416 システム / 制御 / 情報,Vol. 61, No. 10, pp , 2017 お隣のアイサイ研究者の IT 道具箱 特集号解説 制御研究者のための ROS 入門 徳山德享大 * 木内裕介 * 1. はじめに Robot Operating System(ROS) はオー

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1 416 システム / 制御 / 情報,Vol. 61, No. 10, pp , 2017 お隣のアイサイ研究者の IT 道具箱 特集号解説 制御研究者のための ROS 入門 徳山德享大 * 木内裕介 * 1. はじめに Robot Operating System(ROS) はオープンソースの プロジェクトとして近年急速に台頭したロボット開発のフレームワークである. システム 制御 情報工学を含む, さまざまな分野の研究者によって膨大な ROS のソフトウエアが公開されており, 世界中のユーザによって共有されている. このような公開ソフトの中には, 実際のセンサやアクチュエータを動作させるためのドライバ類も多く提供されており,ROS のソフトウエアをうまく組み合わせるだけで, 一定の自律性を備えたロボットを, その日のうちに作り上げることも可能である. 本稿は,ROS をこれから使い始めようとする読者に対して, 入門レベルの解説を行うものである. すでに良い参考書 [1,2] があり, 公式 Wiki 1 の解説も充実しているが, 制御工学の研究者が ROS のエッセンスを手早く習得するには, もっと効率的な方法があるように思われる. そこで本稿では, あまり前置きをせず,ROS を使った簡単なフィードバック制御系の作例を具体的に示すアプローチを取る. 題材として倒立振子の安定化制御を取り上げ,ROS および ROS との強力な連携機能を有する 3 次元動力学シミュレータ Gazebo を使ってシミュレータを作る. 扱う倒立振子のモデルは,1 関節をもつ最も単純なシリアルリンクのロボットモデルとなる. 制御研究者であれば, 本稿の作例を通じて短期に ROS のコンセプトをつかみ, その後の応用へ進むことが可能である. 実際, 筆者らも初めは簡単なシミュレータを作る過程で ROS への理解を深めた. 本稿の読者にも, それを追体験してほしいと考えている.ROS を使ったロボット開発の応用例については, 本稿の最後に筆者らの取り組みを紹介する. 本稿のプログラム作成に使用した PC スペックを第 1 表,ROS/Gazebo バージョンを第 2 表にまとめる. 1.1 プログラム概要本稿には,ROS と Gazebo のインストール, およびワークスペースの作成 2 まで完了していることを想定し 三菱重工業 ( 株 ) ICT ソリューション本部 Key Words: robot operating system, Gazebo, robotics InstallingandConfiguringROSEnvironment 第 1 表 PC スペック OS Ubuntu LTS (64 bit) CPU Intel Core i5 CPU 760 (2.80GHz 4) RAM 12 GB 第 2 表 第 1 図 ROS/Gazebo バージョン ROS indigo Gazebo サンプルプログラム内処理 てプログラム作成手順をまとめる. 作成するサンプルプログラムは第 1 図に示す分散処理を行う.ROS で実行するプログラムは,Node とよばれるプロセスが各自の処理を行う分散システムとなっている. サンプルプログラムでは, sample load がロボットの角度指令を設定し, それに応じて sample control がフィードバック (FB) 制御によりロボットの関節に与えるトルクを出力する. Node 間の通信方法は以下の二つにわけられる. Publish/Subscribe Service 一つめの Publish/Subscribe は不特定の Node 間でデータのやりとりを行う通信方法である. ある Node があらかじめ決められたデータ型をもつデータを Topic に Publish( 出版 ) する. その Topic を必要とする Node は Topic を Subscribe( 購読 ) する. この通信は非同期であり, また, 通信相手の Node を特定しないゆるい通信方法となっている. 二つめの Service は特定の Node 間でデータのやりとりを行う通信方法である. ある Node が提供する Service に call して任意の処理を実行させたり, データの受け渡しを行う. 24

2 (a) 変更前 第 2 図 (b) 変更後 rrbot モデル 2. ロボットモデルの作成 サンプルモデルには, 単純な制御対象として一般的な 単振り子を用いる. より複雑なロボットのモデルを / からダウンロードすることもでき, また, ロボットモ デルと併せてプログラムを公開しているサンプルもあるため, 本稿の学習後に参考とすることをおすすめする. 単振り子モデルは,Gazebo のチュートリアルにも使用されている 1 rrbot を流用して作成する.Ubuntu のターミナルを起動し, 以下のコマンドで rrbot をダウンロード ビルドすることで rrbot を入手する. 