ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
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学術研究に役立った場合は、以下の論文を参考文献として引用して頂ければ幸いです。 原 祥尭: "ROSを用いた自律走行", 日本ロボット学会誌, vol. 35, no. 4, pp. 286--290, 2017. https://www.jstage.jst.go.jp/article/jrsj/35/4/35_35_286/_article/-char/ja 日本ロボット学会 第94回ロボット工学セミナー「ロボット用オープンソースソフトウェアとその実用例」講演資料
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ROS の活用による屋外の歩行者空間に適応した自律移動ロボットの開発
- 1. ROSの活用による 屋外の歩行者空間に適応した 自律移動ロボットの開発 千葉工業大学 未来ﾛﾎﾞｯﾄ技術研究ｾﾝﾀｰ 原 祥尭（HARA, Yoshitaka） ロボット工学セミナー 2015-09-11
- 3. Contents 2 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. 自律走行を実現するための ROS ﾊﾟｯｹｰｼﾞ 2. 実装されているｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ a. 自己位置推定（amcl） b. 地図生成（gmapping） c. 大域的経路計画、局所的動作計画（move_base） 3. ROS での開発に関する情報 4. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおける屋外環境での自律走行 5. まとめ
- 4. 自律走行に関するﾊﾟｯｹｰｼﾞとその機能 3 ロボット工学セミナー 2015-09-11 slam_gmapping 地図生成 navigation 自己位置推定 占有格子地図生成、障害物情報の管理 大域的経路計画 局所的動作計画（障害物回避） 自律走行に必要な機能をひととおり提供、 C++で実装されている ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 5. 自律走行に使用できるﾃﾞﾊﾞｲｽとﾊﾟｯｹｰｼﾞ 4 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ｾﾝｻ（ﾚｰｻﾞｽｷｬﾅ、ｶﾒﾗ、距離画像ｶﾒﾗ、IMUなど） http://wiki.ros.org/Sensors 移動ﾛﾎﾞｯﾄ台車 http://wiki.ros.org/Robots T-frog i-Cart mini（T-frog ﾓｰﾀｺﾝﾄﾛｰﾗ）：約28万円 http://t-frog.com/ Doog TEC-1（T-frog ﾓｰﾀｺﾝﾄﾛｰﾗ）：約8万円 http://www.doog-inc.com/ T-frog ﾓｰﾀｺﾝﾄﾛｰﾗ ROS 対応ﾊﾟｯｹｰｼﾞ ypspur_ros_bridge 速度指令、ｵﾄﾞﾒﾄﾘの情報を YP-Spur と中継するｼﾝﾌﾟﾙ構成 open-rdc icart_mini ros_control を使用、Gazebo によるｼﾐｭﾚｰｼｮﾝ可能 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 6. 自律走行を行う際のワークフロー 5 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. ﾛﾎﾞｯﾄを手動走行させて環境のｾﾝｻﾃﾞｰﾀを取得、 bag ﾌｧｲﾙとして保存 2. bag ﾌｧｲﾙを再生し、slam_gmapping ﾊﾟｯｹｰｼﾞ を使用してｵﾌﾗｲﾝで地図生成（ｵﾝﾗｲﾝも可能） 3. 生成した地図に基づき、navigation ﾊﾟｯｹｰｼﾞ を使用して自律走行 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 7. slam_gmapping ﾊﾟｯｹｰｼﾞの構成 6 ロボット工学セミナー 2015-09-11 gmapping：地図生成の実行（ROSラッパー） openslam_gmapping： OpenSLAM で公開されている Rao-Blackwellized Particle Filter による Grid-based SLAM （FastSLAM 2.0 での Grid Mapping） slam_gmapping gmapping openslam_gmapping ﾒﾀﾊﾟｯｹｰｼﾞ ﾊﾟｯｹｰｼﾞ （実行ﾌｧｲﾙ） ﾊﾟｯｹｰｼﾞ （ｿｰｽのみ） 凡例 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 8. OpenSLAM とは 7 ロボット工学セミナー 2015-09-11 SLAM の各種ｱﾙｺﾞ ﾘｽﾞﾑをｵｰﾌﾟﾝｿｰｽで 公開する Web ｻｲﾄ EKF, RBPF, Graph- based SLAM, ICP ﾏｯﾁﾝｸﾞなど複数の 手法の実装あり 研究者が各手法を 比較するために公開 ﾗｲﾌﾞﾗﾘではない ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 9. navigation ﾊﾟｯｹｰｼﾞの構成 8 ロボット工学セミナー 2015-09-11 map_server：地図の提供 amcl：自己位置推定 move_base：移動ﾀｽｸの実行 costmap_2d：ｺｽﾄﾏｯﾌﾟの生成 nav_core：行動ｲﾝﾀﾌｪｰｽ定義 navfn：大域的経路計画 base_local_planner：局所 的動作計画 *_recovery：ｽﾀｯｸした場合 の復帰動作 navigation move_base map_server amcl nav_core navfn base_local_planner clear_costmap_recovery rotate_recovery costmap_2d ﾒﾀﾊﾟｯｹｰｼﾞ ﾊﾟｯｹｰｼﾞ （実行ﾌｧｲﾙ） ﾊﾟｯｹｰｼﾞ （ｿｰｽのみ） 凡例 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 10. nav_core によるﾊﾟｯｹｰｼﾞの入れ替え 9 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾍｯﾀﾞﾌｧｲﾙでのｲﾝﾀﾌｪｰｽ定義のみ（純粋仮想関数） 大域的経路計画：BaseGlobalPlanner 局所的動作計画：BaseLocalPlanner ｽﾀｯｸ復帰動作：RecoveryBehavior 実装は move_base のﾊﾟﾗﾒｰﾀで実行時に変更可能 ROS の pluginlib という機能で実現されている ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 11. 