【活用事例：千葉工業大学様】ロボティクスにおけるIMUの効果

採用事例 | Share on Twitter | Share on LinkedIn | Email 慣性計測ユニット（IMU）活用事例 ロボティクスにおける IMUの効果 慣性計測ユニット（IMU）に統合された、加速度センサーとジャイロセンサー、大気 圧センサー、磁気センサー、温度センサー。IMUは内部の補正機能により、小型かつ 周辺回路なしに正確なセンシング情報を取得できるアナログ・デバイセズ屈指の製品 です。 未来をつくるロボット開発では、産業分野のみならず、先端的かつ挑戦的な学術分野 においてもアナログ・デバイセズのIMUは重要なセンサーの一つとして採用いただい ています。 林原 靖男 氏 千葉工業大学 工学部 今回は、実際にアナログ・デバイセズのIMUを導入している千葉工業大学のロボット 未来ロボティクス学科 設計・制御研究室 林原 靖男 教授に、ロボティクスにおけるIMUの効果についてお話 教授 博士（工学） を伺いました。 自律移動型ロボットの研究を推進 －林原先生の研究室では 実践的な取り組みで人材を輩出 どのような研究をしているのでか？ 私の「ロボット設計・制御研究室」では、ラボ内の限られた空 －千葉工業大学の未来ロボティクス学科について 間だけではなく、実際のフィールドにおいても安定して動作す 教えてください。 るロボットの研究・開発を行っています。自律移動ロボットに さまざまな分野に応用されるロボットおよびロボティクス（ロ よってサッカーゲームを競う「ロボカップ」への取り組みもそ ボット工学）は、これからの産業において重要な役割を担うと の一環です。 期待されています。千葉工業大学では2006年に「未来ロボティ クス学科」を開設しました。 ロボカップ2018年の世界大会のテクニカル・チャレンジ部門に て7連覇を達成しました。 学部1年次からロボットの開発に取り組んでもらうなど実践的 なカリキュラムを特徴とした学科で、ロボティクス領域を開拓 ここ数年は、人間とロボットが共存する未来をテーマにした技 できる人材を育成しています。 術の確立を目的に、「つくばチャレンジ」という、茨城県つくば 市内の遊歩道など、人間が利用するコースを移動する目的の技 術競技会にも参加しています。 2017年11月の「つくばチャレンジ2017」では本研究室の 「ORNE-α」（オーン・アルファ）と「ORNE-β」（オーン・ベー タ）という2台の自律走行ロボットを開発し、両ロボットともに 2kmにも及ぶコースの完走に成功しています。 IMU「ADIS16480」を搭載したロボット「ORNE」 ロボット設計・制御研究室の皆さん analog.com/jp

2 慣性計測ユニット（IMU）活用事例 自律走行ロボットに、 ます。マルチパスが発生すると、大きな位置ずれが発生し、まっ アナログ・デバイセズの高性能・高精度センサー たく違う位置を突然示してしまうという課題があります。 慣性計測ユニット（IMU）を採用 また、方向の把握に、ジャイロセンサーではなく、地磁気に基 －つくばチャレンジ 2017に出場した づいた磁気絶対方位を検出する磁気センサーも試行しましたが、 「ORNE」について紹介してください。 車両の近くや橋に埋め込まれた鉄骨等による影響から磁気のず つくばチャレンジのように、人間と同じ空間を自律的に移動す れが発生し、磁気センサー単体で方向を推定することが困難で るロボットには、車輪やモーターなどの駆動部はもちろんのこ した。 と、自分自身の位置や向きを知る位置推定機能、周囲の状況を 把握するための物体検出機能、周辺の歩行者や自転車に対して 結果として現在、私たちの研究室では、アナログ・デバイセズ 安全を確保するための検知機能や非常停止機能、それらを制御 のIMUを利用し、内蔵されたジャイロセンサーからの回転角速 するソフトウェアに加え、すべての土台となる精密なセンシン 度を取得し回転角を生成、オドメトリを構築しています。現在、 グが必要となります。 本方式が指定コースを走行させる位置推定に最適と判断してい ます。なお、「ORNE」にはアナログ・デバイセズの10自由度 こうしたセンサーと、駆動部、判断機能を統合したロボットが （10DoF）のIMU「ADIS16480」を採用しました（3軸ジャイロ 「ORNE」です。 センサーと3軸加速度センサーのほか3軸磁力メーターと圧力セ ンサーを統合したデバイス）。 －ロボットに搭載したセンサーの種類と それぞれの役割は何でしょうか。 バイアス安定性が高く補正が不要に 「ORNE」は、精密で高信頼なデータを採取するためのセンサー 正確な地図作成と自己位置推定を実現 として、アナログ・デバイセズの慣性計測ユニット（IMU）を 採用しています。ロボットの自律走行には、現在の位置を推定 －アナログ・デバイセズの慣性計測ユニット（IMU）を するオドメトリ（odometry：自己位置推定）手法が必要であり、 採用した理由やきっかけを教えてください。 本手法の入力として車輪の回転角（進行速度）とロボットの向 ロボットの研究開発においては、いかにして特性の良い部品を きを利用しています。 入手できるかが重要なファクターです。さまざまなベンダーの 製品情報を常にウォッチしており、その中で、アナログ・デバ イセズの情報を目にして同社のIMUを知りました。 本採用に至る前に実験的にIMUの特性を調査しましたが、アナ ログ・デバイセズのIMU「 ADIS16480」は、ジャイロセンサー からの誤差（安定性）が6°/hrと競合品に比べ非常に小さく、安 定した角速度をアルゴリズムの補正なく入手できます。これは 「ORNE」におけるIMUの役割 非常に重要な精度で、角度の算出には角速度を積分し生成しま すので、角速度誤差は、積み上げる大きな角度の誤差となります。 車輪の回転角はロータリーエンコーダーが利用できますが、路面 の起伏や街路樹の葉などで車輪が空転することがあり、このよ 「ADIS16480」は我々が求めている精度を満たしていましたの うなエラーはロータリーエンコーダーのみでは観測できません。 で、つくばチャレンジに向けた「ORNE」開発に採用すること を決めました。 そこで私たちは慣性計測ユニット（IMU）を採用し、ロボット の回転角速度を取得、車輪の空転によるロボットの進路がずれ を常時監視することで、位置の計算にフィードバック、オドメ トリを補正することができます。 また、ロボットの周辺に障害物がないことを確認するため、周 囲を半導体レーザーでスキャンする測域センサーも搭載してい ます。測域センサーにより歩行者も回避可能です。この回避時 の旋回運動もIMUで測定しています。すべてのセンサーの情報 はPCに集約し、モータードライバの制御に利用しています。 －位置の推定にはGNSS（GPS）を利用していますか？ GNSS（GPS）は広大な空間では有効ですが、ビルやマンショ ンが近くにあると電波が反射しマルチパスという現象が発生し 「ORNE」におけるIMUの役割

