| 研究概要 |
近年の環境問題の深刻化に伴い,ゴルフ場における除草の機械化・自動化が強く望まれている.この実現に向けて,本研究では,最初に静岡県富士山麓のゴルフ場にて現地調査を行った.その結果,特に問題となっていたのが,グリーン上のスズメノカタビラであり,パッティングに影響を与える.この駆除の自動化を考えるとき,最も困難なのは雑草の検出である.そこで本研究では以下のセンサを試作した.(1)色(葉緑体含有量)の差より検出:LED/葉緑体吸収波長の干渉フィルタ/フォトダイオードを用いた微妙な色の差を検出するセンサを試作した.好条件時は雑草を検出可能であったが,応答は季節により逆転し,夏季は芝,冬季は雑草の方が緑が濃くなるため,春季,秋季の検出は困難であった.(2)水分量の差より検出:マイクロ波を照射し,その反射強度が水分の含有量差に影響されることを利用したセンサを試作した.このセンサも,夏季は芝,冬季は雑草の方が水分量が多く,中間期の検出が困難なこと,天候や時刻により反射強度が変化し,特に雨の影響が大きいことなどが判った.(3)手触りの差による検出:雑草は手で触ってみると芝よりも硬い感じがする.これを検出するため,ウレタンゴムにひずみゲージを張り付け,これで表面を撫でるタイプのセンサを試作した.このセンサの場合はデータを平滑化する必要があるので分解能は悪くなるが,季節や天候,時間などの影響が最も少なく,常に雑草の方が芝よりも硬い.以上のセンサは,いずれも,植物の生理状態,地面の状態などに起因する誤認識を単体で防ぐことはできない.そこで,センサ・フュージョン手法を開発する第一段階として,フォトダイオードセンサと,手触りの差によるセンサの2つの出力をもとに,ファジイ推論により雑草を認識することを試みた.その結果,現時点ではまだ不完全ではあるが,単独のセンサ使用時よりも,誤認識を減らすことができた.
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