入れ替え可能なﾊﾟｯｹｰｼﾞとそのｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 10 ロボット工学セミナー 2015-09-11 大域的経路計画（BaseGlobalPlanner） navfn：ﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法 global_planner：A*／ﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法 carrot_planner：ｺﾞｰﾙに向かって直進 局所的動作計画（BaseLocalPlanner） base_local_planner：Dynamic Window Approach dwa_local_planner：Dynamic Window Approach の別実装 ｽﾀｯｸ復帰動作（RecoveryBehavior） clear_costmap_recovery：ｺｽﾄﾏｯﾌﾟをｸﾘｱ rotate_recovery：ﾛﾎﾞｯﾄが回転して障害物を測定 move_slow_and_clear：ｺｽﾄﾏｯﾌﾟをｸﾘｱ、移動速度を制限 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 12. 標準で使用されるｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑの詳細 11 ロボット工学セミナー 2015-09-11 地図生成（gmapping） Rao-Blackwellized Particle Filter による Grid- based SLAM（FastSLAM 2.0 での Grid Mapping） 自己位置推定（amcl） Adaptive/Augmented Monte Carlo Localization 経路計画（move_base） Global Dynamic Window Approach 大域的経路計画（navfn） Navigation Function に基づくﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法 局所的動作計画（base_local_planner） Dynamic Window Approach ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 13. Contents 12 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. 自律走行を実現するための ROS ﾊﾟｯｹｰｼﾞ 2. 実装されているｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ a. 自己位置推定（amcl） b. 地図生成（gmapping） c. 大域的経路計画、局所的動作計画（move_base） 3. ROS での開発に関する情報 4. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおける屋外環境での自律走行 5. まとめ
- 14. Bayes Filter による自己位置推定 13 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ロボットの自己位置の確率分布を求める 地図は事前に与えられている 地図：m ｽｷｬﾝ計測：zt 自己位置 （時刻t-1）：xt-1 真の自己位置（時刻t）：xt ｵﾄﾞﾒﾄﾘによる自己位置 （時刻t）：T(ut)xt-1 平面図 ｵﾄﾞﾒﾄﾘ動作（移動量）：ut 対応付け ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 15. 最尤推定、最大事後確率推定、ﾍﾞｲｽﾞ推定 14 ロボット工学セミナー 2015-09-11 自己位置：xt 確率密度：p(xt) 尤度 p(zt|xt,ut) （ｽｷｬﾝなど：zt） ベイズ推定 事後確率の分布を推定 最大事後確率推定 事後確率のﾓｰﾄﾞを推定 最尤推定 尤度のみのﾓｰﾄﾞを推定 事前確率 p(xt|ut) （ｵﾄﾞﾒﾄﾘなど：ut） 事後確率 p(xt|ut,zt) 事後確率 ＝尤度×事前確率 ﾍﾞｲｽﾞの定理による自己位置推定の概念図 Bayes Filter は、ﾍﾞｲｽﾞの定理に基づくﾍﾞｲｽﾞ推定 によって自己位置の事後確率分布を求める ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 16. 確率的自己位置推定の隠れﾏﾙｺﾌﾓﾃﾞﾙ 15 ロボット工学セミナー 2015-09-11 xt-1 xt ut-1 ut zt-1 zt m 自己位置推定のｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾙ map: m xt+1 ut+1 zt+1 robot pose: x (hidden variable) motion: u (e.g. odometry) measurement: z (e.g. laser scan) 自己位置の時系列を1次ﾏﾙｺﾌ過程と仮定 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 17. Bayes Filter の定式化 16 ロボット工学セミナー 2015-09-11 漸化式で時系列の確率過程を表現 Extended Kalman Filter、Histogram Filter など はすべて Bayes Filter の理論に基づいた実装 時刻tの自己位置xtの事後確率 尤度（計測モデル） 事前確率 x：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 m：地図 u：制御動作（ｵﾄﾞﾒﾄﾘなど） z：環境計測（ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝなど） 動作モデル 時刻t-1の自己位置xt-1 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 18. Bayes Filter の数学的導出 17 ロボット工学セミナー 2015-09-11 時刻tの自己位置xtの事後確率 尤度 （計測モデル） 事前確率 動作モデル 時刻t-1の自己位置xt-1 ベイズの定理 条件付き独立性 （過去には非依存） 全確率の定理 条件付き独立性 （1次マルコフ性） 条件付き独立性 漸化式として定式化 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 19. ベイズの定理の適用 18 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ベイズの定理 条件付きベイズの定理 自己位置推定に適用 x：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 m：地図 u：制御動作（ｵﾄﾞﾒﾄﾘ） z：環境計測（ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 20. ﾏﾙｺﾌ性の仮定と条件付き独立性の適用 19 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1次マルコフ性を仮定 現在の状態は、1時刻前の状態にだけ依存 それ以前の状態や他のデータとは独立 現在の環境計測ztは、現在の状態である自己位置xtと 地図mにのみ依存 現在の状態である自己位置xtは、1時刻前の状態xt-1と それ以後の制御動作utにのみ依存 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 21. 