つくばチャレンジ2019技術調査報告 / Tsukuba Challenge 2019 Survey

第13回つくばチャレンジシンポジウム | つくばチャレンジ2019
https://tsukubachallenge.jp/2019/about/symposium

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。
Yoshitaka Hara, Tetsuo Tomizawa, Hisashi Date, Yoji Kuroda, and Takashi Tsubouchi: "Tsukuba Challenge 2019: Task Settings and Experimental Results", J. of Robotics and Mechatronics, vol. 32, no. 6, pp. 1104--1111, 2020.
https://www.fujipress.jp/jrm/rb/robot003200061104/

Transcript

1. つくばチャレンジ2019 技術調査報告 原 祥尭（千葉工大 fuRo），冨沢 哲雄（防衛大），伊達 央 （筑波大），黒田 洋司（明治大），坪内 孝司（筑波大） つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11
2. つくばチャレンジ2019本走行の記録 1 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 参加登録チーム：66チーム、メンバー合計：419人 本走行出走ロボット：59台 完走：3台、うち課題達成（完走＋選択課題2つ以上達成）：1台 自律走行のマイルストーン 1/3 確認走行区間：27台、2/3 折り返し地点：4台、3/3 ゴール、完走：3台 選択課題のマイルストーン A 事前走行なしエリア：1台、B 信号認識横断：2台、 C チェックポイント＋経路封鎖：1台、D 探索対象発見：0台 アンケートへのご協力、誠にありがとうございました（59台分の回答） 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
3. つくばチャレンジのこれまでの記録（第1ステージ） 2 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 2007 2008 2009 2010 2011 2012(小規模) 参加台数 33 50 72 70 69 36 完走 3 1 5 7 6 5 完走チーム 金沢工大 (岩崎, 小林+), 筑波大(大島), 筑波大(Morales, 竹内, 坪内+) ヤマハ発動機 (藤本+) 日立(原, 城吉+), 富士ソフト(石田+), 東北大(竹内+), 千葉工大 fuRo (吉田, 入江, 友納+), 宇都宮大 (鹿内, 尾崎+) 防衛大(伊達, 滝田+), 千葉工大 fuRo (入江, 吉田, 友納+), 筑波大(森川, 坪内+), 日立(原, 大島+), 電通大(平井, 冨沢+), 産総研(横塚+), 富士ソフト (山田, 石田+) 千葉工大 fuRo (入江, 吉田, 友納+), 産総研(横塚+), 宇都宮大 (篠原, 尾崎+), ミツバ(塩谷+), 筑波大(識名, 山田+), 防衛大(伊達, 滝田+) (本走行を複数回実施) 宇都宮大×2 (赤井, 尾崎+), 早稲田大 (北村, 鈴木+), 筑波大(水野, 坪内+), 防衛大(菊地, 伊達, 滝田+) 課題達成 同上 同上 同上 同上 同上 同上 ROS 利用 0 0 0 1 明治大(黒田+) 4 3 ROS 完走 0 0 0 0 0 0 第1ステージは選択課題がなかったので「完走」＝「課題達成」 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
4. つくばチャレンジのこれまでの記録（第2ステージ） 3 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 2013 2014 2015 2016 2017 参加台数 47 54 56 62 65 完走 3 8 3 4 11 完走チーム 宇都宮大 (宇内, 赤井, 尾崎+), 防衛大 (菊地, 伊達, 滝田+), 筑波大 (吉田, 松本, 大矢+) 宇都宮大(赤井, 尾崎+), 筑波大×2(原, 坪内+ /吉田, 松本, 大矢+), 東北大(遠藤, 永谷+), 防衛大×2 (小林, 伊達, 滝田+), ミツバ(塩谷+), 宇都宮PJ(江口) (本走行日が雨天) 宇都宮PJ(江口), 土浦PJ(阪東+), リバスト(鹿貫+) (短縮コースでの完走は除く) リバスト(鹿貫+), 筑波大(安藤, 坪内+), 土浦PJ(阪東+), 宇都宮大(土方, 尾崎+) 千葉工大 fuRo (入江, 原, 吉田, 友納+), 防衛大(滝田+), 千葉工大×2 (後藤, 上田, 林原+), 芝浦工大(小林, 内村+), 土浦PJ(阪東+), 宇都宮大(土方, 尾崎+), 筑波大(満留, 伊達+), 日工大(福士, 石川+), 千葉大(饗庭, 大川+), 法政大(河野, 小林+) 課題達成 (完走+探索) 3 宇大, 防大, 筑波大 4 宇大, 筑大, 防大, ミツバ 0 (探索達成は筑波大のみ) 1 筑波大 3 土浦PJ, 宇大, 筑波大 ROS 利用 6 13 21 33 48 ROS 完走 0 1 筑波大(原, 坪内+) 1 リバスト(鹿貫+) 2 6 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
