計測自動制御学会東北支部 第 307 回研究集会 (2017.2.27)
資料番号 307-1

自律分散技術による群ロボットの操作支援に関する研究
Multi-Vehicle Operation Support System
based on Autonomous decentralized Technology○古川和貴 ∗ ，末永貴俊 ∗○ Kazuki Furukawa∗ , Takatoshi Suenaga∗*仙台高等専門学校*National Institute of Technology, Sendai.
キーワード : 自律移動ロボット (Autonomous mobile robot)，自律分散技術 (Autonomous decentralizedtechnology)，自己位置推定 (Localization)，経路計画 (Path planning) RFID(Radio FrequencyIDentification)

連絡先 : 〒 989-3128 仙台市青葉区愛子中央 4-16-1
末永貴俊，Tel.: 022-391-5531，E-mail: sue@sendai-nct.ac.jp

1.

はじめにで，自律分散技術を用いたロボット群を用いる

近年，お掃除ロボットのルンバなど，人間の作業を補助・代替し，人の負担を軽減してくれる自律移動ロボットが増加している．一般家庭など人や物が介在する環境で動作するロボットの場合，自己位置・姿勢の計測と周辺環境に介在する障害物の認識に基づいた正確な移動制御が重要となってくる．ロボットは動作環境中を移動してタスクをこなしていくので，人がロボッ
トにタスクを伝達する際に任意の位置へ移動するように指示したり，ロボットの現在位置情報を人にフィードバックするなどの機会があるため，動作環境における位置情報を人とロボットで同じように認識する必要がある．現状のロボッ
トの持つ限定されたセンシング能力のもとでは，知覚は局所的であり，誤差を含んでしまうことや将来的にロボットのタスクの増加や構造の複雑化による作業効率の低下が考えられる．そこ

ことで作業を分散させ，1 台あたりの負荷を軽減し，耐故障性・柔軟性だけでなく，作業効率も向上できると期待されている 1) ．しかし，基本的にロボットはそれぞれ独自の座標系で環境認識を行うが，ロボット群での自己位置認識，情報共有は座標系を一致しないと困難である．自律分散技術において，各ロボットでの座標変換は非効率で拡張性に乏しい．
本研究では，人が生活するような屋内環境での動作を想定した自律分散技術によるロボット群において，ランドマークとして RFID(RadioFrequency IDentification) による共通座標の構築を行う．ロボット同士で障害物と自己位置情報を共有することよって，信頼性の高い環境認識から適切な移動制御を目指す．RFID を用いた自律移動ロボットの研究として，朴らによるRFID を用いた自律移動ロボットのナビゲーショ–1–ン手法 2) や小鷹らによる RFID を用いた姿勢推定手法 3) などが提案されているが 4, 5, 6) ，ロを二次元空間のメッシュと考えて節点となる床ボット単体の動作を想定していて，障害物が存読み取ることで，ロボットは自己位置情報を獲在する環境を考慮していないため，障害物回避得する．タグは全てのロボットにとって共通のを可能とする経路計画や自律分散技術として強座標となる．これによって自律分散的なロボッみを発揮するロボット間での障害物情報共有がト群の動作において適切な位置情報共有が可能必要と考える．そのため，自律分散技術によるとなり，人とロボットの位置情報の共通認識がロボット群の自律移動のために，RFID を用い容易になると考えた．

面部分に設置する．ロボットは移動中にタグをた自己位置・姿勢推定に加え，障害物情報共有と姿勢推定は，タグの検知による自己位置の履

経路計画手法を提案し，シミュレーションとロ歴から推定を行う．動作環境に配置したタグでボット実機においてこれらの有効性を検証した．

作成した xy 座標において，ロボットの姿勢 θ(t)は現在のロボットの座標 (x(t), y(t)) と直前の座標 (x(t − 1), y(t − 1)) から求めることができる．

2.