全確率の定理の適用 20 ロボット工学セミナー 2015-09-11 全確率の定理 条件付き全確率の定理 自己位置推定に適用 隠れ変数xt-1を導入 x：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 m：地図 u：制御動作（ｵﾄﾞﾒﾄﾘ） z：環境計測（ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 22. Particle Filter の定式化 21 ロボット工学セミナー 2015-09-11 Bayes Filter の一種だが、定式化は若干異なる 各ﾊﾟｰﾃｨｸﾙは、時刻tの自己位置だけでなく、 時刻1から時刻tの走行軌跡を保持する 動作ﾓﾃﾞﾙによる事前確率の計算に積分なし 時刻1からtの走行軌跡xt:tの事後確率 尤度（計測モデル） 事前確率 動作モデル 時刻1からt-1の走行軌跡x1:t-1 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 23. Particle Filter の数学的導出 22 ロボット工学セミナー 2015-09-11 時刻1からtの走行軌跡xt:tの事後確率 尤度 （計測モデル） 事前確率 動作モデル 時刻1からt-1の走行軌跡x1:t-1 ベイズの定理 条件付き独立性 （過去には非依存） 乗法定理 条件付き独立性 （1次マルコフ性） 条件付き独立性 漸化式として定式化 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 24. 乗法定理の適用（Particle Filter の場合） 23 ロボット工学セミナー 2015-09-11 乗法定理（条件付き確率） 条件付き乗法定理（3変数での条件付き確率） 自己位置推定に適用 x：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 m：地図 u：制御動作（ｵﾄﾞﾒﾄﾘ） z：環境計測（ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 25. Adaptive Monte Carlo Localization 24 ロボット工学セミナー 2015-09-11 Particle Filter による2次元3自由度での確率的 自己位置推定（Monte Carlo Localization） ｵﾄﾞﾒﾄﾘ動作ﾓﾃﾞﾙ ﾋﾞｰﾑ計測ﾓﾃﾞﾙ／尤度場計測ﾓﾃﾞﾙ KLD-Sampling による Adaptive MCL 推定位置の不確かさに応じて、ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ数を 適応的に調整 Augmented MCL 真値周辺のﾊﾟｰﾃｨｸﾙの喪失に対処するために、 ﾗﾝﾀﾞﾑﾊﾟｰﾃｨｸﾙを挿入 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 26. Adaptive Monte Carlo Localization 25 ロボット工学セミナー 2015-09-11 処理ｲﾒｰｼﾞ（平面図） 時刻：t-1 ﾊﾟｰﾃｨｸﾙによって表される ﾛﾎﾞｯﾄ位置の複数仮説 1. 予測 ：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 時刻：t 動作ﾓﾃﾞﾙにより 時刻 t の ﾛﾎﾞｯﾄ位置を予測 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 27. Adaptive Monte Carlo Localization 26 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ 処理ｲﾒｰｼﾞ（平面図） ｽｷｬﾝと占有格子地図の 重なり度合いを評価 2. 尤度計算 ：占有格子地図 ：現時刻のｽｷｬﾝ計測 ：尤度 事前に与えられた1つの地図に対して、各ﾊﾟｰﾃｨｸﾙのｽｷｬﾝを評価 計測ﾓﾃﾞﾙにより 尤度を計算
- 28. Adaptive Monte Carlo Localization 27 ロボット工学セミナー 2015-09-11 3. ﾘｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ 処理ｲﾒｰｼﾞ（平面図） ：尤度 尤度の高いﾊﾟｰﾃｨｸﾙは 自身のｺﾋﾟｰを多く残す 尤度の低いﾊﾟｰﾃｨｸﾙは 消滅 KLD-Sampling により、 推定位置の不確かさに 応じてﾊﾟｰﾃｨｸﾙ数を調整 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 29. Contents 28 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. 自律走行を実現するための ROS ﾊﾟｯｹｰｼﾞ 2. 実装されているｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ a. 自己位置推定（amcl） b. 地図生成（gmapping） c. 大域的経路計画、局所的動作計画（move_base） 3. ROS での開発に関する情報 4. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおける屋外環境での自律走行 5. まとめ
- 30. Rao-Blackwellized Particle Filter の定式化 29 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾛﾎﾞｯﾄ走行軌跡 x1:t Particle Filter で推定 地図 m Binary Bayes Filter で推定 ﾛﾎﾞｯﾄ走行軌跡と地図の同時確率 ﾛﾎﾞｯﾄ走行軌跡と地図を求める完全 SLAM、 独立性の仮定により因子分解して解く x：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 m：地図 u：制御動作（ｵﾄﾞﾒﾄﾘなど） z：環境計測（ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝなど） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 31. 提案分布における最適化計算の利用 30 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 真値 ｽｷｬﾝﾏｯﾁﾝｸﾞで 真値に近付ける 真値 多数のﾊﾟｰﾃｨｸﾙによる提案分布 （高精度だが計算ｺｽﾄ大） 少数のﾊﾟｰﾃｨｸﾙと最適化計算 による提案分布（FastSLAM 2.0） 最適化計算で 失敗の危険あり ROS gmapping も この枠組 計算ｺｽﾄはﾊﾟｰﾃｨｸﾙ数に依存するので、 少数のﾊﾟｰﾃｨｸﾙそれぞれで最適化計算を併用 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 32. Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM 31 ロボット工学セミナー 2015-09-11 処理ｲﾒｰｼﾞ（平面図） 時刻：t-1 ﾊﾟｰﾃｨｸﾙによって表される ﾛﾎﾞｯﾄ位置の複数仮説 1. 予測 ：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 時刻：t 動作ﾓﾃﾞﾙにより 時刻 t の ﾛﾎﾞｯﾄ位置を予測 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 33. Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM 32 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ 処理ｲﾒｰｼﾞ（平面図） ｽｷｬﾝを占有格子地図に Greedy Scan Matching （FastSLAM 2.0） 2. 尤度計算 ：占有格子地図 ：現時刻のｽｷｬﾝ計測 ：尤度 Rao-Blackwellization により各ﾊﾟｰﾃｨｸﾙごとに地図を持っている 計測ﾓﾃﾞﾙにより 尤度を計算