1 cd ~/catkin_ws/src/ 2 git clone -b indigo-devel com/ros-simulation/gazebo_ros_demos. git 3 cd.. 4 catkin_make rrbot は第 2 図 (a) に示すような二重振り子のロボットモデルである. ロボットモデルを簡易化するため, ロボットの構成を xml で記述する urdf ファイルを変更して第 2 関節を固定化し, 単振り子のロボットモデル ( 第 2 図 (b)) を作成する. まず, 以下のコマンドで rrbot の urdf ファイルを開く. 本稿ではエディタに gedit を使用しているが,Vim や Emacs など, コーディングに適したエディタを使用することをおすすめする. 1 roscd rrbot_description/urdf/ 2 gedit rrbot.xacro 開いた rrbot.xacro を以下のとおり変更し,90 行目をコメントアウト, つぎの行を追加する. ファイル名 : rrbot.xacro 90 <!--joint name="joint2" type="continuous "--> 91 <joint name="joint2" type="fixed"> ここでは第 2 関節 (joint2) の種類を書き換えており, 1 自由度回転する continuous ジョイントから, 自由度 0 の fixed ジョイントに変更している. ロボットモデルの変更はこれで完了である. 1 urdf 徳山 木内德 : 制御研究者のための ROS 入門 ノードの作成 3.1 sample load の作成 1 s ごとに角度指令を更新して Publish する Node ( 第 1 図中,sample load) を作成する. まずは以下のコマンドで sample load パッケージ と実行ファイルを作成する. 1 cd ~/catkin_ws/src/ 2 catkin_create_pkg sample_load rospy std_msgs 3 cd sample_load 4 mkdir scripts 5 cd scripts 6 gedit sample_load.py 上記コマンドの 2 行目がパッケージのひな形を作成する箇所であり, 作成するパッケージ名 sample load と必要なパッケージ rospy std msgs を指定している. 必要なパッケージを変更する際は, 同ディレクトリに自動作成された CMakeLists.txt package.xml を変更する. 作成した sample load.py には, 以下の通り記述する. 本プログラムは, 角度指令を 1sごとに 6 deg 増加させて Publish する処理を行う. ファイル名 : sample load.py 1 #!/usr/bin/env python 2 import rospy 3 from std_msgs.msg import Float64 4 import math 5 6 Ts = if name == main : 9 rospy.init_node( sample_load ) 10 rate = rospy.rate(1.0/ts) pub = rospy.publisher( angle_ref, Float64, queue_size=10) 13 ref = while not rospy.is_shutdown(): 16 pub.publish(ref) ref += (Ts*2*math.pi/60) rate.sleep() 25 9 行目で Node 名 (sample load) を宣言し,10 行目で Node の実行周期 (1 Hz) を指定している.12 行目では Publish する Topic 名 angle ref およびデータ型 (Float64) を指定している. 15 行目以降に毎周期実行する処理を記述しており, roscore が起動している限り実行され続ける.16 行目で角度指令 ref を Publish,18 行目で次サンプルの角度指令 ref を計算している.20 行目は,10 行目で指定した時間が経過するまで待機する処理である. 作成したプログラムには, 以下のコマンドで実行権限

3 418 システム / 制御 / 情報第 61 巻第 10 号 (2017) を与えること. 1 chmod 755 sample_load.py 3.2 sample control の作成 ロボットモデルの第 1 関節 (joint1) の関節角度を FB 制御する Node を作成する. 前節同様, まずは以下のコマンドで sample control パッケージと実行ファイルを作成する. 1 cd ~/catkin_ws/src/ 2 catkin_create_pkg sample_control rospy std_msgs gazebo_msgs 3 cd sample_control 4 mkdir scripts 5 cd scripts 6 gedit sample_control.py 作成した sample control.py には, 以下の通り記 述する. 本プログラムは,Subscribe により角度指令 (angle ref) を,Service によりロボットモデルの現在角 度を取得し,FB 制御によるトルク指令を Service で joint1 に与えることにより, 単振り子を任意の角度に制 御する.FB 制御系には PID 制御器のみを実装する. ファイル名 : sample control.py 1 #!