2019 Fiscal Year Annual Research Report
Development of Artificial Intelligence to Self-Learn Big Data for Man-Robot Collaboration in Agricultural Field
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17K08031
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| Research Institution | Mie University |
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Principal Investigator |
森尾 吉成 三重大学, 生物資源学研究科, 教授 (90273490)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 農業ロボット / 自己位置検出 / 地図作成 / 環境認識 / 作業動作認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究最終年度は，これまでの研究において開発したロボット用ベース車両に，ステレオカメラ，衛星測位システムなどの各種センサを搭載することによって，引き続き，試験圃場を用いて車両の自己位置の検出と走行地図の作成を行った．走行地図には，ロボット車両や作業者の移動軌跡と移動した農道の路面を描画するとともに，新たに，圃場周囲の畦畔と，圃場内の作物列，農業用倉庫内の物体を描画するシステムを開発した．
車両や作業者の周囲に存在する農道，畦畔，水路，作物，倉庫内の物体といった環境認識手法には，深層学習の一つの手法であるYOLOv3を用い，各物体の3次元空間情報の取得には，ステレオカメラを用いたORB-SLAM法を用いた．水路と畦畔の認識では，水路と水路左右の畦畔を区別し，畦畔の斜面の法線方向を計算しながら，斜面の勾配が大きい畦畔領域を抽出するシステムを開発した．畦畔や水路の地図は，ステレオカメラを畦畔の天端に沿って移動させながら撮影することによって作成した．作物の認識では，エンドウ豆栽培圃場内の畝間通路に沿ってステレオカメラを移動させながら，畝間通路両側の作物を地図に描画した．倉庫内の物体認識では，倉庫の扉，車，コンテナ，バケツ，資材などを認識しながら，これら物体を地図上に描画した．倉庫内の地図に描画された物体は，ロボット車両が走行する際に障害物として認識され，物体の存在しない領域は走行可能領域として認識された．
最後に，作業者と協調して作業を支援するシステムとして，ロボット車両にコンテナを積み下ろす作業者の動作を認識するシステムを新たに開発した．作業者がコンテナを把持し始めた時点，積み下ろし作業を終えた時点の2つのタイミングを認識するとともに，積み下ろしたコンテナの個数，コンテナを積み下ろした作業者の車両に対する3つの相対位置関係（右側，前方，左側）を認識するシステムを開発した．
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