| 研究課題/領域番号 |
20K06315
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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41040:農業環境工学および農業情報工学関連
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| 研究機関 | 福島大学 |
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研究代表者 |
窪田 陽介 福島大学, 食農学類, 准教授 (40535267)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2022年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2021年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2020年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | ロボットトラクタ / 同時作業 / 作業能率 / 視線計測 / 注視時間 / 視線解析 / 同時・協調作業 / 協調作業 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
日本農業は，農業従事者の高齢化や新規就農者の減少，耕作放棄地の増加など多様な問題を抱えている中で，「スマート農業」が，これらの問題を解決する大きな鍵として注目を集めている。その中でもロボットトラクタを活用する有人-無人トラクタによる同時・協調作業は，１人当たりの作付け可能面積を倍増し，労働力不足の解消と生産コストの大幅な削減に貢献することが期待されている。
そこで本研究では，有人-無人トラクタによる同時・協調作業時の作業オペレータの視線計測を行い，画像解析および深層学習により視線パターンモデルを構築し，それらの結果を基として，同時・協調作業における安全かつ効率的な作業パターンを提案する。
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| 研究成果の概要 |
日本農業は，農業従事者の高齢化や新規就農者の減少，耕作放棄地の増加など多様な問題
を抱えている中で，スマート農業が，これらの問題を解決する大きな鍵として注目を集めている。その中でもロボットトラクタを活用する有人-無人トラクタによる同時作業は，労働力不足の解消と生産コストの大幅な削減に貢献することが期待されている。
そこで本研究では，有人-無人トラクタによる同時作業時の作業オペレータの視線計測を行い，視線軌跡，注視点，注視時間を視線情報として計測後，画像解析および深層学習により視線パターンモデルを構築し，それらの結果を基として，同時作業における安全かつ効率的な作業パターンを提案する。
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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，ロボットトラクタを用いた同時作業の評価と視線計測によるオペレータによる監視状況について検証した。視線計測は,ヒト行動における客観的計測手法として多くの研究に用いられているが，農作業の計測，評価に用いられた例は少ないことから、本研究の視線計測データを利用した解析結果の公表は，学術的意義は大きいと考えられる。また，現地試験によるスマート農機や新たな作業体系による作業時間計測、作業能率の算出または，従来方法との比較評価については、今後のスマート農業の普及に向けて基礎的なデータとなることから、本研究成果は、社会的意義も含まれていると考える。
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