JP2018177074A

JP2018177074A - 自律型水中ロボット及びその制御方法

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Publication number: JP2018177074A
Application number: JP2017081711A
Authority: JP
Inventors: 俊宏巻; Toshihiro Maki; 圭則蔵永; Yoshinori Kuranaga
Original assignee: University of Tokyo NUC
Current assignee: University of Tokyo NUC
Priority date: 2017-04-18
Filing date: 2017-04-18
Publication date: 2018-11-15
Anticipated expiration: 2037-04-18
Also published as: JP6905737B2

Abstract

【課題】スキャニングソーナーを使用して生成した反射強度マップからポテンシャルマップを生成し、ポテンシャルマップに基づいて目標経路を決定することができるようにする。
【解決手段】潜水状態で水中を航行可能な自律型水中ロボット１０であって、航行方向前方の所定の角度範囲をスキャニングするスキャニングソーナー１４と、該スキャニングソーナー１４の計測値に基づいて障害物の存在確率を表す反射強度マップを生成するマップ生成器と、前記反射強度マップからポテンシャルマップを生成し、該ポテンシャルマップに基づいて目標経路を生成する経路生成器とを備える。
【選択図】図１

Description

本開示は、自律型水中ロボット及びその制御方法に関するものである。

従来、海洋調査等においては、無人水中航走体又は自律型水中ロボット（ＡＵＶ：ＡｕｔｏｎｏｍｏｕｓＵｎｄｅｒｗａｔｅｒＶｅｈｉｃｌｅ）と称される装置が利用されている。このような装置は、傾斜や突起のある海底面に沿って観測しながら、自動的に海中を航行するために、マルチビームソーナーによって前方の海底面を探知するようになっている（例えば、特許文献１参照。）。

特開２０１３−１４１９１６号公報

しかしながら、前記従来の装置では、比較的高価なマルチビームソーナーを使用しているので、製造コストが高くなってしまう。また、マルチビームソーナーは取得するデータ量が多いので、処理すべきデータ量が多くなり、十分に高いデータ処理能力を有するコンピュータが必要となるが、このようなコンピュータは大型となるので、一般的に小型な無人水中航走体や自律型水中ロボットに搭載することが困難である。また、海底からの高度が低い場合、音響ビームの入射角が大きくなり反射強度が弱まるため、従来の閾値処理による手法では前方の海底面の探知は困難である。

ここでは、前記従来の問題点を解決して、スキャニングソーナーを使用して生成した反射強度マップからポテンシャルマップを生成し、ポテンシャルマップに基づいて目標経路を決定することができる自律型水中ロボット及びその制御方法を提供することを目的とする。

そのために、自律型水中ロボットにおいては、潜水状態で水中を航行可能な自律型水中ロボットであって、航行方向前方の所定の角度範囲をスキャニングするスキャニングソーナーと、該スキャニングソーナーの計測値に基づいて障害物の存在確率を表す反射強度マップを生成するマップ生成器と、前記反射強度マップからポテンシャルマップを生成し、該ポテンシャルマップに基づいて目標経路を生成する経路生成器とを備える。

他の自律型水中ロボットにおいては、さらに、前記反射強度マップは複数の領域が行列状に配列されたメッシュマップであり、各領域に、前記スキャニングソーナーの計測値である音響ビームの反射波の強度が、障害物の存在確率を表す値として反映される。

更に他の自律型水中ロボットにおいては、さらに、前記経路生成器は、接近又は接触を避けるべき領域のポテンシャルが高く、接近又は接触をすべき領域のポテンシャルが低くなるように設定されたゴールポテンシャルを、前記反射強度マップに加えて前記ポテンシャルマップを生成し、該ポテンシャルマップに基づき、ポテンシャル法によって前記目標経路を生成する。

