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ロボット掃除機から学ぶ自律移動ロボットを支える技術 - CADDi STUDDi

ロボット掃除機から学ぶ自律移動ロボットを支える技術 - CADDi STUDDi

Slide 5 image courtesy of https://tech4gods.com/.

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January 11, 2022
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  1. 自己位置推定 • 自分が部屋(環境)の中のどこにいるかをセンサの情報を元に推定する • センサの種類によってさまざまなやり方がある • 複数の観測信号を統合して精度を向上させる手法 (カルマンフィルタ、パーティクルフィルタなど)もある センサ 自己位置推定の方法

    GPS GPS信号の受信 車輪の回転数センサ 車輪の回転数と車体サイズ等から計算する (ホイールオドメトリ) IMU(加速度センサ) 計測値の積分 カメラ 特徴点同士のマッチング (Visual Odometry) LiDAR 点群のスキャンマッチング vL vR v d 点群t1 点群t2 ホイールオドメトリ 点群のスキャンマッチング 2つの点群の間の剛 体変換を見つける ω O 車輪
  2. 動作計画(Motion Planning) • 経由点間を移動するのに必要な(速度などの)目標値を計算する • 経路計画とまとめられることが多いが、今回は以下のように区別する ◦ 経路計画:ロボットの移動する経路を計算する ◦ 動作計画:ロボットが経路を移動する際の制御目標値を計算する

    Goal Start Path Trajectory • ロボットには物理的な制約があるため、経路計画によって生成された経路(Path) をそのまま移動できないことがある • そうした場合にはロボットの動作モデルを考慮した軌道(Trajectory)を計算する必 要がある • 経路を生成することを経路計画(Path Planning, Global Path Planning)という • 軌道(もしくはそれを実現する制御目標値)を生成することを動作計画(Motion Planning, Local Path Planning)という • お掃除ロボットは対向二輪ロボットといい、その場で回転が可能なので車のような 物理的制約はない 経路計画と動作計画
  3. 制御 • 与えられた目標値を実現するための制御入力(電圧、信号の入力周期など) を計算する • 広く用いられている制御手法の一つにPID制御がある e: 目標値と現在の値の差(偏差) kp :

    比例ゲイン kI : 積分ゲイン kD : 微分ゲイン 偏差の積分値に比例して入力値を 変化させる。定常的な偏差を打ち 消す働きをする 偏差の微分値に比例して入力値を 変化させる。偏差の急激な変化を 打ち消す働きをする
  4. 経路計画 スタート地点からゴール地点を結ぶ経路を計算する 以下のような経路計画アルゴリズムがある • グラフ探索アルゴリズムを用いた手法 ◦ ダイクストラ法 ◦ A*アルゴリズム •

    ランダムサンプリングによる手法 ◦ Probabilistic Roadmap ◦ Rapidly Exploring Random Tree • その他 ◦ ポテンシャル法 経由点 Start Goal 障害物
  5. 実はこれ以外にも色々ある • 音声認識、自然言語処理 • ロボットアームの動作計画 • マルチロボットの協調動作 ◦ できることによってタスクの割り当てを変える ◦

    いる場所によってタスクの割り当てを変える ◦ ぶつからないように経路計画をする • タスク計画 ◦ どのタスクの優先順位が高いか? キッチンを掃除して! リビングを掃除して!
  6. まとめ 自律移動ロボットは大きく分けて以下の要素技術からなる • 自己位置推定 • 地図生成 • 動作計画・経路計画 • 制御

    物にぶつかったら避けて移動するよ! → 障害物回避 部屋全体を掃除するよ! → 経路計画、地図生成、自己位置推定 掃除が終わったら充電ドックに戻るよ! → 地図生成、自己位置推定、制御 コードは避けて掃除するよ! → 物体認識、経路計画