EV 電気自動車

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RoboCar® 1/10

・『自動車技術』2010年5月号「カーロボティクス研究用プラットフォーム ロボット・カー」にて RoboCar® 1/10が詳しく紹介されています（P.83-86）
・RoboCar® 1/10開発に携わった弊社エンジニア（本田技術研究所出身）のインタビューが掲載（「Tech総研」）

RoboCar® 1/10のデザインコンセプト znug design 根津孝太氏 （元トヨタ自動車 i-unitデザイナー） スライドPDF | 動画後編	RoboCar® 1/10開発者が語る 「RoboCar® 1/10の優位性と工夫点」 弊社 技術開発部　篠原隆 （本田技術研究所出身）

スケールモデルカー × ロボット技術

　自動車技術（Automotive Technology）とロボット技術（Robot Technology）の進化によって、知能化された次世代自動車は自律移動ロボットと様々な技術を共有します。この新しいカー・ロボティクス分野における研究、教育を実現するために、1/10 スケールモデルプラットフォームを提供します。

　ロボット技術を適用し、自律移動、自動車間通信、自動車と人間のインタラクション等の初期研究に活用できます。また大学、企業等の制御理論学習、自動制御実習、開発プロセス教育に活用し、産業界と教育現場を繋ぐエンジニア育成教材としても提供します。

特徴

• 充実した環境認識プラットフォーム
  ステレオ画像処理モジュール、赤外線測距センサー、小型レーザレンジファインダー
• スケールモデル電気自動車
  電気自動車システム、MATLAB®/Simulink®との連携、無線通信を利用したリモートコントロール
• ユーザアプリケーションの搭載
  スケールモデルカー本体にOSを搭載、PC上のユーザアプリケーションと連携、無線通信を活用して様々な装置と連携

・e-nuvo IMU-Z　モーションセンサモジュールとソフトウェア開発キット（SDK）を使い新しいデバイスの開発やアプリケーションの開発。
・リアルタイム画像認識モジュール RoboVision

利用シーン、用途事例（研究、教育）

危険回避アシスト技術の研究 無線ネットワークにより、PCやドライビングコンソール（ステアリング、ペダル類、シート）と通信が可能。 衝突しても危険運転をしても、安全に確認が可能。 自動駐車の研究 前後14箇所の任意の場所に、測距センサをとりつけられる（最大8個）。ミリ波レーダー、ソナーなどの模擬センサとして。 実際の車両と同じ機構。（前輪2輪のアッカーマン操舵機構、内輪差などの考慮） 自律走行アルゴリズムの研究 四輪のロータリエンコーダ（1024/回転）と、2輪加速度センサ、ヨーレートセンサで、自車の挙動を記録することができる。 画像認識、レーザーレンジセンサ、など優れた環境認識センサで、前車や障害物を認識できる。 レーン検知機能により、レーンキープやレーン変更を伴なう運転も可能。 群制御、インフラ協調の研究 無線ネットワークにより、車々間通信が可能。 外部の環境（PC）とも通信が可能。インフラ情報（渋滞情報、環境パラメータの変更）の変化による行動パターンの評価など。 複数台により、自律走行車と、人の運転する車（ドライビングコンソールでマニュアル操作）との、混合交通での振舞いの研究。

用途事例（研究）

• 自律移動ロボット（車両、飛行物体）の研究
  　自動車をはじめとする各種移動体の自動運転（自律走行）、衝突回避（障害物回避）、経路制御といった研究の対象として、また、それらの研究開発における事前検証用として、企業や学校にお使い頂いています。
  • 企業での活用例
    • 自律搬送の研究用（大手自動車メーカー）
    • 隊列走行の研究用（大手自動車メーカー）
    • 自動運転・自動駐車の研究用（大手自動車メーカー）
    • 自律ロボットの研究用（大手電機メーカー）
    • 電気自動車の開発における事前検証用（大手電機メーカー）
    • 工場内監視車両（ロボット）の開発における事前検証用（大手電力会社）
      など
  • 学校（大学）での活用例
    • 自動車の衝突回避、経路制御の事前検証用
    • 自動車の隊列走行、群制御・協調制御の事前検証用
    • 人間を誘導するロボットの開発における事前検証用
    • 農業用ロボットの開発における事前検証用
    • 飛行物体に搭載し、画像処理による経路制御の研究用
    • 電動車いすの研究用
      など
• 自動車と人とのインタフェースの研究
  • 首都大学東京様では、実際の自動車の代わりにRoboCarとドライビングシュミレータを使用されています。自動車の外界情報・挙動情報と運転者の行動情報を収集し、人が次に何をするかを予想し、自動車が適切なサポートを行うことを研究されています。自動車だけでなく、福祉（たとえば車いす）の領域にも展開を検討されています。
  • ロボカーを用いた実験映像　（1）運転者側　（首都大学東京・山口教授）
  • ロボカーを用いた実験映像　（2）車側　（首都大学東京・山口教授）
• 自動車の挙動の研究
  • RoboCar® 1/10は、自動車の10分の１サイズで、高いボディ剛性とステアリング、サスペンションなどの精度を確保しております。カーボン製シャシをベースに測定ユニット搭載用のアルミ製台座を剛結し車体の剛性を確保。サスペンションは応力のかかるアームをはじめ多くの部分にカーボンを採用し、サスペンションは、前後ともダブルウィッシュボーン、と本格的な仕様となっております。
    　このサスペンションを改造し、走行時の挙動の把握に使用されている大学もあります。

