JP2018177074A - Autonomous type underwater robot and control method for the same - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To determine a target path on the basis of a potential map by creating the potential map from a reflection intensity map created by using a scanning sonar.SOLUTION: An autonomous type underwater robot 10 capable of navigating in water in a submerged state includes: a scanning sonar 14 for scanning a prescribed angle range ahead in the navigating direction; a map creator creating a reflection intensity map expressing presence probability of an obstacle on the basis of a measured value by the scanning sonar 14; and a path creator creating a potential map from the reflection intensity map and creating the target path on the basis of the potential map.SELECTED DRAWING: Figure 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。   The present disclosure relates to an autonomous underwater robot and a control method thereof.

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:Autonomous Underwater Vehicle)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。)。   Conventionally, in oceanographic surveys and the like, a device called an unmanned underwater vehicle or an autonomous underwater vehicle (AUV: Autonomous Underwater Vehicle) is used. Such a device is designed to detect the forward seabed surface with a multi-beam sonar in order to automatically navigate the sea while observing along the seabed surface with slopes and projections (eg, patent Reference 1.).

特開2013−141916号公報JP, 2013-141916, A

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。   However, the conventional apparatus uses a relatively expensive multi-beam sonar, which increases the manufacturing cost. In addition, the multi-beam sonar acquires a large amount of data, so the amount of data to be processed is large, and a computer having a sufficiently high data processing capacity is required, but such a computer becomes large. It is difficult to mount on a small unmanned underwater vehicle or an autonomous underwater robot. Further, when the altitude from the seabed is low, the incident angle of the acoustic beam is increased and the reflection intensity is weakened, so that it is difficult to detect the seabed surface in front by the conventional thresholding method.

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。   Here, an autonomous underwater robot capable of solving the above-mentioned conventional problems and generating a potential map from a reflection intensity map generated using a scanning sonar, and determining a target route based on the potential map and the same It aims at providing a control method.

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。   Therefore, in an autonomous underwater robot, it is an autonomous underwater robot capable of navigating in water in a diving state, and based on a scanning sonar which scans a predetermined angle range ahead of the navigation direction, and a measurement value of the scanning sonar. A map generator generates a reflection intensity map representing the existence probability of an obstacle, and a path generator generates a potential map from the reflection intensity map and generates a target path based on the potential map.

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。   In another autonomous underwater robot, the reflection intensity map is a mesh map in which a plurality of regions are arranged in a matrix, and in each region, the intensity of the reflected wave of the acoustic beam which is a measurement value of the scanning sonar. Is reflected as a value representing the existence probability of the obstacle.

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。   In still another autonomous underwater robot, the path generator further sets the goal potential set such that the potential of the area where access or contact should be avoided is high and the potential of the area where access or contact should be low. And generating the potential map in addition to the reflection intensity map, and generating the target path by the potential method based on the potential map.

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。   Furthermore, in another autonomous underwater robot, a velocity sensor that detects the traveling speed of the autonomous underwater robot, a posture sensor that detects the posture of the autonomous underwater robot, and a depth of the autonomous underwater robot are also detected. And the map generator generates the reflection intensity map based on the measurement values of the scanning sonar, the velocity sensor, the attitude sensor, and the depth sensor.

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。   In still another autonomous underwater robot, when the map generator moves a value on the reflection intensity map in accordance with the amount of movement of the autonomous underwater robot to update the reflection intensity map. A Gaussian filter is applied to reflect the error of the measurement value.

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。   In still another autonomous underwater robot, the path generator compares the values of vertically adjacent areas in each column of the mesh map, and the value of the upper area is larger. Replace the values in the lower region with the values in the upper region.

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。   A control method of an autonomous underwater robot is a control method of an autonomous underwater robot capable of navigating underwater in a diving state, which is an obstacle based on measurement values of a scanning sonar which scans a predetermined angle range ahead of the navigation direction. A reflection intensity map representing the existence probability of H.sub.2 is generated, a potential map is generated from the reflection intensity map, and a target path is generated based on the potential map.