- 34. Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM 33 ロボット工学セミナー 2015-09-11 3. ﾘｻﾝﾌﾟﾘﾝｸﾞ 処理ｲﾒｰｼﾞ（平面図） ：尤度 尤度の高いﾊﾟｰﾃｨｸﾙは 自身のｺﾋﾟｰを多く残す 尤度の低いﾊﾟｰﾃｨｸﾙは 消滅 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 35. Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM 34 ロボット工学セミナー 2015-09-11 4.地図生成 処理ｲﾒｰｼﾞ（平面図） Rao-Blackwellization により各ﾊﾟｰﾃｨｸﾙごとにそれぞれの地図を生成する ：占有格子地図 ：現時刻のｽｷｬﾝ計測 ﾚｰｻﾞのﾚｲｷｬｽﾃｨﾝｸﾞにより Binary Bayes Filter で 占有格子地図を生成 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 36. Contents 35 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. 自律走行を実現するための ROS ﾊﾟｯｹｰｼﾞ 2. 実装されているｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ a. 自己位置推定（amcl） b. 地図生成（gmapping） c. 大域的経路計画、局所的動作計画（move_base） 3. ROS での開発に関する情報 4. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおける屋外環境での自律走行 5. まとめ
- 37. 自律走行時のﾃﾞｰﾀの流れ 36 ロボット工学セミナー 2015-09-11 http://wiki.ros.org/move_base ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 38. costmap_2d によるｺｽﾄﾏｯﾌﾟの生成 37 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝまたは3次元点群のﾃﾞｰﾀを用いて、 2次元／3次元の占有格子地図を生成 ﾚｲｷｬｽﾃｨﾝｸﾞにより、占有／ﾌﾘｰ／未知の3状態 で障害物情報を管理 占有格子地図の障害物をﾛﾎﾞｯﾄの内接円半径の 大きさで膨張させ、x, y の2自由度ｺﾝﾌｨｸﾞﾚｰｼｮﾝ 空間として2次元ｺｽﾄﾏｯﾌﾟを生成 ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙｺｽﾄﾏｯﾌﾟとﾛｰｶﾙｺｽﾄﾏｯﾌﾟの2種類を生成 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 39. costmap_2d によるｺｽﾄﾏｯﾌﾟの生成 38 ロボット工学セミナー 2015-09-11 http://wiki.ros.org/costmap_2d ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 40. ｺｽﾄﾏｯﾌﾟを生成する枠組み 39 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ROS Hydro 以降、costmap_2d の構成が変更 http://wiki.ros.org/costmap_2d http://wiki.ros.org/costmap_2d/hydro http://wiki.ros.org/hydro/Migration#Navigation_-_Costmap2D LayeredCostmap という仕組みが導入された Static Map Layer：SLAM で生成した静的地図 Obstacle Map Layer：検出した障害物の蓄積と消去 （ObstacleCostmapPlugin / VoxelCostmapPlugin） Inflation Layer：障害物を膨張したｺﾝﾌｨｸﾞﾚｰｼｮﾝ空間 ROS の pluginlib という機能で実現されている ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 41. 自律走行時のﾃﾞｰﾀの流れ 40 ロボット工学セミナー 2015-09-11 http://wiki.ros.org/move_base ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 42. navfn の大域的経路計画 41 ロボット工学セミナー 2015-09-11 Navigation Function と呼ばれるﾎﾟﾃﾝｼｬﾙ場で評価 ｺﾞｰﾙまでの距離と障害物からの距離をｺｽﾄとする ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙｺｽﾄﾏｯﾌﾟに基づいて処理 格子地図に対して、ﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法でﾎﾟﾃﾝｼｬﾙ場の 最小ｺｽﾄとなる経路を探索 各ｾﾙのﾎﾟﾃﾝｼｬﾙ場のｺｽﾄを計算しながらﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法で 探索し、ｺﾞｰﾙまでのｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽを計画 ﾛﾎﾞｯﾄの方向は考慮しない（円形と仮定） 方向によっては障害物と衝突する経路が計画される ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 43. navfn による大域的経路計画の例 42 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽ ｽﾀｰﾄ 5 m ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ ｺｽﾄﾏｯﾌﾟ ｺﾞｰﾙ 障害物から離れた経路を計画 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 44. ﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法とA*の違い 43 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法 幅優先探索をｺｽﾄを評価するよう に拡張した、最良優先探索と呼ば れる手法の一種 A*（A-Star） ﾋｭｰﾘｽﾃｨｯｸ関数でｺｽﾄの予測値を 追加した、ﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法の改良版 https://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's_algorithm https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithm ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 45. 