5. つくばチャレンジのこれまでの記録（第3ステージ） 4 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11  選択課題として「事前走行なしエリア」「信号認識横断」「チェックポイント通過」「探索対象発見」を設定  「完走」＋「選択課題2つ以上達成」で「課題達成」 2018 2019 2020 2021 2022 参加台数 75 66 -- -- -- 完走 6 3 -- -- -- 完走チーム 千葉工大 fuRo (原, 入江, 吉田, 友納+), おうち未来PJ(松下+), 千葉大(白川, 大川+), Tier Ⅳ(安藤, 満留+), リバスト×2(鹿貫+) 迷探偵子羊(奥村+), リバスト(鹿貫+), 土浦PJ(阪東+) -- -- -- 課題達成 (完走+選択2) 2 千葉大, リバスト 1 リバスト -- -- -- ROS 利用 51 49 -- -- -- ROS 完走 5 3 -- -- -- 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
6. つくばチャレンジのこれまでの記録 5 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 2012は実施しない予定だった が、要望を受け急遽2日間のみ 小規模に開催（台数も少ない） 完走台数は、毎年1割前後 課題達成台数は、より少ない ROS 利用が増えているが、 完走できるのは少数（課題の 難易度は年々上昇、長距離化） 33 50 72 70 69 36 47 54 56 62 65 75 66 3 1 5 7 6 5 3 8 3 4 11 6 3 3 1 5 7 6 5 3 4 0 1 3 2 1 0 0 0 1 4 3 6 13 21 33 48 51 49 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 6 5 3 0 20 40 60 80 台数 参加台数 完走 課題達成 ROS 利用 ROS 完走 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
7. チーム体制、達成度について 6 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11
8. 各チームの拠点地域 7 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 関東が過半数 中部と近畿も多い （中之島チャレンジと関連？） 東北、中国、九州は減少傾向 以前は海外からの参加もあった 北海道, 0, 0% 東北, 0, 0% 関東, 47, 80% 中部, 5, 8% 近畿, 6, 10% 中国, 0, 0% 四国, 0, 0% 九州沖縄, 1, 2% 北海道 東北 関東 中部 近畿 中国 四国 九州沖縄 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
9. 各チームのこれまでの参加年数 8 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 意外にも初参加チームが最多 第1回2007年から皆勤チームも メンバーの入れ替わりもある チーム（所属）は変わったが、 個人としては皆勤の方もいる 14 7 3 3 6 3 2 1 3 7 3 3 4 0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 チーム数 これまでの参加年数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
10. 各チームのメンバー数 9 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 4人が最多、最大でも10人 それ以上の人数の場合、同じ 所属でも別チームにする傾向 2 4 6 13 8 8 2 5 5 6 0 5 10 15 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 チーム数 チームメンバー数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
11. 今年度の実験走行への参加日数（本走行日を含む） 10 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 全実験走行日に参加している チームが最多 遠方のチームなどは本走行の 直前のみ参加か 実験走行日の回数は2018より 少ない（昨年度は9回あった） 3 0 1 2 3 9 10 11 20 0 5 10 15 20 25 0 1 2 3 4 5 6 7 8 チーム数 実験走行への参加日数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
12. ロボットの輸送方法 11 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 レンタカーが最多 自家用車／社用車と合わせ、 自分たちでの運搬が多い 22 30 0 10 0 10 20 30 40 自家用車／社用車 レンタカー 大型タクシー 宅配便 チーム数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
13. 本走行／全実験走行での到達距離 [m] 12 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 チームによって経路が違う ため、完走でも距離は異なる 多くのチームが約 600 m 以下 で走行失敗（2018も同様） 実験走行で長く走行できても、 本走行は約 200 m などで失敗 する場合も多い（2018も同様） 7 24 10 8 0 3 1 0 1 0 2 2 0 1 2 12 12 8 1 5 0 1 5 0 5 7 0 1 0 10 20 30 チーム数 到達距離 [m] 本走行 全実験走行 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