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。   According to the present disclosure, it is possible to easily generate, in a short time, a target route that can reliably avoid an obstacle while having a simple configuration.

本実施の形態におけるAUVの模式側面図である。It is a model side view of AUV in this embodiment. 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。It is a conceptual diagram which shows the underwater navigation operation of AUV in this Embodiment. 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。It is a block diagram which shows the structure of the control system of AUV in this Embodiment. 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。It is a figure explaining detection operation by a scanning sonar of AUV in this embodiment. 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。It is a figure explaining operation which AUV in this embodiment updates a reflective intensity map. 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。It is a figure explaining the operation | movement which AUV in this Embodiment reflects the measured value of a scanning sonar on a reflective intensity map. 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。It is a figure explaining the operation | movement which AUV in this Embodiment produces | generates a potential map. 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。It is a 1st figure explaining the operation | movement which produces | generates the target path | route of AUV in this Embodiment. 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。It is a 2nd figure explaining operation which generates a target course of AUV in this embodiment. 本実施の形態におけるAUVの実証機の写真である。It is a photograph of a demonstration machine of AUV in this embodiment. 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。It is a figure showing a specification table of a demonstration machine of AUV in this embodiment. 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。It is a figure which shows the presumed track of AUV in this Embodiment, and the seabed surface estimated. 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。It is a figure which shows the histogram of the height of AUV in this Embodiment. 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。It is a photograph which shows the seabed image which the demonstration machine of AUV in this embodiment photographed. 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。It is a figure which shows the reflective intensity map and target path | route which the demonstrator of AUV in this Embodiment produced | generated.

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。   Hereinafter, the present embodiment will be described in detail with reference to the drawings.

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。   1 is a schematic side view of the AUV in the present embodiment, FIG. 2 is a conceptual view showing the underwater navigation operation of the AUV in the present embodiment, and FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the AUV control system in the present embodiment. It is.

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(sea floor)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。   In the figure, reference numeral 10 denotes an AUV in the present embodiment, which autonomously navigates the water in a submerged state in the sea or river, for example, taking an image, measuring the state of water with a thermometer, a chemical sensor, etc. Although it is an apparatus which performs various investigations and observations by doing, it may be used for any purpose. Here, the AUV 10 will be described as taking an image while navigating the sea along a sea floor 32.

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。   The AUV 10 may have any structure as long as it can autonomously navigate underwater in a diving state, but here it is a so-called cruise-type AUV capable of navigation at relatively high speed. As shown in FIG. 1, it is assumed that the stern is provided with a thruster 12 as a propeller and the bow is provided with a scanning sonar 14 as an acoustic sonar. The thruster 12 may be any type of device as long as it generates a propulsive force. Here, the screw is rotated by an electric motor, and it is in a surge direction (front-rear direction). Control of the surge and yaw directions by the surge thrusters, including two surge thrusters that generate a driving force and two heaves rasters that generate a driving force in the heave direction (vertical direction). It is assumed that the Heaves raster controls the roll and pitch directions. The scanning sonar 14 performs scanning in the vertical direction (up and down direction). As shown in FIG. 2, the acoustic beam 31 is used as a transmission wave, a reflected wave is detected, and the intensity is used as a measurement value. It is output, and scanning of the range from the front of AUV10 to the lower part shall be performed.

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。   In the present embodiment, the AUV 10 includes the speed sensor 15, the attitude sensor 16, and the depth sensor 17 in addition to the scanning sonar 14, and the measurement values of the scanning sonar 14, speed sensor 15, attitude sensor 16, and depth sensor 17 are used. Based on this, as shown in FIG. 2, a mesh map in which a plurality of areas are arranged in a matrix in a vertical plane in front of the aircraft is defined, and the presence of obstacles such as seabed 32 in each area of the mesh map A risk potential representing a probability is defined, a reflection intensity map 35 is generated, and a potential map 34 described later is generated from the reflection intensity map 35. Then, the AUV 10 applies the potential method, which is one of the optimal path planning methods of the mobile robot, to the potential map 34 to generate a target path 33 that does not collide with the seabed surface 32, and navigates along the target path 33. To control the pitch direction. The reflection intensity map 35, the potential map 34, and the target path 33 are updated in real time based on the measurement value. In addition, the AUV 10 always travels straight, and collision avoidance is performed so as to get over.