自律走行時のﾃﾞｰﾀの流れ 44 ロボット工学セミナー 2015-09-11 http://wiki.ros.org/move_base ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 46. base_local_planner の局所的動作計画 45 ロボット工学セミナー 2015-09-11 大域的経路計画によるｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽに追従しつつ、 障害物を回避する動作（速度）を計画 Dynamic Window Approach を使用 ﾛﾎﾞｯﾄのｷﾈﾏﾃｨｸｽ（運動ﾓﾃﾞﾙ）を考慮した軌跡 現在の速度に基づき、ﾀﾞｲﾅﾐｸｽを考慮して実行可能 な複数のﾛｰｶﾙﾊﾟｽ候補を生成 評価関数により、ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽに近く、かつ障害物 から離れたﾛｰｶﾙﾊﾟｽの動作を選択 ﾛｰｶﾙｺｽﾄﾏｯﾌﾟに基づいて処理 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 47. Dynamic Window Approach 46 ロボット工学セミナー 2015-09-11 平面図 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 ﾛｰｶﾙﾊﾟｽ 候補 ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽ 障害物 並進速度 v 回転角速度ω 最大速度範囲 Dynamic Window 現在速度 ﾛｰｶﾙﾊﾟｽ候補 ｷﾈﾏﾃｨｸｽとﾀﾞｲﾅﾐｸｽを考慮してﾛｰｶﾙﾊﾟｽ候補の 軌跡を生成、離散化してｺｽﾄを評価 速度の決定 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 48. DynamicWindowApproachのｺｽﾄ評価関数 47 ロボット工学セミナー 2015-09-11 軌跡ｺｽﾄ ＝ 経路距離ｽｹｰﾙ × ﾛｰｶﾙﾊﾟｽ端点とｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽの距離 ＋ ｺﾞｰﾙ距離ｽｹｰﾙ × ﾛｰｶﾙﾊﾟｽ端点とｺﾞｰﾙの距離 ＋ 障害物ｽｹｰﾙ × ﾛｰｶﾙﾊﾟｽ上での最大障害物ｺｽﾄ 上記の ROS の実装は、ｵﾘｼﾞﾅﾙ論文の評価関数とは異なる 平面図 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 ﾛｰｶﾙﾊﾟｽ候補 ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽ 障害物 ｺﾞｰﾙ ｺｽﾄﾏｯﾌﾟ 距離は各ｾﾙごとに 事前計算 ﾛｰｶﾙﾊﾟｽの振動を抑制 するため、一定距離は 逆符号の速度を無効化 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 49. 自律走行時のﾃﾞｰﾀの流れ 48 ロボット工学セミナー 2015-09-11 http://wiki.ros.org/move_base ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 50. ｽﾀｯｸした場合の復帰動作の状態遷移 49 ロボット工学セミナー 2015-09-11 http://wiki.ros.org/move_base ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 51. Contents 50 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. 自律走行を実現するための ROS ﾊﾟｯｹｰｼﾞ 2. 実装されているｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ a. 自己位置推定（amcl） b. 地図生成（gmapping） c. 大域的経路計画、局所的動作計画（move_base） 3. ROS での開発に関する情報 4. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおける屋外環境での自律走行 5. まとめ
- 52. slam_gmapping, navigation にない機能 51 ロボット工学セミナー 2015-09-11 3次元空間の地図生成（SLAM） Graph-based SLAM PF による3次元6自由度での自己位置推定 （EKF は robot_pose_ekf ﾊﾟｯｹｰｼﾞで可能） 3次元点群を用いた地図生成／自己位置推定 x, y, yaw の3自由度ｺﾝﾌｨｸﾞﾚｰｼｮﾝ空間 3次元6自由度での経路計画 3次元点群を用いた段差などの障害物の検出 移動障害物の検出と追跡 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 53. 自律走行の実現に役立つﾁｭｰﾄﾘｱﾙﾍﾟｰｼﾞ 52 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ROS 概要 http://wiki.ros.org/ROS/StartGuide ROS 基本ﾁｭｰﾄﾘｱﾙ（ﾌﾟﾛｾｽ間通信、開発ﾂｰﾙなど） http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials tf ﾁｭｰﾄﾘｱﾙ（座標変換） http://wiki.ros.org/tf/Tutorials http://wiki.ros.org/tf2/Tutorials navigation ﾁｭｰﾄﾘｱﾙ（自律走行） http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/RobotSetup http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/Navigation%20Tuning%20Guide slam_gmapping ﾁｭｰﾄﾘｱﾙ（地図生成、SLAM） http://wiki.ros.org/slam_gmapping/Tutorials/MappingFromLoggedData rviz ﾁｭｰﾄﾘｱﾙ（ﾋﾞｭｰｱ） http://wiki.ros.org/rviz/Tutorials http://wiki.ros.org/navigation/Tutorials/Using%20rviz%20with%20the%20N avigation%20Stack ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 54. 画面分割できるﾀｰﾐﾅﾙ Terminator 53 ロボット工学セミナー 2015-09-11 screen / tmux のような画面分割を簡単に利用可能 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 55. CMake を開ける統合開発環境 Qt Creator 54 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 56. Contents 55 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. 自律走行を実現するための ROS ﾊﾟｯｹｰｼﾞ 2. 実装されているｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ a. 自己位置推定（amcl） b. 地図生成（gmapping） c. 大域的経路計画、局所的動作計画（move_base） 3. ROS での開発に関する情報 4. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおける屋外環境での自律走行 5. まとめ