3 慣性計測ユニット（IMU）活用事例 －アナログ・デバイセズのIMUを採用したこと でどのようなメリットが得られましたか？ つくばチャレンジの試走結果からも分かるように、従来使って いたジャイロセンサーに比べてかなり正確な地図が作成できる ようになったのは大きな躍進です（下図）。IMUとオドメトリ 方式を組み合わせることで、完走に十分な精度が簡単に実現で きました。 加えて、アナログ・デバイセズのIMUは、出力を補正するフィ ルタ機能がIMU自体に内蔵されているため、値を安心して利用 可能で、ソフトウェア開発の負担も大きく低減できました。 もちろん、自律走行中も前方に歩行者などを検知した場合、 「ORNE」は回避のために旋回する行動を採用していますが、 こういった自律走行時も角度の誤差がほとんど発生しないた め、安心して回避行動を実装できますし、安全性を向上させる ことができました。チームによっては歩行者が立ち去るまで待 つ、といった作戦を採用しているところもあります。 【IMU有で生成した地図】 【IMU無しで生成した地図】

人とロボットが共存する社会に向けて －アナログ・デバイセズに対する ロボット技術の深更に取り組む 期待や評価はいかがでしょうか。 －アナログ・デバイセズ製の他IMUを ロボット開発ではソフトウェア基盤として「ROS」（Robot 利用したことはありましたか？ Operating System）を搭載することが一般的ですが、アナロ 「ロボカップ世界大会2016」のロボットには、3軸ジャイロセン グ・デバイセズのIMUはROSにデバイスドライバが準備されて サーと3軸加速度センサーを備えたアナログ・デバイセズ6自由 おり、多くのロボット研究者がIMUで周辺情報を手軽に入手し、 度（6DoF）のIMU「ADIS16375」を採用しました［*1］。 活用できるようになったと感じます。 なお、アナログ・デバイセズのIMUはシリアル通信で簡単にセ 今後もIMUとロボットの親和性をさらに高める製品やソフト ンサーの値を取得できますので、ロボット開発の中でIMUを ウェア（デバイスドライバを含む）の登場を楽しみにしています。 6DoFのIMU「ADIS16375」 か ら10DoFのIMU「ADIS16480」 へ交換を行いましたが、ほとんどソフトウェア開発は発生せず、 －今後の展望をお聞かせください。 簡単に載せ替えができました。 人工知能やロボティクスの進化を背景にこれからの20年で人間 の様々な活動をサポートしていくと言われています。こうした 流れから、社会はさらに効率的になり、人の手が届かなかった 新しい課題に挑戦できるようになると感じています。 そうした未来の自律型ロボットは、つくばチャレンジでも設定 されているように、歩行者や自転車が周りにいる環境の中、た とえば横断歩道で待つ、自動ドアを通って商業施設に入る、と いった多様な状況にも対応する必要がでてきます。人と同じ活 動範囲となりますので、ロボティクスは現在多くの注目を浴び ている先進運転支援システム（ADAS）と同様、今後も複雑化 していくでしょう。私たちの研究室、は人とロボットが共存す ロボット設計・制御研究室で開発した「ADIS16375」を搭載したロボット る社会の実現を目指して引き続き研究に取り組むとともに、未 来のロボティクスを担う人材の輩出に努めていきます。 －本日は貴重なお話をありがとうございました。 「ORNE」とROSの連携図 本　　　　社 〒105-6891 東京都港区海岸1-16-1　ニューピア竹芝サウスタワービル10F 大阪営業所 〒532-0003 大阪府大阪市淀川区宮原3-5-36　新大阪トラストタワー10F 名古屋営業所 〒451-6040 愛知県名古屋市西区牛島町6-1　名古屋ルーセントタワー38F ©2019 Analog Devices, Inc. All rights reserved. 本紙記載の商標および登録商標は、 各社の所有に属します。 Ahead of What’s Possible は アナログ・デバイセズの商標です。 www.analog.com/jp IMUITCHIBAJP-0-06/19