用途事例（教育）

　RoboCar® 1/10は大学、工業高等専門学校の授業や演習においてもご活用頂いています。また、一例として、金沢工業大学様の事例もご紹介していますので、あわせてご覧ください。

• 活用例
  • 組込みシステム演習、システム工学演習で使用
  • 組込みプログラミングの学生実験に使用
  • 自律移動ロボット制御、センサを使った経路制御・衝突回避の学習
  • 電気自動車の授業
  • センサ実習

仕様、システム構成

商品名 / 型番		RoboCar® 1/10 / ZMP RC-Z
サイズ / 重量		429.0 x 195.0 x 212.2，約3kg （最大1kgまで追加積載可能）
システム基本構成	ステレオカメラ	VGA CCD 30fps　(x2)
	画像認識モジュール	ZMP製モジュール (IMAPCARⓇ: NEC製並列プロセッサ)
	メインコントローラ	CPU: AMD GeodeⓇ LX800 Processor 500MHz
	通信モジュール	Wi-Fi通信モジュール IEEE802.11 b/g/n
	内界センサ	ジャイロ1軸
		加速度3軸
		ロータリーエンコーダ （車輪 x4，駆動モータ軸 x1）
	外界センサ	赤外線測距センサ (x8)
		レーザレンジファインダ *オプション
	シャーシ，フレーム	カーボンFRPシャーシ，ダブルウィッシュボーンサスペンション，ZMP製アルミフレーム
	モータドライバ	ZMP製モジュール
	サーボモータ	ロボット用サーボモータ
	駆動用モータ	小型DCモータ
	バッテリ	制御システム用バッテリー 単三ニッケル水素電池 (x12)
		駆動用バッテリー　ニッケル水素バッテリパック (x1) 7.2Ｖ
スケールモデル本体ソフトウェア	メインコントローラ OS	Linux (ソフトリアルタイム)
	コントロールソフトウェア	制御ソフトウェア, ZMPライブラリ, ネットワークソフトウェア
	画像処理プロセッサ	専用コード
PC ソフトウェア	OS	WindowsⓇ / Linux
	開発環境	gcc

ソフトウェア仕様

　RoboCar® 1/10が提供する機能として、ステレオ視による障害物検知、車線認識、 各種センサ値の取得、駆動モータ、ステアリングの制御があります。それらすべての機能は、CPUボード上のLinuxアプリケーションによってコントロール されます。ユーザはこのアプリケーションを作成することで、RoboCar® 1/10を 操ることになります。　RoboCar SDKは、このLinuxアプリケーションを作成するための クラスライブラリを提供します。これはすべての機能へのインターフェイスになります。また、このライブラリを使うためのサンプルコードと、 ライブラリのドキュメント(APIリファレンス)を提供しています。　RoboCar® 1/10の画像認識/画像処理アルゴリズムは、ユーザの使用したい出力や、 動作の環境によっていくつかの調整が必要です。また、ステレオカメラの画像を 正規化するための、キャリブレーションが必要です。 これら画像認識についてのキャリブレーションおよび、調整のツール(Windowsアプリケーション) として添付しています。