/usr/bin/env python 2 import rospy 3 from gazebo_msgs.srv import GetJointProperties 4 from gazebo_msgs.srv import ApplyJointEffort 5 from gazebo_msgs.srv import JointRequest 6 from std_msgs.msg import Float64 7 import math 8 9 Ts = joint_name = joint1 11 J = omega = 2*math.pi* def get_ref_callback(data): 15 global angle_ref 16 angle_ref = data.data if name == main : 19 rospy.init_node( sample_control ) 20 rate = rospy.rate(1.0/ts) rospy.subscriber( angle_ref, Float64, get_ref_callback) get_angle = rospy.serviceproxy( / gazebo/get_joint_properties, GetJointProperties) 25 clear_torque = rospy.serviceproxy( / gazebo/clear_joint_forces, JointRequest) 26 set_torque = rospy.serviceproxy( / gazebo/apply_joint_effort, ApplyJointEffort) Kd = 3*omega**1*J 29 Kp = 3*omega**2*J 30 Ki = 1*omega**3*J torque = 0 33 u_z = [0, 0] 34 y_z = [0, 0] 35 d_init = True angle_ref = while not rospy.is_shutdown(): 40 angle = get_angle(joint_name= joint_name).position[0] 41 u_z[0] = angle_ref - angle 42 y_z[0] = Ts*sum(u_z)/2 + y_z[1] if d_init: 45 torque = Kp*u_z[0] + Ki*y_z[0] 46 d_init = False 47 else: 48 torque = Kp*u_z[0] + Ki*y_z[0] + Kd*(u_z[0]-u_z[1])/Ts u_z[1] = u_z[0] 51 y_z[1] = y_z[0] clear_torque(joint_name=joint_name) 54 set_torque(joint_name=joint_name, effort=torque, duration=rospy. Duration(-1)) rate.sleep() 行目以降のメイン関数を解説する. 19 行目で Node 名 (sample control) を宣言し,20 行 目で Node の実行周期 (1 khz) を指定している.22 行 目では Subscribe する Topic 名 angle ref とデータ 型 (Float64), コールバック関数名 (get ref callback) を 指定している. コールバック関数は指定した Topic が Publish された際に呼び出される. 本プログラムでは 行目がコールバック関数であり,Publish された Topic をグローバル変数の angle ref に代入している. 24 行目で Service 名 (gazebo/get joint properties) と型 (GetJointProperties) を指定している. この Service は指定した joint の情報を取得するために使用する. 25 行目で Service 名 (gazebo/clear joint force) と型 (JointRequest) を指定している. この Service は指定し た joint のトルクをクリアするために使用する. 26 行目で Service 名 (gazebo/apply joint effort) と型 (ApplyJointEffort) を指定している. この Service は指 定した joint にトルクを与えるために使用する. 39 行目以降に毎周期実行する処理を記述しており, roscore が起動している限り実行され続ける.40 行目で Service(gazebo/get joint properties) を使用して joint1 の角度を取得している 行目で PID 制御器の計算 を行い, トルク指令を torque に代入している. 53 行目で joint1 のトルクをクリアし,54 行目でトル

