Personal Mobility Group

Personal Mobility Group

Research Theme

Development of Driving Assistance and Autonomous Navigation for Personal Mobility

Research Overview

Personal mobility is compact, single-passenger vehicle that is increasingly being adopted not only as transportation for the elderly but also in urban areas and tourist destinations.
Our team is developing techniques for detecting and assisting in the traversal of rough terrains such as steps, narrow corridors, and gravel paths by utilizing 2D LiDAR sensors and variations in wheel behavior. For instance, in the step climbing assistance system, obstacles exceeding 5 cm in height—which are generally non-traversable—are detected using 2D LiDAR. For smaller steps under 5 cm, the system estimates the position and inclination of the step based on acceleration data and odometry recorded when the wheel makes contact with the obstacle, thereby adjusting the vehicle’s position automatically. The vehicle then climbs the step at a minimum necessary speed and suppresses excessive acceleration after passage. On gravel paths, the system detects wheel slippage and supports stable travel by adjusting the velocity to correct the direction of movement. In narrow spaces, such as doorways, we propose a doorway passage assistance system employing a cooperative approach in which the user operates the door while the system autonomously manages navigation. The system estimates the door’s position and opening direction using LiDAR data and then moves in coordination with the user’s operation.
We are also conducting research on autonomous navigation in both indoor and outdoor environments. Sensors are mounted within legally specified dimensional limits and positioned so as not to interfere with the operator’s actions, enabling self-localization, obstacle detection, and path planning. Furthermore, we have developed an override system that allows seamless user intervention during autonomous operation.
Through these efforts, we aim to realize personal mobility that can be used safely and confidently by all individuals.

Outcomes and Presentations (Conference Presentations, Publications, etc.)

International Conference

  • Yifan Huang, Mitsuhiro Kamezaki, Taiga Mori, Udara E. Manawadu, Tatsuya Ishihara, Masahiro Nakano, Kohjun Koshiji, Naoki Higo, Toshimitsu Tubaki, and Shigeki Sugano, “Machine Learning Based Skill-level Classification for Personal Mobility Devices Using Only Operational Characteristics”, in Proceedings of 2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS2018), pp. 5469–5476, October, 1-5, 2018 Madrid, Spain.

