つくばチャレンジ2021に参加した話

Sun Dec 5 17:48:54 JST 2021 (modified: Tue Dec 21 23:44:44 JST 2021)
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執筆: B4池邉

はじめに

今年から初めてつくばチャレンジに参加しました。つくばチャレンジの会場には様々な自律移動ロボットをたくさん見たり、参加者の方と自律移動についての技術トークができたり、とても刺激を受けました。

今回、初参加ということで色々なことを試してみました。結果的に信号あり横断歩道まで走行することができました！

本走行は、スタートから信号あり横断歩道まで走行しました。https://t.co/fZF7aQIi54
— BEIKE (@BEIKE_RE) November 22, 2021

ということで、つくばチャレンジで試したことなどについて話していきます。

つくばチャレンジ2021に参加した目的

つくばチャレンジでは、センサをたくさん載せたりしてツヨツヨに強化した機体がよく見られます。例えば、GNSSやIMUや3D LiDARや色々なカメラや2D LiDAR複数搭載などです。また、機体のサイズも大きいものが多いような気がします。確かに、ホイールのサイズが大きいと走破性があって安定します。

しかし、あえて私たちのチームは最小構成(2D LiDARのみ)で小型である移動ロボットを使用しています。その理由は、上記のロボットを使用して出てくる問題に対して、ソフトウェアで実装して対応できるものであれば対応しようというモットーのもとやっているからです。なので、最小構成で小型である移動ロボットでどこまで走行できるかチャレンジしてみることを目的としました。

使用した機体について

つくばチャレンジ2021に参加するためにRaspberry Pi Catという機体を使用しました。つくばチャレンジ2021に参加している機体の中でも小型です。つくばチャレンジに参加するためには機体の仕様条件として高さが0.6mであるのと非常停止スイッチがどこからでも押せる必要があります。なのでアルミフレームを追加して高さ増しをして非常停止スイッチの位置も変更しました。

注：写真ではRealSenseが搭載されてますが、本走行では使用していません。

つくばチャレンジ2021で試したこと

つくばチャレンジ2021に参加して色々なことを試しました。その中でも試してよかったことについて4つほど話します。

2D LiDARの位置調整

「ソフトウェアで何でも解決させると言っておきながら調整してるんかい！」と思う方がいるかもしれませんが、流石に許してください。安定した自己位置推定を行うためにランドマークを獲得することは重要です。なので、どの高さの位置に2D LiDARを設置するべきなのか現地で計測して最適な値を導きました。(多分)

花壇やベンチの高さを計測した所、地面から36cmぐらいの高さに2D LiDARを設置すると、花壇やベンチをマップに含ませることができます。マップに含まれるということは走行中に観測ができるということです。

マッピング・自己位置推定テスト用のシステム作成

マッピングや自己位置推定のテストをチームメンバーが簡単にできれば良いなと思ったので、システムを作りました。これのおかげでマッピングや自己位置推定のテストを他のメンバーに任せることができました。

DockerとROSがインストールされていれば、実行することができます。 rosbagはgoogle driveで管理されていて実行したいrosbagを選択すれば使用することができます。

合成したマップの使用

本走行2日前に確認走行エリアを完走しました。その時、確認走行エリアの分のマップ作成は終わっていましたが確認走行エリア以降から信号あり横断歩道までのマップは未完成でした。 rosbagを取る時間やいちから地図生成を行う時間の無駄を考え、確認走行エリアの分のマップは実際に完走できたマップであることから再利用した方が良いと考えました。

そこでGIMPを使用してマップの合成を行いました。確認走行エリアのマップと確認走行エリア以降から信号あり横断歩道までのマップを合成しました。