2021 Fiscal Year Annual Research Report
スペクトル拡散音波を用いた小型分散ロボットの協調制御のための測位システム
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20K20374
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
近藤 直 京都大学, 農学研究科, 教授 (20183353)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
中西 弘明 京都大学, 工学研究科, 講師 (50283635)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | スペクトル拡散音波 / 複合航法 / モーションキャプチャ / INS |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、スペクトル拡散音波測位システム(SSSLPS)を利用した小型分散ロボットの航法システムの開発を行った。小型で複数台の対象を計測するために、計測範囲にスピーカを設置し、計測対象にマイクを搭載するGPS-likeなコンフィギュレーションのシステムを構築した。そして、IMU、地磁気センサ、気圧センサのデータとSS音波のデータを同期させながら取得する受信機の開発を行った。また、位置と姿勢の計測精度を評価するためにモーションキャプチャを利用した評価システムの構築も行った。これらの装置を用いて、SS音波同士の干渉を軽減する方法、グリーンハウス内における温度変化と空間的温度分布による音速変化を補償する方法、マルチコプタによる雑音対策に関する研究を行った。静止位置と方位の計測精度は、グリーンハウス内で8 m x 22 mにおいて、2次元位置の誤差が55 mm未満であり、1.58±0.86°の誤差で方位を計測できた。
最終年度は、クローラ型およびマルチコプタ型ロボットによる移動体の計測精度を評価した。クローラ型ロボットにおいては，SSSLPSとINS(慣性航法)を複合させるためのフィルタリング手法を開発した。TDMA（時分割多重接続）でSS音波同士の干渉を低減することで発生する遅延がある場合においても、提案手法は拡張カルマンフィルタより優れたフィルタリング性能を示した。また、マルチコプタ型ロボットにおいては，雑音の影響および移動速度の変化が大きいことから、従来のドップラシフト補償方法が機能せず、計測データの約25 %において位置の計算ができなかった。そこで、ドップラシフト補償方法を改良し、計測データの90 %程度まで位置の計算が行えるように改善した。移動体の計測精度は、クローラ型ロボットで約40 mm、マルチコプタ型で約50 mmであった。
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