計測自動制御学会東北支部 第 218 回研究集会 (2004.10.9)
資料番号 218-9

座標系を用いない人工ランドマークを用いた移動ロボットのナビゲーション
Navigation for Mobile Robot using Artificial Landmark
without using Coordinate System○及川一美 ∗ ，高氏秀則 ∗∗ ，江丸貴紀 ∗∗∗ ，土谷武士 † ，大久保重範 ∗○ Kazumi Oikawa∗ ，Hidenori Takauji∗∗ ，Takanori Emaru∗∗∗ ，Takeshi Tsuchiya† ，Shigenori Okubo∗*山形大学工学部, **北海道大学大学院工学研究科,**電気通信大学，† 北海道工業大学*Faculty of Engineering, Yamagata University,**Graduate School of Engineering, Hokkaido University***The University of Electro-Communications†Hokkaido Institute of Technology
キーワード : 人工ランドマーク (Artificial landmark)，自律移動ロボット (Autonomous mobile robot)，行動決定手法 (Decision making)，行動規範型ロボット (Behavior-based Robotics)，
サブサンプション・アーキテクチャ (Subsumption Architecture)

連絡先 : 〒 992-8510 米沢市城南四丁目三番地十六号 山形大学 工学部 機械システム工学科
及川一美，Tel.: (0238)26-3246，Fax.: (0238)26-3246，E-mail: okazu@yz.yamagata-u.ac.jp

1.

はじめになければならないなど，システム構築コスト（セッ

今回は我々が提案している座標系を用いないナ
ビゲーション手法における問題点の解決として，ランドマークの改良及び，トポロジカルマップを与えることにより，プランニング及びエラーリカバリ能力を付加することについて述べる．本手法
はロボットが家庭や福祉施設へ普及されるために，ロボット専門家ではない一般の方々でも容易にシステムを構築できるようなロボットシステムを目指して研究を行ってきた．従来のロボットシステムを考えると，作業環境を絶対座標で表現したり，ランドマークやロボットの初期位置を正確に配置しトアップコスト）が多大にかかるという短所を有していた 1) ．これまでシステム構築コストの低減を図るために，絶対座標を用いないナビゲーション手法を提案してきた．本手法では行動規範型手法に倣って地図を一切与えておらず，利用者はロボットに目的地までのランドマーク列及びランドマークにおける行動列を指示する必要があったが，絶対座標表現の地図に変わるトポロジカルマップを与えることで，目的地までの経路計画をロボットに行わせることを行った．これにより，ロボットに計画能力を与えることで更なるセットアップコ–1–

TLN105B±23.5[8]start
2.5[m]

Landmark

cruise around the LM

1.5[m]

Landmark sensor unit

Fig. 3Fig. 1 Old IR Module Landmark and landmark
sensors
TLN105B±23.5[8]Problem of cruising around a landmark

TLN101A±4[8]2.5[m]Landmark

1.5[m]

Landmark sensor unit

Fig. 20.3[m]

Fig. 4

Two LEDs with a different half angle

New IR Module Landmark and landmark

Result using new landmark sensor

題があった．そこで，Fig. 2 に示すような半値角sensorsの狭い LED を追加し，真下の検出が容易に行えるストの低減が図れることになる．

ようにした．
その変更に合わせてランドマークセンサの改良2.

を行った．従来のセンサは中央の受信モジュール人工ランドマークの改良

のみ ID が識別可能であり，その他周囲のモジュー

本研究では認識が容易な人工のランドマークを

ルは ID に関係なく信号を受信のみを判断してい利用している．本研究におけるランドマークの役た．この方式では，シミュレーション上ではある

割は次の 2 つを持たせてある，が Fig. 3 で示されるような，ランドマーク付近で1) 利用者に直感的な目的地の指示方法を提供巡回が起こるという問題があった．これは，ランドマーク認識範囲を越える付近に障害物が存在すする．