Domestic Conference

  • 速見玲雄，葛西優介，倉林岳，林弘昭，菅野重樹，亀﨑允啓，“複数歩行者の将来的な位置を考慮したスマートモビリティのための仮想レーン型局所軌道計画手法の開発”，第43回日本ロボット学会学術講演会論文集(RSJ2025)，paper no. 1C1-01，2025年9月2～5日，東京．
  • 林弘昭，植田歴，速見玲雄，菅野重樹，亀﨑允啓，“領域分類と物体検知を用いたパーソナルモビリティの通行容易性推定および情報支援システムの開発”，日本機械学会ロボティクス･メカトロニクス講演会2025論文集(Robomech’25)，paper no. 2A1-L01，2025年6月4～7日，山形．
  • 速見玲雄，林弘昭，植田歴，菅野重樹，亀﨑允啓，“進入角度によらないパーソナルモビリティの屋内段差乗り越え支援システム”，第42回日本ロボット学会学術講演会論文集(RSJ2024)，paper no. 3H4-04，2024年9月3～6日，大阪．
  • 林弘昭，川合勇輝，葛西優介，菅野重樹，亀﨑允啓，“シームレスで柔軟な屋内外走行を実現する人共存型パーソナルモビリティの半自律制御システム”，日本機械学会ロボティクス･メカトロニクス講演会2024論文集(Robomech’24)，paper no. 1P2-O07，2024年5月29～6月1日，宇都宮．
  • 速見玲雄，林弘昭，菅野重樹，亀﨑允啓，“狭隘空間におけるパーソナルモビリティの半自動扉通過支援システム”，日本機械学会ロボティクス･メカトロニクス講演会2024論文集(Robomech’24)，paper no. 1P2-O06，2024年5月29～6月1日，宇都宮．
  • 今中康暉，神田浩希，亀﨑允啓，瀬尾燦振，大和淳司，葛西優介，大谷淳，“パーソナルモビリティのための三次元点群データを利用した通行容易性推定に基づく運転者の支援システムの開発”，日本機械学会ロボティクス･メカトロニクス講演会2023論文集(Robomech’23)，paper no. 2A1-G11，2023年6月28～7月1日，名古屋．
  • 葛西優介，亀﨑允啓，松繁怜，菅野重樹，“運動モデルを考慮した狭隘空間における対向二輪型モビリティの軌道計画～後進・切り返し・事前幅寄せの利用～”，日本機械学会ロボティクス･メカトロニクス講演会2022論文集(Robomech’22)，paper no. 2P1-P01，2022年6月5～8日，札幌．
  • 中山瑛介，大谷淳，大和淳司，亀﨑允啓，葛西優介，菅野重樹，“人共存型パーソナルモビリティに搭載されたカメラにより獲得される動画像からの深層学習に基づく屋外路面の通行容易性推定”，電子情報通信学会IE（画像工学）研究会，pp. 228-233，2022年3月9～11日，オンライン．
  • 葛西優介，松繁怜，森大河，ラン ドンウォン，亀﨑允啓，菅野重樹，“歩行者を考慮した通行容易性推定に基づくパーソナルモビリティの自動速度調整システムの提案”，日本機械学会ロボティクス･メカトロニクス講演会2021論文集(Robomech’21)，paper no. 1P3-H13，2021年6月6～8日，大阪．
  • 松繁怜，亀﨑允啓，葛西優介，菅野重樹，“操作入力と動作出力の差分に着目したパーソナルモビリティの不整地運転支援システムの開発と評価”，第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集(SI2020)，pp, 3058-3061，2020年12月16～18日，福岡，福岡．
  • 松繁怜，亀﨑允啓，ラン ドンウォン，森大河，中野将尚，矢野裕季，瀬古俊一，倉橋孝雄，菅野重樹，“通行容易性指標の推定に基づくパーソナルモビリティのためのプロアクティブ操作支援システムの提案”，日本機械学会ロボティクス･メカトロニクス講演会2020論文集(Robomech’20)，paper no. 2A1-O01，2020年5月27～30日，金沢，石川．(ポスター)．
  • 森大河，亀﨑允啓，黄逸凡，マナワドゥウダーラ，石原達也，中野将尚，越地弘順，肥後直樹，椿俊光，菅野重樹，“操作特徴量のみを用いた機械学習に基づく電動車いす操作者の基本操作技能レベル判定手法の提案”，日本機械学会福祉工学シンポジウム2019 (LIFE2019)，paper no, 030，2019年9月12～14日，日吉，神奈川．(バリアフリーシステム開発財団奨励賞)
  • 松繁怜，亀﨑允啓，森大河，ラン ドンウォン，石原達也，倉橋孝雄，中野将尚，矢野裕貴，椿俊光，越地弘順，肥後直樹，菅野重樹，“パーソナルモビリティの不整地移動に関する研究～操作主体感を考慮した半自律制御システムの提案～”，第37回日本ロボット学会学術講演会論文集(RSJ2019)，paper no. 3N2-02，2019年9月3～7日，早稲田，東京．
  • 森大河，亀﨑允啓，佐藤淳平，河野陽大，菅野重樹，石原達也，中野将尚，矢野祐季，越地弘順，肥後直樹，椿俊光，“パーソナルモビリティの運転評価手法に関する研究～操作入力と動作出力に係る調和性指標の提案～”，第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集(SI2018)，pp. 1825-1828，2018年12月13～15日，梅田，大阪．(SICE SI2018 優秀講演賞)
  • 森大河，亀﨑允啓，黄逸凡，マナワドゥ ウダーラ，菅野重樹，石原達也，中野将尚，越地弘順，肥後直樹，椿俊光，“機械学習を用いたパーソナルモビリティの運転技能判別～操作量のみに基づく運転技能分類モデルの構築と評価～”，第36回日本ロボット学会学術講演会論文集(RSJ2018)，paper no. 2P1-01，2018年9月5～8日，春日井，愛知．
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