最近、中国科学院自動化研究所（IAAS）の研究チームは、SCIインデックスのある学術誌「IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT」に「Vision-Based Autonomous Landing of a Hybrid Robot on a Powerline」と題する論文を発表した。
ハイブリッドロボットの送電線への自律着陸
マルチスケールの送電線を検出し、着地点の深さ推定方法を記述し、ターゲット送電線を追跡するための時空間辞書を構築する。 一方、安定した自律落下ラインを実現するための着地戦略と制御方法を提案する。 最終的にハイブリッドロボットにより送電線検出と深度推定アルゴリズムの有効性を検証する。
研究背景
近年、自動化された送電線検査に様々なタイプの検査ロボットが使用されている。 ハイブリッドロボットは、クローリングロボットと飛行ロボットの長所を兼ね備えており、送電線検査への応用が期待されている。 しかし、ハイブリッドロボットを対象となる送電線に着陸させることは困難であり、送電線をロバストに検出・追跡する必要がある。 マルチスケール送電線検出法の開発が急務となっている。
実験手順
著者らは、本論文で設計したロボットプラットフォームを用いて、以下の評価を行った：まず、NOKOVモーションキャプチャシステムで奥行き及び精度を評価する；次に、提案する追跡アルゴリズムと着地戦略の信頼性と有効性を検証する；最後に、本論文における手法の優位性を実証するために、2つの比較実験を提供する。
1.奥行き推定精度テスト
図1 本論文の方法とキネマティック・キャプチャ・システムで測定した送電線とカメラの相対高さ
表1 異なる深度における本論文の方法の誤差
2.トラッキングテスト
実験で不規則なライン数の変化にもかかわらず、目標ラインが良好に追尾されることがわかった。 本論文で提案する追尾方法は、追尾実験中に自動モードでの横速度を最大速度以下に制限した場合、実際の着陸ミッションの要求を満たすことができる。
3.着陸ラインテスト
研究チームは、提案した送電線抽出アルゴリズムと着陸戦略をロボット上で検証した。 送電線のスケールが変化しているにもかかわらず、目標線は依然として良好に検出・追跡され、一方、傾斜線は二値画像においてほぼフィルタリングされた。 実験の結果、本論文で提案した自律着地方式が有効であることが示された。
4.比較実験
1) 検出性能の比較
図2に定量的な結果をい示した。 本論文で提案した方式は、精度方面で他の方法より優れることがわかった。
図2 複数の検査方法の精度と処理速度の比較
2）検査性能の比較
表2から本論文のハイブリッドロボットは、送電線の上方1m、送電線の側方0.2mから着地した場合、平均着地時間の短縮を達成していることがわかった。 さらに、設計されたロボットは、同じ特性の送電線を識別し、目的の送電線を追跡する能力が備えており、現場の送電網においてより安定的で実用的である。
表2 複数のロボットプラットフォームの検査性能の比較
実験的結論
本稿では、ハイブリッドロボットが送電線に着地することを可能にする完全な自律着地方式を紹介した。 従来の送電線検出アルゴリズムとは対照的に、本論文で用いた手法は、マルチスケールの送電線を検出し、ロボットに対する着地点の位置を計算することができる。 また、モーションキャプチャシステムを用いて奥行き推定の精度を評価し、着地作業の要件を満たしている。 さらに、著者らは、目標とする送電線を追跡するために2つの辞書を構築することを提案する。 追跡方法と着地戦略の有効性は、一連の屋外実験で実証された。 本論文では、ロボットが同じ特徴を持つ送電線と一区切りして、目標送電線にうまく着陸できることを示している。 将来的には、着陸時間を短縮し、風の強い環境におけるシステムのロバスト性を向上させる方法を探求する予定である。
参考文献
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