4 徳山 木内德 : 制御研究者のための ROS 入門 419 ク指令 torque を joint1 に出力する.56 行目は,20 行目で指定した時間が経過するまで待機する処理である. 作成したプログラムには, 以下のコマンドで実行権限を与えること. 1 chmod 755 sample_control.py 以上でプログラムの作成が完了となる. 最後に, 作成したパッケージ (sample load,sample control) を ROS のビルドシステムに認識させるために以下のコマンドを実行する. 第 3 図 Gazebo 画面 1 1 cd ~/catkin_ws/ 2 catkin_make 4. プログラムの実行 本章には, ここまでに作成したプログラムの実行方法を記載する. まず, 以下のコマンドを実行することで,gazebo 上での単振り子の動作を確認できる. 第 4 図 Gazebo 画面 2 1 roslaunch rrbot_gazebo rrbot_world. launch roslaunch コマンドは,ROS の実行に必須なプロセス roscore とともに複数の Node を立ち上げるコマンドであり, rrbot gazebo パッケージ内の rrbot world.launch ファイルを launch する. ロボットモデルしか起動していないため, 重力によって単振り子が振動することが確認できる ( 第 3 図 ). つぎに, 第 3.2 節で作成した FB 制御系を起動するため, 以下のコマンドを実行する. 1 rosrun sample_control sample_control.py rosrun は単一の実行ファイルを実行するコマンドであり, sample control パッケージ内の sample control.py ファイルを実行している. コマンドを実行すると,FB 制御が働いて単振り子が直立する (0 deg) ことが確認できる ( 第 4 図 ). これは, 角度指令である angle ref Topic が Publish されていないことにより, 角度指令が初期値 0 deg に固定されているためである. 最後に, 第 3.1 節で作成した角度指令を Publish する Node を起動するため, 以下のコマンドを実行する. 1 rosrun sample_load sample_load.py コマンドを実行すると, 角度指令が更新され 1sごとに角度が変化していくことが確認できる ( 第 5 図 ). 本稿で作成したプログラムは簡単なものであるため, これを改良しながら ROS/Gazebo の使用方法を学ぶことができると考えている. たとえば, 制御系を改良したり, 角度指令を csv ファイルから読み込んだり, ジョイスティックと通信する Node を介して角度指令をリアル 第 5 図 Gazebo 画面 3 タイム操作したりと, さまざまな改良方法が考えられる. また,rrbot の先端にはカメラが搭載されており, そのデータを活用する Node を作成することも可能である. 先述の通り, より複雑なロボットモデルやプログラムを からダウンロードして参考にすることも有用である. ROS/Gazebo についてさらに学習したい場合は, 参考文献 [1,2] や,ROS/Gazebo の HP を参照することをおすすめする. 5. 三菱重工の ROS/Gazebo 活用 [3] 最後に, 筆者らが ROS/Gazebo の活用に取り組んでいるロボットの例を紹介をする. 三菱重工はさまざまな移動方式をもつ遠隔操作型災害対応ロボットの開発に関わっており, 重大災害発生環境下での移動能力の向上, および遠隔操作性を向上させるための環境認識機能の開発において, とくに注力して ROS/Gazebo を活用している. MHI-MEISTeRII は, 地形にならうように揺動可能な四つのクローラで移動する双腕ロボットである ( 第 6 図 ). 傾斜計および荷重 トルクセンサを用いた重心位置および姿勢の制御により, 階段を含むさまざまな地形を移動できる. MHI-Super Giraffe は, 台車で移動し, 伸縮はしご機構でマニピュレータを荷揚げして,8 m 高所の作業 27

5 システム/制御/情報 第 61 巻 第 10 号 (2017) 420 第6図 MHI-MEISTeRII[3] (a) 実機 第 10 図 第7図 (b) Gazebo モデル 腹ばい移動 [3] MHI-Super Giraffe[3] 第8図 第 11 図 WAREC-1[3] ros control を用いた Gazebo と ROS の連携 [3] 時は クローラ部が大きすぎると旋回できずに行き詰まっ てしまう この問題への対処として MHI-MEISTeRII は踊り場を通過するための狭隘路走行姿勢にモード遷移 する機能を有する 姿勢変形による階段踊り場通りぬけ の成立性の確認や 安定的な姿勢移行を実現するための 動作計画の検討にシミュレータを活用している WAREC-1 は螺旋階段や垂直梯子など 車輪式やク ローラ式での移動が難しい環境での運用も想定して開発 第9図 中の脚式移動ロボットである 環境に応じて使い分ける 階段踊り場の通り抜け [3] 各種移動方式を Gazebo によって動力学的に評価できる 環境を構築し 機体開発の効率化を図っている を可能とするロボットである 第 7 図 狭い場所での 腹ばい移動は積極的に胴体を接地させる移動方式であ 機動性向上のため 台車には 4 輪駆動 4 輪操舵方式を採 り 瓦礫が散在して崩れやすい脆弱な環境でも安定して 用し スピン その場での回転 や真横 斜め方向への 移動できる Gazebo を用いて検討したモーションによ 並進が可能である り 実機試験での移動も実現している 第 10 図 WAREC-1(WAseda REsCuer-No. 1) は早稲田大 腹ばい移動や垂直梯子移動といった各移動方式の動力 学と共同で開発中の 4 肢ロボットであり 腹ばい移動や 学シミュレーションにおいて 関節への負荷トルクは特 4 足歩行 2 足歩行が可能である 第 8 図 車輪式やク に重視して評価している WAREC-1 では機体製作前に