る場合，一度範囲から出たロボットが障害物回避

2) ロボットに分岐点を認識させる．

により範囲内に戻されると，再びそのランドマーその役割を果たすために Fig. 1 に示すような赤クの ID を識別しようと接近を試みるからであり，外線送信の人工ランドマークを使用していた．こ

そのため，出入りを繰り返すからであった．そこのランドマークは 8bit の ID 番号を持たせてあり，で，今回の改良では全てのモジュールで ID を識別

38kHz 変調で ID 番号を送出している．このランドできるようにした．この改良により，どの方向にマークは天井に下向きに設置され，2.5m 位の高さ

どの ID のランドマークがあるのか識別できるようの天井に配置した場合，床で真上に向けたセンサになったため，Fig. 4 に示したように障害物が増を用いると半径約 1.5m の範囲で ID を認識するこえても上記のような無駄な出入りはなくなった．とができる．しかし，範囲が広すぎるためランドマークの真下を検出するのが困難であるという問

–2–

3.

トポロジカルマップ

正しい地点から計画するのかの違いであるから，経路計画やエラーリカバリには地図が必要となる．ここでは絶対座標表現の地図の替わりに，ランドマークをノード，通路をアークとするグラフ表現の地図を与える．今回は簡単のために各ノードの最大次数を 4 として，リンクの接続方向を便宜上，東，西，南，北とする．これは概念上の方向であり，実環境における方向と等しくなる必要はない．したがって，初期状態においてロボットが向いている方向が，どのランドマークからどの必要なときにプランニングを行うようにすれば，これら二つの処理を一つの処理にまとめることができる．つまり，現在到達したランドマークと次に向かうべきサブゴールが地図上で隣接しておらず，且つその間のサブプランが立てられていない場合にプランニングを行い，そのサブプランを実行すればよい．

3.2

計画実行

従来手法における計画実行は経路の線に追従す

ランドマークへリンクしている通路の方向なのかることであるのに対して，本手法においてはラン教える必要がある．

ドマークにおける行動を決定することである．つ3.1

まり，次のランドマークに向かうための方向を決

経路計画

本手法における経路とは目的地までのランドマーク列である．タスクの与え方としては次の 3通りの与え方を対象にする．

定することである．
マップ上では隣接するノードの方向が分かるので，次のランドマークに向かうために，右に 90◦ 曲がればいいのか，左に 90◦ 曲がればいいのか，直進

1) 目的地までの連続した全てのランドマーク列を与える．

すればいいのかの行動を計算することができる．
一方，ロボットは通路に沿うための方向を保持し

2) 必ず通らなければならないサブゴールのランドマーク列を与える．ているので，計算で得られた行動から次の方向を計算することができる．これを各サブゴールで順に行うことによりゴールに到達することができる．

3) スタートとゴールのランドマークのみを与える．

4.

手法

1 つ目の与え方は利用者が全経路計画を行う方法
で，利用者は自由に細かく経路を指定できる．2
つ目の与え方は必要とする部分を概略的に指示する方法で，辿るランドマークの順番が重要である
場合の与え方である．離散的にランドマークがサブゴールとして指示されているので，サブゴール間の計画はロボットが行わなければならない．3 つ目はロボットにスタートとゴールの最短距離（最小ノード数）を計画させる方法である．プランニ
ングにはグラフ探索手法を用いる．エラーリカバ
リとプランニングは誤った地点から計画するのか，イベント駆動型階層構造切替

本手法は座標を用いないため行動決定には行動規範型手法を用いる．我々が提案しているイベント駆動型階層構造切替手法は，SA2) を基本としているが，我々が「非干渉型 SA」と呼んでいる手法 3)の問題点の解決を図った手法である．非干渉型 SA
は層間に通信路を持たないために，層の追加，変更，削除，交換が容易であり，通信路を持っている干渉型SAに比べてデバグまで含めた開発が容易である．しかし，非干渉型 SA の場合は，固定階層–3–