アルゴリズム2.1

共有座標による自己位置・姿勢推定

y(t − 1) を意味するものとする．

RFID は電磁誘導による非接触での通信を可()−1 y(t)−y(t−1)

tan

( x(t)−x(t−1) )y(t)−y(t−1)
−1
tan+π
( x(t)−x(t−1) )θ(t) = tan−1 y(t)−y(t−1) − πx(t)−x(t−1)
π
2

− π2

ただし，ここでの x と y は x(t)−x(t−1)，y(t)−能とした技術で，リーダ/ライタとアンテナで構成される「RFID リーダ」と，IC チップとアンテナで構成される「RFID タグ」(以下「リーダ」，「タグ」と記述) の組み合わせで使用する．
タグは電源が不要なパッシブ型を使用するため，安価であり半永久的に使用可能となる．リーダ

x>0
x < 0, y >=0x < 0, y < 0x = 0, y > 0
x = 0, y < 0(1)とタグは数 cm 以下の距離でのみデータ通信が可能なため，検知した際は正確な位置情報として扱うことができる．

2.2

グラフ構造を用いた障害物情報共有

各ロボットが検知した障害物情報を，ロボット同士で共有できるような地図を用意して，自分では観測できない場所にいるロボットが検知した障害物情報の取得ができれば，より適切な移動制御が実現できると考えた. そこで，動作環境に配置したタグをノード，タグ間をエッジとした重み付きグラフとして考えロボット同士の共有地図とする．ロボットは動作中に障害物を検知したら，現在の自己位置・姿勢と障害物とFig. 1の距離から障害物の位置を推定して適当なエッRFID による座標構築.

ジのコストを変更する．

タグに内蔵された ID と動作環境の座標を対応

また，自律分散技術によるロボット間の通信させ，ロボットにとってのランドマークとしてでは自律性・柔軟性を保つために，ブロードキ利用する．タグは Fig.1 のように動作環境全体ャストな非同期通信をすることになる．このよ–2–

うな通信手法を基にした自律分散的な情報共有を一時的に上げて経路計画することで，ロボッ方法として，マルチエージェントシステムなどト同士による衝突を避ける．

でよく利用されている FA/C 法 (FunctionallyAccurate/Cooperative method) による，階層的2.3な知識共有を基にした「分散型黒板システム」を利用する 7) ．

グラフ構造を用いた経路計画手法

ロボットの移動制御は，目的地点となる座標を与えられたとき，現在の位置から目的の位置までどのような経路で走行すべきかを決めた上で移動制御が決まる．適切な移動制御のためには現在の位置から目的の位置まで最短距離でかつ障害物に当たらないような経路を計画するこFig. 2とが望ましい．そこで，RFID による重み付きFA/C 法による分散型黒板システム.

グラフを利用してグラフ理論における最短経路FA/C 法による分散型黒板システムは自身が獲得したデータから推定した状態・結果を各エージェントが黒板と称する共通利用が可能なデータベース等に書き込み，参照するシステムである．各エージェントが獲得したセンサデータ等は，低いレイヤーのデータとして扱う．このデー問題として最適な経路計画を行う．重み付きグラフとした共有地図での経路計画において，動作環境上のどこに障害物が存在するのか完全に把握していないので，走行中に障害物を発見する可能性がある．このような場合にも適宜経路を再計画する必要があることを想定する．
本研究では，グラフ探索アルゴリズムの一つタは矛盾している可能性があるが，データを基にして得た仮説を，中間レベルとしてエージェである A*アルゴリズムを用いて経路を計画すント間で通信を行う．そして，ロボット同士でる．A*アルゴリズムはスタート地点から現在の仮説を統合して，上位レベルとして尤度を高めることで正しい解を導出する．これを障害物情報の共有に対して使用することで，障害物情報位置，そして目的の位置までのコストの推定値を利用したアルゴリズムであり，探索における効率評価のための評価関数 f (m) は以下のように表せる．の信頼性を高めることができると考えた．
本研究では，超音波センサで検知した障害物

f (m) = g(n) + h(m) + cost(n, m)(2)

情報と各ロボットの位置情報の共有を行う．障害物情報は各ロボットが推定した障害物の位置から適当なエッジのコストを変更し，他のロボットへ障害物情報を伝達する．変更するエッジコストのみを通信するので，通信データ量が少な