更に他の自律型水中ロボットにおいては、さらに、前記自律型水中ロボットの航行速度を検出する速度センサと、前記自律型水中ロボットの姿勢を検出する姿勢センサと、前記自律型水中ロボットの深度を検出する深度センサとを更に備え、前記マップ生成器は、前記スキャニングソーナー、速度センサ、姿勢センサ及び深度センサの計測値に基づいて前記反射強度マップを生成する。

更に他の自律型水中ロボットにおいては、さらに、前記マップ生成器は、前記自律型水中ロボットの移動量に合わせて前記反射強度マップ上の値を移動させて前記反射強度マップを更新する際に、ガウスフィルタをかけて前記計測値の誤差を反映させる。

更に他の自律型水中ロボットにおいては、さらに、前記経路生成器は、前記メッシュマップの各縦列内において、上下に隣接する領域同士の値を比較して、上側の領域の値の方が大きい場合には、下側の領域の値を上側の領域の値に置換する。

自律型水中ロボットの制御方法においては、潜水状態で水中を航行可能な自律型水中ロボットの制御方法であって、航行方向前方の所定の角度範囲をスキャニングするスキャニングソーナーの計測値に基づいて障害物の存在確率を表す反射強度マップを生成し、該反射強度マップからポテンシャルマップを生成し、該ポテンシャルマップに基づいて目標経路を生成する。

本開示によれば、簡素な構成でありながら、確実に障害物を避けることができる目標経路を短時間で容易に生成することができる。

本実施の形態におけるＡＵＶの模式側面図である。本実施の形態におけるＡＵＶの海中航行動作を示す概念図である。本実施の形態におけるＡＵＶの制御システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態におけるＡＵＶのスキャニングソーナーによる探知動作を説明する図である。本実施の形態におけるＡＵＶが反射強度マップを更新する動作を説明する図である。本実施の形態におけるＡＵＶが反射強度マップにスキャニングソーナーの計測値を反映させる動作を説明する図である。本実施の形態におけるＡＵＶがポテンシャルマップを生成する動作を説明する図である。本実施の形態におけるＡＵＶの目標経路を生成する動作を説明する第１の図である。本実施の形態におけるＡＵＶの目標経路を生成する動作を説明する第２の図である。本実施の形態におけるＡＵＶの実証機の写真である。本実施の形態におけるＡＵＶの実証機の仕様表を示す図である。本実施の形態におけるＡＵＶの推定される航跡及び推定される海底面を示す図である。本実施の形態におけるＡＵＶの高度のヒストグラムを示す図である。本実施の形態におけるＡＵＶの実証機が撮影した海底画像を示す写真である。本実施の形態におけるＡＵＶの実証機が生成した反射強度マップ及び目標経路を示す図である。

以下、本実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

図１は本実施の形態におけるＡＵＶの模式側面図、図２は本実施の形態におけるＡＵＶの海中航行動作を示す概念図、図３は本実施の形態におけるＡＵＶの制御システムの構成を示すブロック図である。

図において、１０は本実施の形態におけるＡＵＶであり、海や河川において潜水状態で水中を自律的に航行し、例えば、画像を撮影したり、温度計、化学センサ等によって水の状態を測定したりすることにより、種々の調査や観測を行う装置であるが、いかなる目的に使用されるものであってもよい。ここでは、前記ＡＵＶ１０は、海底面（ｓｅａｆｌｏｏｒ）３２に沿って海中を航行しながら画像を撮影するものであるとして説明する。