システム構成

• センサの入力から制御出力までプラットフォーム本体で実行
• PCは、開発および非リアルタイムな指令、ログ収集に活用

開発方法、画像認識機能

• RoboCar® 1/10上にLinuxの開発環境が搭載されていますので、RoboCar® 1/10上で開発が可能です。
  ※ライブラリはC++で提供、また、gccがインストール済みです
• その他、通常の組込システム開発のように、デスクトップPCをメインにして開発することもできます。

画像認識機能

　RoboCar® 1/10にはRoboVisionが搭載されていますので、ステレオ距離計測、白線検知などの機能も持ちます。詳細は、リアルタイム画像認識モジュール RoboVisionのページで詳しく解説しています。あわせてご覧ください。

CANapeとの連携　[その他のツールとの連携オプション]

ベクター・ジャパンの適合ツールCANapeと、汎用的な測定適合プロトコルであるXCPで接続することが可能になりました。これにより、自動車および次世代モビリティ開発を促進する強力な開発環境が誕生します。

RoboCar 1/10とCANapeのXCPによる接続画面

1. RoboCarにおけるＡＣＣの開発を加速
   RoboCarは、ACC（Adaptive Crouse Control）をもつ1/10サイズのロボットカーとして使用することが可能であり、CANapeにはACCにおける測定および適合が可能です。よって、実車での測定適合として実績のあるCANapeをRoboCarに使用することにより、実車無しに開発が可能となり、開発を加速することが出来ます。また、実車無しに教育・研修が可能となります。
2. 総合的な測定適合環境を実現−ECUを視覚化—
   CANapeとRoboCarはXCPによって接続します。この接続によりRoboCarに接続されている各センサのみならず、制御しているソフトウェアの動作の視覚化までも可能になります。視覚化されたソフトウェアの動作結果に基づき、動作を決定する定数を変えることもCANapeから可能になります。
3. 1/10サイズロボットカーから実車両へのシームレスな移行
   RoboCarで開発に使用したCANapeはそのまま実車両で同じ開発環境として使用することが出来ます。また、RoboCarでの開発に使用した測定データとの比較や決定した制御の定数の移行などが可能です。

デモンストレーション動画

画像処理による障害物回避

　

白線の検知を行い、コースどおりに走行します。ステレオ視によって障害物を発見すると回避行動をとるようプログラミングしております。　ステレオ視によるオブジェクトの距離と位置が計測できるためさまざまな応用が可能です。今回のデモは、RoboVision SDK は使わずに行っておりますが、RoboVision SDKを使えば、更に発展的なプログラミングが可能となります。

ステレオ遠方視

　　RoboCar® 1/10のステレオカメラの計測は標準で30cm〜4mの範囲をおこないますが、今回のデモではステレオカメラの基線長とレンズを変更し、標準の設定と比べ、8.4倍の遠方距離計測を行います。　

• 標準システム概要：基線長50mm、レンズ焦点距離4.0mm
• デモシステム概要：基線長300mm、レンズ焦点距離5.6mm

　基線長とレンズを変更することにより、フレキシブルに様々な目的に対応するステレオ視システムを実現できます。ハードウェア（画像認識モジュール）を変更することなく、様々なステレオ視に対応できるシステムは、他のFPGAなどを用いたステレオ視システムには無い、大きな特長です。

付属サンプルアプリケーション

※スクリーンショットをクリックすると拡大します

センサ出力

　RoboCar® 1/10に搭載された全センサの値を表示するツールです。ジャイロ、3軸加速度センサ、8個の赤外線測距センサ、四輪ロータリエンコーダ、モータロータリエンコーダ、駆動モータの電流、操舵用サーボモータの現在角度、温度、電流、電圧、バッテリーレベルなどを表示します。また、速度指令と操舵角をあたえることでRoboCar® 1/10を動作させることもできます。

ドライビングシミュレータ

　ドライビングシミュレータツールです。RoboCar® 1/10に搭載されたカメラ画像を見ながら、接続したステアリングホイールと、アクセルペダル、ブレーキペダルで操作ができます。各種センサの値も表示されます。

レーザレンジセンサ

　レーザーレンジファインダで測定した距離を表示するツールです。中心にRoboCar® 1/10があり、240° 5mの範囲を表示します。青いエリアが障害物がなく、見通せる範囲です。

