| Project/Area Number |
22KJ0292
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| Project/Area Number (Other) |
22J20554 (2022)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2023)
Single-year Grants (2022) |
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| Section | 国内 |
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| Review Section |
Basic Section 20020:Robotics and intelligent system-related
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| Research Institution | Tohoku University |
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Principal Investigator |
大河原 拓 東北大学, 工学研究科, 特別研究員(DC1)
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| Project Period (FY) |
2023-03-08 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥2,500,000 (Direct Cost: ¥2,500,000)
Fiscal Year 2024: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2023: ¥800,000 (Direct Cost: ¥800,000)
Fiscal Year 2022: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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| Keywords | SLAM / オドメトリ / センサ融合 / ファクタグラフ最適化 / 移動ロボット / ロボティクス / 宇宙ロボット / 触覚 / クライミングロボット / ロボットビジョン / 触覚フィードバック / 最適化 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では複数の視覚センサ、触覚センサを融合した革新的なSLAM理論を構築する。そのため、本年度は各脚先に視覚センサ、触覚センサを搭載し、計算機環境を一新させた新しい脚型クライミングロボットの開発を行う。
昨年度に複数の視覚センサを統合したグローバルマップを構築したが、今年度は全ての視覚センサ間で密にループ制約を与えた誤差関数を定義する。つまり、各視覚センサによって構築される制約がループ制約によって結合されることになる。このような密な制約を持つ誤差関数を最小化することで、高精度なロボットの自己位置と環境地図を推定できると考えている。
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| Outline of Annual Research Achievements |
前年度までは、脚型ロボットのSLAMに触覚の項を統合するための理論の概要を構築していた。しかしながら、前年度に構築した理論に加えて、脚型ロボットのオドメトリ（脚の関節情報から移動量を推定する問題）を統合する必要があることが分かった。また、脚型ロボットのオドメトリ（以後、レッグオドメトリと記載）は、機構パラメータ（リンク長など）に誤差がなく、滑りや地面の変形がないような理想的な条件を仮定している。そのため、脚の運動や環境に応じてどれだけ脚が滑っているか、どれだけ地面が変形しているかを考慮しなければいけない。つまり、脚型ロボットの機構パラメータと環境要因（滑りや地面の変形など）をオンラインでキャリブレーションする機能を備えたレッグオドメトリをSLAMに統合する必要がある。
脚型ロボットは非線形性が強く、ロボットシステムが複雑であることから、まずはシンプルなシステムである4輪駆動のスキッドステアリングロボットにおけるホイールオドメトリのオンラインキャリブレーションに取り組んだ。はじめに、ロボットの速度と車輪速が線形と仮定されたフルリニアモデルというホイールオドメトリモデルのオンラインキャリブレーションに取り組んだ。このとき、オンラインキャリブレーションとSLAMが同時に解かれるような推定システム（ファクタグラフ最適化）を構築した。具体的には、LiDAR、IMU、ホイールエンコーダの観測から、SLAMとオンラインキャリブレーションを同時に解くシステムとなっている。同システムのオンラインキャリブレーションが実行されれば、機構パラメータ（車輪径など）や環境要因（滑りなど）などの影響を補償し、LiDARの拘束が途中で欠如するような難しい条件下でも正確にSLAMが可能となることを確認した。
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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
SLAMの理論を提案し、実証する際に難しい点としては、その新しいSLAMのシステムを実装することとなる。「研究実績の概要」で記したように、ロボットのオンラインキャリブレーションとSLAMを同時に解くシステムを実装し、有効性を検証できた。したがって、本研究課題の技術的な課題であったSLAMの実装の根幹が完成したため、残る作業としては、提案するシステムを同様に実装し、評価をすることとなる。
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| Strategy for Future Research Activity |
脚型ロボットの触覚、オドメトリを考慮したSLAMを完成させる。はじめに、脚型ロボットの脚の変形や滑り、地形の変化などを補償するようなオンラインキャリブレーションの拘束を設計する。また、脚型ロボットの触覚による拘束も同時に考慮するようにする。
そして、脚型クライミングロボットに上記のSLAMを適用し、従来法よりも高精度な推定であることを検証する。また、同システムに基づき、自律移動が実現できることも検証する。
上記のSLAMの成果を論文にまとめ、学術誌、国際会議への投稿、掲載を目指す。
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