- 57. つくばチャレンジとは 56 ロボット工学セミナー 2015-09-11 公道（歩道）での自律走行実証実験（7～11月） 主催：つくばチャレンジ実行委員会、つくば市 Competition ではなく Challenge スピードは競わない、順位は付けない、賞金はない 一般の人々がいる日常環境での貴重な実験機会 第一ステージ（2007～2012年度）：自律走行のみ 第二ステージ（2013年度～）：自律走行＋探索 コースは毎年異なるが、人混みの歩道 1 km 強 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 58. つくばチャレンジ2014走行コース 57 ロボット工学セミナー 2015-09-11 走行距離 1.4 km 以上の人通りのある実環境で の自律走行 探索対象（人、看板）の発見と接近 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 59. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞでの ROS の利用状況 58 ロボット工学セミナー 2015-09-11 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 参加 台数 33 50 72 70 69 36 47 54 完走 3 1 5 7 6 5 3 (0) 8 (4) ﾁｰﾑ 内訳 金沢工大, 筑波大×2 ﾔﾏﾊ発動機 日立製作所, 富士ｿﾌﾄ＋筑波大, 東北大, 千葉工大fuRo, 宇都宮大 電通大, 筑波大, 日立製作所, 千葉工大fuRo, 産総研, 防衛大, 富士ｿﾌﾄ＋筑波大 群馬大＋ﾐﾂﾊﾞ, 筑波大, 防衛大, 宇都宮大, 千葉工大fuRo, 産総研 早稲田大, 宇都宮大×2, 防衛大, 筑波大 -- 東北大, 防衛大, 宇都宮PJ, 筑波大 完走 ＋探索 -- -- -- -- -- -- 3 4 ﾁｰﾑ 内訳 -- -- -- -- -- -- 筑波大, 防衛大, 宇都宮大 宇都宮大, 筑波大, 防衛大, 群馬大＋ﾐﾂﾊﾞ ROS 利用 0 0 0 1 4 3 6 13 ROS 完走 0 0 0 0 0 0 0 1 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 60. 開発したロボットの外観と搭載センサ 59 ロボット工学セミナー 2015-09-11 2D-LIDAR #5, #6 （水平、左右） 2D-LIDAR #2, #3, #4 （ﾋﾟｯﾁ・ﾛｰﾙ傾斜） 2D-LIDAR #1 （水平、前方） IMU ﾓｰﾀｴﾝｺｰﾀﾞ 3D-LIDAR GNSS （参照値用） 単眼ｶﾒﾗ ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 61. ロボットの外観（正面図、側面図） 60 ロボット工学セミナー 2015-09-11 30 deg 30 deg 1390 mm 320 mm 830 mm600 mm 710 mm 1480 mm 1420 mm 280 mm 30 deg ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 62. 新しく実装した機能 61 ロボット工学セミナー 2015-09-11 広大／見通しの悪い環境に対応した地図生成 地図生成時に教示経路の Waypoints を自動生成 IMUを用いたｼﾞｬｲﾛｵﾄﾞﾒﾄﾘ 3次元点群を用いた段差などの障害物の検出 探索対象（人、看板）の発見 教示経路を走行しつつ探索対象に接近する行動計画 音声再生による状態通知 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 63. 現在のｾﾝｻﾃﾞｰﾀだけではﾏｯﾁﾝｸﾞに失敗する 62 ロボット工学セミナー 2015-09-11 地図と充分に重なるｽｷｬﾝを計測することが重要 ｾﾝｻ視野が足らずに形状が不足して安定しない 地図：m 平面図 ｽｷｬﾝ計測 （時刻t）：zt 自己位置 （時刻t） ：xt 自己位置 （時刻t-1）：xt-1 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 64. 従来手法（現在のｽｷｬﾝのみ）で生成した地図 63 ロボット工学セミナー 2015-09-11 歪みが発生 経路のﾙｰﾌﾟが 閉じていない 地図が歪んで矛盾が生じている 二重にずれている ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 65. 従来手法の隠れﾏﾙｺﾌﾓﾃﾞﾙは現在ﾃﾞｰﾀのみ 64 ロボット工学セミナー 2015-09-11 xt-1 xt ut-1 ut zt-1 zt m 従来の SLAM のｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾙ map: m (hidden variable) xt+1 ut+1 zt+1 robot pose: x (hidden variable) motion: u (e.g. odometry) measurement: z (e.g. laser scan) 現在のｾﾝｻﾃﾞｰﾀのみを利用して推定するため、 充分なｽｷｬﾝ形状を計測できなかった場合に誤認識 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 66. 過去のﾃﾞｰﾀを活用して情報量を増やすｱｲﾃﾞｱ 65 ロボット工学セミナー 2015-09-11 複数回のｽｷｬﾝ計測を蓄積して充分な形状を得る 形状が充分ならばﾏｯﾁﾝｸﾞが幾何学的に安定する 地図 平面図 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （時刻t-K+1） K個のｽｷｬﾝ計測 （時刻t-K+1～t） ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （時刻t） K個のｽｷｬﾝ計測 （時刻t-K+1～t） ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （時刻t） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 67. 走行軌跡の不確実性を考慮したｽｷｬﾝの蓄積 66 ロボット工学セミナー 2015-09-11 真の走行軌跡は分からない 不確実性を考慮して確率的に扱う必要がある 地図 平面図 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （時刻t-K+1） ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （時刻t） 蓄積したｽｷｬﾝ計測 （時刻t-K+1～t） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 68. 