カメラキャリブレーションツール

　ステレオカメラのためのキャリブレーションツールです。画像認識の結果や途中結果を表示することができ、画像認識のためのすべてのパラメータを設定できます。

ユーザ事例、導入先一覧

ユーザ事例（企業）

• ルネサス エレクトロニクス株式会社様
  （2010年5月「第13回　組込みシステム開発技術展」）
  • 「もっとエコへつながる、もっとヒトとつながる」をテーマに、スマートホームや電気自動車などますます広がりを見せるエコ市場をはじめ、人々がより「安全」で「快適」な暮らしを実現するセットの付加価値の創造に向けた半導体製品やシステム事例を、デモンストレーションを交えながらわかりやすく紹介されています。
    

ユーザ事例（大学）

• 早稲田大学 大学院情報生産システム研究科（大貝晴俊教授）
  第2回「実践！　ロボット教育・研究フォーラム」より
  

単独走行	隊列走行（障害物なし）	隊列走行（障害物あり）

• 首都大学東京 システムデザイン学部（山口亨教授）
  • 　本研究室では、人と機械（モビリティ）の共生を目指す電子技術＝ヒューマトロニクスの研究を行っています。自動車の外界情報・挙動情報と運転者の行動情報を収集し、人が次に何をするかを予想し、自動車が適切なサポートを行うことを目指しています。ヒューマトロニクスの研究では、人の動作や思考を考慮するため、人をモデル化するユーザモデルの構築が重要です。
    　本研究室では、RoboCar1/10を用いたシミュレーション環境「カー・ロボティクス・システム」を構築しています（図参照）。知的移動体としてRoboCar1/10、歩行者や他車の状況をセンシングするユニット、人間が運転するユニット、情報を集約するユニット、等から構成されています。本システムでは、歩行者の出現や渋滞の発生など、様々な環境を設定でき、その環境の中でドライバーが運転を行うことで、ユーザの挙動（アクセル、ウィンカーなど）や移動体の挙動（速度、操舵角、等）を収集できます。同じ道路を走っていても、ユーザにより運転の仕方は異なります。本システムでいろいろなユーザに運転してもらうことで、モデル化に必要なデータの取得ができます。
    　ユーザモデルの構築のためには、事故など危険な状況での実験も行う必要がありますが、実車での実験には限界があるため、RoboCar 1/10を活用し研究を進めています。
    
    
    
• 三重大学大学院 生物資源学研究科 共生環境学専攻 環境情報システム工学講座（陳山鵬教授）
  • 　自律移動ロボットの研究・開発プロセスにおいて、研究室で開発した自律走行アルゴリズムの検証のためにRoboCar® 1/10を導入しました。今後は、自律移動の耕運機、芝刈り機、運搬機など、主に農業生産用の自律移動ロボットを研究・開発し、実用化を目指しています。
  • 【関連論文】
    • Intelligent Control Method for Autonomous Vehicle by Fuzzy-Neural Network and Self-position-azimuth Correction
      ARAB(Artificial Life and Robotics), Student Paper Award 受賞
  • 2010年3月10日　農業機械学会　関西支部第123回例会　発表要旨
• 秋田県立大学 システム科学技術学部 機械知能システム学科 脳情報工学研究室（佐藤和人准教授）
  • 　大学院の学生向けに、動画、静止画の処理をする実験教材としてRoboCar® 1/10、RoboVisionを導入しました。
• 金沢工業大学 工学部 ロボティクス学科（河合宏之講師）
  • 導入目的と活用内容
    　大学院生の「制御系設計解析統合特論」という科目で、システムの設計の学習のため導入。RoboCar® 1/10で障害物を避け自律走行するシステムを作ることを通して、システムの設計から実装、検証を学ぶことを目的としています。当学科では、学部の時にマイコンカーの製作と走行実験を経験しており、ハードウェア作成の経験があるため、大学院生のこの科目では、主にアルゴリズムの提案やプログラムの勉強を中心に行っています。センサ関連の研究を行っている学生は、そのセンサを取り付けたりすることもできます。
  • 選定理由
    　ハードウェアが正確に作られており、ソフトウェアがソースまで公開されており、ソフトウェア的に手を加えやすいと思いました。また、サンプルプログラムがあり、すぐに動かすことができ、サポートもしっかりしているため導入を決定いたしました。
  • 成果最終発表会（2010年2月15日）

    
    
    