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。   The AUV 10 further includes a control system as a computer system including an arithmetic device such as a CPU, a storage device such as a memory, a communication device, and the like. Then, as shown in FIG. 3, the control system generates a reflection intensity map 35 based on the measurement values output from the scanning sonar 14, the velocity sensor 15, the attitude sensor 16 and the depth sensor 17, and A path generator 22 generating a potential map 34 from the reflection intensity map 35 generated by the map generator 21 and generating a target path 33 based on the potential map 34; and a target path generated by the path generator 22 And 33 a thruster controller 23 that controls the thruster 12. The thruster controller 23 controls the thruster 12 in accordance with an instruction of the operation of the AUV 10 and an instruction received from the upper controller 25 which performs monitoring and the like.

次に、前記構成のAUV10の動作について詳細に説明する。   Next, the operation of the AUV 10 configured as described above will be described in detail.

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。   FIG. 4 is a diagram for explaining the detection operation by the scanning sonar of AUV in the present embodiment, FIG. 5 is a diagram for explaining the operation of AUV in the present embodiment for updating the reflection intensity map, and FIG. FIG. 7 is a diagram for explaining the operation of AUV reflecting the measurement value of the scanning sonar on the reflection intensity map, FIG. 7 is a diagram for explaining the operation of AUV generating the potential map in the present embodiment, and FIG. 8 is the AUV in the present embodiment FIG. 9 is a second diagram illustrating an operation of generating an AUV target route according to the present embodiment. In addition, in FIG. 5, (a) is a figure which shows the reflective intensity map in time t-1, (b) is a figure which shows the reflective intensity map in time t.

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 )・・・(rn 、pn )となる。 As shown in FIG. 4, the scanning sonar 14 emits an acoustic beam 31 in the direction of an angle α with respect to the X axis indicating the surge direction of the AUV 10, and measures the strength p of the reflected wave as the reflection intensity. The distance r from the AUV 10 is set, for example, in 1 m steps within a range of 1 to 100 m, and discretely measured at multiple points. If there is an obstacle, the intensity of reflection from that point will generally be stronger, which makes it possible to detect the obstacle. The data obtained in one measurement are α, (r 1 , p 1 ), (r 2 , p 2 )... (R n , p n ).

速度センサ15は、AUV10のサージ速度u(前進速度)を計測する。   The speed sensor 15 measures the surge speed u (forward speed) of the AUV 10.

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。   The attitude sensor 16 measures the pitch angle φ (front and rear inclination: horizontal zero, nose up plus) and roll angle θ (left and right inclination: horizontal zero, right inclination plus) of the AUV 10.

深度センサ17は、AUV10の水深dを計測する。   The depth sensor 17 measures the water depth d of the AUV 10.

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。   Then, the map generator 21 updates the reflection intensity map 35, which is a map indicating the danger level potential, based on the measurement values output from the scanning sonar 14, the velocity sensor 15, the attitude sensor 16, and the depth sensor 17. The reflection intensity map 35 is a mesh map representing the existence probability of an obstacle such as the seabed surface 32 or the like, and the magnitude of the reflection intensity of each region corresponding to the mesh mesh represents the magnitude of the existence probability of the obstacle. . Here, it is assumed that the presence probability is represented by light and shade of color, and the darker the color, the higher the probability of the presence of an obstacle. Then, the map generator 21 generates a reflection intensity map 35 by using the intensity of the reflected wave of the acoustic beam 31 which is the measurement value of the scanning sonar 14 as the value of the reflection intensity of each area as it is. There are two types of updating of the reflection intensity map 35, and the data to be reflected is different.

