屋 外 移 動 ロ ボ ッ ト の ナ ビ ゲ ー シ ョ ン シ ス テ ム の 開 発           
九州工業大学 ○吉永翔一 黒木秀一 
Development of navigation system of outdoor mobile robot 
Shoichi Yoshinaga and Shuichi Kurogi, Kyushu Institute of Technology 
 Abstract: This paper describes the development of navigation system of the outdoor 
mobile robot. The method is to estimate robot’s position using GPS. The main feature of 
GPS is to cancel the cumulative error of the robot position caused by odometory method. 
The characteristic of the GPS sensor and odometry information on the mobile robot are 
examined whether the robot can move to get to the destination autonomously. Finaly, we 
propose a plan for the future research. 
  近年，ロボットはあらゆる分野の省力化，効率
化に大きく寄与しており，その中でもロボットの
自律移動は，ロボットのパフォーマンス向上にお
いて必須である．[1] ロボットの自律移動を達成
するためには，ロボット自身が情報収集をし，処
理，行動と移っていく必要がある．本研究ではロ
ボットの姿勢情報を，取得した環境情報にあわせ
て制御することでこの目的を達成する．また，ノ
イズや不規則な障害物のある屋外移動を前提とし
ていることから，幅広い分野での活躍が期待され
2. 装置および原理 
2.1 移動ロボット 
  本研究にはMobileRobots社のP3-ATを用いた．
こ の ロ ボ ッ ト は 入 力 に 速 度 v (m/s) と 角 速 度 (rad/s)を与えると，各時刻の位置( , )x yと向き
 (rad)を含めた位置・姿勢( , , )X x y を計算する
ので，これを制御する． 
2.2 使用センサ 
 2.1 章の車両のオドメトリ情報のみで自律走行
するには，誤差が蓄積するという問題がある．そ
こ で 蓄 積 誤 差 解 消 の た めGPS(Global 
Positioning System)を採用した．これを補助的
に使用することで誤差の拡大を防ぐ．また加えて，
屋外では想定しない障害物が現れる可能性がある
ため，障害物への衝突回避能力が必要である．そ
こで障害物検出に kinect の赤外線深度センサを採
用した．これら二つのセンサが実際の走行におい
て，目的の性能を達成できるかを検証するため，
それぞれのセンサの性能を実験によりまとめた． 
2.3 GPS 性能 
  GPS は主に位置座標( , )x yと GPS の受信状態
(衛星数)を得ることができる．よって，GPS 衛星
の受信衛星数とその時の誤差の最大値をまとめ，
走行時に参照すべき状態かどうかを判断できるよ
うにした．受信衛星数と誤差の関係を table.1 に記
Table.1.Relation between reception status and 
error margin of GPS 
[衛星数] [最大誤差] 
0～2 測定不可 
3～6 16.0[m] 
7～8 3.5[m] 
9～10 2.0[m] 
2.4 屋外での kinect 使用 
 本来，kinect センサは屋内用として開発されて
いたが，屋外での使用を検討した．結果 kinect の
赤外線深度センサは，太陽光が対象物体に当たら
なければ，ノイズはあるがデータ取得できている．
しかし，太陽光が対象物体に照射されると，fig.2
にあるようにデータ取得が不可能になることが分
かった．これより，障害物検出が天候に影響され
ることが危惧されるため，ロボット前方の障害物
を認識するセンサは kinect のカメラや環境光の影
響を受けにくいレーザーレンジファインダ等を検
討していく． 
3. 実験 
障害物が全くない状態で学内を走行し，実際の
GPS とオドメトリがどのように使用することが
できるかを検証した．走行経路は本学敷地内を利
用した．実際の環境と同様，上空に障害物，側面
に建物があり GPS データ取得にノイズを含むよ
う考慮した．走行は 78.5[m]の直線を走行し，途
中クランクを設けた．ロボットの操作はジョイス
ティックを用い，fig.3 の赤の走行経路をたどった．
またその際，オドメトリ情報と GPS データを取得
した．また，この時の GPS 衛星の捕捉数は 10 個
(b) shaded sunlight (c) irradiated sunlight 
Fig.2. Measurement data of kinect obtained in 
outdoor environment 
Fig.3. Trajectories of the robot obtained by the 
GPS and the odometry 
4. 結論，展望 
4.1 結論 
走行における GPS の有用性を確認できた．しか
し，GPS は最少でも 2[m]誤差が存在することや，
GPS 衛星の捕捉数の不安定等の課題がまだ存在
し，自律走行を達成するには，得られるデータを
処理していく必要がある． 
4.2 今後の展望 
 GPS は取得する際に精度がばらつき，真値から
半径 2.0[m]の円の中で取得される．そこで精度向
上の手法として，パーティクルフィルタの導入を
検討している．パーティクルフィルタとは，状態
空間モデルにおける状態推定を多数のランダム標
本(パーティクル)を用いて近似的に行う手法で，現
在の時刻t の位置情報),,(ttttX x yから，t 1時
刻の位置情報),,(1111ttttyxXを得ることを考
える．この時，車両のモデルを用いて速度v (m/s)
と角速度 (rad/s)に誤差を考慮したランダム標本
を複数作成し，その中で最も確からしいものをオ
ドメトリ，GPS データを参照して数個抽出する．
これより，確率的にロボットの自己位置を求める
ことで，GPS による自己位置推定のばらつきが減
少され，安定した自己位置推定が行えると考えて
[1] S.Thrun 他，”確率ロボティクス”，毎日コミュ
ニケーションズ，2004 
 実際の軌跡 GPS データ 
オドメトリ情報 
(a)Object body 