    • 3-4人を1つのグループとし、5グループに分けて進められました。
      • 構築するシステム
        • 障害物を避けて規定のコースを自律走行させるシステム
        • コースは、学内の廊下をほぼ一周する約120m
    • プレゼンテーション
      • チームごとに設計コンセプト、制御方法、実験結果などを動画を交えて発表しました。
      • 各グループとも、最初に RoboCar® 1/10搭載のセンサを解析し、採用できそうな手法を複数あげた後、実験を繰り返して最終的な設計を確定していたったようです。
      • 内界センサ（エンコーダ、ジャイロセンサ）のみを採用したグループ、外界センサ（レーザレンジファインダ）のみを採用したグループ、両センサを組み合わせたグループ、さらに、カメラと小型PCを追加して天井の蛍光灯を画像処理で追跡したチームと、様々な設計が見られました。
    • 走行デモンストレーション
      • プレゼンテーション後、チームごとにデモンストレーションが行われ、2チームが完走しました。
      • 完走したのは、レーザレンジファインダで自律走行するアルゴリズムを採用したチームでした。一つのチームは、レーザレンジファインダで壁面を検出しながら壁に沿って進むアルゴリズム、もう一つのチームは、レーザレンジファインダで前方をスキャンし障害物のない領域を進むアルゴリズムを採用していました。
• 東京電機大学 工学部 電気電子工学科 （日高浩一准教授）
  • 　これまで、ラジコンに搭載をした単眼カメラから取ってきた画像を比較することにより擬似的なステレオ視を再現し、ラジコンを制御していましたが、ステレオ視のほうが単眼視よりも精度が高い制御ができると思い、本格的なステレオ視の RoboCar® 1/10を使って画像処理精度の比較をしたいと思っています。
    　また、視線計測装置を使い、運転の上手い人と下手な人の視線の違いを計測し、そのデータを自動運転やドライビング補助システムに活かすことができるようにしたいと考えており、RoboCar® 1/10によってその検証を行う予定です。

導入先学校・企業一覧（2011年11月現在）

• 大学、高等専門学校
  • 大阪大学、金沢大学、九州大学、九州工業大学、京都大学、京都工芸繊維大学、名古屋大学、広島大学、北海道大学、三重大学、室蘭工業大学、山形大学、秋田県立大学、大阪市立大学、広島市立大学、大阪産業大学、首都大学東京、愛知工科大学、愛知工業大学、大阪工業大学、神奈川大学、金沢工業大学、近畿大学、九州産業大学、慶應義塾大学、京都産業大学、国士舘大学、千葉工業大学、中央大学、東海大学、東京電機大学、東京都市大学、同志社大学、豊田工業大学、長岡技術科学大学、名古屋工業大学、西日本工業大学、日本大学、福井工業大学、福岡大学、福岡工業大学、北海道工業大学、明治大学、名城大学、早稲田大学、金沢工業高等専門学校、鶴岡工業高等専門学校、沼津工業高等専門学校　ほか
• 企業、研究所
  • トヨタ自動車、日産自動車、工業技術研究院（台湾）、そのほか大手自動車メーカー、大手電機メーカーの技術研究所やR&Dセンターなど

メディア掲載情報

• 2010
  • 自動車新聞社（5月18日）
  • 交通毎日新聞（4月23日）
• 2009
  • テレビ東京「ワールドビジネスサテライト」（6月9日）
  • 日経産業新聞（6月9日）
  • 日刊工業新聞（6月9日）
  • 科学新聞（6月26日）
  • Robot Watch
  • ＠IT MONOist
  • CNET Japan
• 2008
  • Response.
  • マイコミジャーナル
  • 日経BP Tech On
  • Robot Watch
  • GAZOO

ZMPパブリッシング

『カー・ロボティクス』
　東京農工大学・永井正夫教授、ポンサトーン・ラクシンチャラーンサク准教授 著

　近年、安全性の向上や危険予知など、自動車に求められる機能は新しい段階に入ったといえます。着実に、自動車のロボット化が進む中、次世代自動車に求められる最も重要な機能と技術は「電動化」と「知能化」であり、未来カーへの鍵は「ロボティクス」であると考えます。

　本書は、業界初となるカー・ロボティクスの専門書です。著者は、本分野の第一人者である東京農工大学永井正夫教授とポンサトーン・ラクシンチャラーンサク准教授で、カーエレクトロニクスとロボティクスを応用した最先端のカー・ロボティクスについて、大学生からエンジニアまで、体系的・網羅的に学ぶことができる内容となります。

• [2010/12/15] 第二版発売
• 価格（税別）
  アカデミック8,900円、一般12,000円
  [ amazonで購入 ]

