2017 Fiscal Year Annual Research Report
Development on the autonomous mowing robot for orchard
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15K07674
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| Research Institution | Iwate University |
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Principal Investigator |
武田 純一 岩手大学, 農学部, 教授 (80133908)
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2015-10-21 – 2018-03-31
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| Keywords | 果樹園 / 除草 / ロボット / 自律走行 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度の実施計画は，１）圃場の枕地内での旋回方法の検討と次列への進行方法，２）画像処理法を応用した樹列間の走行方法の検討，樹列間の走行経路創出，４）レーザスキャナ（LS）を用いた障害物の認識であった。
１）については，供試機前方に設置したLSにより枕地に存在する樹列端を検出し，旋回時の軌道作成を行い，前方注視点モデルを適用して操舵輪を制御し旋回制御を行えるようにした。実車実験では，樹列内のモーアの刈幅分ずらした走行軌道に沿った往復走行が行えることを確認した。なお，樹列間の移動走行については，旋回理論を構築したが，実車実験までに至らず，今後の課題とした。
２）については，学習データと同じ環境で撮影した映像と学外の民間圃場で撮影した映像を供試して，樹木の認識精度を比較したところ，両者とも認識精度は約80%で，構築した検出システムが汎化性能を持つことが分かった。また，撮影に供試したカメラや，撮影した圃場，天候などが異なっていても，十分な検出性能を示し，環境の変化に強いロバスト性のある検出システムを構築することが出来た。一方で，高解像度の検出モデルの方が遠くに見える樹木も正確に検出するなど優れている点も認めたが，誤検出が増えるという課題もあった。走行軌道の推定を行うことも試みたが，高解像度の画像を供試し，検出範囲を再度考察するなどの検討課題が見出された。なお，画像に写った人物や各種物体の認識については，汎用AI技術を用いることにより認識できることを確認した。
３）については，走行経路内の樹木列以外の検出データがある場合は，制御プログラムで車両を停止することは可能であった。今後，画像処理結果と組み合わせて障害物認識精度を高めて，より実際の圃場での利用に繋げていく予定である。
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