2.2.1 走行制御システム

ATの基本的な走行制御は左右のペダルを傾けることで行う。このため、左右のペダルには踏み込まれた角度を測定するために傾斜角度センサーが装備されており、左右の踏み込みの角度によって速度や進行方向を決定する。ここで、坂道を登るとき車体全体が傾くと、ペダルを踏み込んだのか車体が傾いているのかを区別する手段が必要となる。そこで、ペダルの傾斜角度センサーとは別に、3軸角度センサーを装備している。このセンサーでpitchを測定し、ペダルの角度センサーの値から差し引くことによって、斜面での走行を可能にしている。また、この3軸角度センサーは、pitchの他にもyawやrollを測定することができ、自律走行における車体の方向を推定することができる。また、モーターの回転を監視する装置が搭載されており、速度や走行距離、車輪の回転方向を検出している。

この他にも、前方の障害物を検出し衝突回避をするための超音波センサーや、回避できなかった衝突を検出するための、PSD測距センサーを内蔵したバンパーが装備されている。また、走行制御のためのセンサーだけでなく、ATの位置を知るためのGPSレシーバー、物理的環境に設置されたRFIDタグを認識するためのRFIDタグリーダーが装備されている。

2.2.2 ネットワークシステム

移動体における通信の特徴として、ネットワーク構成の動的な変化が挙げられる。アクセスポイントを用いた無線LANネットワークを構成する場合、複数の無線LANのカバーエリアをまたぐ移動に伴うネットワークの再構成を行わなければならない。また、カバーエリアを広げるためにアクセスポインタなどのインフラを設置しなければならず、膨大なコストがかかってしまう問題がある。このような問題点を解決するための手段としてアドホックネットワークが挙げられる。特徴として、アクセスポイントのようなインフラを使わないので、無線の有効範囲内という限られた空間においてネットワークを構築することが挙げられる。つまり、自分を中心とする限定された範囲内におけるネットワークのノードを検出することができる。したがって、アドホックネットワークは、ある物理的な場所を共有するコミュニティを形成するのに非常に適しているといえる。

AT間における通信では、モバイルエージェントシステムをベースとしたミドルウェアであるcogma (COoperative Gadgets for Mobile Appliances)を使用している。cogmaではCodgetと呼ばれるモバイルエージェントが、ネットワークのノード上に存在するエージェントシステム(CogManagerと呼ばれる)間を移動することによって、相互の通信を可能にしている。

3.1.1 実世界における物理対象の認識

情報端末が、実世界における物理対象を認識することによって、人間が気づかなかった情報を取得したり、人間がどのような対象に興味を持ったかを知ることができる。このような情報を用いることによって、人間に新たな興味を持たせるきっかけを与えたり、人間の嗜好に適した情報の提示といった高度なインタラクションを実現できる。また複数の人間が、認識された対象に新たな情報を付与し、その情報を共有することによって、対象物の物理的な検索といった応用を実現できる。このように、実世界における物理対象を認識することは物理環境と情報環境を結びつける上で非常に有用である。

ATでは、実世界対象の認識として、カメラや赤外線タグと呼ばれる小型装置とその受信器を用いたシステムを実現している。このシステムでは、対象に貼り付けられた赤外線タグから発信される赤外線のIDによって対象物を特定し、さらにカメラ映像の画像処理によって対象物の位置を推定する。また、このIDをインデックスとしてデータベースにアクセスすることによって、その対象に関する情報を取得することも可能である。

3.1.2 場所に連動した情報コンテンツの利用

近い将来実現されるだろうと予想されるユビキタスネットワーク社会では、時間や場所に依存しない情報へのアクセスを目指している。利用可能な情報が多ければ多いほど、より高度なサービスを期待することができる。しかも、それらの情報をユーザが特に意識することなく必要なものだけ取得することができれば、ユーザにとって非常に有益であると予想される。そこで、実環境に依存した情報に関連付けられたRFIDタグ(非接触・無電源のIDタグ)を環境の様々な場所に埋め込み、それをATに搭載されたRFIDタグリーダーで自動的に認識させることで、情報を取得するシステムを提案・実装している。しかし、無闇に情報を取得し続けると情報量が膨大になり、ユーザにとって本当に有益な情報を選択することが困難になる。そのため、ユーザの嗜好や興味などを記述したプロファイルをATが自動的に管理・適用することで、ユーザにとって真に有益な情報を選択することができる。