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=ut tanθt dtであり、垂直方向にdz=dt −dt-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(Gaussian Filter)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
First, the map generator 21 updates the past reflection intensity map 35 in accordance with the movement amount of the AUV 10, as shown in FIG. 5 (b) shows the reflection intensity map 35 at the current time t, and FIG. 5 (a) shows the reflection intensity map 35 at the time t-1 immediately before the current time t. Also, let dt be the time difference from the time t-1 immediately before the current time t. Then, the amount of movement of the AUV 10 is dx = u t tan θ t dt in the horizontal direction and dz = d t- d t-1 in the vertical direction, so all of the reflection intensity map 35 at time t-1 is Move the value by (-dx, -dz). Furthermore, in order to reflect the error of the sensor, a Gaussian filter (Gaussian Filter) is applied. As shown in FIG. 5B, the values are blurred by applying the Gaussian filter. The Gaussian filter is a general process for blurring values (see, for example, Non-Patent Document 1). In the reflection intensity map 35, the intensity of the reflection intensity is represented by the shade of color.
Image Information Education Promotion Association, "Digital image processing [revised new version]", 2015 issue

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(ri )及び該距離(ri )からの反射波の強さ(反射強度)(pi )の集合、α、(r1 、p1 )、(r2 、p2 )・・・(rn 、pn )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、xi =ri cosα、zi =ri sinα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pi とすると、M(xi 、zi )=pi 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。 Subsequently, the map generator 21 reflects the measurement value of the scanning sonar 14 as shown in FIG. Measurement values of the scanning sonar 14, a distance from the scanning sonar 14 in the acoustic beam 31 emitted (r i) and said distance (r i) strong reflected wave from of (reflection intensity) (p i) , Α, (r 1 , p 1 ), (r 2 , p 2 )... (R n , p n ). The position of the i-th measurement value in the reflection intensity map 35, which is a mesh map, is x i = r i cos α, z i = r i sin α. Assuming that the value of the reflection intensity map 35 at this position is the reflection intensity p i measured by the scanning sonar 14, it can be expressed as M (x i , z i ) = p i . The same process is performed for all i = 1 to n.

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
Next, the path generator 22 generates a potential map 34 from the reflection intensity map 35, and calculates a pitch angle command value of the AUV 10 by the potential method. The potential method is a known technique as one of the optimal path planning methods for mobile robots (see, for example, Non-Patent Document 2). In the potential method, a potential is defined in a two or more dimensional region, and a path of a robot is created by always taking a path in a direction in which the potential is minimum. Therefore, the intention of the designer or operator is reflected by increasing the potential of the area where obstacles should be approached and touching, and reducing the potential of the area where approaching and touching like goals and goals. Path is generated.
Japan Society of Mechanical Engineers, Robotics, 2011 issue

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。   As shown in FIG. 7, when there is a point 35 a which is a high reflection intensity area indicating the presence of an obstacle in front of the AUV 10, it is prevented that a target path 33 is generated that wraps under the point 35 a. In order to do this, the path generator 22 creates a reflection intensity map 35-2 in which the point 35a is extended downward. Specifically, in each column of the reflection intensity map 35 which is a mesh map, the values of the regions adjacent above and below are compared, and if the value of the upper region is larger, the value of the lower region is Replace the values with the values in the upper area. Thereby, in the reflection intensity map 35, the values of the reflection intensities of all points located below the point 35a in the column (column) 35b including the point 35a are changed to values equal to the value of the point 35a. Thus, a reflection intensity map 35-2 including a column 35b that is dark in color, that is, has a high reflection intensity, is created.