また、前記ＡＵＶ１０は、潜水状態で水中を自律的に航行可能であれば、いかなる構造を有するものであってもよいが、ここでは、比較的高速での航行が可能ないわゆるクルーズ型ＡＵＶであって、図１に示されるように、船尾に推進器としてのスラスタ１２を備え、船首に音響ソーナーとしてのスキャニングソーナー１４を備えるものであるとする。前記スラスタ１２は、推進力を発生する装置であれば、いかなる種類の装置であってもよいが、ここでは、電気モータによってスクリュを回転させるものであって、サージ（ｓｕｒｇｅ）方向（前後方向）の推進力を発生させる２基のサージスラスタと、ヒーブ（ｈｅａｖｅ）方向（上下方向）の推進力を発生させる２基のヒーブスラスタとを含み、サージスラスタによってサージ及びヨー（ｙａｗ）方向の制御を行い、ヒーブスラスタによってロール（ｒｏｌｌ）及びピッチ（ｐｉｔｃｈ）方向の制御を行うものであるとする。前記スキャニングソーナー１４は、鉛直方向（上下方向）にスキャニングを行うものであって、図２に示されるように、音響ビーム３１を送信波とし、反射波を感知して、その強度を計測値として出力するものであり、ＡＵＶ１０の前方から下方までの範囲のスキャニングを行うものとする。

本実施の形態において、ＡＵＶ１０は、スキャニングソーナー１４の外に、速度センサ１５、姿勢センサ１６及び深度センサ１７を備え、前記スキャニングソーナー１４、速度センサ１５、姿勢センサ１６及び深度センサ１７の計測値に基づいて、図２に示されるように、自機前方の垂直平面に複数の領域が行列状に配列されたメッシュマップを定義し、該メッシュマップの各領域に海底面３２等の障害物の存在確率を表す危険度ポテンシャルを定義して、反射強度マップ３５を生成し、該反射強度マップ３５から後述されるポテンシャルマップ３４を生成する。そして、ＡＵＶ１０は、前記ポテンシャルマップ３４に、移動ロボットの最適経路計画法の１つであるポテンシャル法を適用し、海底面３２に衝突しない目標経路３３を生成し、該目標経路３３に沿って航行するようにピッチ方向の制御を行う。なお、前記反射強度マップ３５、ポテンシャルマップ３４及び目標経路３３は、前記計測値に基づいて、リアルタイムで更新される。また、ＡＵＶ１０は、常に直進し、衝突回避は上に乗り越えるように行うものとする。

さらに、ＡＵＶ１０は、ＣＰＵ等の演算装置、メモリ等の記憶装置、通信装置等を含むコンピュータシステムとしての制御システムを備える。そして、該制御システムは、図３に示されるように、スキャニングソーナー１４、速度センサ１５、姿勢センサ１６及び深度センサ１７が出力した計測値に基づいて反射強度マップ３５を生成するマップ生成器２１と、該マップ生成器２１が生成した反射強度マップ３５からポテンシャルマップ３４を生成し、該ポテンシャルマップ３４に基づいて目標経路３３を生成する経路生成器２２と、該経路生成器２２が生成した目標経路３３に基づいてスラスタ１２の制御を行うスラスタコントローラ２３とを含んでいる。なお、該スラスタコントローラ２３は、ＡＵＶ１０の動作の指令、監視等を行う上位制御器２５から受信した指令にも従って、スラスタ１２の制御を行う。

次に、前記構成のＡＵＶ１０の動作について詳細に説明する。

図４は本実施の形態におけるＡＵＶのスキャニングソーナーによる探知動作を説明する図、図５は本実施の形態におけるＡＵＶが反射強度マップを更新する動作を説明する図、図６は本実施の形態におけるＡＵＶが反射強度マップにスキャニングソーナーの計測値を反映させる動作を説明する図、図７は本実施の形態におけるＡＵＶがポテンシャルマップを生成する動作を説明する図、図８は本実施の形態におけるＡＵＶの目標経路を生成する動作を説明する第１の図、図９は本実施の形態におけるＡＵＶの目標経路を生成する動作を説明する第２の図である。なお、図５において、（ａ）は時刻ｔ−１での反射強度マップを示す図、（ｂ）は時刻ｔでの反射強度マップを示す図である。