3.2.1 連携協調走行

移動体間通信を用いることで様々な協調動作を実現することが可能となる。具体的には、自分の位置や速度を他のATに伝達することで、事前に接近を察知し衝突を回避するための安全走行支援や、複数台のATによる非同期連携走行、たとえば、先頭の有人のATを無人のATが追尾する半自律走行を実現している。

3.2.2 コミュニティの形成支援

ATは、アドホックネットワークの仕組みを用いて、自分を中心とした一定範囲内に存在する他のATを認識し、コミュニケーションを行うことができる。このとき、ATが管理しているユーザプロファイルを相互に交換・照合することによって、趣味が似ていたり、お互いの目的が関連している他のATユーザの存在を提示する。提示される情報をもとに、ATを介したユーザ間のメッセージ伝達を行うことで動的なコミュニティの形成を支援する。また、このようにして形成されたアドホックなコミュニティは協調走行や任意の時点でのユーザの参加・離脱を繰り返すことにより、柔軟なコミュニティ形態をとることが可能である。

3.3.1 個人への適応

人間にとって快適な移動体を実現するためには、移動体が、ユーザの特性を把握し、自分自身でユーザに適応していく仕組みを有する必要がある。具体的には、移動中におけるペダルの角度や時間などユーザの操作履歴を記録し、その情報に基づいて、ユーザごとに異なる操作のパラメータを柔軟に変化させることで、快適な操作性を実現することができる。

3.3.2 遠隔地からの操作

人間は目的や状況に応じて移動体を降りて行動することが考えられる。複数のATが存在することを想定すると、様々な場所に搭乗者不在のATが存在することになる。このようなATを有効に利用するための手段として遠隔操作が挙げられる。車体の操作だけでなく、遠隔地に関する、映像や音声を含む様々な情報を収録・配信したり、アドホックネットワークを介して遠隔地におけるコミュニティ活動への参加などを実現することができる。遠隔操作に関しては、次章でより詳細に述べる。

3.3.3 ユーザの自動追尾

情報技術によって強化された移動体であるATが、人間の活動を阻害することなく、人間と物理的・情報的環境を密接に結び付ける媒介として機能するための一つの手段として、人間の後方を自動的に追尾し、必要に応じて音声等で情報を提示するというやり方が考えられる。このようなインタラクションの応用としては、ユーザの行動履歴の自動生成や道案内などの誘導システム、周辺の危険場所を検知して警告するといった精神的補助や、無人のATに荷物を搭載するなどの物理的補助などが考えられる。自動追尾に関しても、次章で詳しく述べる。

4.1.1 車体の操作

前述したように、車体の操作はコンソール画面左部のボタンによって行われる。ボタンの種類は前進後退・左右の旋回の4種類が用意されている。以下に車体の操作の手順を示す。

1. 操作用のボタンが押されたと同時に通信用PCにボタンと対応したコマンドを送信する。

2. コマンドを受信した通信用PCは、コマンドに応じたメソッドをモーター制御用PCから呼び出し、移動を開始する。

3. 操作用のボタンが離されると同時に通信用PCに停止コマンドを送信し、通信用PCは停止メソッドをモーター制御用PCから呼び出す。

以上のようにして車体の操作は実現される。また、荷物を運搬するときは全体の重量が大きくなるのでパラメータを大きめに変更する必要があるし、監視を行うときは注意深く画面を見るために、ゆっくり移動させるよう小さめにパラメータを調節するといったように、使用目的や状況に応じて移動速度のパラメータを動的に調整できる仕組みが必要であると考えられる。このようなときは車体の操作インタフェースの右下にあるバーをクリックすることによって、速度パラメータ変更のコマンドが通信用PCを経由してモーター制御用PCにおいて反映される。

