自動除雪ロボットの研究開発

1. 自動除雪ロボットの研究開発
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星 優哉

2. 研究全体の概要(自動除雪ロボットの研究)
2022/10/20 2
背景・前提
• 除雪の負担
- (独居)高齢者には困難
- 積雪が多いと負担が増える
• 除雪の事故
課題
• 除雪の問題
- 自治体による除雪は公共施設や道路のみ対象
- 業者に依頼すると高額な費用が掛かる
→ 私有地は各自で除雪が必要
手段・アプローチ
• 積雪を監視する装置と、それに連動した
除雪ロボットの研究開発
- 簡易積雪計による積雪の計測
- 積雪計に連動し、GPSやLiDAR、
SLAM深層学習を用いた自走する除雪ロボッ
ト
効果・結論
しか
し
差
分
裏
返
し
だか
ら
• 各家庭の除雪負担の軽減に貢献

3. アウトライン
• 研究内容
• 目的
• アプローチ
• 現在の進捗
• 今後の予定
2022/10/20 3

4. アウトライン
• 研究内容
• 目的
• アプローチ
• 現在の進捗
2022/10/20 4

5. 目的
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• 家の雪を自動で除雪する自動除雪ロボットの開発
• Global Positioning System (GPS)やLight Detection and Ranging
(LiDAR)、 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)、
深層学習を用いた自動走行
• 卒業研究の時に開発した簡易積雪計との連携し、 一定以上の積雪
で 除雪を開始
簡易積雪計
(学部の卒業研究で作成)
開発している除雪ロ
ボット
積雪

6. アプローチ
自動除雪ロボットの構築
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• CuGo と呼ばれるクローラーユニットの前面に、 スノープロー
を 取り付ける
• CuGoの特徴
• 不整地での高い走破性
• アルミフレーム部分で所望の機能を実現
• 低コスト
Cugoを用いた除雪ロボット

7. アプローチ
自動走行
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• LiDARや SLAMを用いて除雪する場所のマップを作成
• GPSを用いて範囲内を走行しているか確認
• Deep Learningを用いて障害物を回避
• ROSの Navigation を用いてロボットを走行させる
• これらのプログラムはRaspberry Piにて制御
SLAMを用いた
マッピングの例

8. アプローチ
自動走行に用いられるツール
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• Ubuntu Server 18.04 LTS
• ROSを用いる際に、公式で推奨されているオペレーティングシス
テム
• ソフトウェアをインストールすればGPIOを制御することが可能
• ROS melodic
• UbuntuとROSによるSLAMの実装の例が多い
• 作成した地図上を走行するためのパッケージ”Navigation”がある
• GYSFDMAXB (GPS)
• 緯度・経度の情報をシリアル信号で出力
• RPLiDAR A3M1 (LiDAR)
• 最大25mまで検知
• ROSで動作させるためのパッケージが公式からリリースされてい
る
• Google cartographer (SLAM)
• LiDARのみでマップを作成できる

9. アプローチ
簡易積雪計との連携
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• 簡易積雪計との連携 • 距離センサーにて積雪の計測
• 一定以上の積雪を観測した場合、除雪ロボット へ除雪指示
簡易積雪計
除雪ロボット
ロボットへの積雪データ送
信

10. アプローチ
動作確認と評価
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1. 雪がない状態での自動走行テスト
• 自動走行の精度と消費電力を評価
2. 雪がある状態での実証実験
• 自動走行の精度（指定した場所を走行しているか)
• 消費電力
• 除雪量を評価（どのくらいの積雪をどのくらいの時間で除雪でき
るか）

11. アプローチ
除雪方法や自動走行の見直し
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• 実証実験のデータをもとに除雪ロボットの改善を行う
• モータの制御値の改善
• 自動走行の精度に応じて、マップの改善やプログラムの改善

12. 現在の進捗
LiDARとSLAMを用いた地図作成
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• LiDARとSLAMを用いて、屋内(205-F)の地図を作成した
スクリーン
テーブ
ル
開始位置 入口
テ
ー
ブ
ル
作成された地図
地図を作成するため
に走行したルート

13. 現在の進捗
屋内の自動走行
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• 作成した地図を用いて自動走行のテストを行った
• 動画は研究室のページに掲載

14. アウトライン
• 今後の予定
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15. 今後の予定
2022/10/20 15
• 今後の予定
① 自動走行のテスト(屋内・屋外)
② 障害物回避の実装
③ 積雪計との連携
④ 実証実験
10月 11月 12月 1月
①
②
③
④