図４に示されるように、スキャニングソーナー１４は、ＡＵＶ１０のサージ方向を示すＸ軸に対する角度αの方向に向けて音響ビーム３１を発射し、反射波の強さｐを反射強度として計測する。ＡＵＶ１０からの距離ｒは、例えば、１〜１００〔ｍ〕の範囲内で１〔ｍ〕刻みに設定し、離散的に多点計測する。障害物があると、その地点からの反射強度が一般に強くなるので、それにより、障害物の探知が可能となる。１回の計測で得られるデータは、α、（ｒ₁、ｐ₁）、（ｒ₂、ｐ₂）・・・（ｒ_n、ｐ_n）となる。

速度センサ１５は、ＡＵＶ１０のサージ速度ｕ（前進速度）を計測する。

姿勢センサ１６は、ＡＵＶ１０のピッチ角φ（前後の傾き：水平ゼロ、機首上げプラス）及びロール角θ（左右の傾き：水平ゼロ、右傾斜プラス）を計測する。

深度センサ１７は、ＡＵＶ１０の水深ｄを計測する。

そして、マップ生成器２１は、前記スキャニングソーナー１４、速度センサ１５、姿勢センサ１６及び深度センサ１７が出力した計測値に基づいて、危険度ポテンシャルを示すマップである反射強度マップ３５を更新する。該反射強度マップ３５は、海底面３２等の障害物の存在確率を表すメッシュマップであり、メッシュの網目に相当する各領域の反射強度の値の大小は、障害物の存在確率の大小を表す。ここでは、存在確率の大小は色の濃淡で表されるものとし、色の濃い領域ほど障害物の存在確率が高いものとする。そして、マップ生成器２１は、スキャニングソーナー１４の計測値である音響ビーム３１の反射波の強度をそのまま各領域の反射強度の値として、反射強度マップ３５を生成する。該反射強度マップ３５の更新には２種類あり、反映させるデータがそれぞれ異なる。

まず、マップ生成器２１は、図５に示されるように、過去の反射強度マップ３５をＡＵＶ１０の移動量に合わせて更新する。なお、図５（ｂ）は現在時刻ｔにおける反射強度マップ３５を示し、図５（ａ）は現在時刻ｔの１つ前の時刻ｔ−１における反射強度マップ３５を示している。また、現在時刻ｔの１つ前の時刻ｔ−１との時間差をｄｔとする。すると、ＡＵＶ１０の移動量は、水平方向にｄｘ＝ｕ_tｔａｎθ_tｄｔであり、垂直方向にｄｚ＝ｄ_t−ｄ_t-1となるので、時刻ｔ−１における反射強度マップ３５上のすべての値を（−ｄｘ、−ｄｚ）だけ移動させる。さらに、センサの誤差を反映させるために、ガウスフィルタ（ＧａｕｓｓｉａｎＦｉｌｔｅｒ）をかける。図５（ｂ）に示されるように、ガウスフィルタをかけることで値がぼやける。ガウスフィルタは値をぼやかすための一般的な処理である（例えば、非特許文献１参照。）。なお、反射強度マップ３５において、反射強度の強弱は色の濃淡で表される。
画像情報教育振興協会、「ディジタル画像処理〔改訂新版〕」、２０１５年発行

続いて、マップ生成器２１は、図６に示されるように、スキャニングソーナー１４の計測値を反映させる。該スキャニングソーナー１４の計測値は、発射された音響ビーム３１内のスキャニングソーナー１４からのある距離（ｒ_i）及び該距離（ｒ_i）からの反射波の強さ（反射強度）（ｐ_i）の集合、α、（ｒ₁、ｐ₁）、（ｒ₂、ｐ₂）・・・（ｒ_n、ｐ_n）として得られる。メッシュマップである反射強度マップ３５におけるｉ番目の計測値の位置は、ｘ_i＝ｒ_iｃｏｓα、ｚ_i＝ｒ_iｓｉｎαである。この位置における反射強度マップ３５の値をスキャニングソーナー１４で計測した反射強度ｐ_iとすると、Ｍ（ｘ_i、ｚ_i）＝ｐ_iと表すことができる。同様の処理をｉ＝１〜ｎのすべてについて行う。

