2023 Fiscal Year Annual Research Report
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20K06331
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| Research Institution | Tsuyama National College of Technology |
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Principal Investigator |
曽利 仁 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (10353327)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井上 浩行 津山工業高等専門学校, 総合理工学科, 教授 (00232554)
杉本 大志 愛媛大学, 理工学研究科(工学系), 助教 (40780424)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 自律型ロボット / 水田除草 / ディープラーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，水田除草ロボット（以下，除草ロボット）に取り付けた各センサ（カメラセンサ，LiDAR）より取得される情報を入力とする状況判断機能を構築し，判断結果に応じた走行制御を可能とする除草ロボットの開発を目的とした。
昨年度までに，除草ロボットに搭載したカメラセンサにより取得される画像情報を入力とする稲苗検知システムをディープラーニングにより構築した。構築する稲苗検知システムには，入力された画像の中から稲苗の見知・認識を可能とするためにYOLO(You Only Lock Once)をフレームワークとして利用した。また，稲苗検知システムが稲苗の生長過程別に稲苗を検知・認識できるよう学習データとなる稲苗画像を増加し，学習データ作成時のアノテーションにおいても，検出したい稲苗の領域を正確に矩形で囲い，稲苗の生長具合に応じて複数のクラスとして登録を行った。その結果，これまでの稲苗の検知・認識精度を大きく向上することが確認できた。
最終年度では，水田内を走行している除草ロボットの移動経路をマッピングするために，LiDARより取得されるセンサ情報をもとに，クラスタリング時に最短距離法を用いた自己位置推定アルゴリズムにより除草ロボットの自己位置推定実験を行った。水田を囲っている畦に，既知の座標としてポール（高さ：750mm，上底面半径：37mm）を2000mm間隔で設置し，実験環境を構築した。LiDARを搭載した除草ロボットを水田内に停止させた状態にしておき，除草ロボットの位置を畦から1000mm，2000mm，3000mmと変化させ，ポールまでの距離データを数秒間測定した。そして，各距離データをクラスタリング等のデータ処理を行うことで除草ロボットの自己位置推定を行った。最短距離法による自己位置推定実験結果から，除草ロボットの自己位置をほぼ推定をできることが確認できた。
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