14. 全実験走行での自律走行距離の合計 [km] 13 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 自律走行できているチームは、 数十 km の実機テストを実施 （全8回の実験走行日で） それでも本走行では約 2.5 km のコースを完走できない （リアルワールドの難しさ） 36 13 3 4 2 1 0 10 20 30 40 5 10 15 20 25 30 チーム数 全実験走行での自律走行距離の合計 [km] 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
15. 選択課題へのチャレンジ状況 14 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 信号認識への取り組みが最多 チェックポイントも人気 事前走行なしと探索は同程度 各課題で、取り組んでいたが 本走行は不実施の場合が多い （実施したのは各々半数未満） 来年度に向けた意欲は高い 12 20 17 11 32 2 9 7 1 49 18 31 21 18 17 0 10 20 30 40 50 60 A 事前走行なしエリア B 信号認識横断 C チェックポイント＋経路封鎖 D 探索対象発見 なし チーム数 取り組んでいた選択課題 本走行で実施した選択課題 来年度取り組みたい選択課題 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
16. 全実験走行での選択課題の成功回数 15 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 選択課題を複数回達成できた ロボットはごく少数 本走行での達成はより少ない 本走行の結果は以下 ◼ A 事前走行なしエリア：1台 ◼ B 信号認識横断：2台 ◼ C ﾁｪｯｸﾎﾟｲﾝﾄ＋経路封鎖：1台 ◼ D 探索対象発見：0台 48 3 2 2 0 3 1 53 2 1 1 0 2 0 55 3 1 0 0 0 0 0 20 40 60 0 2 4 6 8 10 12 チーム数 成功回数 B 信号認識横断 C チェックポイント＋経路封鎖 D 探索対象発見 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
17. 本走行／実験走行での自律走行の失敗原因 16 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 全体的に2018と同様の傾向 自己位置推定が最多、 地図構築の問題も内包？ ◼ 自己位置推定は重要 ◼ 環境認識能力が低く、自己位置 推定に依存しすぎとも言える 実環境（フィールド）は過酷で、 ハードウェアトラブルも多い 17 16 7 4 11 30 11 12 3 0 2 0 10 20 30 40 進捗不足（未完成） 機構（メカ） 電装（エレキ） 通信 地図構築（SLAM） 自己位置推定 経路・動作計画 障害物検出・回避 信号・交通状況認識 看板認識、探索対象認識 オペレータ操作ミス チーム数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
18. ハードウェアについて 17 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11
19. ロボットのサイズ（全長、全幅、全高） 18 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ロボット仕様条件 ◼ 全長：1.2 m 以下 ◼ 全幅：0.75 m 以下 ◼ 全高：0.6 m 以上、1.5 m 以下 全高のみ低い方に偏りがある 0 0 2 0 4 11 9 10 11 4 5 3 0 2 4 6 8 10 12 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 台数 全長 [m] 0 0 1 4 15 20 13 6 0 5 10 15 20 25 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 台数 全幅 [m] 16 8 6 5 5 6 5 4 4 0 5 10 15 20 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 台数 全高 [m] 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
20. ロボットの重量 19 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ロボット仕様条件 ◼ 重量：100 kg 以下（60 kg 以下 を推奨） 推奨している 60 kg 以下の ロボットが多い 安全確保のためには軽量で あることが望ましい 2 7 11 12 4 9 5 2 4 3 0 5 10 15 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 台数 重量 [kg] 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