蓄積ｽｷｬﾝで過去を考慮する隠れﾏﾙｺﾌﾓﾃﾞﾙ 67 ロボット工学セミナー 2015-09-11 xt-1 xt ut-1 ut zt-1 zt m 過去のｽｷｬﾝを考慮した SLAM のｸﾞﾗﾌｨｶﾙﾓﾃﾞﾙ map: m (hidden variable) xt+1 ut+1 zt+1 zt-1~ zt~ zt+1~measurement: z (e.g. accumulated scan) ~ robot pose: x (hidden variable) motion: u (e.g. odometry) measurement: z (e.g. laser scan) 過去のｾﾝｻﾃﾞｰﾀも利用して推定することで、 複数回の測定による充分なｽｷｬﾝ形状を利用できる ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 69. 過去を考慮した RBPF SLAM の定式化 68 ロボット工学セミナー 2015-09-11 x：ﾛﾎﾞｯﾄ位置 m：地図 u：制御動作（ｵﾄﾞﾒﾄﾘ） z：環境計測（ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ） ﾛﾎﾞｯﾄ走行軌跡（自己位置）と地図と 蓄積したｽｷｬﾝ計測の同時確率を推定する ﾛﾎﾞｯﾄ走行軌跡と地図と 蓄積したｽｷｬﾝ計測の同時確率 ﾛﾎﾞｯﾄ走行軌跡 x1:t と蓄積ｽｷｬﾝ z~1:t Particle Filter の拡張手法で推定 地図 m Binary Bayes Filter で推定 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 70. 過去を考慮したParticle Filter の数学的導出 69 ロボット工学セミナー 2015-09-11 乗法定理 時刻1からtの走行軌跡x1:tと蓄積ｽｷｬﾝz~1:tの 同時確率 条件付き独立性 通常のParticleFilterの導出 蓄積ｽｷｬﾝ生成の導出 乗法定理 尤度（計測モデル） 動作モデル 蓄積ｽｷｬﾝ生成 時刻1からt-1の走行軌跡x1:t-1と蓄積ｽｷｬﾝz~1:t-1の同時確率 漸化式として定式化 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 71. 最尤ﾊﾟｰﾃｨｸﾙが持つｽｷｬﾝﾃﾞｰﾀの例 70 ロボット工学セミナー 2015-09-11 10 m 1回のｽｷｬﾝﾃﾞｰﾀ 蓄積したｽｷｬﾝﾃﾞｰﾀ ﾛﾎﾞｯﾄ位置 平面図 ﾛﾎﾞｯﾄの走行経路 生け垣 生け垣 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 72. ﾚｰｻﾞのﾋﾞｰﾑﾓﾃﾞﾙを考慮した蓄積 71 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾚｰｻﾞが通過した部分は自由空間であるはず 移動障害物は測定距離を短くする（長くはしない） 平面図 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （時刻t-1） ﾛﾎﾞｯﾄ位置（時刻t） （ｵﾄﾞﾒﾄﾘのみで推定） 時刻t-1の 測定点 時刻t-1の 測定点 時刻tの 測定点 時刻tの 測定点 消去 消去 保持 保持 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 73. 過去5秒間のｽｷｬﾝを利用して生成した地図 72 ロボット工学セミナー 2015-09-11 矛盾がなく整合性の取れた地図が生成できた 450 m ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 74. Waypoints の生成方法 73 ロボット工学セミナー 2015-09-11 Rao-Blackwellized Particle Filter は時刻1からt の走行軌跡も推定する完全 SLAM であり、各 ﾊﾟｰﾃｨｸﾙは軌跡の情報を保持している 地図生成時に最尤ﾊﾟｰﾃｨｸﾙの走行軌跡を取り出 すことで、教示経路の Waypoints を自動生成 生成した地図と Waypoints は座標系が一致 経路を微修正する場合は、Waypoints ﾌｧｲﾙを 手動で編集 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 75. 自律走行時のｿﾌﾄｳｪｱの構成図 74 ロボット工学セミナー 2015-09-11 Linux PC LIDAR Handler IMU Occupancy Grid MapLIDAR Handler IMU Handler Obstacle Detector Transform Broadcaster Gyro Odometer Behavior Planner Localizer Path Planner Vehicle Controller Motor Controller Waypoint Route Sound Player Costmap Builder LIDARLIDAR MotorMotor Device Process File Data Flow Target Detector ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 76. 自律走行時のｿﾌﾄｳｪｱの rqt_graph 75 ロボット工学セミナー 2015-09-11 rqt_graph：ROSｼｽﾃﾑの実際の接続構成を示すｸﾞﾗﾌ 全体で動いているプロセスは20個以上 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 77. 自律走行時の処理結果の可視化 76 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ） 障害物 （人） 障害物 （ﾍﾞﾝﾁ） 検出した看板 （探索対象） 計画した経路 走行軌跡 ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ 検出した障害物 （衝突高さ／段差） 1 m ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 78. Adaptive Monte Carlo Localization (AMCL) 77 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ） ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ ﾛﾎﾞｯﾄ 1 m ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 79. AMCL が人混みなどでもﾛﾊﾞｽﾄな理由 78 ロボット工学セミナー 2015-09-11 最尤推定の枠組みであるｽｷｬﾝﾏｯﾁﾝｸﾞの最適化計算 を行わないため、過信による推定誤りをしにくい 動作ﾓﾃﾞﾙによる事前確率に基づいてﾊﾟｰﾃｨｸﾙを 散布し、計測ﾓﾃﾞﾙは尤度を評価するだけのため、 推定位置が事前確率の範囲から外れない ﾊﾟｰﾃｨｸﾙごとに異なる外れ値除去ができ、ｱｳﾄﾗｲｱ に対して頑健 不確実性を明示的に扱い、推定位置が不確かな 場合は KLD-Sampling によりﾊﾟｰﾃｨｸﾙ数を増やす ため、真値周辺のﾊﾟｰﾃｨｸﾙが喪失しにくい ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 80. AMCL