4.1.2 遠隔地の映像の取得

カメラの操作はコンソール画面右部のボタンで行う。車体の操作と同様に上下左右のボタンを押している間はカメラのパン・チルトのコマンドが通信用PCに送信され、そのコマンドに応じたカメラの操作を行い、ボタンを離したときに停止コマンドが送信され停止する。また、左右の下段にあるボタンによってズームイン・ズームアウトを行うことができる。中央のボタンはカメラを初期状態(操作前の状態)に戻す。このカメラの映像は映像配信サーバを用いることによってコンソール用PCへと送信される。その映像をコンソール画面中央部に表示することによって、遠隔地の映像を閲覧することが可能となる。このようにして取得されたカメラ映像は、遠隔操作をしやすくするためだけではなく、記録データとして保存しておくことで、警備システムにおける防犯カメラのように用いることも可能になる。

現在ATでは、遠隔操作を行うためのコンソール用PCと通信用PCが無線アドホック通信によって接続を行っている。したがって無線の有効範囲外で使用することができない問題点がある。解決方法としては、コンソール用PCを所持するユーザが無線の有効範囲外に移動し、コンソール用PCとの接続が切断されたことを検出した時点でグローバルネットワークに接続し直すという方法が考えられる。このような仕組みを実現することによって、無線の届かない範囲における遠隔操作の利用が可能となる。

4.2.1 赤外線タグ

赤外線タグは、ユーザを特定することのできる8ビットのIDを、赤外線信号にデコードしてタグ上の赤外線LEDから送信する装置である。IDは、1秒間に数十回程度の頻度で送信される。ユーザは、この赤外線タグを身に着けることによって、ATに自分のいる位置を知らせることができる。この赤外線タグにはID送信用のスイッチの他に、追尾の開始・終了を送信するボタンや、「時刻を知らせる」「その場に待機させる」などのように、ユーザが自由にカスタマイズした動作を行うためのボタンが取り付けられている。また、IDを8ビットとしているが、IDのビット数を大きくすることで利用できるユーザの数を増やすことも可能である。

4.2.2 PSD-IRアレイ

ATには赤外線タグから発信された赤外線を受信する受信器と、前にある物体との距離を測定するPSD測距センサーから構成される、図に示すような受信デバイスが搭載されている。これをPSD-IRアレイと呼ぶ。このデバイスには、赤外線受信器とPSD測距センサーが１つの組として、ATの前方の8方向に取り付けられている。モーター制御用PCと接続を行うためのインタフェースはシリアルインタフェースを採用している。このデバイスは、赤外線受信器で受信した赤外線信号をデコードして得られた赤外線タグのIDと、受信した赤外線受信器に対応したPSD測距センサーの測定値をモーター制御用PCに送信する役割を持つ。

図4.4: PSD-IRアレイ

4.2.3 ユーザの位置の推定

ユーザの位置の推定の手順を以下に示す。この手順を図示したものが図である。

図4.5: ユーザの位置の推定

まず、受信した赤外線タグのIDと、どの受信器で受信したのかを示すインデックスが1つの組としてモーター制御用PCに渡される。このときの問題点として、赤外線タグは1秒間に数十回ほどの割合でしかIDを送信することができず、IDの受信されない空白の時間が生じてしまい、タグを見失ったとみなしてしまう場合がある。このような問題点を解決するために、8つの赤外線受信器すべてに対してデータの寿命を与え、寿命が残っていればその受信器で受信したIDは有効だとみなすという手法を用いた。具体的な手順を以下に示す。

1. 受信したIDとその寿命を8つの受信器ごとに管理するリストを用意する。

2. IDを受信するごとに、受信した赤外線受信器におけるIDの寿命をのばす。

3. ある一定時間の間隔でリストを調べ、寿命の残っているIDはそのまま保持し、寿命の切れたIDは無効にする。

このリストを用いて、追尾するべきユーザのIDと受信した方向を推定することが可能となる。また、PSD測距センサーによってその方向にある対象との距離を測定することでユーザとの距離とする。そのとき、図の点線部分のように、反射などの物理現象によって同一のIDを複数の赤外線受信器が同時に受信してしまう可能性がある。その場合は有効な方向すべてに対して対象との距離を測定し、その距離がもっとも近い方向をユーザのいる方向としている。