次に、経路生成器２２は、反射強度マップ３５からポテンシャルマップ３４を生成し、ポテンシャル法によってＡＵＶ１０のピッチ角指令値を算出する。なお、ポテンシャル法は、移動ロボットの最適経路計画法の１つとして既知の技術である（例えば、非特許文献２参照。）。ポテンシャル法においては、二次元又はそれ以上の領域にポテンシャルを定義し、常にポテンシャルが最小となる方向に進路を取ることでロボットの経路を作成する。そこで、障害物のような接近や接触を避けるべき領域のポテンシャルを増加させ、ゴールや到達目標のような接近や接触をすべき領域のポテンシャルを減少させることで、設計者やオペレータの意図を反映した経路が生成される。
日本機械学会、「ロボティクス」、２０１１年発行

図７に示されるように、ＡＵＶ１０の前方に障害物の存在を示す反射強度の強い領域である点３５ａが存在すると、該点３５ａの下に回り込むような目標経路３３が生成されることを防止するために、経路生成器２２は、前記点３５ａを下に伸ばした反射強度マップ３５−２を作成する。具体的には、メッシュマップである反射強度マップ３５の各縦列内において、上下に隣接する領域同士の値を比較して、上側の領域の値の方が大きい場合には、下側の領域の値を上側の領域の値に置換する。これにより、反射強度マップ３５において、前記点３５ａを含むカラム（縦列）３５ｂ内の前記点３５ａより下に位置するすべての点の反射強度の値を前記点３５ａの値と等しい値に変更することによって、色の濃い、すなわち、反射強度の強いカラム３５ｂを含む反射強度マップ３５−２を作成する。

続いて、経路生成器２２は、反射強度マップ３５−２にゴールポテンシャル３６を加算して、ポテンシャルマップ３４を作成する。具体的には、反射強度マップ３５−２の各点における反射強度の値を関数Ｆを介してポテンシャルの値に変換し、これに、ゴールポテンシャル３６の各点におけるポテンシャルの値を加算する。一般的なポテンシャル法では、ゴールや到達目標のような地点のポテンシャルを低くすることによって当該地点を目指す経路を生成するようになっているところ、本実施の形態におけるＡＵＶ１０は、特定の地点を目標とするものでなく、できるだけ海底面３２に近付きつつ、すなわち、できるだけ低高度で、海底面３２に沿って航行することを目標とするものである。そこで、本実施の形態において、ゴールポテンシャル３６は、ＡＵＶ１０を前方斜め下方向（図における右下方向）に進ませるようなポテンシャルを付与するためのもので、図における右下に向かうほど、ポテンシャルが低くなるように設定されている。なお、ゴールポテンシャル３６及びポテンシャルマップ３４において、ポテンシャルの高低は、色の濃淡で表される。

続いて、経路生成器２２は、ポテンシャルマップ３４にポテンシャル法を適用し、図２に示されるように、海底面３２に衝突しない目標経路３３を生成する。該目標経路３３を生成する際には、ＡＵＶ１０の最小旋回半径Ｄ／２を考慮する。また、前記目標経路３３は、急な経路変更を避けるため、図８に示されるように、長さｌの線分（Ｏｎｅｌｉｎｅ）を最小単位とし、該線分を複数接続することによって生成される。この場合、最小旋回半径Ｄ／２の存在を反映するために、隣り合う線分同士のなす角度ξに制限が設けられる。具体的には、角度ξがξ_max＝ｓｉｎ^-1（ｌ／Ｄ）を超えない範囲で、図９に示されるように、当該線分上の各ノードが存在する領域のポテンシャルＰの積分値Σが最小となる経路を選択する。

最後に、スラスタコントローラ２３は、ＡＵＶ１０が目標経路３３に沿って航行するように、スラスタ１２の動作を制御する。なお、上位制御器２５からの指令を受信した場合には、該指令の内容に従ってスラスタ１２の動作を制御する。

