![](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_c40ba998510747b487e50c2d306113aef000.jpg/v1/fill/w_833,h_480,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/a2e86b_c40ba998510747b487e50c2d306113aef000.jpg)
つくばチャレンジ
お知らせ
「つくばチャレンジ」とは
![「つくばチャレンジ」とは](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_ac4f16cf5fb24c6abf712e79a6b28931~mv2.jpg/v1/fill/w_980,h_551,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/IMG_1834_72dpi_1920-1080.jpg)
「つくばチャレンジ」は、2007年から毎年実施している、つくば市内の遊歩道等の市街地で移動ロボットが自律走行する技術チャレンジです。人々が普段使っているあるがままの実環境(リアルワールド)における、自律走行技術の進歩を目的としています。研究者と地域が協力して行う、先端技術への挑戦と公開実験の場です。
詳しくは、「つくばチャレンジ」公式ページをご覧ください。
https://tsukubachallenge.jp/2023/
2019年から参加開始
![2019年から参加開始](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_9eae4a46c3f5431280bb5af0e9560162~mv2.jpg/v1/fill/w_980,h_551,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/IMG_3076_72dpi_1920-1080.jpg)
Chief Scientist室では2019年から自社開発した屋外用自走式ドローンで参加しています。
NEDOの屋外走行実証にも利用した「Rafute」
![NEDOの屋外走行実証にも利用した「Rafute」](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_aa8f223c6adb4623a7fae9f826ca7a8f~mv2.jpg/v1/crop/x_0,y_455,w_1080,h_1010/fill/w_490,h_458,al_c,q_80,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/rafute_01_1920-1080_SB-2254_7.jpg)
Cuboidをベースに屋外用の車輪および3DLiDARを搭載したRafuteを開発しました。ROS + Autowareを基にした「屋外自律走行システム」を構築しました。
「つくばチャレンジ」に出場することで屋外走行機能を検証するとともに、他のチームとの交流しながらハード・ソフトの双方で完成度を上げていくことを目指しています。
屋外走行用ロボット「PANDA」
![屋外走行用ロボット「PANDA」](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_58f64f33d33c485c8a2e7a9b922707fe~mv2.jpg/v1/fill/w_980,h_551,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/1920-1080_IMG_1821.jpg)
2021年度より、屋外走行用ロボット「PANDA」の開発を行っています。
「Rafute」の実験を通して見つかった安定性やセンサ配置の課題を解決するため、ハードウェアの設計を大幅に変更しました。
重心を低くすることで不整地を安定して走行できるようになりました。
また台車部とセンサ部で設計を分割し、センサの種類や配置を容易に変更できるようにしました。
![屋外走行用ロボット「PANDA」](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_e2a8d323bff6459bb88e9ce9a4ae4df5~mv2.jpg/v1/fill/w_980,h_551,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/DSC4448_72dpi_1920-1080.jpg)
![屋外走行用ロボット「PANDA」](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_87844cb0a5e64cdab0c77804c9f900d3~mv2.jpg/v1/fill/w_980,h_551,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/GOPR0030_72dpi_1920-1080.jpg)
2022年はAutowareのウェイポイント追従機能に加え障害物回避動作を導入し長距離走行を目指します。またフレームを組みなおし、防水の外装を試作しました。
3D Mapping
マップ上をスタートからゴールまで4倍速で撮影したものです。
3D Lidar(velodyne)の点群にfisheyeカメラの色情報を投影したマップを作成しています。
つくばチャレンジ2023
![つくばチャレンジ2023](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_0206ec9829d4497b966c97396e452819~mv2.jpg/v1/fill/w_980,h_551,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/IMG_5597_72dpi_1920-1080.jpg)
これまで使用していたRTAB MAPに代わりLIO-SAMを用いることでより高精度な3Dマップを作成しました。また3D点群とGNSS情報を統合することで安定した長距離走行を目指します。
![つくばチャレンジ2023](https://static.wixstatic.com/media/a2e86b_e3b9fb030eff4c8eb40cb17dbce85132~mv2.jpg/v1/fill/w_980,h_551,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/IMG_1337_72dpi_1920-1080.jpg)
安定して走行できるようになったため速度や加速度を調整し、さらに障害物回避経路の計算を高速化することで滑らかに走行可能になりました。
GNSSとLiDARの統合を実装し長距離走行時の自己位置推定の精度を向上しました。
折り返し地点を超えた1.3キロ地点でリタイアとなりました。
障害物を回避する際に後ろに下がる機能がなく、障害物に近づきすぎた際にそのまま止まってしまいました。