図4.6: IDの受信方向の推定

4.2.4 ユーザの追尾

ATの移動は、左右の旋回速度、前進・後退の速度の2つのパラメータを指定することによって行われる。したがって、赤外線タグから発信されたIDをどの方向の赤外線受信器が受信したかによって前者のパラメータを決定し、その方向に対応したPSD測距センサーの測定値によって後者のパラメータを決定する。この手順を一定時間間隔で繰り返すことによってユーザの追尾を可能にしている。このとき、旋回のパラメータの決定手法として、車体に搭載された3軸センサーによって取得されるyawを用いて補正を行う方法が考えられる。しかし、この手法は1つの赤外線受信器における受信可能な角度が大きいため、旋回中であっても同じ方向で受信したとみなしてしまう。そうすると、補正するための角度が正確に取得できないので、ここでは角度による補正は行わず、受信した方向に応じた大きさのパラメータを与えるという手法を用いた。また、何らかの原因によって追尾中にIDが取得できなくなった場合には、その場に停止し目標のIDを再び受信するまで待機する。具体的にはユーザが赤外線を受信できない範囲にいる場合や、ユーザとの間に障害物が出現する場合などが想定される。

4.2.5 複数のユーザによる利用

複数のユーザが1台のATを使用するとき、荷物の運搬における引継ぎのように、追尾するべきユーザが動的に変更される場合が考えられる。ATは内部的に、追尾するべきユーザ(マスタ)を管理するキューを持っており、ユーザから追尾開始の要求が送信されると、そのユーザのIDをキューにプッシュする。このとき、そのIDが最初のIDならばマスタとして追尾を開始し、すでに他のIDがプッシュされているときは、そのユーザの追尾が終了するまで待機することになる。そして、マスタから追尾終了の要求が送信されると、そのIDをポップし、先頭のIDを持つユーザをマスタとして追尾を再開する。キューが空のときは次の追尾開始の要求が送信されるまで停止する。また、コンソール用PCにはキューのデータが提示されており、次のマスタを任意に指定することも可能である。

6.1.1 知的車椅子

車椅子は、高齢者や足腰に障害を持つ人間にとって、必要不可欠な移動手段である。しかし、従来の電動車椅子は、自分の意図どおりに操作できるまでに、多くの時間を要する。たとえば、ジョイスティックを用いたインタフェースは、搭乗者の姿勢や車椅子自体の特性などの要因から、搭乗者の意図との間にずれが生じ、危険を伴う可能性がある。現に、電動車椅子利用者の交通事故は年々増加している。高齢化社会の到来による、身体的に障害を持つ高齢者の増大に伴い、より安全で機能性の高い電動車椅子の開発が望まれている。このような背景のもと、様々な知的車椅子に関する研究が行われている。

知的車椅子では、事前に学習した障害物回避や壁沿い行動による移動時の搭乗者の操作負担の軽減や、他の知的車椅子と協調することによる道路の譲り合いや隊列成型といった協調行動の実現などを目指している。

この研究プロジェクトでは、車椅子を日常的に必要としている人を対象にしており、限られたユーザに対しての操作性の向上を目指しており、操作を手助けする技術に関しては本研究より優れた成果を上げている。しかし、本研究では対象となるユーザは限定されておらず、むしろ健常者や障害者という枠を超えて誰もが利用できる新しいツールを目指している。また、この研究プロジェクトで扱う情報は、ユーザの操作性を向上させるためのものであったり、協調走行を行うためのものであったりとその適用範囲は狭い。本研究におけるATは、そのような情報だけではなく、一般的な情報サービスなどとの連携も想定している。