f (m):スタートノードからゴールノードまでの推定最少コスト，g(n):スタートノードからロボットがいるノード n までの最少コスト，h(m):ノード n に隣接するノード m からゴールノードまでの推定最少コスト，cost(n, m):ノード n, m 間のく済むことができる．
ロボットの位置情報の共有は，ロボット同士がロボットと障害物の区別や衝突防止のために重要である．ロボットはタグを検知する毎に自己位置・姿勢情報を他のロボットに伝達する．位置・姿勢情報より，同じエッジ上もしくは同じタグに向かって走行しないようにエッジコストコストとなる．この評価式により現在の位置から目的の位置までのコストが最も低い経路を通ろうとするため，障害物が存在するなどのエッジコストの高い経路は避けることが出来る．実際には，最短経路と考えられる隣接ノードに向かってロボットが走行するため，障害物がある
エッジ (cost(n, m) = ∞) は枝狩りされるよう–3–になっている．また h(m) の評価において，ロんでいくものの，障害物を検知したために，迂ボットの動作について考慮すると，超信地旋回回するように経路を再計画し，最終的にゴールの回数は少なく回転角度も小さい方が望ましいへ辿り着いていることが分かる．

ためマンハッタン距離で求める．本来の A*アル

次にロボット複数台での検証をおこなった．動

ゴリズムは完全性があり，必ず解を求めること

作環境は Fig.4 のようにタグとロボット，障害が出来るが，自律移動ロボットの経路計画にお物を設置した．シミュレーション上で動作環境

いては障害物の配置によっては目的地点までた(Fig.4) を再現し検証を行う．Fig.5 と Fig.6 でどり着くことが出来ないため完全性がない．こシミュレーションにおける様子を示す．オレンのアルゴリズムによって，なるべくゴールへ向ジと黄緑がロボットが走行した軌跡を表していかうように走行する経路を計画することになる．

る．動作環境は 6 × 6 でタグを 20cm 間隔で配置

そのため，未知環境での経路計画では Fig.3 のしており，タグの座標について横軸を x 軸，縦ように障害物を検知する毎に経路を再計画する

軸を y 軸，図中左上のタグをゴールとした．

ため，最適ではない経路となる可能性があるが，動作環境の障害物の位置が分かっていれば最適経路が得られることが保証される．

Fig. 4
Fig. 33.

実機実験での動作環境.

ロボット単体でのシミュレーション.

シミュレーション

タグと障害物を配置した動作環境において，自己位置・姿勢推定，経路計画，障害物認識によって適切な移動が行えるか有用性を示すため

Fig. 5スタート時. Fig. 6

ゴール到達時.

シミュレーションで検証した．まずはロボット

Fig.5 はシミュレーションにおける初期配置単体で自己位置・姿勢推定，経路計画，障害物が示してある．どちらのロボットも，最短経路認識の有用性を確認した．
緑がロボット本体，ロボット内にある小さなで走行しようとした場合に障害物が存在するた

赤がロボットの姿勢，青がタグ，赤がゴールとめ，障害物を検知しエッジコストの変更によるなる RFID タグ，灰色が障害物，紫がロボット

経路の再計画が必要となる．障害物情報の共有が走行した軌跡を表している．スタートは図中がおこなえているかという検証として，Fig.1 の左上のタグで，図中右上のゴールに向かって進ように，左上のタグを原点とした動作環境とし–4–

て考えると，オレンジの軌跡を描くロボットは，て取得し，より適切な移動制御を行えることを黄緑の軌跡を描くロボットが検出した障害物情検証した．自律移動アルゴリズムを以下に示す．

報が共有出来ていれば経路を再計画する回数を少なく走行することが出来ると考えた．シミュレーションの結果，Fig.6 に示した，オレンジの軌跡を描くロボットは黄緑の軌跡を描くロボッ
トが検知した障害物情報を受け取って，より適切な移動制御がおこなわれていることが確認できる．

1) 自律移動ロボットの移動ロボットは，タグを探索しながらフィールド上を移動する．同様に，ロボット前方に搭載している超音波センサで前方に障害物が無いかを調べる．障害物を検知した
場合，2.2 節で説明した通り障害物情報を共有する．ロボットは自分の大きさと障害物までの距離を比較して衝突しそうに4.

