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NO.22 自転車以上でバイク未満? 一人乗りの乗り物が 自動で走る社会を目指す!

NITトレインラボ 2021.03.01

先進工学部 ロボティクス学科 知能交通システム研究室 鈴木宏典 教授

 一人乗りの「自動運転型パーソナルモビリティ」の開発に取り組んでいます。例えば、自宅からパーソナルモビリティを手動で運転して、最寄りのバス停まで行くことを考えます。バス停では、パーソナルモビリティを乗り捨てます。スマートフォンでアプリを起動し、「回送」のボタンを押すと、パーソナルモビリティは自動で自宅まで戻ってくれます。駐車しておく必要はありません。帰宅する時は、バスの中でスマートフォンのアプリを起動し、「お迎え」のボタンを押します。すると、バスがバス停に到着した時にはすでに、自動で走行してきたパーソナルモビリティが、バス停でみなさんを待っているはずです。  このような交通社会の実現に向けて、埼玉県川口市やコンサルタント会社、ベンチャー企業等と共同で、動画にあるような自動運転型パーソナルモビリティを開発しています。自動走行の仕組みは以下の通りです。

(1)コの字型のルート(動画参照)を予めパーソナルモビリティに読み込ませておきます。
(2)パーソナルモビリティに搭載されたRTK-GNSS(汎地球測位航法衛星システム)で、緯度と経度を計測します。
(3)後輪に取り付けたエンコーダで車体の速度を計測します。また、機体に取り付けたジャイロセンサで方位角速度を計測します。
(4)車体の速度、方位角速度をコンピュータに入力し、計測された緯度と経度を使って、拡張カルマンフィルタと呼ばれる手法を使い、実際の位置と方位角を計算します。
(5)正しい位置と方位角がわかりましたので、(1)のルートから外れないように、機体を制御します(PI制御と呼ばれる手法を使います)。

しかし、実際の街は、動画のように優れた環境ばかりではありません。RTK-GNSSは建物や樹木の近くでは精度が低下します。水蒸気も精度に影響しますから、天候にも左右されます。このような場所では、例えば、LiDAR(Light Detection and Ranging)と呼ばれる計測器を使い、機体が自分自身で地図を作りつつも、自分の位置を推定して走行する手法(SLAM; Simultaneous Localization and Mappingと呼ばれます)を使う必要もあります。

 克服するべき課題はまだたくさんあります。このような自動運転型のロボットをぜひ一緒に開発しませんか。そして、これからの交通社会に役立つ研究をみなさんと一緒にできることを期待しています。
 ▶ ロボティクス学科の紹介 ▶ 鈴木宏典教授の紹介  



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