6.1.2 RCT (Robotic Communication Terminals)

「移動すること」は、人間にとって最も基本的で意味ある要素の一つであり、よりよい生活を考える上でのキーワードであると考えられる。 ところが、多くの人々が「便利な移動」を楽しむ一方で、障害者や高齢者は、移動に必要な状況把握や情報へのアクセス、身体機能が十分でないために、大きな不安をもって生活し、自由な外出を阻まれてしまっている。このような中で、「人にやさしい情報通信移動システム」をテーマに立ち上げられた研究プロジェクトがRCTである。

RCTは、設置場所周辺をモニターし、障害物や動物体など環境についての状態を検出する環境端末、インターネットや環境端末から目的地への経路情報や障害物に関する情報などを取得するためのユーザ携帯型移動端末、搭載されたセンサーを用いた危険回避や走行支援を行うユーザ搭乗型移動端末の3種類の情報端末から構成される。これらの情報端末がネットワークを通じて協調動作を行うことで、ユーザの移動を支援することを目指している。

このプロジェクトは、人間の行動を構成する移動に着目し、特に障害者や高齢者の移動を情報通信技術によって支援することを目指している。本研究は、情報通信技術を用いて人間の活動を効率的に有意義なものにするという点でこのプロジェクトと類似する点は多い。しかし、ATは人間の行動と情報を密接に結びつけるための手段として移動に着目しているのであり、移動の支援のみを目指しているわけではなく、人間の活動全般の支援を目指している。

6.2.1 全方位カメラとレーザーを用いた手法

人間の後方を追尾する移動体に関する研究として、法政大学の伊東らの提案する全方位カメラとレーザーを用いた手法が挙げられる。この手法では全方位カメラによって取得した映像を画像処理することで検出された人間の位置と、レーザー距離センサーによって検出された人間の位置の２つの情報を統合することで追尾を可能にしている。精度の異なる情報を統合し、より精度の高い情報を抽出するためのアルゴリズムとしてカルマンフィルタを採用している。

この研究では、２つの情報を統合することによって、人間の追尾を可能にしている。しかし、この手法に用いている全方位カメラやレーザー距離センサーは非常にコストが高いという問題点がある。しかも、追尾する人間を特定するために、初期状態として追尾するべき人間の位置を入力しなければならず、追尾する人間の動的な変化に柔軟に対応できないという問題がある。

6.2.2 超音波を用いた手法

人間と共に移動するロボットの実現を目指して、筑波大学の大矢らは超音波を用いた人間の追尾手法を提案している。人間との距離を測定するために、発信した超音波の反射時間によって推定し、複数の超音波受信器を使用することで人間の存在する角度を推定する。しかし、人間が複数存在するときに、追尾するべき対象を認識することができないという問題点が挙げられる。これを解決するために特定の超音波を受信すると超音波を送信する超音波トランスポンダと呼ばれるセンサーを人間に持たせるという方法を用いている。つまり、特定のロボットから送信された超音波を人間が携帯している超音波トランスポンダが受信し、人間を特定できる超音波をロボットに対して発信することで、追尾するべき人間を認識することが可能となる。

この手法では、追尾するべき人間の認識を行うことができる。しかし、これは追尾される人間と追尾を行うロボットが１対１に対応していることが前提である。つまり、追尾される人間はあらかじめどのロボットが追尾を行うのか事前に知らなければならない。これに対して本研究のヒューマントレーサでは、人間が追尾を行うATを事前に知っている必要はなく、任意のATを指定して追尾を行わせることが可能である。

6.2.3 発光器を用いた手法

人間に持たせた発光器から発せられる発光標識を画像処理で認識させることによって、人間の位置を検出する手法を筑波大学の南雲らが実現している。この手法では、ユーザは２つの離れたLEDからなる発光標識を携帯し、画像処理によってこの標識を検出する。そして検出された発光標識の位置から人間のいる方向を、２つのLED間の画素数から人間との距離を推定する。また、LEDを点滅させ、点灯しているときと点灯していないときの画像の差分をとることで、ロバストな発光標識の検出を可能としている。