実験なったら姿勢を反転させて，直前のタグ

4.1

ロボットの構成まで引き返す．

提案手法による自律移動ロボット実機での動2) タグの検知作検証として以下の構成で実験をおこなった．実

タグはロボットからの ID 要求を受信する験にあたって，自律分散技術によるアプローチと，自身の ID 情報を自律移動ロボットへの上で構成を行うため，使用するロボットは高返信する．ロボットは，タグの ID 情報を機能なロボット単体ではなく単純なロボットを受信することで，タグの存在を認識でき複数台利用し，その協調によって作業をこなする．もしタグから ID を受信できなかったためのデバイスを選択した．

場合，自律移動ロボットはタグの存在を検ロボット同士が情報を伝達・共有するための「通信デバイス」と，ロボットが単独で自分の位置や移動距離を把握するための「ランドマークデバイス」をロボットに組み込んだ．ロボットの構成を Fig.7 で示し，詳細を以下に示す．

知できないため，1 の動作を続ける．

3) 自己位置・姿勢の推定
自律移動ロボットはタグの ID を受信すると，タグの ID と動作環境の座標を一致させて自己位置を取得する．現在の位置がゴールとなるタグならロボットは停止する．姿勢推定は式 (1) より直近 2 つのタグの位置情報から算出する．

4) 経路計画
2.3 節で説明した経路計画アルゴリズムに基づき，自己位置と姿勢を推定した後に，経路計画から次に向かうべきタグを決定

Fig. 7する．

ロボットの構成.

5) 対向二輪型ロボットの姿勢制御
次に向かうべきタグを決定したとき，超信4.2

ロボット実機での実験

地旋回と直進走行を組み合わせて現在の位次に，提案したアルゴリズムを実装し，ロボッ

置・姿勢から次のタグの方向を式 (1) を用

ト単体では獲得できない障害物を情報共有によっいて求める．その後，次に向かうタグの方–5–

向を向くように回転角は式 (3) を用いて求ことを確認した．現在，複数のロボットを用いためる事ができる．回転角に従ってロボット際に，障害物情報等の通信によって環境情報のは超信地旋回をした後，ロボットは前進運共有の有用性があるかを検証している．複数台動を行う．

での移動制御の有用性が確認できたら，ロボッθrotation = θ(t + 1) − θ(t)ト群で協調的に物体を目的地へ運搬する業務な(3)

ただし，θrotation は回転角，θ(t + 1) は次

ど，自律分散技術を用いたロボット群が活躍を期待される作業へ応用することが考えられる．に向かうタグの方向角，θ(t) は現在のロボットの姿勢角 を表す．
()
y(t + 1) − y(t)−1
θ(t + 1) = tan(4)x(t + 1) − x(t)参考文献

6) 以上を繰り返す．
Fig.8 のように各ロボットは障害物を検知して，経路を再計画して移動制御をおこなっていることを確認した．そして，シミュレーションと同様に (1,0)(2,0) 間の障害物情報の共有によって，自身では獲得できない障害物情報を取得して，適切な経路計画がおこなえている様子を確認することが出来た．

1) 小林裕之，松尾芳樹：博士論文 自律移動ロボット群における位置情報の協調推定と共有化，東京工業大学大学院理工学研究科 (2003)
2) 朴善洪，三枝亮，橋本周司：PassiveRFID を用いた自律移動ロボットのナビゲーション，電子情報通信学会論文誌 A,J90-A-12,901/909(2007)3) 小鷹研理，丹羽治彦, 菅野重樹：格子状に配置された RFID タグの床面を移動するロボットの姿勢推定，計測自動制御学会論文集，45-7，379/387(2009)4) 藤本まなと，飯田幸雄：学位論文 パッシブ RFIDシステムにおける RFID タグ位置推定に関する研究，関西大学理工学研究科 (2015)5) 鎌田一樹，小林尚登：修士論文 オドメトリとRFID を用いた車輪型ロボットの移動制御，法政大学工学研究科 (2007)6) 伊井佑太，高橋泰岳，前田 陽一郎：学位論文
RFID リーダと IC タグテキスタイルを用いた移動ロボットの自己位置同定，福井大学工学部(2012)

Fig. 85.

7) 西田豊明，その他 3 名：エージェント工学，オーム社 (2002)

ロボット実機の動作検証の様子.

おわりにランドマークデバイスに RFID を導入することで，頑健な位置情報取得かつロボット共通の座標系を構築して，ロボット群における障害物情報共有と障害物回避を可能とする経路計画が行えるような自律分散ロボットの協調制御を提案した．シミュレーションとロボット実機によって，提案した移動制御について動作検証を行い，目的座標を設定することで，障害物のある未知環境下において適切な移動制御が行われている–6–