永井正夫
東京農工大学教授

• 永井　正夫
  • 東京農工大学 教授
    工学研究院長（工学府長・工学部長兼任）
  • 1977 年 東京大学大学院博士課程修了（工学博士）
    1977 年 東京農工大学講師
    1982-1983 年 独ブラウンシュバイク工科大学招聘研究員
    1989 年 東京農工大学工学部教授
  • 主な研究分野は、自動車の予防安全システム、車両運動制御、カー・ロボティクス、ITS 分野、人間の運転特性、鉄道車両の振動制御。カー・ロボティクス調査研究委員会委員長、日本機械学会フェロー、自動車技術会、日本ロボット学会、計測自動制御学会、ヒューマンインタフェース学会などの会員。

ポンサトーン・
ラクシンチャラーンサク
同大学准教授

• ポンサトーン・ラクシンチャラーンサク
  • 東京農工大学 准教授
    工学研究院 先端機械システム部門
    工学府 機械システム工学専攻（兼務）
  • 1999 年タイ・チュラロンコーン大学工学部機械工学科首席卒業
    1999 年文部科学省の国費留学生として来日
    2004 年より東京農工大学大学院工学教育部特任助手
    2005 年東京農工大学大学院博士（工学）学位取得
    2005 年より東京農工大学大学院工学府機械システム工学専攻助手
    2006 年より同特任助教授、2007 年より特任准教授、2011年より准教授、 現在に至る
  • 主な研究分野は、超小型電気自動車の運動制御、自動車の交通事故を防ぐアクティブセーフティ技術、自動車の運動性能、道路環境認識、ドライバの運転行動モデル等。日本機械学会、自動車技術会、計測自動制御学会会員。

推薦の言葉をいただきました

竹中　恭二
富士重工業株式会社　顧問（前社長）、ロボットビジネス推進協議会 前会長

　自動車は今、地球環境保全や高齢化社会などの観点から新たな革新を求められている。しかしながら、その中核とも言うべきカーロボティクスと電気自動車（EV)についてここまで網羅された書はこれまでなかった。本書は、これから始まる未来に向けて、自動車や自動車関連産業に携わる全てのエンジニアにとって必携の書となるだろう。本書が、新時代のエンジニアの育成に寄与し、日本の国際競争力を高めることに大いに期待したい。

Satoshi Wada |和田智| SWdesign TOKYO | Audi design Partner

　日産自動車を経てドイツ、アウディAGで12年（代表作Audi A5&S5,Q7,A6)、クルマの恩恵を受けて生かされて来ました。しかし、この大きな社会のターニングポイントにおいて、いったいクリエーターとして今、何をしなければいけないかと言うVISIONに立ち、未来のくらしへの新しい価値としてのモビリティライフの創造に力を注ぎたいと考えています。カーロボティクスはその一つの方向性を示しています。決して便利なだけではなく、人のくらしといかにとけ込めるか、いかにハイテクノロジーがでしゃばらずシンプルに我々の感性にとけ込めるか、こんな課題と共に新しいくらしが必ず来るのです。未来を美しく笑顔あるものにする、これが’デザインの使命です。この書が、そんな世界へ導く第一歩になる事を願っています。

佐藤　知正
東京大学情報理工学研究科知能機械情報学専攻教授、（社）日本ロボット学会 前会長

　自動車には、150年の歴史がある。それは、1859年の内燃機関の発明後の自動車の基本技術、第一次大戦後の高速道路網などの社会インフラ技術、そして第二次大戦後のきめこまやかな自動車ものつくり技術の歴史であり、ロボットが大いに学ぶべき事項である。そして、これまで日本の輸出を支えてきた自動車は、現在環境と安全の観点から、ロボットに学ぶべき時期に来ている。
　一方ロボットは、1960年代にその研究が開始されて以来、まだ50年の歴史しか有しておらず、実用化技術や社会技術は、自動車から学ぶべきことが多い。しかし、ロボットは、人工知能の一環として研究されてきた関係もあり、知能化技術に一日の長がある。ネットワークの中で活動し、そしてロボット化されるこれからの自動車が学ぶべきことは多い。
　このような観点から、日本ロボット学会は、今後の自動車の知能化、ネットワーク化とロボットの自動車化を見据え、カーロボティクスに関する相互刺激をはかるために、2007年に自動車技術会との交流活動に関する覚書を取り交わし、研究交流活動を推進してきた。
　本書は、このような活動をふまえ、カーロボティクス研究の第1人者である東京農工大学永井教授・ポンサトーン准教授の長年の研究実績をもとに、カーロボティクスの観点から、自動車の制御・操縦に関して、体系的に書かれた書籍である。本書によりロボット工学と自動車技術との相互刺激、そして相乗効果による両技術の研究開発が促進されることを期待する。

