2016 Fiscal Year Research-status Report
人間と共存する環境で動作する移動ロボットのための人移動モデルに関する研究
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15K00137
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| Research Institution | Tokyo Woman's Christian University |
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Principal Investigator |
加藤 由花 東京女子大学, 現代教養学部, 教授 (70345429)
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| Project Period (FY) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| Keywords | 人移動モデル / 移動ロボット / ロボットとの共存 / 案内サービス / 遠隔ナビゲーション / 屋内環境センシング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度は，人移動モデルに基づいた移動予測アルゴリズムの開発を目指して，（課題1）ロボットと人間の相互意図推定モデルに基づくアルゴリズムの提案；（課題2）提案手法を評価するためのシミュレータの開発；（課題3）実機実験のための遠隔ナビゲーションシステムの構築，という3つの研究課題に取り組んだ．昨年度の研究成果として，環境形状のみを用いて構築した初期モデルを，観測データにより逐次更新していく人移動モデルの提案を行っている．本年度は，これを相互意図推定モデルにより拡張することを目指して研究を進めた．また，評価のためのシミュレータの開発，次年度の実機実験の準備として，実ロボットを用いた遠隔ナビゲーションシステムの構築を合わせて行った．
まず，課題1として，Social Force Model（SFM）として知られるHelbingの歩行者モデルを，ロボットと人間の相互意図推定モデルにより拡張し，これをロボットの存在を考慮した人移動モデルとして定式化した．このとき，ロボットは事前に設計されたベクトル場（測度場）により移動すると仮定し，これを推定モデルに取り込んだ．
課題2としては，回廊内を周遊する人流が存在する場に，1台の移動ロボットが人と共存する環境を模擬するシュミレータを開発した．本シミュレータを用いて，人がロボットの移動モデルを意識して動いた場合，意識しないで動いた場合に比べて，ロボットとの接近率が低下するとともに，ロボットがゴールに到着するまでの時間が短縮することを示した．
課題3としては，ネットワークを介した実ロボットの遠隔ナビゲーションシステムを構築した．合わせて，ネットワーク遅延の影響がナビゲーションに及ぼす影響を評価し，それを解決するためのモデルを提案した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本年度は，移動予測アルゴリズムの提案，シミュレータの開発と提案手法の評価，および実機実験のためのシステム構築の3つの事項を計画した．
1つめと2つめについては，想定環境を模擬したシミュレータを開発し，アルゴリズムの有効性を検証したが，提案モデルが現実の人移動をどの程度反映したものになっているかの検証は行えておらず，評価は不十分である．昨年度，モデル構築手法を当初計画から変更し，モデル構築のためのデータ取得は不要になった．しかし，実測データを用いたモデルの検証は必要である．次年度は，すみやかにこの検証に着手したいと考えている．
3つめについては，昨年度，誘導ロボットの発注，納品遅れから延期した，実機実験を行うためのシステムの構築を行い，ほぼ予定どおりの進捗であった．ロボット用ソフトウェアにROSを利用し，ロボット（TurtleBot2）にはネットワーク経由での遠隔操作機能とSLAM機能を搭載し，教示走行により地図作成を行った上で，遠隔地からオペレータが目的地を指定するシステムを構築した．当初の予定には含まれていなかったが，システムの構築にあたり，ネットワーク遅延の影響がナビゲーションに及ぼす影響が問題になり，これを解決するモデルを提案するに至った．
これらを総合的に判断すると，評価が不十分であるものの，移動予測アルゴリズムの提案と遠隔ナビゲーションシステムの構築という当初の目的はほぼ達成されており，研究はおおむね順調に進展していると考えられる．
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| Strategy for Future Research Activity |
次年度は，まず，観測データにより，提案モデルが現実の人移動をどの程度反映しているかの検証を行う．また，人移動モデルは環境により異なり，時間とともに変化し，共存するロボットの種類によっても異なると考えられるため，提案モデルを初期モデルとし，観測データによりオンラインで学習を行うモデルを実装する．
そののち，移動予測アルゴリズムを利用し，人の存在確率の高い空間を回避する，人回避経路計画手法を設計する．ここでは，ロボットの存在と動作を含めたモデルを利用し，ロボットが目的地まで人を誘導する経路を出力する．さらに，シミュレーション実験および実機実験を行い，ロボットと人の接近率を評価し，提案手法の有効性を検証する．最終的に，移動ロボットの人回避機構を実現することで，誘導ロボットを様々なサービスへ展開することを目指す．
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| Causes of Carryover |
為替変動のため，海外出張旅費および学会参加費が当初予定していた金額より少なかったため．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
今年度構築したシステムを拡張し，検証実験を行うための各種デバイスやソフトウェア部品を購入する．また，学会出席のための旅費，論文投稿料等を支出予定である．
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