2012 Fiscal Year Annual Research Report
地盤情報を獲得できる触覚型車輪を利用した軟弱地盤走行経路設定
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23760223
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| Research Institution | Shinshu University |
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Principal Investigator |
飯塚 浩二郎 信州大学, ファイバーナノテク国際若手研究者育成拠点, 助教 (10453672)
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| Keywords | 沈下検知システム / 経路計画 / 軟弱地盤走行性 / 車輪開発 |
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| Research Abstract |
本研究が対象としている不整地軟弱地盤は,“視覚的に認識できる障害に成り得る要因(岩など)”と“視覚的には認識困難な障害に成り得る要因(軟弱な地盤)”が存在し, ローバにはこれらを自律的に回避する能力が求められる. そこで本申請では視覚的に認識困難な障害を回避する手段として車輪が砂地に埋まり走行不能に陥る原因である沈下を, 局所領域において直接検出する車輪の開発[1]を行い, その開発した車輪を用いた沈下検知システムの構築[2]及び沈下回避実証実験[3], そして沈下情報を利用した経路計画の検討[4]を行った. 各研究成果の概要を以下に記す. [1]局所領域を検知する触覚車輪の開発では, 以前本研究にて開発した触覚型車輪よりも高精度検知が可能となった. これは接触情報を拡張する機械的機構を取り組んだこと及び高周波フィルタを用いたデータ処理により実現を可能とした. [2]沈下システムの構築では, 真のデータと比較するためのカメラを用いた沈下測定情報と車輪のデータ(回転角度, 回転速度, 触覚情報)を統合することにより実現し, 実際に沈下推定精度を正確に測定することができた(誤差3%以内). [3]沈下回避実証実験では, 開発した触覚車輪を用いて任意に滑りを与えた地盤を走行させた状態で行った. この実験では触覚車輪に事前に回避の閾値である”判定沈下量”を与え, その値に達した時にその場所から離脱(車輪の逆回転により脱出)することができることを実証した. [4]経路計画の検討では, この沈下量推定情報を加えたときに新しい経路の検討を行った. この情報によりいままでにない経路(ロボットが指定された目的地まで自律で行動する経路)の検討をすることができた. この[1]～[4]の成果により既に学会による発表を行い平成25年度以降においてもその成果を学会及び学会誌に発表していく予定である.
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