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マイクロマウス2015所感とMETEORA 4の紹介

マイクロマウス2015に出場された方々および運営の方々お疲れ様でした。
私のロボトレーサ、METEORA 4は予選敗退でしたが全力を尽くしましたし、様々な人から反響を得られたので満足でした。

P2

METEORA 4はカメラ映像から白線を認識して走るロボトレーサです。認識処理は名刺サイズコンピュータのRaspberry Pi 2 Bをつかっています。
今年は昨年に比べてソフトウェアを大幅に進化させ、コースを認識する画像処理にSLAM(Simultaneous Localization And Mapping)という技術をつかいました。SLAMは近年自動運転車の制御にも用いられている、未知の環境下でロボットが自律移動するための技術でカメラなどの外界センサとオドメトリなどの内界センサからのデータから、ロボット周辺の環境地図の作成と、ロボット自身の自己位置推定を同時に実行します。
私はこのSLAM技術で、ロボトレースコースのS字カーブを連結させて直線みたいに走ったり、ルール違反にならない範囲でカーブの内側を走って走行距離を短縮したりという賢い動作をロボトレーサにさせたかったのです。
METEORA 4が使っている種類のSLAM(占有格子地図ベースのFastSLAM)では、計算の過程で少しずつ形の異なる地図を数万枚のメモリ上に記憶し、これらをカメラ映像とオドメトリの情報により常時更新する必要があるのですが、Raspberry Pi 2 BではCPUの動作速度とメモリの容量が限られているため地図は100枚だけつかいました。地図にはコースを12mm間隔で格子状に区切って白黒の濃淡を記録してあります。
以下の動画は手押しでコース上をロボットを走らせながらカメラとオドメトリの情報を録画して、あとからオフラインでSLAMをシミュレーションした様子の動画です。



ロボトレース予選では走行の途中からMETEORA 4が制御不能になりコースアウトしリタイアとなりました。 METEORA 4では地図をたった100枚だけしか持っていませんが、 SLAMでは機体の移動にともないそれぞれの地図が拡大していくため、メモリの消費量が急速に増大しどうやら処理速度が追いつかなかったようです。 
またRaspberry Pi 2 BはクアッドコアのARM Cortex-A7のCPUと1GBのRAMを搭載していますが、METEORA 4ではOpenMPで並列化し4個のコアをすべて使いきってました。
このハードウェアのままでは、これ以上計算速度を上げるのは難しそうです。次の一手を考えなくてはいけません。

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