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。   Subsequently, the path generator 22 adds the goal potential 36 to the reflection intensity map 35-2 to create a potential map 34. Specifically, the value of the reflection intensity at each point of the reflection intensity map 35-2 is converted to the value of the potential via the function F, and the value of the potential at each point of the goal potential 36 is added to this. In the general potential method, a route aiming at the point is generated by lowering the potential of a point such as a goal or a goal, but the AUV 10 in the present embodiment targets a specific point. The goal is to navigate along the bottom surface 32 as close to the bottom surface 32 as possible, ie, at the lowest possible altitude. Therefore, in the present embodiment, the goal potential 36 is for applying a potential that causes the AUV 10 to move forward and downward (in the lower right direction in the figure), and the potential becomes lower toward the lower right in the figure. It is set to be low. In the goal potential 36 and the potential map 34, the height of the potential is represented by the shade of color.

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(One line)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ξmax =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。 Subsequently, the path generator 22 applies the potential method to the potential map 34 to generate a target path 33 which does not collide with the seabed surface 32, as shown in FIG. In generating the target path 33, the minimum turning radius D / 2 of the AUV 10 is taken into consideration. In addition, the target path 33 is generated by connecting a plurality of line segments having a length l (One line) as a minimum unit, as shown in FIG. 8, in order to avoid a sudden path change. Ru. In this case, in order to reflect the presence of the minimum turning radius D / 2, a restriction is provided on the angle な す between adjacent line segments. Specifically, as shown in FIG. 9, the integral value of the potential P of the region in which each node on the line segment exists, as long as the angle ξ does not exceed ξ max = sin −1 (l / D) Choose the path with the smallest Σ.

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。   Finally, the thruster controller 23 controls the operation of the thruster 12 so that the AUV 10 travels along the target path 33. When a command from the host controller 25 is received, the operation of the thruster 12 is controlled in accordance with the content of the command.

次に、実際に作製されたAUV10の実証機について説明する。   Next, the demonstration machine of AUV10 actually produced is demonstrated.

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。   FIG. 10 is a photograph of a demonstration machine of AUV in the present embodiment, FIG. 11 is a diagram showing a specification table of the demonstration machine of AUV in the present embodiment, and FIG. 12 is an estimated wake of the AUV and estimation in the present embodiment. FIG. 13 is a diagram showing the bottom of the seabed, FIG. 13 is a histogram of the altitude of the AUV in the present embodiment, FIG. 14 is a photograph showing the bottom image taken by the AUV demonstrator in the present embodiment, FIG. It is a figure which shows the reflective intensity map and target path which the proof machine of AUV in an embodiment produced | generated.

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。   The inventor of the present invention has actually produced an AUV 10 demonstration machine as shown in FIG. The demonstration machine is, as shown in FIG. 11, a small model Micron manufactured by Tritech as a scanning sonar 14, a propeller-type water flow speed meter manufactured by Kenek as a speed sensor 15, and manufactured by InvenSense as a posture sensor 16. Is equipped with a pressure gauge manufactured by Blue Robotics as a depth sensor 17. Furthermore, in order to observe the seabed surface 32, the demonstration machine has GoPro's GoProHERO3 and GoProHERO4 made by GoPro as cameras for capturing images, one for the front and one for the rear. Then, in the operation test in the shallow sea area, a surge velocity of 1.3 m / s was recorded at a thrust of 35%. Assuming that the fluid resistance is proportional to the square of the velocity, the surge velocity at a thrust of 100% is estimated to be 2.2 m / s.

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。   The inventor of the present invention conducted a seafloor follow-up test in Aburatsuma Bay of Miura Peninsula using the AUV10 demonstration machine. The test area is a rocky area with a depth of about 5 m. Then, in order to update the reflection intensity map 35, the output value (corresponding to 0 to 255: 0 to 80 [dB]) of the scanning sonar 14 is used as it is. In addition, in order to prevent damage to the AUV 10 when it collides with a rocky place, the surge speed is suppressed to 0.8 m / s.

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。   Trajectory of the AUV 10 estimated based on the measurement values of each sensor and the scanning sonar 14 as shown in FIG. The seabed surface 32 estimated based on the measured values of y, and the post-processing, the histogram of the altitude (altitude) from the seabed surface 32 as shown in FIG. 13 was obtained. In FIG. 12, the vertical axis is stretched by about five times. It can be seen from FIGS. 12 and 13 that the AUV 10 follows the change of the seabed surface 32 at an altitude of 1.5 to 2.5 m.