次に、実際に作製されたＡＵＶ１０の実証機について説明する。

図１０は本実施の形態におけるＡＵＶの実証機の写真、図１１は本実施の形態におけるＡＵＶの実証機の仕様表を示す図、図１２は本実施の形態におけるＡＵＶの推定される航跡及び推定される海底面を示す図、図１３は本実施の形態におけるＡＵＶの高度のヒストグラムを示す図、図１４は本実施の形態におけるＡＵＶの実証機が撮影した海底画像を示す写真、図１５は本実施の形態におけるＡＵＶの実証機が生成した反射強度マップ及び目標経路を示す図である。

本発明の発明者は、図１０に示されるようなＡＵＶ１０の実証機を実際に作製した。該実証機は、図１１に示されるように、スキャニングソーナー１４としてＴｒｉｔｅｃｈ社製の小型モデルＭｉｃｒｏｎを、速度センサ１５としてＫｅｎｅｋ社製のプロペラ式の対水流速度計を、姿勢センサ１６としてＩｎｖｅｎＳｅｎｓｅ社製の９軸センサＭＰＵ−９２５０を、深度センサ１７としてＢｌｕｅＲｏｂｏｔｉｃｓ社製の圧力計を備えている。さらに、前記実証機は、海底面３２を観測するために、前方及び後方に向けて１つずつ、画像を撮影するカメラとしてＧｏＰｒｏ社製のＧｏＰｒｏＨＥＲＯ３及びＧｏＰｒｏＨＥＲＯ４を備えている。そして、浅海域での動作試験では、推力３５〔％〕で、サージ速度１．３〔ｍ／ｓ〕が記録された。流体抵抗が速度の２乗に比例すると仮定すると、推力１００〔％〕でのサージ速度は２．２〔ｍ／ｓ〕と推定される。

本発明の発明者は、前記ＡＵＶ１０の実証機を使用して、三浦半島の油壺湾で海底追従試験を行った。試験海域は水深５〔ｍ〕程度の岩場である。そして、反射強度マップ３５を更新するために、スキャニングソーナー１４の出力値（０〜２５５：０〜８０〔ｄＢ〕に相当）をそのまま使用した。また、岩場に衝突した場合のＡＵＶ１０へのダメージを防ぐために、サージ速度は０．８〔ｍ／ｓ〕に抑制した。

海底追従試験として行われた４本の潜航を代表する第１の潜航によって、図１２に示されるように、各センサの計測値に基づいて推定されたＡＵＶ１０の航跡（ｔｒａｊｅｃｔｏｒｙ）と、スキャニングソーナー１４の計測値に基づいて推定された海底面３２とが得られ、後処理によって、図１３に示されるような海底面３２からの高度（ａｌｔｉｔｕｄｅ）のヒストグラムが得られた。なお、図１２において、縦軸は約５倍に引き伸ばされている。図１２及び１３から、ＡＵＶ１０は海底面３２の変化に対して高度１．５〜２．５〔ｍ〕で追従していることが分かる。

図１４には、ＡＵＶ１０の実証機が備えるカメラによって約７５秒間撮影された映像から、ＰｈｏｔｏＳｃａｎ（ＡｊｉＳｏｆｔ社製）によって生成された海底画像モザイクが示されている。図１４から、ＡＵＶ１０は画像観測に適した高度で海底面３２に追従していることが分かる。

図１５には、潜航開始後６０秒経過した時点でＡＵＶ１０によって生成された反射強度マップ３５及び生成された目標経路３３が示されている。なお、図１５に示される領域は、図１２に示される枠Ａ内の領域である。また、図１５において、目標経路３３は複数の点で示されている。図１５から、スキャニングソーナー１４によって、ＡＵＶ１０の前方約１２〔ｍ〕に存在する岩場が捉えられていることが分かる。スキャニングソーナー１４のスキャン周期が約５秒であることを考えると、巡航速度が１．５〔ｍ／ｓ〕のクルーズ型ＡＵＶにも対応可能であることが分かる。