3start05153124goal

10b03

41

Fig. 5tion

5Corridor environment used in the simulaFig. 7EE
05

31WWS

5.1

15

Arrangement of PSD

モジュール

以下，今回のタスクで設計した各モジュールについて述べる

NEE0bW

Fig. 641W03

Ring Modle

Topological map

障害物回避を行うモジュールである．障害物検知を行うための 8 個の測距センサを問題があるためタスクによっては設計が困難となFig. 7 のように配置してある．

る場合がある．その問題を状態遷移手法を用いてCompass Modle 通路に沿って移動するための解決を図った手法である 4) ．

モジュールである．電子コンパスを用いて目標の5.

方向に沿って移動するための行動を出力する．障シミュレーション

害物回避などで逆走することが起きるため，逆走

ここでは実験で使用する実機を想定してシミュを知らせる「REVERSE」イベントを発行する．

レーションを行った．ロボットは独立駆動車輪型
トポロジカルマップを利用し移動ロボットで，測距センサを 8 個，電子コンパス

MapNavi Moduleを 1 個，そしてランドマーク検出センサを 1 個搭載てナビゲーションを行うためのモジュールである．

している．測距センサは最大で 0.8[m] まで計測可

このモジュールのタスクは，与えられたランドマー能で約±0.1[m]の範囲の誤差があるものとした．電ク列を辿ることである．発見したランドマークの子コンパスは 8 方位検出できるものとした．ロボッ

真下に接近する行動と，ランドマークにおいて計トはデッドレコニングは用いず正確な自己位置は画を実行する二つの行動を出力する．このモジューわからないものとする．

ルは4種類のイベントを発行する．
「FOUND」イベ

作業環境は Fig. 5 にあるような通路状環境に複ントはランドマークを発見したとき，「ARRIVED」

数のランドマークを配置し指示通りに辿らせるこ

イベントはランドマークを認識したとき，「NEXT」とを考える．環境内のランドマークは天井に配置

イベントは次の方向を決定したとき，「LOST」イベされるものとして，障害物によるオクルージョン

ントはランドマークを見失ったときに発行される．

は起きないものとする．トポロジカルマップとして Fig. 6 を与えた．

GoForward Module 常に前進信号を出力するモジュールである．

–4–

常に停止信号を出力するモジュー

Idle Module
ルである．

start
A

5.2

階層構造遷移これらのモジュールを提案手法で構成した例をB

Fig. 8 に示す．遷移を表す矢印の根元にイベントを発行するモジュールの名前とイベント名を記しFig. 9Simulation result of first task

た．各階層構造について簡単に説明をする．

Found
ランドマークに到達した後，次のランArrived

ランドマークが検出可能範囲での階層構造である．

ドマークの方向に向く，もしくはナビゲーション

Reverse ロボットが望ましい方向に対して逆走が完了後停止するための階層構造である．

することがあり，正しい方向に追従するためにこ次のランドマークが検出されるまで通の階層構造を追加した．Ring モジュールは優先順路に沿って移動するための階層構造である．この位が最高であるので，障害物が周囲に多数存在し状態に遷移した直後，Compass モジュールを初期

それらを回避するのに忙殺されると，compass モ化し現在ロボットが向いている方向に向かうようジュールが出力した行動が採用され難くなり，ロにする．

ボットは望ましい方向に向かなくなる．そして，時NextLMには反対方向に移動することがある．これは層間NextLMと動作は変わりないが，Com-Corridor

pass モジュールの初期化は行わない．

SA の問題であった．状態遷移手法を用いる目的はこの問題の解決にある．

Initial State Controller
ArrivedNextLM

MapNavi
NEXT

Ring
MapNavi

MapNavi
ARRIVED

MapNavi
Idleに通信路がないためであり，独立に層を設計する

Behave5.3

Compass
GoForward
MapNavi
FOUND

Behave

最初のタスクとしてランドマーク ID 列を次のよCompass
REVERSE

MapNavi
ARRIVED
Foundうに与えた．

Reverse順番

RingCompass

MapNavi
GoForward

シミュレーション結果

BehaveIdle

ID 列Behave

順番Compass
DESIRED

MapNavi
LOSTID 列

Compass
REVERSE

231341

403

541

741

831

91510311105

60b

Corridor

MapNavi
FOUND

シミュレーション結果をFig. 9に示す．この結果

Ring
MapNavi
MapNavi
ARRIVED

105

はサンプリングタイムを10[msec]として，200[msec]

