自律移動ロボットの安全機構のためのLiDARによる速度推定

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1. 自律移動ロボットの安全機構のためのLiDARによる速度推定 〇元制御系エンジニア( X(旧Twitter):@KariControl) 2025/07/19 FA設備技術勉強会 ※所属先企業とは一切関係ありません。個人としての発表です。
2. 自律移動システムの安全機能 ◼ 自律移動ロボットの基本機能 – 認識・判断・制御の3要素：End2EndのAIが昨今のトレンド – 安全機構：重篤なリスクを排除するための機能安全 ◼ 本質安全と機能安全 – 本質安全：危険源を排除・低減して安全を担保 – 機能安全：安全機能により危険性を許容値以下に低減 ◼ 機能安全 – ISO26262(公道走行モビリティ・ロボット)やIEC61508(機能安全全般)等の規格 – 公道走行での自律移動システムはISO26262が適用されることが多い – 屋内自律移動ではJISで様々な規格が存在(JIS D6802等) 2 自律移動システムの実用化には例外なく安全機能の適用が必須 昨今はEnd2EndのAIによる自律移動も登場し、より機能安全の重要性が増大 認識AI (外界/自己認識 判断AI (意思決定・経路) 目標 経路 認識 結果 制御 ルールベースの 安全機構 センサ
3. 車速制御の一例 3 車速計画 車速制御器 加減速 指示 目標 車速 車速観測値 車輪速センサ モータ等 正常動作のみであれば車輪速センサとアクチュエータが正常に動けば自動走行可 車速計画に沿った減速・停止・加速
4. センサ故障時の車速制御の一例 4 車速計画 車速制御器 加減速 指示 目標 車速 車速観測値 車輪速センサ モータ等 モータ等 通常の速度制御のみではセンサが1つ壊れただけで大事故が発生 現場制御として、異常時の安全機能を備えた制御開発が必要 停止の失敗 回避の失敗
5. 安全対策込みの車速制御の一例 5 車速計画 車速制御器 加減速 指示 目標 車速 車速観測値 車輪速センサ モータ等 異常検知 フォールバック (代替車速制御) 緊急停止(フェールセーフ) 代替の速度推定 手段 (車輪速とは別系統) セレクター 異常検知・フォールバック・緊急停止があれば最低限の安全性確保可能 特に別系統センサによる代替の速度推定手段が重要
6. 昨今のロボットでのアプローチ例 ◼ レーザー光を用いたレーザーレーダー – レーザーの反射時間測定に基づくセンシング – 物体の表面形状を点群情報として取得可能 ◼ 昨今の自律移動ではLiDARの標準搭載が加速 – 物体の形状/距離検出のためにロボットへのLiDARが加速 – 車輪速とは別系統のセンサとしてロボットに搭載 6 LiDAR 物体検出用のLiDARを使って速度推定の代替ができれば安全機能に活用可能 元から搭載されているLiDARを使えばコストアップせず安全確保可能 スキャン開始 スキャン 終了 駐車場の車を検出
7. 点群前処理 LiDAR 1フレーム前のLiDAR 点群 スキャンマッチング による移動量推定 点群 LiDARによる移動速度推定 ◼ アルゴリズムの構成 – 1) 点群の前処理、2)1フレーム前LiDAR点群準備、3)移動量推定 – 点群前処理ではダウンサンプル・はずれ値除去等を実施 7 1フレーム間のLiDAR点群同士を比較して座標変換を計算することで移動量推定 移動量推定により現在のロボットの車速を推定することが可能
8. 実験による検証 ◼ LiDAR(32レイヤー)と車速真値測定システムを構築 – ROS 2のアプリにて真値計算と車速推定を実施 ◼ UbuntuのミニPCでROS 2でのデータロギングとそれを用いた車速推定を実施 8 実験システム Ubuntu PCとROS 2上で車速推定アプリを構築してデータロギングと推定を実験
9. 実験例 ◼ LiDARで求めた移動量から速度を推定可能 ◼ 車速の真値に対しておおよその傾向を推定可能 9 LiDARでの速度推定実験 実験にてLiDARを用いて自律移動の速度を推定できることを確認 この推定値を使えば車輪速異常時でも速度把握が可能
10. まとめ ◼ 背景 – 車速推定はロボットには重要不可欠な技術 – 安全機構を備えた車速制御が必要 ◼ 内容 – LiDARによる移動速度推定実験を実施 – 車速真値に対しておおよその傾向を推定可能 ◼ ポスト処理追加による車速推定値のはずれ値・ノイズ除去検討 ◼ 異常検知とフォールバック向け速度制御の設計 10 まとめ 今後
11. ご清聴ありがとうございました 11