ローラ式で移動困難な螺旋階段や垂直はしご 着地可能 梯子昇降 腹ばい移動 2 足歩行を対象として Gazebo な領域が限定される離散接地環境に適応しやすい特徴が によるシミュレーションを行い 必要トルクの予測結果 ある [4] を機体設計に反映している [4] 移動機能の開発においては 実機試験で万一転倒した また WAREC-1 では 第 11 図に示す ros control と 場合にロボットが破損する危険性が高いため 不整地や いうパッケージ 1 を用いた実機と Gazebo の制御ソフト 階段を模擬した環境を含む Gazebo を活用し 実機試験 共有により 効率的なモデルベース開発環境を構築して 前に十分な検討を行っている いる MHI-MEISTeRII における活用例を第 9 図に示す 階 遠隔操作型ロボットでは ロボット周囲の状況をオペ 段の走行で姿勢の安定性を保つためには 路面との接地 レータに正確かつ直感的に示すことが重要である ここ 面積ができるだけ広くなるようクローラの寸法 配置を設 計すべきだが 階段途中の狭い踊り場における方向転換 control

6 德 徳山 木内 制御研究者のための ROS 入門 421 制御を例として サンプルモデルの実装方法を記載した また 最後に三菱重工が開発に関わる災害対応ロボット における ROS/Gazebo の活用事例を紹介した 本稿では ROS/Gazebo の機能のごく一部しか紹介で きていないが ROS 初学者の制御研究者が制御系設計 に ROS/Gazebo を活用し始めるきっかけとなれば幸い (a) 実際の状況 第 12 図 (b) Rviz の表示 である 謝 狭隘な空間のマニピュレーション MHI-Super Giraffe [3] 辞 本稿の MHI-MEISTeRII および MHI-Super Giraffe に関する内容の一部は 経済産業省の廃炉 汚染水対策 事業費補助金を受け 三菱重工が国際廃炉研究開発機 構 (IRID) の一員として行った研究成果を含む また WAREC-1 に関する内容の一部は 内閣総合科学技術 イノベーション会議が主導する革新的研究開発推進プロ グラム (ImPACT) タフ ロボティクス チャレンジ (a) オドメトリで生成し た地図 第 13 図 の研究成果を含む 記して謝意を示す (b) SLAM で生成した (2017 年 7 月 3 日受付) 地図 参 考 文 献 SLAM 試験 MHI-MEISTeRII [3] ではロボット周囲の環境認識技術に関し レーザスキャ ナを用いた 3 次元マッピングに関する取り組みを紹介 する 第 12 図は Rviz ROS のビューワ の 3 次元地図 を監視しながら狭隘な空間にマニピュレータを侵入させ ている状況である 3 次元地図を用いた操作により壁面 までの距離が直感的に把握でき マニピュレータを安全 に壁面に接近させることができる 結果としてマニピュ レータの作業範囲が拡大し ロボット運用性が向上する [1] 小倉 ROS ではじめるロボットプログラミング, 工学社 (2015) [2] 表ら 詳説 ROS ロボットプログラミング, Kurazume Laboratory (2015) [3] 木内ら: 三菱重工における ROS/Gazebo を活用したロ ボット; 日本ロボット学会誌, Vol. 35, No. 4, pp (2017) [4] 橋本ら 極限条件下で作業可能な災害対応ロボットの開 発 第 11 報 4 肢ロボット WAREC-1 の設計と製作 第 34 回日本ロボット学会学術講演会, 2C2-02 (2016) 第 13 図は 壁面に囲まれた地形で周囲をレーザス 著 者 略 歴 キャナで走査しながら MHI-MEISTeRII が周回走行した とく やま きょう た 德 山 享 大 徳 ときの地図生成結果であり 同じセンサデータから オ 1988 年 9 月 24 日生 2013 年 3 月東京 大学大学院新領域創成科学研究科先端エ ネルギー工学専攻修士課程修了 同年 4 月 ドメトリのみで作成した地図と SLAM Simultaneous Localization And Mapping で生成した地図を比較し ている MHI-MEISTeRII のようなクローラ式のロボッ 三菱重工業株式会社入社 現在同社 ICT ソリューション本部システム技術開発部 に勤務 機械制御 ロボティクスの研究に 従事 トは 滑りながら旋回するためオドメトリによる位置推 定誤差が大きく 第 13 図 (a) で示す通り地図の歪みが 大きい 一方 SLAM で精度の良い自己位置が得られれ ば 第 13 図 (b) で示す通り地図の歪みを小さくできる Gazebo はセンサモデルのライブラリが豊富であり 環 きの うち 境認識系機能の開発にも有用である 実機試験でセンサ ゆう すけ 1981 年 7 月 7 日生 2008 年 3 月京都大 学情報学研究科システム科学専攻修士課程 修了 同年 4 月三菱重工業株式会社入社 現在同社 ICT ソリューション本部システ ム技術開発部に勤務 機械制御 ロボティ クスの研究に従事 計測自動制御学会の会 員 技術士 機械部門 の仕様 地形条件 そしてデータ処理方法のパターンを すべて評価することは多大なコストを要するが Gazebo をうまく活用することで 開発を効率化できる 6. 木 内 裕 介 おわりに 本稿では ロボットの機能強化 および開発効率向上 のために近年よく活用されている ROS/Gazebo につい て 制御研究者が取り組みはじめやすい単振り子の FB 29