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。   FIG. 14 shows a submarine image mosaic generated by PhotoScan (manufactured by AjiSoft) from an image taken for about 75 seconds by a camera provided to the AUV 10 demonstration machine. It can be seen from FIG. 14 that the AUV 10 follows the seabed surface 32 at an altitude suitable for image observation.

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。   FIG. 15 shows the reflection intensity map 35 generated by the AUV 10 and the target path 33 generated at 60 seconds after the start of the dive. The area shown in FIG. 15 is an area within the frame A shown in FIG. Also, in FIG. 15, the target path 33 is shown at a plurality of points. It can be understood from FIG. 15 that the rocky area present about 12 [m] ahead of the AUV 10 is captured by the scanning sonar 14. Considering that the scanning cycle of the scanning sonar 14 is about 5 seconds, it can be understood that a cruise type AUV having a cruising speed of 1.5 m / s can be accommodated.

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。   As described above, in the present embodiment, the AUV 10 is an autonomous underwater robot that can travel in the water in a diving state, and the measurement of the scanning sonar 14 and the scanning sonar 14 that scan a predetermined angle range ahead of the navigation direction. A map generator 21 that generates a reflection intensity map 35 representing the existence probability of an obstacle based on the values, and a potential map 34 that generates a potential map 34 from the reflection intensity map 35, and generates a target path 33 based on the potential map 34 And a vessel 22. Further, in the control method of the AUV 10, a reflection intensity map 35 representing the existence probability of an obstacle is generated based on the measurement value of the scanning sonar 14 which scans a predetermined angle range ahead of the navigation direction. 34 is generated, and a target path 33 is generated based on the potential map 34.

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。   As a result, it is possible to easily generate the target route 33 that can avoid an obstacle reliably with a simple configuration in a short time.

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。   The reflection intensity map 35 is a mesh map in which a plurality of regions are arranged in a matrix, and in each region, the intensity of the reflected wave of the acoustic beam 31 which is the measurement value of the scanning sonar 14 indicates the existence probability of an obstacle. It is reflected as a value to represent. Therefore, the intensity of the reflected wave of the acoustic beam 31 can be used as it is, and there is no need to detect the position of an obstacle such as the bottom surface 32 based on the set threshold, for example. The load can be reduced. In addition, the present invention can be applied to operation on the seabed surface 32 where the reflection intensity is reduced.

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。   Furthermore, the path generator 22 adds the goal potential 36, which is set so that the potential of the region to be approached or contacted is high and the potential of the region to be approached or contacted low, to the reflection intensity map 35 The map 34 is generated, and based on the potential map 34, the target path 33 is generated by the potential method. Thus, for example, it is possible to generate a target path 33 that can reliably prevent contact or collision with the bottom surface 32 while approaching the bottom surface 32 as much as possible.

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。   Furthermore, the AUV 10 further includes a speed sensor 15 for detecting the navigation speed of the AUV 10, an attitude sensor 16 for detecting the attitude of the AUV 10, and a depth sensor 17 for detecting depth of the AUV 10. The map generator 21 is a scanning sonar The reflection intensity map 35 is generated based on the measurement values of the speed sensor 15, the attitude sensor 16 and the depth sensor 17.

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。   Furthermore, when updating the reflection intensity map 35 by moving the values on the reflection intensity map 35 in accordance with the movement amount of the AUV 10, the map generator 21 applies a Gaussian filter to reflect the error of the measurement value. Thereby, the uncertainty of the obstacle such as the seabed 32 can be properly adjusted.

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。   Furthermore, in each column of the mesh map, the map generator 21 compares the values of the vertically adjacent regions, and if the value of the upper region is larger, the value of the lower region is increased. Replace with the value of the domain of Thereby, a reflection intensity map including a column with high reflection intensity is provided to prevent generation of the target path 33 that wraps under the area where there is a high reflection intensity indicating the presence of an obstacle. You can get 35.