21. 自律走行時の最高速度 [km/h] 20 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 自律走行では 4 km/h が最多 4 km/h 超過は、リモコン走行 でのデータ取得時が多い様子 高速での安全確保のためには、 より高度な自律機能が必要 1 1 0 4 6 6 3 36 0 1 1 0 0 10 20 30 40 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5 6 台数 自律走行時の最高速度 [km/h] 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
22. 製作費 [万円] 21 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ロボット筐体、コンピュータ、 センサなど一式で約100～200 万円が多い 20万円以下の回答は誤り？ （PCなどで数十万円は必要） 14 7 8 4 10 10 3 1 0 1 1 0 5 10 15 20 40 60 80 100 200 300 400 500 600 700 台数 製作費 [万円] 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
23. 移動方式 22 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ほぼすべてが車輪型 クローラ型、二足歩行型も従来 から数台参加している 四脚などの多脚型はゼロ （初期に少数いた） 多脚／二足での完走はまだない 車輪, 56, 95% クローラ, 2, 3% 多脚, 0, 0% 二足歩行, 1, 2% 車輪 クローラ 多脚 二足歩行 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
24. 移動ロボットプラットフォーム 23 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 独自開発が最多 既存プラットフォームでは T-frog i-Cart mini が多い WHILL が2018のゼロから増加 （アンケート未回答も含める と合計4台） 26 19 2 3 8 1 0 5 10 15 20 25 30 独自 T-frog i-Cart mini REVAST Mercury 電動車椅子 WHILL Model CR 電動車椅子 その他 電動カート（ラジコンカーなど） 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
25. モータ 24 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 T-frog モータが最多 ブラシ付きよりブラシレスの モータが多い maxon や日本電産は意外に 少ない 中国製を中心に多様なモータ が登場 13 16 11 2 4 0 1 0 12 0 5 10 15 20 移動ロボットプラットフォーム付属 T-frog ブラシレスDCモータ Oriental Motor ブラシレスDCモータ maxon ブラシ付きDCモータ maxon ブラシレスDCモータ 日本電産 ブラシ付きDCモータ 日本電産 ブラシレスDCモータ 山洋電気 ブラシ付きDCモータ その他 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
26. モータコントローラ 25 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 T-frog モータドライバが最多 maxon や日本電産は意外に 少ない 中国製を中心に多様なモータ ドライバが登場 11 23 7 2 0 0 4 12 0 5 10 15 20 25 移動ロボットプラットフォーム付属 T-frog モータドライバ Oriental Motor モータドライバ maxon EPOS モータドライバ 日本電産 モータドライバ 山洋電気 モータドライバ オカテック TinyPower モータドライバ その他 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
27. 非常停止スイッチの方式 26 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 構成が簡単な駆動電源遮断が 最多（挙動には注意が必要！） ウォッチドッグ機能を利用した 通信遮断や、停止信号機能も 重量があるロボットの場合は 斜面対策で電磁ブレーキも必要 （電動車椅子は標準搭載） クラッチなどで手押しできるように注意！ 13 9 29 12 4 0 5 10 15 20 25 30 35 モータ端子開放フリー モータ端子短絡ブレーキ モータドライバ駆動電源遮断 モータドライバ通信遮断／停止信号 電磁ブレーキ 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
28. 非常停止スイッチでの動力供給の遮断方法 27 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11  モータ端子開放フリー ◼ ◦モータはフリー状態 ◼ △開放時に誘導電流が発生（影響小）  モータ端子短絡ブレーキ ◼ ◦モータはブレーキ状態 ◼ △運動エネルギーを熱に変換  モータドライバ駆動電源遮断 ◼ ×モータの状態は挙動不明 ◼ ×高圧の誘導電流が発生 ◼ ×逆起電力がドライバに印加され不安定  モータドライバ通信遮断／停止信号 ◼ ◦モータの状態は仕様で規定 通信線 モータ端子 開放フリー モータ端子 短絡ブレーキ モータドライバ 駆動電源遮断 モータドライバ 通信遮断／停止信号 資料提供：渡辺 敦志（SEQSENSE/明治大） キャパシタなど で対策を！ 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