このように、本実施の形態において、ＡＵＶ１０は、潜水状態で水中を航行可能な自律型水中ロボットであって、航行方向前方の所定の角度範囲をスキャニングするスキャニングソーナー１４と、スキャニングソーナー１４の計測値に基づいて障害物の存在確率を表す反射強度マップ３５を生成するマップ生成器２１と、反射強度マップ３５からポテンシャルマップ３４を生成し、ポテンシャルマップ３４に基づいて目標経路３３を生成する経路生成器２２とを備える。また、ＡＵＶ１０の制御方法では、航行方向前方の所定の角度範囲をスキャニングするスキャニングソーナー１４の計測値に基づいて障害物の存在確率を表す反射強度マップ３５を生成し、反射強度マップ３５からポテンシャルマップ３４を生成し、ポテンシャルマップ３４に基づいて目標経路３３を生成する。

これにより、簡素な構成でありながら、確実に障害物を避けることができる目標経路３３を短時間で容易に生成することができる。

また、反射強度マップ３５は複数の領域が行列状に配列されたメッシュマップであり、各領域に、スキャニングソーナー１４の計測値である音響ビーム３１の反射波の強度が、障害物の存在確率を表す値として反映される。したがって、音響ビーム３１の反射波の強度をそのまま使用することができ、例えば、設定された閾値に基づいて、海底面３２のような障害物の存在位置を検出する必要がないので、演算処理の負荷を低減することができる。また、反射強度が小さくなる海底面３２での運用にも適用することができる。

さらに、経路生成器２２は、接近又は接触を避けるべき領域のポテンシャルが高く、接近又は接触をすべき領域のポテンシャルが低くなるように設定されたゴールポテンシャル３６を、反射強度マップ３５に加えてポテンシャルマップ３４を生成し、ポテンシャルマップ３４に基づき、ポテンシャル法によって目標経路３３を生成する。これにより、例えば、海底面３２にできるだけ近付きながらも、海底面３２への接触又は衝突が確実に防止可能な目標経路３３を生成することができる。

さらに、ＡＵＶ１０は、ＡＵＶ１０の航行速度を検出する速度センサ１５と、ＡＵＶ１０の姿勢を検出する姿勢センサ１６と、ＡＵＶ１０の深度を検出する深度センサ１７とを更に備え、マップ生成器２１は、スキャニングソーナー１４、速度センサ１５、姿勢センサ１６及び深度センサ１７の計測値に基づいて反射強度マップ３５を生成する。

さらに、マップ生成器２１は、ＡＵＶ１０の移動量に合わせて反射強度マップ３５上の値を移動させて反射強度マップ３５を更新する際に、ガウスフィルタをかけて計測値の誤差を反映させる。これにより、海底面３２のような障害物の不確かさを適切に調整することができる。

さらに、マップ生成器２１は、メッシュマップの各縦列内において、上下に隣接する領域同士の値を比較して、上側の領域の値の方が大きい場合には、下側の領域の値を上側の領域の値に置換する。これにより、障害物の存在を示す反射強度の強い領域が存在した場合に、この下に回り込むような目標経路３３が生成されることを防止するために、反射強度の強いカラムを含む反射強度マップ３５を得ることができる。

なお、本実施の形態においては、ＡＵＶ１０が海底面３２に沿って海中を航行するものであって、スキャニングソーナー１４が鉛直方向（上下方向）にスキャニングを行うものである例についてのみ説明したが、ＡＵＶ１０は、例えば、堤防の側壁面のように、ほぼ上下方向に延在する面に沿って航行するものであってもよい。この場合、スキャニングソーナー１４は、水平方向（左右方向）にスキャニングを行うように変更して、使用することとなる。