追尾する人間を検出するために発光器を用いる点でヒューマントレーサに近い手法であるといえるが、人間との距離の推定方法が異なる。この手法では２つのLED間の画素数を用いているため、人間が振り向いたりして体の向きが変わってしまうと、２つのLED間の画素数と実際の距離に誤差が発生してしまう可能性がある。これに対してヒューマントレーサでは、PSD測距センサーを用いて実際に距離の測定を行っているので体の向きの変化による推定の誤差は少ない。

7.2.1 遠隔操作のしやすさの改善

現段階における遠隔操作では前進後退・左右の旋回の4通りの移動手段しかなく、ゆるいカーブを描くように操作したくても、思い通りに操作することが困難である。また、その速度も5段階で調整することができるが、わざわざ調整を行ってから操作を行うのは非効率である。このようにユーザの意図をより忠実に反映した操作を実現するためのインタフェースが必要である。たとえば、移動に関するインタフェースとして、直進方向と旋回方向を座標軸としたインタフェースを用いることによって、細かな操作が可能になる。しかし、操作の自由度があがるにつれて複雑度が増す傾向があるので、ユーザが使いやすく、かつ直感にあったインタフェースに関して考察をするべきである。速度の調整も一定時間同じ方向に進んでいるときは、速度を自動的に速くしたり、細かい操作が行われているときは速度を落としたりとユーザの操作に応じて、AT自身が判断して速度を調整することによって操作性が向上すると考えられる。

7.2.2 遠隔地の詳細な情報の提示

第5章で述べたようにATに搭載された様々なセンサーを用いることによって遠隔地におけるインタラクションを実現することができる。しかし、今回実装システムでは、遠隔地に関する情報はカメラからの映像のみである。ATに搭載されたRFIDタグリーダーを用いて環境に設置されたRFIDタグ内のIDを取得する機能や、アドホックネットワーク上の他のATを識別する機能は実現されているので、これらの機能と遠隔操作の機能を連携させる必要がある。ここで、問題となるのはセンサーやネットワークを通して様々な情報を取得することが可能となったとき、情報量が多くなってしまうという点である。ユーザにとって有益な情報であったとしても一度に提示される量が多ければ、その情報の価値は相対的に下がってしまう。具体的な解決方法としては、以下のような手順が考えられる。

1. 情報をカテゴリーごとに分け、各カテゴリーごとにパネルを作成する。

2. これらのパネルはタブによって切り替えられるようにしておく。

3. 新たに情報を取得したときは、そのタブを強調することでユーザの注意を促す。

7.2.3 追尾精度の向上

今回実装したヒューマントレーサでは、決められた速度での追尾しかできない。しかし、人間の歩行の速度やリズムなど歩行に関するパラメータは個人によって異なるので、ユーザにとって自然な追尾を行うためには、ユーザに合わせた速度を与える必要がある。そのためには、追尾を行っているときに、ユーザとの距離を調べることで速度を調節していく必要がある。たとえば、ユーザとの距離が遠い時間が長ければ速度を上げ、逆に近い時間が長いときは速度を下げるなどの方法が考えられる。また現段階では、閾値を用いたパラメータの決定を行っているが、距離を引数とする連続関数を用いて決定することによって、より滑らかな追尾を行うことができる。

7.2.4 インタラクションを行うためのインタフェース

現段階では、追尾中におけるユーザとのインタラクションは、近さを知らせるためのアラームしか用意されていない。しかし、センサーなどによって取得したユーザが気づかなかった情報や、近くに知り合いがいるといった情報を、環境やネットワークを介して取得したときに、ユーザに情報を提示するインタフェースが必要となる。合成音声による読み上げや、アラームによってユーザの注意を促すなどの方法が考えられる。また、ATからユーザに対するインタラクションだけでなく、ユーザの興味を持った対象に関する情報を要求するなどのように、ユーザからATに対して能動的にインタラクションを行うときのインタフェースについても考察を行う必要がある。音声認識やコンソールのタッチパネルを用いる手法の他には、特定のボディジェスチャを画像処理によって認識する手法などが考えられる。