[論文レビュー] Roboat II: A Novel Autonomous Surface Vessel for Urban Environments

Wei Wang, Tixiao Shan+5 more|ArXiv.org|Jul 20, 2020

Underwater Vehicles and Communication Systems参考文献 26被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、都市の水路を走行する大規模な自律型水上船舶「Roboat II」を提案する。本システムは、非線形モデル予測制御（NMPC）と非線形移動履歴推定（NMHE）を統合し、LiDAR、IMU、GPSを用いた要因グラフベースのSLAMシステムを備えている。実際の河川環境においてセンチメートル級の局所化と1m未塔の軌道追従を達成し、都市部における自律輸送およびインフラ整備の分野で高い性能を示している。

ABSTRACT

This paper presents a novel autonomous surface vessel (ASV), called Roboat II for urban transportation. Roboat II is capable of accurate simultaneous localization and mapping (SLAM), receding horizon tracking control and estimation, and path planning. Roboat II is designed to maximize the internal space for transport and can carry payloads several times of its own weight. Moreover, it is capable of holonomic motions to facilitate transporting, docking, and inter-connectivity between boats. The proposed SLAM system receives sensor data from a 3D LiDAR, an IMU, and a GPS, and utilizes a factor graph to tackle the multi-sensor fusion problem. To cope with the complex dynamics in the water, Roboat II employs an online nonlinear model predictive controller (NMPC), where we experimentally estimated the dynamical model of the vessel in order to achieve superior performance for tracking control. The states of Roboat II are simultaneously estimated using a nonlinear moving horizon estimation (NMHE) algorithm. Experiments demonstrate that Roboat II is able to successfully perform online mapping and localization, plan its path and robustly track the planned trajectory in the confined river, implying that this autonomous vessel holds the promise on potential applications in transporting humans and goods in many of the waterways nowadays.

研究の動機と目的

• アムステルダムの運河のような閉塞的で複雑な都市水路環境で動作可能なスケーラブルな自律型水上船舶（ASV）の開発。
• GPSが利用できない都市環境における正確な局所化を、マルチセンサ融合とSLAMを用いて実現する挑戦への対応。
• 統合されたNMPCとNMHEによる状態推定を通じて、騒音の高い水路環境下でも正確な軌道追従を実現。
• 相互にドッキング可能で積載能力を持つ自律型船舶を実現し、都市の移動手段およびインフラ整備を支援。
• 高精度な性能指標を用いて、実際の川の環境下でシステムの妥当性を検証。

提案手法

• 要因グラフベースのSLAMフレームワークが、3次元LiDAR、IMU、GPSのデータを統合し、都市部水路におけるセンチメートル級の局所化とオンラインマッピングを実現。
• 実験的に同定されたRoboat IIの動的モデルを用いたオンライン非線形モデル予測制御（NMPC）が、軌道追従の最適な制御入力を生成。
• 非線形移動履歴推定（NMHE）アルゴリズムが、ノイズの多いセンサ測定値を用いて、位置、速度、姿勢の全状態ベクトルを同時に推定。
• NMPCとNMHEが密接に統合されており、全状態フィードバックにより環境的擾乱に強く、リアルタイムでの制御が可能。
• 船体は1:2のアスペクト比を持ち、相互接続可能なモジュラー接続部を備えており、船舶間のドッキングとスケーラブルなインフラ形成を可能に。
• A*に基づく経路計画アルゴリズムが10 Hzで参照軌道を生成し、ヘディング誤差をペナルティ化したNMPCにより、振動を回避する軌道追従が実現。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチセンサ融合を用いて、GPSが利用できない都市部水路環境で大規模な自律型水上船舶がセンチメートル級の局所化を達成できるか？
• RQ2 統合されたNMPC-NMHE制御フレームワークは、水動的擾乱と測定ノイズの影響を受ける状況下で、軌道追従の正確性をどのように向上させるか？
• RQ3 全自由度を備えたモジュラーASV設計は、都市インフラ用途における動的ドッキングおよび相互接続をどの程度可能にするか？
• RQ4 完全に同定された動的モデルを用いたNMPCは、運動学的または簡略化モデルと比較して、実際の川環境下でどの程度の性能を示すか？
• RQ5 LiDARと慣性データを用いた頑健なSLAMシステムは、細い複雑な都市運河環境でも正確性を維持できるか？

主な発見

• 実際の川での実験において、Roboat IIは位置追従の平均二乗誤差（RMSE）が0.096 m、ヘディング角追従のRMSEが0.149 radを達成した。
• NMHEによる状態推定は、参照速度を的確に追従した。推定された縦方向速度（u）と横方向速度（v）は、それぞれ0.6 m/sおよび0 m/sの設定値に近く追随した。
• NMPCからの制御力は物理的制約内に保たれ、軌道上走行時には左右のプロペラが協調して推力を発揮。軌道外補正時には全4つのプロペラが作動した。
• 環境ノイズに対して高い耐性を示し、軌道の振動や急な姿勢変更の際にも安定した軌道追従が実現した。
• Roboat IIの実験的同定された水動的パラメータは、m₁₁ = 172 kg、m₂₂ = 188 kg、m₃₃ = 24 kg·m²、Xᵤ = 38 kg/s、Yᵥ = 168 kg/s、Nᵣ = 16 kg·m²/s であった。
• チャールズ川で複数回の自律航行サイクル（経路計画、追従、目的到達）を成功裏に完了し、実際の都市水路環境下での完全自律性スタックの妥当性を検証した。