による自己位置推定（人混み1） 79 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ） ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ 1 m ﾛﾎﾞｯﾄ 人混み （地図にない物体） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 81. AMCL による自己位置推定（人混み2） 80 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ） ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ ﾛﾎﾞｯﾄ 1 m 人混み （地図にない物体） ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 82. AMCL による自己位置推定（平坦な壁） 81 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ﾛﾎﾞｯﾄ ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ） ﾚｰｻﾞｽｷｬﾝ 1 m 長手方向に広がる ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 83. 衝突高さ判定と段差判定による障害物検出 82 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ロボットと衝突する高さの点群と、地面より低い 点群（下り階段など）を高さで判定 地面付近の点群を段差判定（近傍点との差分） ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ） 1 m 検出した障害物 （段差判定） 検出した障害物 （衝突高さ判定） ﾛﾎﾞｯﾄ段差 自動車 自動車 段差 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 84. Global Dynamic Window Approach 83 ロボット工学セミナー 2015-09-11 目標地点 （ｳｪｲﾎﾟｲﾝﾄ） 走行軌跡ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙﾊﾟｽ （ﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法） ﾛｰｶﾙﾊﾟｽ （Dynamic Window Approach） ﾛﾎﾞｯﾄ位置 （ﾊﾟｰﾃｨｸﾙ） 自動車 ﾛｰｶﾙ ｺｽﾄﾏｯﾌﾟ 1 m ｸﾞﾛｰﾊﾞﾙ ｺｽﾄﾏｯﾌﾟ ﾛﾎﾞｯﾄ 自動車 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 85. 目標経路上の障害物を回避する様子 84 ロボット工学セミナー 2015-09-11 https://youtu.be/JgUn1YL5jjM ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 86. つくばチャレンジ2014の結果 85 ロボット工学セミナー 2015-09-11 本走行 完走＋探索課題達成、つくば市長賞 走行距離：1,482 m、走行時間：58分間 実験走行と本走行での完走率 完走：8回／10回 課題達成（全探索対象の発見）：6回／10回 他ﾁｰﾑの状況 完走＋探索課題達成：4台／全54台 ROSを利用して完走したﾁｰﾑは我々のみ ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 87. Contents 86 ロボット工学セミナー 2015-09-11 1. 自律走行を実現するための ROS ﾊﾟｯｹｰｼﾞ 2. 実装されているｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ a. 自己位置推定（amcl） b. 地図生成（gmapping） c. 大域的経路計画、局所的動作計画（move_base） 3. ROS での開発に関する情報 4. つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおける屋外環境での自律走行 5. まとめ
- 88. まとめ 87 ロボット工学セミナー 2015-09-11 slam_gmapping, navigation ﾊﾟｯｹｰｼﾞの構成 実装されている各ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑについて解説 自己位置推定：Adaptive Monte Carlo Localization 地図生成：Rao-Blackwellized Particle Filter SLAM （FastSLAM 2.0 での Grid Mapping） 大域的経路計画：Navigation Function とﾀﾞｲｸｽﾄﾗ法 局所的動作計画：Dynamic Window Approach ROS での開発に関する知見 Terminator：画面分割できるﾀｰﾐﾅﾙ Qt Creator：CMake を開ける統合開発環境 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞでの屋外自律走行の実現例 ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 89. 参考文献 88 ロボット工学セミナー 2015-09-11 ROS Wiki http://wiki.ros.org/ 友納 正裕: “移動ﾛﾎﾞｯﾄのための確率的な自己位置推定と 地図構築”, 日本ﾛﾎﾞｯﾄ学会誌, vol.29, no.5, pp. 423-426, 2011. 友納 正裕: “移動ﾛﾎﾞｯﾄの自己位置推定と地図構築の基礎”, 第47回ﾛﾎﾞｯﾄ工学ｾﾐﾅｰ, 2008. Sebastian Thrun, Wolfram Burgard, and Dieter Fox: “Probabilistic Robotics”, The MIT Press, 2005. （邦訳）上田 隆一: “確率ﾛﾎﾞﾃｨｸｽ”, ﾏｲﾅﾋﾞ, 2007. 坪内 孝司: “移動体の位置認識”, 計測自動制御学会 編, ﾋﾞｰｸﾙ, ｺﾛﾅ社, 2003. Dieter Fox, Wolfram Burgard, and Sebastian Thrun: “The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance”, IEEE Robotics & Automation Mag., vol.4, no.1, pp. 23-33, 1997. ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ
- 90. 謝辞 89 ロボット工学セミナー 2015-09-11 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞにおいて研究開発を共に行った ﾁｰﾑﾒﾝﾊﾞｰの皆さま（西田 貴亮，熊田 大輔，安藤 大和，渡邉 涼，兼井 宏嘉）と 坪内 孝司 先生 （筑波大）に感謝致します 過去を考慮する SLAM の定式化について助言 を頂いた、友納 正裕 先生（fuRo）、古賀 弘樹 先生（筑波大）、坪内 孝司 先生（筑波大）に 感謝致します ROSﾊﾟｯｹｰｼﾞ ｱﾙｺﾞﾘｽﾞﾑ 開発情報 つくばﾁｬﾚﾝｼﾞ まとめ