2018 Fiscal Year Research-status Report

自己位置推定技術の活用による建築現場のための無人搬送車の開発および実証実験

Research Project

Project/Area Number	18K04439
Research Institution	Ashikaga University
Principal Investigator	仁田佳宏足利大学, 工学部, 准教授 (10318834)
Project Period (FY)	2018-04-01 – 2021-03-31
Keywords	自己位置推定 / 無人搬送車 / ロボット / 建築現場 / 省人化
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、自己位置推定と環境地図の作成を行う自己位置推定技術(SLAM)を活用したナビゲーションシステム及び無人搬送車の実用化を目的として、行っている。初年度となる本年度は、無人搬送車の建設現場での走行における問題点を明らかにすることを目標として、大学構内を対象として走行実験を行い、知見の収集を行っている。その際、既に研究代表者が開発しているマーカーを用いたナビゲーション手法を用いている。また、同時に大学構内を対象として、Structure from Motion(SfM)技術を用いた写真画像を基にした大学構内の3次元の図面化についても検討を行っている。走行実験および写真画像に基づく3次元の図面化から、問題点および知見として、下記の5点が明らかとなっている。(1)マーカーによるナビゲーションでは、太陽光の影響を大きく受けるが、偏光フィルターを使用することで、太陽光の影響を低減することが可能である。(2)全方向に移動可能な無人搬送車の場合、路面の影響を大きく受け、直進性能が劣化する場合がある。(3)マーカーのみによるナビゲーションでは、粉塵の影響により、マーカーを読み取れず、ナビゲーションができない場合がある。(4)廊下など、画像処理上の特徴が少ない箇所の場合、SfM技術のみでは処理できず、図面化が難しい場合がある(5)SLAMやSfM技術に基づく環境地図の作成では、オドメトリーが効果的である。建設現場の光環境や路面状況を考慮すると、オドメトリーを活用するためには、慣性計測装置(IMU)の使用が効果的であると考えられる。本年度の成果の一部は、2019年度日本建築学会学術講演会で発表予定である。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 3: Progress in research has been slightly delayed. Reason 初年度なる本年度は、自己位置推定技術(SLAM)を活用したナビゲーションシステム及び無人搬送車の実用化に際し、問題点および課題点の抽出を大きな目的とした。そこで、問題点及び課題点の抽出を目的として、大学構内を対象として、走行実験を実施しており、主に次の5点の問題点および課題点の抽出を行った。(1)マーカーによるナビゲーションでは、太陽光の影響を大きく受けるが、偏光フィルターを使用することで、太陽光の影響を低減することが可能である。(2)全方向に移動可能な無人搬送車の場合、路面の影響を大きく受け、直進性能が低くなる場合がある。(3)マーカーのみによるナビゲーションでは、粉塵の影響により、マーカーを読み取れず、ナビゲーションができない場合がある。(4)廊下など、画像処理上の特徴が少ない箇所の場合、SfM技術のみでは処理できず、図面化が難しい場合がある。(5)SLAMやSfM技術に基づく環境地図の作成では、オドメトリーが効果的である。建設現場の光環境や路面状況を考慮すると、オドメトリーを活用するためには、慣性計測装置(IMU)の使用が効果的であると考えられる。以上のように本年度は、走行実験を通じて、無人搬送車の走行に関わる問題点および課題点と、環境地図作成における課題点および知見を明らかにしており、本年度の計画を部分的には達成している。しかし、研究課題の一つであるSLAMによる地図とCADもしくはBIMの図面による比較についての検討は行えていないため、(3)やや遅れていると判断した。
Strategy for Future Research Activity	今後は、本年度に明らかとなった問題点及び課題点の解決、本年度取り組めなかったSLAMによる地図とCADもしくはBIMの図面による比較についての検討、建設現場に適した無人搬送車の開発、より建設現場に適したナビゲーションシステムの開発を主な目的として、研究を進める。まず、初年度に明らかになったマーカーの粉じん対策、無人搬送車の直進性能について、改善を行い、より建設現場に適した無人搬送車のナビゲーションシステムへの改良を行う。このナビゲーションシステムの改良では、マーカーによる手法とVisual SLAMなどの自己位置推定技術を複合を計画している。次に、廊下などの画像特徴の乏しい箇所でも、より正確な環境地図を構築するため、慣性計測装置(IMU)からの計測情報やマーカー位置の情報を組み込んだ環境地図の構築方法について検討する。また、本年度取り組めなかったSLAMによる地図とCADもしくはBIMの図面による比較については、Pythonによるプログラムを組み入れた環境地図とCADもしくはBIMの図面を比較できるシステムの開発を検討する。最後に、建設現場に適した無人搬送車の開発として、資材を複数の無人搬送車が協調して運搬可能なシステムへの拡張、作業員との協調を考慮して、ロボットアームなどを搭載した無人搬送車の開発を計画している。研究計画全体を通しての方針として、開発したナビゲーションシステム、環境地図作成方法および無人搬送車について、実構造物や実建設現場を対象とした実証実験を通して検証することを考えている。