伊賀　直人
ルネサス エレクトロニクス株式会社　MCU事業本部　自動車システム統括部　自動車戦略企画部長

　昨今のハイブリッド自動車・電気自動車の普及によりカーエレクトロニクスは益々重要になっている。自動車の知能化も急速に進んでおり、ルネサス エレクトロニクスでは、動画像認識プロセッサIMAPCAR(R)などにより自動車の危険防止・安全確認システムをサポートしている。本書では今後の先進自動車に必要となる技術が解説されており、今後の製品開発において有用である。本書によりカーロボティクス分野が拡大することを期待する。

• プレスリリース
  • 2010年2月15日　業界初の専門書、東京農工大永井教授・ポンサトーン特任准教授による『カー・ロボティクス』 刊行　へ新しいパーソナルモビリティーを目指して

『一からつくる電気自動車の設計』
　松村修二 著（群馬大学客員教授、次世代EV研究会責任者）

　松村修二客員教授の富士重工業株式会社からの長年の研究開発、自動車づくりのエッセンスが盛り込まれた本書は、電気自動車の設計を基礎から学ぶのに最適です。

• 価格（税別）
  アカデミック6,600円、一般8,500円

松村 修二
群馬大学 工学部 連携大学院（機械システム） 客員教授
東北大学大学院修了。工学博士。
富士重工業株式会社研究実験部入社。
スバル技術研究所プロジェクトジェネラルマネージャー歴任。
2006 年同社退職。 現在、群馬大学連携大学院にて客員教授を務める。

資料

• 2009年10月29日「Maple Techno Forum 2009」講演資料

ご購入前のよくあるご質問（FAQ）

• SDK推奨動作環境
• RoboCar 1/10 SDK：WindowsXP SP3、Windows VISTA、Windows7
• RoboVision SDK：Windows XP SP3、Windows VISTA、Windows 7

[その他のご購入前のよくあるご質問（FAQ）]

パンフレット

• RoboCar 1/10
• 「日本ロボット学会誌」（日本ロボット学会）、「自動車技術」（自動車技術会）　掲載広告

プレスリリース

• 2010年5月19日
  • フォーラムエイトとゼットエムピー、次世代自動車とサービスロボット分野で協業へ　フォーラムエイトのドライビングシミュレータとゼットエムピーのカーロボティクス・プラットフォームRoboCar®が連携
  2010年5月18日
  • 総合測定ツール「CANape」とカーロボティクスプラットフォーム「RoboCar®」　XCPによる接続へ　—自動車、次世代モビリティの開発を加速−
• 2010年5月17日
  • 日本 NI と ZMP、カーロボティクス分野で技術提携　自動車製造メーカにおけるカーロボティクスの設計・開発を加速化
• 2010年2月22日
  • 金沢工業大学大学院工学研究科機械工学専攻の成果発表会 「RoboCar」を教材として初採用、自律走行システムの設計から検証までを実践
• 2009年11月18日
  • リアルタイム画像認識・自律走行車/自律移動ロボット　ソフトウエア開発環境（SDK）販売開始
• 2009年6月9日
  • カーロボティクス・プラットフォーム「RoboCar®」販売開始
• 同、発表資料
• 2008年12月17日
• 首都大学東京とゼットエムピー、カーロボティクス・プラットフォームを共同研究
• 同、発表資料