また、本実施の形態においては、ＡＵＶ１０がスキャニングソーナー１４を１つだけ備えるものである例についてのみ説明したが、スキャニングソーナー１４は２つ以上であってもよい。例えば、鉛直方向にスキャニングを行うスキャニングソーナー１４と水平方向にスキャニングを行うスキャニングソーナー１４とを備えるようにすると、ＡＵＶ１０は、海底面３２及び堤防の側壁面に沿って航行することが可能となる。

さらに、本実施の形態においては、スキャニングソーナー１４が２次元平面内のスキャニングを行うものである例についてのみ説明したが、スキャニングソーナー１４は３次元空間内のスキャニングを行うものであってもよい。

さらに、本実施の形態においては、ＡＵＶ１０が比較的高速での航行が可能ないわゆるクルーズ型ＡＵＶである場合についてのみ説明したが、ＡＵＶ１０は、細かい位置制御が可能ないわゆるホバリング型ＡＵＶであってもよい。

なお、本明細書の開示は、好適で例示的な実施の形態に関する特徴を述べたものである。ここに添付された特許請求の範囲内及びその趣旨内における種々の他の実施の形態、修正及び変形は、当業者であれば、本明細書の開示を総覧することによって、当然に考え付くことである。

本開示は、自律型水中ロボット及びその制御方法に適用することができる。

１０ＡＵＶ
１４スキャニングソーナー
１５速度センサ
１６姿勢センサ
１７深度センサ
２１マップ生成器
２２経路生成器
３１音響ビーム
３３目標経路
３４ポテンシャルマップ
３５、３５−２反射強度マップ
３６ゴールポテンシャル

Claims

潜水状態で水中を航行可能な自律型水中ロボットであって、
航行方向前方の所定の角度範囲をスキャニングするスキャニングソーナーと、
該スキャニングソーナーの計測値に基づいて障害物の存在確率を表す反射強度マップを生成するマップ生成器と、
前記反射強度マップからポテンシャルマップを生成し、該ポテンシャルマップに基づいて目標経路を生成する経路生成器とを備えることを特徴とする自律型水中ロボット。
前記反射強度マップは複数の領域が行列状に配列されたメッシュマップであり、各領域に、前記スキャニングソーナーの計測値である音響ビームの反射波の強度が、障害物の存在確率を表す値として反映される請求項１に記載の自律型水中ロボット。
前記経路生成器は、接近又は接触を避けるべき領域のポテンシャルが高く、接近又は接触をすべき領域のポテンシャルが低くなるように設定されたゴールポテンシャルを、前記反射強度マップに加えて前記ポテンシャルマップを生成し、該ポテンシャルマップに基づき、ポテンシャル法によって前記目標経路を生成する請求項１に記載の自律型水中ロボット。
前記自律型水中ロボットの航行速度を検出する速度センサと、
前記自律型水中ロボットの姿勢を検出する姿勢センサと、
前記自律型水中ロボットの深度を検出する深度センサとを更に備え、
前記マップ生成器は、前記スキャニングソーナー、速度センサ、姿勢センサ及び深度センサの計測値に基づいて前記反射強度マップを生成する請求項１に記載の自律型水中ロボット。
前記マップ生成器は、前記自律型水中ロボットの移動量に合わせて前記反射強度マップ上の値を移動させて前記反射強度マップを更新する際に、ガウスフィルタをかけて前記計測値の誤差を反映させる請求項４に記載の自律型水中ロボット。
前記経路生成器は、前記メッシュマップの各縦列内において、上下に隣接する領域同士の値を比較して、上側の領域の値の方が大きい場合には、下側の領域の値を上側の領域の値に置換する請求項２に記載の自律型水中ロボット。
潜水状態で水中を航行可能な自律型水中ロボットの制御方法であって、
航行方向前方の所定の角度範囲をスキャニングするスキャニングソーナーの計測値に基づいて障害物の存在確率を表す反射強度マップを生成し、
該反射強度マップからポテンシャルマップを生成し、
該ポテンシャルマップに基づいて目標経路を生成することを特徴とする自律型水中ロボットの制御方法。