2021 Fiscal Year Research-status Report
Agricultural robot system to realize the three laws of robotics
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19K06317
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| Research Institution | Okayama University |
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Principal Investigator |
門田 充司 岡山大学, 環境生命科学学域, 教授 (80239714)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
難波 和彦 岡山大学, 環境生命科学研究科, 准教授 (90263623)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 農業ロボット / 安全性 / 作業効率 / センシングシステム / 危険度 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，センシングシステム，危険度の算出，ロボット制御の3要素から構成されるシステムにより，安全かつ効率的な農業ロボットシステムを実現することを最終目標としている。
初年度には，収穫ロボットの外界センシングシステムにおいて，トマトの果房の中から収穫適期の果実を識別する視覚アルゴリズムの開発を行った。カラーカメラと3次元距離センサが一体となったセンサを用いて識別を行った。カラー画像内において収穫対象となる赤色果実の領域を抽出し，その中で検出距離の最も小さい点を代表点とする。代表点から赤色領域の境界線までの距離情報の変化を360度走査して求め，対象果実が他の果実と隣接しているかどうかを判断する。実験の結果，約80％の果房において，収穫対象果実の識別に成功した。
2020年度は人間に対する安全性を確保するために，同様のセンサを用いて人体の検出実験を行った。頭部の座標を人間の代表点とし，その位置や移動速度を算出することで人間の移動が検出可能かを検証した。人間の様々な動作に対して検出実験を行った結果，人間の位置や移動速度，移動方向を良好に検出することができた。また，ロボットハンドや人間の頭部の位置や移動速度をパラメータに含めた危険度関数を基に，コンピュータシミュレーションでロボット制御の基礎実験を試みた結果，危険度の大きさに応じたロボット制御の実現の可能性が確認された。2021年度は，実際のロボットアームを用いた制御実験を行う予定であったが，コロナ禍の影響により，ロボットの納期が2022年5月の予定となったため，ロボット制御シミュレーションが可能な制御プログラムを先に購入し，仮想果実の座標を用いた収穫実験を想定した制御実験を行った。ロボットアームが到着次第，2021年度に作成したプログラムを用い，実機での実験を通して，本ロボットシステムのブラッシュアップを行う。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
コロナ禍の影響で，備品として購入予定のロボットアームの納品が2022年5月の予定となった。そのため，ロボット制御シミュレーションが可能な制御用プログラムを先に購入し，実際のロボット制御を想定したプログラムの検討を行うとともに，小型のロボットアームを別途購入し，ロボット制御の予備実験を実施した。また，危険度関数に関しては，頭部の座標を人間の代表点として設定し，人体の位置や移動速度，移動方向を算出することが可能となった。さらに人間の手先の三次元座標も利用し，ロボットの方向に手先を伸ばした状況も把握できることを確認した。
2022年度には，実際のロボットアームを用いた制御実験を通して，危険度関数の改良を行い，安全システムのブラッシュアップを行う予定である。トマト温室での実験が望ましいが，コロナ禍の影響で実施が困難な場合は，実際のトマト温室で撮影したカラー画像および3次元距離画像を用い，実験室内でトマト温室の仮想空間を再現し，収穫作業等を想定した実験を行う予定である。
ロボットアームの納期が送れているが，あらかじめ制御プログラムを準備している等の状況から，当初の計画に対し，やや遅れているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
2022年度には，実際のロボットアームを用いた制御実験を通して，危険度関数の改良を行い，安全システムの改良を行う予定である。事前に購入したロボット制御プログラム（ロボットのシミュレーションが可能）を用いて，実際の実験を想定したアルゴリズムを構築中である。ロボットアームが納品され次第，外界センシングシステムと接続し，作成したアルゴリズムを用いてロボットアームの制御方法や危険度関数の係数等を調整する。
トマト温室での実験が望ましいが，コロナ禍の影響で実施が困難な場合は，外界センシングシステムを用いて，実際のトマト温室で取得したカラー画像および3次元距離画像を用いて果実の座標や障害物の位置などを算出する。それらのデータを用いて実験室内でトマト温室の仮想空間を再現し，収穫作業等を想定した実験を行う。
ロボット制御の実験を通して，安全システムのブラッシュアップを行い，本研究を締めくくる予定である。
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| Causes of Carryover |
コロナ禍の影響で，備品として購入予定であったロボットアームの納品が2022年5月の予定となったため，翌年度に予算を繰り越して使用する。
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