Compass
GoForward

Behave毎の位置と向きを示している．目的地まで 7015 ス

Fig. 8 State transition diagram of Event Driven
Layered Contorl Changing System

テップで到達した．このステップの意味はサンプリングの回数を意味している．結果から，それぞれのランドマークで適切に計画が実行されていることが分かる．

–5–

点の各地点においてロボットは巡回しており，多startくの無駄な軌跡が見られる．

6.
C

考察

シミュレーション結果と実験結果により，トポロジカルマップとランドマークを用いることで，Fig. 10

確実なエラーリカバリを行うことで，座標系を用

Simulation result of second task

いないナビゲーションの可能性が示された．一方，
本手法が抱えている最も深刻な問題である効率のstart悪さが目立つ．この問題は行動規範型アプローチの短所である．状態遷移を用いてこの問題の解決を図ったが，この問題の一側面を解決したに過ぎDず，本質的解決には至らなかった．層同士で通信をしない設計法はデバグを含めた SA の構成を容goal

易にしたが，効率の悪さももたらした．それぞれの層は相手の層の意図を知らないため，無駄な行動であってもより優先度の高い層が出力する行動が選択される．例えば，障害物回避層が他の層にとっての望みの方向とは反対の方向を選択する可能性がある．それぞれの層にとって最適な行動でFig. 11

Simulation result of second task with dis-turbanceも，システム全体にとって最適とはならないのが本手法の問題点である．行動規範型アプローチの二番目のタスクとして最初のタスクと同じ結果が得られる離散的な列を与えた．

ID

効率の改善は解決されなければならない課題であり，今後も続けてこの問題の解決を図る．

1234

505

0b03

1505

7.

結果を Fig. 10 に示す．目的地まで 7923 ステップ

おわりに

今回はトポロジカルマップを与えることで，座で到達した．適切にサブゴール間のサブプランを標系を用いないナビゲーション手法に，プランニ立てていることが分かる．

Fig. 11 は二番目と同じシーケンスを与えた結果であるが，途中でロボットの位置を移動した結果である．この結果によって，このような外乱に対して本手法がロバストであることが示された．
以上の結果は座標系を用いないナビゲーションの可能性を示し，そして一方では行動規範型アプローチの非効率性を示している．結果のAからD地ングやエラーリカバリ能力を付加する手法について述べた．また，ランドマークを改良することで，ランドマークにより接近できるようにした．シミュレーションや実験結果より，解決しなければならない問題点を挙げた．今後はこの問題の解決法を探ると共に，ナビゲーションだけでなくより高度なタスクに適用し，本手法がどの程度高度なタス–6–クにまで適用可能か検討する．

参考文献
1) 太田順，新井民生：“単機能モジュール群ロボッ
トシステム”， 日本ロボット学会誌，vol. 21，

no. 8，pp. 877–881，2003．
2) Rodney A.Brooks: “A Robust Layered Control
System For A Mobile Robot,” IEEE Journalof Robotics and Automation, vol. RA-2, no. 1,
pp. 14–23, 1986.
3) Joesph L.Jones and Anita M.Flynn:

MobileRobots: Inspiration to Implementation. A K
Peters,Ltd, 1993.
4) 及川一美，高氏秀則，江丸貴紀，土谷武士，大久保重範： “赤外線モジュールランドマークによる自律移動ロボットのナビゲーション”， 第35 回計測自動制御学会北海道支部学術講演会
論文集，pp. 29–32，2003．

–7–