パッケージ、オプション

RoboCar® 1/10 MATLABコネクション2
一般　40,000円（税別）／アカデミック　30,000円（税別）
RoboCar 1/10をMATLAB/Simulinkプログラムにより現在位置から任意の位置と向きまでの経路を設計することができます。例えば自動駐車や車線変更、障害物回避などの自動走行の研究開発の場合、目標の位置と向きに従って最適（ハンドル操作がスムーズかつ横Gの少ない）な経路を算出し、車両二輪モデルを用いてMATLAB/Simulinkにより操舵角の推定を行います。この操舵角に基づきMATLAB/Simulink上でのシミュレーションを行うことができ、計画した経路とシミュレーション結果との比較や、その差異に基づく経路制御が可能となります。同じMATLAB/SimulinkプログラムによりRoboCar 1/10の実機の動作が可能なため、シミュレーションおよび実環境でのセンサデータを用いた実験を効率的に行うことが可能となります。　※MATLABコネクションオプションはRealTime Workshopに対応しておりません。	経路設計イメージ
VRシミュレーションオプション UC-win/Road for RoboCar®
シミュレーションシステム（開発：株式会社フォーラムエイト）　UC-Win/Road Ver.4 DrivingSim 一般：1,200,000円（税別）　アカデミック960,000円（税別） プラグイン （〃）　UC-win/Road for RoboCar® Plugin 300,000円（税別）
ドライビングシミュレーション機能が充実したバーチャルリアリティ（VR）ソフトUC-win/Roadとロボット技術を搭載したカーロボティクス・プラットフォームRoboCar®を連携させ、VR空間でのドライビングにより、実車の 1/10スケールモデルカーを模型道路上等で制御させるVRシミュレーションシステム。
RoboCar® 1/10用 環境シミュレータソフト「.env」（ドットエンヴ）
60万円（税別）〜
RoboCar® 1/10と「.env」の組み合わせにより、障害物回避、経路制御、隊列走行、といった様々な条件で実験を行う必要がある事象について、シミュレーション環境でトライアンドエラーを行い条件を絞ったうえで、RoboCar® 1/10の実機で検証を行う、といった進め方ができます。これにより、アルゴリズム構築、アプリケーション開発期間の短縮ができます。
RoboCar® 1/10 シングルボードRIOパッケージ
RoboCar® 1/10とのセット 一般700,000円（税別）／アカデミック　600,000円（税別） 既にRoboCar® 1/10をお持ちの方 一般326,000円（税別）／アカデミック　280,000円（税別）
日本ナショナルインスツルメンツ株式会社（日本NI）の、「シングルボードRIO」を搭載した1/10サイズロボットカー。シングルボードRIOの搭載により、グラフィカル開発環境NI　LabVIEWで設計・構築したアプリケーションをRoboCar 1/10に実装してすぐに走行実験が可能となります。LabVIEWによる、周回走行や追い越し、切り返しといったサンプルプログラムも含まれており、自動運転や衝突回避など、EV（電気自動車）や次世代モビリティの研究開発にご活用いただけます。
後方レーザレンジファインダ測距オプション
価格はお問い合わせください。
RoboCar 1/10に後方レーザレンジファインダ測距オプションができました。 ・後方の障害物検知 ・自動駐車システムの研究・実験 ・後方追従車両の検知 などにお使いいただけます。
Microsoft Xbox 360® Kinect™用センサーオプション
RoboCar®とのセット 一般698,000円（税別）／アカデミック　598,000円（税別） 既にRoboCar®をお持ちの方 一般388,000円（税別）／アカデミック　298,000円（税別）
MicrosoftのXbox 360® Kinect™用センサーKinect™を搭載したモデルです。 Kinect™を使用してロボット・カーを制御プログラミングすることで、次世代自動車の安全技術やエコ走行などの環境技術の研究、自律移動ロボットの開発に活用することができます。 価格はKinect™、ロボット・カーへの接続部品、サンプルプログラムなど、ロボット・カーで使用できるソフトウェアをセットにした価格となります。

価格　※個人の方でもご購入いただけます。

• RoboCar® 1/10 & RoboCar® 1/10 SDK 2010 Professional Package　※RoboVision SDK 2010を含む
  • 一般　850,000円（税別）
  • アカデミック　688,000円（税別）
• RoboCar® 1/10 & RoboCar® 1/10 SDK 2010　※RoboVision本体は搭載していますが、 RoboVision SDK 2010を含みません
  • 一般　800,000円（税別）
  • アカデミック　638,000円（税別）
• RoboVision SDK 2010 のみ
  • 一般　98,000円（税別）
  • アカデミック　78,000円（税別）
• e-nuvo シリーズ価格表

• 利用シーン、用途事例
• 仕様、システム構成
• 開発方法、画像認識機能
• デモンストレーション動画
• 付属アプリケーション
• ユーザ事例、導入先一覧
• メディア掲載情報
• 書籍
• 資料
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• 価格

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• 次世代モビリティ・電気自動車に求められる研究開発用製品と人材育成教材
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