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。   In the present embodiment, only the example in which the AUV 10 travels in the sea along the seabed surface 32 and the scanning sonar 14 performs scanning in the vertical direction (vertical direction) has been described. The AUV 10 may, for example, navigate along a generally vertically extending surface, such as a side wall surface of a dike. In this case, the scanning sonar 14 is changed and used to perform scanning in the horizontal direction (left and right direction).

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。   Further, in the present embodiment, only the example in which the AUV 10 includes only one scanning sonar 14 has been described, but the number of the scanning sonar 14 may be two or more. For example, when the scanning sonar 14 for scanning in the vertical direction and the scanning sonar 14 for scanning in the horizontal direction are provided, the AUV 10 can travel along the seabed surface 32 and the side wall surface of the dike.

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。   Furthermore, in the present embodiment, only the example in which the scanning sonar 14 performs scanning in a two-dimensional plane has been described, but the scanning sonar 14 may perform scanning in a three-dimensional space.

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。   Furthermore, in the present embodiment, only the case where the AUV 10 is a so-called cruise-type AUV capable of relatively fast navigation is described, but the AUV 10 may be a so-called hovering-type AUV where fine position control is possible. Good.

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。   The disclosure of the present specification describes features of the preferred and exemplary embodiments. Various other embodiments, modifications and variations within the scope of the claims appended hereto and within the purview thereof will naturally occur to the person skilled in the art upon reviewing the disclosure of the present specification. is there.

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。   The present disclosure can be applied to an autonomous underwater robot and a control method thereof.

10 AUV
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
10 AUV
14 scanning sonar 15 speed sensor 16 attitude sensor 17 depth sensor 21 map generator 22 path generator 31 acoustic beam 33 target path 34 potential map 35, 35-2 reflection intensity map 36 goal potential

Claims (7)

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。
An autonomous underwater robot capable of navigating in the water in a diving state,
A scanning sonar which scans a predetermined range of angles ahead of the navigation direction;
A map generator for generating a reflection intensity map representing the existence probability of an obstacle based on the measurement value of the scanning sonar;
An autonomous underwater robot, comprising: a path generator that generates a potential map from the reflection intensity map and generates a target path based on the potential map.
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。   The reflection intensity map is a mesh map in which a plurality of regions are arranged in a matrix, and in each region, the intensity of the reflected wave of the acoustic beam, which is the measurement value of the scanning sonar, represents the existence probability of the obstacle. The autonomous underwater robot according to claim 1 reflected. 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。   The path generator adds a goal potential, which is set such that the potential of the region to be approached or contacted is high and the potential of the region to be approached or contacted is low, to the reflected intensity map. The autonomous underwater robot according to claim 1, which generates and generates the target path by a potential method based on the potential map. 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。
A speed sensor for detecting the traveling speed of the autonomous underwater robot;
A posture sensor that detects a posture of the autonomous underwater robot;
And a depth sensor for detecting the depth of the autonomous underwater robot.
The autonomous underwater robot according to claim 1, wherein the map generator generates the reflection intensity map based on measurement values of the scanning sonar, a velocity sensor, an attitude sensor, and a depth sensor.
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。   The map generator applies a Gaussian filter to reflect an error of the measurement value when updating the reflection intensity map by moving a value on the reflection intensity map according to the movement amount of the autonomous underwater robot. The autonomous underwater robot according to claim 4. 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。   In each column of the mesh map, the path generator compares the values of the vertically adjacent regions, and if the value of the upper region is larger, the value of the lower region is used as the upper value. The autonomous underwater robot according to claim 2, wherein the value of the region is substituted. 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。
A control method of an autonomous underwater robot capable of navigating in water in a diving state, comprising:
Generating a reflection intensity map representing the existence probability of an obstacle based on the measurement value of a scanning sonar scanning a predetermined angular range ahead of the navigation direction;
Generate a potential map from the reflection intensity map,
A control method of an autonomous underwater robot, wherein a target route is generated based on the potential map.
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