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室内用飛行船ロボットにおける
超音波センサを利用した
トポロジカルマップの生成に関する研究
複雑系工学講座 調和系工学研究室
4年 皆川 良弘
背景
使用可能なセンサが限られている (正確な位置情報の取得が困難)
ハードウェアの制約による限られた処理能力
 室内用飛行船ロボット
トポロジカルマップ
環境中のランドマークをノード、ノード間の行動をエッジとして表現したグラフ構造
-低い...
目的
室内用飛行船ロボットにおけるトポロジカルマップの生成
-室内用飛行船ロボットのマッピング手法として有効であるかを検証
モータ制御・センサボード
シリアル通信
本体ボード カメラセンサ
T-Engineシステム
モータ
超音波センサ
センサ入力
モータ出力
・T-Engineシステム(CPU:216MHz, RAM:16MB)
・プロペラユニット
・モータ制御・...
トポロジカルマップ
ノード
-環境中のランドマーク
エッジ
-ノード間が直接移動可能である
①センサ値の取得
・類似するセンサ値をまとめる
-センサ値からランドマークを決定する
②自己組織化マップの生成
③トポロジカルマップの生成
・環境中から...
②自己組織化マップの生成 計算機実験
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・1ステップ=500msごとにセンサ値を取得.
・基本はランダム飛行、壁から遠ざかる
-センサ値が1未満であれば、超音波センサが最小となる方向と逆にモータ出力
-超音波センサの値がすべて1の場合は、ランダムにモータ出力
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実験結果
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●結果
-センサ値から検出されたノードがランドマークと一致した
-検出されたエッジが飛行経路と一致した
●考察
-特徴的なランドマークがあれば、飛行経路に応じたトポロジカルマ...
超音波センサ、及びカメラセンサを用いて、室内用飛行船ロボットにおけるト
ポロジカルマップを生成した
室内用飛行船ロボットにおけるマッピング手法としての有効性を示した
-ランドマークをノードとして検出できた
-飛行可能な経路をエッジとして検出...
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minagawa b

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  1. 1. 室内用飛行船ロボットにおける 超音波センサを利用した トポロジカルマップの生成に関する研究 複雑系工学講座 調和系工学研究室 4年 皆川 良弘
  2. 2. 背景 使用可能なセンサが限られている (正確な位置情報の取得が困難) ハードウェアの制約による限られた処理能力  室内用飛行船ロボット トポロジカルマップ 環境中のランドマークをノード、ノード間の行動をエッジとして表現したグラフ構造 -低い処理能力,限られた情報からマッピングが可能 室内用飛行船ロボットのマッピング手法として有効 地形に左右されない移動 低エネルギー飛行 広範囲の移動による情報収集 アプリケーション:被災地状況探査[2003,薮内]、[2001,浅間] 問題点 環境マッピングの必要性 未知環境の探査
  3. 3. 目的 室内用飛行船ロボットにおけるトポロジカルマップの生成 -室内用飛行船ロボットのマッピング手法として有効であるかを検証
  4. 4. モータ制御・センサボード シリアル通信 本体ボード カメラセンサ T-Engineシステム モータ 超音波センサ センサ入力 モータ出力 ・T-Engineシステム(CPU:216MHz, RAM:16MB) ・プロペラユニット ・モータ制御・センサボード 高さ80cm・直径110cmの円柱形バルーン 超音波センサ -前後左右の4方向 制御の流れ 室内用飛行船ロボット ① ③ ②④ ⑤ カメラセンサ ●外部からの制御がない室内用飛行船ロボット
  5. 5. トポロジカルマップ ノード -環境中のランドマーク エッジ -ノード間が直接移動可能である ①センサ値の取得 ・類似するセンサ値をまとめる -センサ値からランドマークを決定する ②自己組織化マップの生成 ③トポロジカルマップの生成 ・環境中からデータ収集 -類似するセンサ値を得る -クラスタリング ・ノードとエッジを決定する ・移動経路に基づいて生成
  6. 6. ②自己組織化マップの生成 計算機実験 ||}{||minarg t it i t uvc  )(1 t t i t i t i vuuu   )/0.1(9.0 Tt 1v 2v 3v 4v 1Tv Tv1v 2v 3v 1v 2v 3v 1v 2v 3v 1Tv Tv 4v ①センサ値の取得 トポロジカルマップ生成の手順 ),,,,,( ,4321 bgrssssv 41 ~ ss : 4つの超音波センサの値の降順 bgr ,, : 画像のR,G,Bの値からヒストグラムを生成し, 上位100個の画素値を平均した値 : センサベクトル ・センサベクトルの要素は[0,1]に正規化 実機実験  t iu 時刻tにおける結合重みベクトル 学習率
  7. 7. A D C E B ||};{||minarg it i t uvc  ;)()( TjCjP  Nkj , {1 Ttotfor  ;)(  jCthenjcif t ;),(& 1   kjCthenkcjcif tt } {1 mtojfor  );(_)( 0 jmapaddthenjPif  } );(/),()(),( kCkjCjPkjP  {1 mtojfor  );,(_),( 0 kjedgedrawthenkjPif  } {1 mtojkfor  } 0),(,0)(  kjCjC A B C D E },,2,1{ Tt  T 終了時刻 時刻 tv iu 時刻tにおけるセンサベクトル 位置iの自己組織化マップの 結合重みベクトル )(C },,2,1{ mN  出現頻度 0 閾値 トポロジカルマップの ノード候補集合 )(_ jmapadd ノードjをマップに加える ),(_ kjedgedraw ノードjからkにエッジを引く ③トポロジカルマップの生成
  8. 8. ・1ステップ=500msごとにセンサ値を取得. ・基本はランダム飛行、壁から遠ざかる -センサ値が1未満であれば、超音波センサが最小となる方向と逆にモータ出力 -超音波センサの値がすべて1の場合は、ランダムにモータ出力 ・ ●ランドマークを意図的に配置する -ランドマークが検出されるか -飛行経路に沿ったエッジが検出されるか 100,01.0,600 0  mT  実験設定 実験環境 トポロジカルマップが生成されるか
  9. 9. 実験結果 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1 51 101 151 201 251 301 351 401 451 501 551 ステップ センサ値 s1 s2 s3 s4 r g b 自己組織化マップ AC B G FD E センサ値の推移 AB C E D F G トポロジカルマップ A E F GB DC A C D E F GB
  10. 10. 実験結果 A B C E トポロジカルマップと画像の対応 D F G ●結果 -センサ値から検出されたノードがランドマークと一致した -検出されたエッジが飛行経路と一致した ●考察 -特徴的なランドマークがあれば、飛行経路に応じたトポロジカルマップが生成する可能性 -飛行方法に規則を与えることで、効率的なマッピングの可能性
  11. 11. 超音波センサ、及びカメラセンサを用いて、室内用飛行船ロボットにおけるト ポロジカルマップを生成した 室内用飛行船ロボットにおけるマッピング手法としての有効性を示した -ランドマークをノードとして検出できた -飛行可能な経路をエッジとして検出できた まとめ 飛行方法に規則を与え、効率的なマッピングを行う 飛行不可能な経路をエッジとして検出できないことを確認 今後の課題

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