2022 Fiscal Year Annual Research Report
Realizing robust SLAM using a non-uniform group of UGVs and UAVs for large-scale field management
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20K04392
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
江丸 貴紀 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (30440952)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | SLAM / 森林資源管理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、広域な森林管理に有効な無人飛行体（UAV, Unmanned Aerial Vehicle）と無人地上移動機 （UGV, Unmanned Ground Vehicle）との連携による地図生成と自己位置同定の同時解決問題 （SLAM, Simultaneous Localization And Mapping）の解決を目的とする。林業においては樹木を植栽してから伐採するまでの様々な作業において機械化が進んでいるが、育林初期における下草刈りは大きなコスト、人手が必要にもかかわらず作業の自動化が進んでいない。本研究では、UGVとUAVからの情報を補完的に利用することにより樹木や地形をロバストに認識し、さらに認識結果を生かした高精度マップを構築することによって林業環境における除草作業の軽労化・自動化実現を目指す。令和４年度の研究実績概要は以下のとおりである。
課題1[LiDARを用いた三次元点群による高精度地図生成]：近年、先端技術の導入が立ち後れていた林業分野においても「スマート林業」という新しい林業経営体系が打ち出されつつある。ここで注目される航空機レーザ計測は、広域における森林資源量を把握するには有効であるが、高性能機器を多用するため事業単価が高く（1,000～3,000万円程度）、小面積（林分単位）を調査する用途には適していない。そこで、UAV-LiDARによる計測を行い、森林資源量調査の基礎となる位置情報およびDEM（数値標高モデル）に関する評価を行った。
課題2[UGV-UAV連携]：森林環境において高精度な3次元地図を構築するためには、UAVによる情報のみでは移動可能な地上の経路情報を獲得することは難しく，UGVによる情報のみでは個々の樹木の太さを知ることは困難である。そこで、真値の獲得が容易な果樹園において実証実験を行い、提案手法の評価を実施した。
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[Presentation] 北海道大学生対象のオンラインロボットコンテストの試み2022
Author(s)
花島直彦, 梶原秀一, 藤平祥孝, 水上雅人, 星野洋平, 高島昭彦, 江丸貴紀, 吉崎昌彦, 吉野正樹, 鈴木陽, 幾瀬高志
Organizer
ロボティクス・メカトロニクス講演会