29. バッテリ種類 28 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 鉛畜が最多 リチウムイオンも多い 複数種類の併用も 32 22 4 3 3 0 10 20 30 40 鉛蓄 リチウムイオン リチウムポリマー リチウムフェライト ニッケル水素 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
30. コンピュータ種類 29 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ノートPCが最多 小型ベアボーン、組み込みPC も多い デスクトップPCの搭載も！ （2018より増加） NVIDIA Jetson の利用も継続 34 5 12 9 4 4 0 5 10 15 20 25 30 35 40 ノートPC デスクトップPC 小型ベアボーン、組み込みPC シングルボードコンピュータ NVIDIA Jetson シングルボードコンピュータ その他 マイコン（OS なし） 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
31. センサ種類 30 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 エンコーダ、IMU は基本搭載 ほぼすべてが LIDAR を搭載、 LIDAR 不使用は2台のみ カメラや GNSS も増加傾向、 複数センサ融合へ発展中 49 35 1 45 40 9 11 17 9 19 0 10 20 30 40 50 60 車輪／モータエンコーダ IMU（ジャイロ、加速度センサ） 磁気センサ 2D-LIDAR 3D-LIDAR 距離画像カメラ ステレオカメラ 単眼カメラ 全方位カメラ、全天球カメラ GNSS 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
32. ソフトウェアについて 31 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11
33. OS 32 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 Ubuntu が圧倒的多数 Windows との併用も Ubuntu, 57, 93% Windows, 3, 5% Raspbian, 1, 2% Ubuntu Windows Raspbian 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
34. メッセージ通信ミドルウェア 33 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ROS が最多 ROS2 や Ignition も登場 筑波大開発の SSM (Streaming data Sharing Manager) は、 他チームで使われている 48 1 1 0 5 7 0 10 20 30 40 50 60 ROS ROS2 Ignition Robotics Isaac SDK SSM 独自 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
35. 自律走行や地図構築（SLAM）に利用したソフト 34 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ROS で標準的な navigation と slam_gmapping が多い Autoware も多い Cartographer は増加（2→8） 製品である Stencil の利用も Visual SLAM は実質ゼロ 中身を理解して使うことが大切 24 9 2 16 0 0 8 1 5 0 0 0 0 0 1 0 5 10 15 20 25 30 ROS navigation Autoware MRPT GMapping LOAM Karto SLAM Cartographer hdl_graph_slam/hdl_localization KAARTA Stencil ORB-SLAM OpenVSLAM LSD-SLAM SVO DSO RTAB-Map 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
36. 地図構築（SLAM）の手法 35 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 Laser SLAM が圧倒的多数、 グラフベースの手法が増加 Visual SLAM はゼロに減少 LIDARカメラ融合はStencil2のみ SLAM 不使用チームの戦略 ◼ 車輪オドメトリ地図で教示再生 ◼ GNSS 主体 ◼ トポロジカル地図 ◼ End-to-End 深層学習 16 17 13 0 0 0 13 0 5 10 15 20 Laser スキャンマッチング Laser ベイズフィルタ Laser グラフベース SLAM Visual SLAM Laser Visual SLAM RGB-D SLAM SLAM 不使用 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
