2022 Fiscal Year Final Research Report
Development of log shape detection for supporting loading operation on forest machinery
Project/Area Number |
20K15560
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 40010:Forest science-related
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Research Institution | Forest Research and Management Organization |
Principal Investigator |
Usui Kengo 国立研究開発法人森林研究・整備機構, 森林総合研究所, 研究員 (00781642)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | セグメンテーション / 自動化 / 荷役作業 / 林業機械 / 林業工学 / 森林利用 |
Outline of Final Research Achievements |
In this study, we aimed to develop an estimation system for the gripping position in autonomous log loading/unloading. We also proposed a log detection system as a key technology for estimating the log-gripping position. In log detection, a segmentation method using deep learning was proposed and achieved a detection accuracy of 81%. By integrating log detection with a 3D point cloud obtained from a stereo camera, we developed the estimation system for the log-gripping position. The proposed estimation method demonstrated a root mean square error of 0.191 m in the radial directions. This research developed a sufficiently accurate estimation technique for gripping a log and could contribute to autonomous log loading/unloading.
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Free Research Field |
林業工学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
林業においては安全性と人手不足解消の観点から作業の自動化が着目されている。これまでの林業機械の自動化は走行の事例が多く、荷役作業に着目したものは少ない。そこで, 本研究では荷役作業に着目し, 丸太(材)を掴む・積むという荷役作業の自動化・サポート技術を対象とした。荷役作業時には材の重心位置等を適切に把持する必要があるため, 本研究では3次元計測および深層学習を利用した手法を組み合わせることで荷役作業の自動化・サポート技術開発のための材把持位置推定システムを開発した。
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