻壬の各パーティクルの位置を予測する。
∵†⁚†・＋﹁

耽1＝ダ（圭㌔＿1，Uと）（1）（iii）尤度計算

計測データ眺を用いて重要度ひ皇宜）を計算する。
び王壱）＝月（れ札1）（2）

Fig．4 地図データ更新（iv）リサンプリング
海寸＝

し．ごト 心・−まず、重要度の総和l弟を計算しておく。

ゝt勒＝∑㌦）
l

宜＝1l≠

鳥越：㌔誹

甘一∧r

ズ車1＝（枕1，…，堆1）の中から、N個の枕1を粛）＝掛こ比例する確率で重複構わず抽出し、新たにズ叫＝（絆・，ポ））を生成する。

Fig．5 地図データ作成

そして、各パーティクルの重要度を㌦）＝1で正規化する。

（ii）〜（iv）を繰り返すことでパーティクルの更5．パーティクルフィルタ新を行なう。

5．1 アルゴリズム
パーティクルフィルタは、パーティクルと呼5．2 パーティクルフィルタの効果ばれる重要度つきの点ズ（i）（五＝1，2，…，呵を空間に散布し、その空間中の確率分布を近似

今回のPF法の行動を補正するためのシミュする手法である。センサデータと比較したとレーション実験では無いが、ある決まった地きに重要度の高いパーティクルは生き残り分

図のどこにいるかわからない状態から、移動裂し、重要度の低いパーティクルは消滅、をしながら壁面までの距離を計測し続け、自己繰り返すことで、確率の高い空間にパーティ位置を推定するという問題において、以下のクルが集まる。

ような条件でシミュレーションによる実験をー3−（3）

6．地図データからの行動決定
地図を作ったら、その地図データ内で経路を割り出して全方向に優先度を割り振り、PF法の1つのモジュールとして行動決定を補助するという形を考えている。

移動経路の作成については、考察中である。

7． おわりにFig．6 パーティクルフィルタアルゴリズムのこれらの地図作成、経路決定をシミュレー

概略図

ションで動作を確認し、その後、実機への適用を考えている。

行い正しい自己位置を調べることができた。
・グリッドマップは640×360ピクセル
・パーティクルの初期値は重要度がある程度

参考文献

高い点をランダムに選択

1）及川一美，土谷武士，大久保重範：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

・走行経路はプログラム側から操作

計 日本ロボット学会誌，Vol．23，No．6，pp．697−

・パーティクル数は3000個

705，2005．
2）津崎亮一and吉田和夫＝ ファジィポテンシ

ャル法に基づく全方位視覚を用いた自律移動ロボットの行動制御法，21（6）：656−662，2003

Fig．7のグラフは、分散するパーティクルのJournalof Robotics and Mechatronics Vol．19

平均値と実際のロボットの位置との差を示し

No．3，pp．298−307，2007．ている。ロボットの位置が一点に定まると、ロ3）SebastianThrun，WolframBurgard，andDi−

ボットに追従して概ね正しい位置を把握する

eter Fox：確率ロボテイクス，毎日コミュニ
ケーションズ．2007．

ことができていた。

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ニっ喜l言Jニ湾Ls■一jこ亡〇リ2■2＃ニ︵﹂5（S†epFig．7 パーティクル平均値と実際のロボット位置との差ー4−