37. 地図の種類 36 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 メトリック地図（点群地図、 占有格子地図など）が多い 2次元から3次元へ発展中 トポロジカル地図、事前地図 なしのアプローチも 33 17 5 2 0 10 20 30 40 2次元メトリック地図 3次元メトリック地図 トポロジカル地図 事前地図なし 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
38. 地図の手作業での調整 37 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 半数以上が手作業で調整を 行っている 画像／点群編集ソフトで修正、 部分地図に分割して手動での 位置合わせなど あり, 40, 68% なし, 19, 32% あり なし 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
39. 自己位置推定の手法 38 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 LIDAR によるベイズフィルタ （主にパーティクルフィルタ） やスキャンマッチングが多い カメラによる手法は少数 LIDARカメラ融合はStencil2のみ 場所認識や GNSS 主体のアプ ローチも 25 26 1 0 3 4 0 0 0 0 5 10 15 20 25 30 Laser スキャンマッチング Laser ベイズフィルタ Visual Localization Laser Visual Localization トポロジカル場所認識 GNSS 主体 Laser Localization 深層学習 Visual Localization 深層学習 End-to-End 深層学習 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
40. 経路・動作計画の手法 39 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 ROS navigation の手法が多い （グラフ探索＋DWA） モデル予測制御（MPC）も登場 深層学習による経路・動作計画 のアプローチも 20 21 5 1 0 1 6 2 3 0 0 5 10 15 20 25 占有格子地図グラフ探索 Dynamic Window Approach ポテンシャル法 Timed Elastic Band Rapidly-Exploring Random Tree State Lattice Planner Pure Pursuit Model Predictive Control Planning 深層学習 End-to-End 深層学習 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
41. 信号認識、看板認識、探索対象認識の手法 40 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 物体認識には深層学習（特に YOLO）の利用が多い 一方で、従来のアプローチも 使われている 7 1 4 0 2 16 34 0 10 20 30 40 非深層学習：テンプレートマッチング 非深層学習：HOG+SVM 非深層学習：レーザ受光強度 深層学習：Faster R-CNN 深層学習：SSD 深層学習：YOLO 物体認識なし 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
42. 信号認識、看板認識、探索対象認識に利用したソフト 41 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 OpenCV が最多、続いて PCL 深層学習フレームワークでは Darknet が最多 (YOLO のため) TensorFlow、PyTorch は同数 20 2 8 1 4 4 1 6 0 5 10 15 20 25 OpenCV Open3D PCL scikit-learn TensorFlow PyTorch Chainer Darknet 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
43. 特定の場所でのみ必要となる機能の起動方法 42 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 信号認識、看板認識、探索対象 認識などは、必要なときのみ 起動する状態遷移が望まれる 常時起動して通信でトリガー する方法が最多 35 22 2 1 1 1 0 10 20 30 40 実施していない 常時起動（通信でトリガー） C++ から system() や popen() で起動 Python から SWIG や pybind11 で起動 Python から subprocess で起動 シェルスクリプトで状態遷移して起動 台数 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア
44. まとめ 43 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11
45. まとめ 44 つくばチャレンジ2019シンポジウム 2020-01-11 技術調査アンケートに基づき、以下についてまとめた ◼ 本走行／全実験走行での到達距離、選択課題の成功回数 ◼ 自律走行の失敗原因 ◼ ハードウェア（プラットフォーム、モータ、コンピュータ、センサの分類など） ◼ ソフトウェア（OS、ミドルウェア、利用ソフト、手法の概要など） 挑戦的なアプローチとして、3次元地図、トポロジカル地図、カメラや GNSS の活用とセンサ融合、深層学習による行動計画などが挙げられる 歴代記録 チーム、達成度 ハードウェア ソフトウェア