| 研究課題/領域番号 |
20K04392
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
江丸 貴紀 北海道大学, 工学研究院, 准教授 (30440952)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2021年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2020年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
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| キーワード | SLAM / 森林資源管理 / 大規模環境 / 非均一ロボット群 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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）を研究する。本研究ではUGVに搭載したカメラ画像認識による樹木と下草の識別精度向上に取り組むとともに、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地図を構築することで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。
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| 研究成果の概要 |
本研究は、広域な森林管理を実現するUAVとUGV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）の解決を目的として実施した。本研究では、画像処理技術、LiDARを利用した高精度地図生成、UGV-UAV連携に焦点を当てた。具体的には、森林環境に特化した画像処理技術の開発やLiDARを用いた三次元地図生成、UAVとUGVの通信や情報融合によるSLAMを実施した。本研究の成果は、樹木と雑草の識別における物体検出とセグメンテーションの改良、UAV-LiDARによる位置情報とDEM（数値標高モデル）の評価、UAVとUGVの通信と情報融合による3次元地図構築の手法や提案手法の評価である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では林業を対象として画像処理技術やLiDARを用いた地図生成、UAVとUGVの通信と情報融合を研究した。深層学習ベースのアルゴリズムやSLAMの問題解決に関する研究は、林業といった領域にとどまるものではなく、ロボット工学や関連分野においても重要な知見となりうる成果であり、林業以外の様々な領域における自律的な地図生成や位置同定に応用される大きな可能性がある。
林業分野における様々な作業の軽労化と自動化の実現には大きな社会的意義がある。UAVとUGVの連携による地図生成と自己位置同定の技術開発により、作業の効率化や人的リソースの節約が可能となり、林業の生産性向上や労働環境改善に寄与する。
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