| 研究課題/領域番号 |
20K22579
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| 研究種目 |
研究活動スタート支援
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
0602:生産環境農学およびその関連分野
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| 研究機関 | 琉球大学 (2022)
信州大学 (2020-2021) |
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研究代表者 |
青柳 悠也 琉球大学, 農学部, 助教 (20882195)
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| 研究期間 (年度) |
2020-09-11 – 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 |
2,860千円 (直接経費: 2,200千円、間接経費: 660千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | 農作業安全 / 農用車両 / トラクタ / リスク評価 / 転倒防止 / 人工知能 / トラクタ事故 / コンバイン事故 / 田植機事故 / 挙動シミュレーション / 事故防止 / アラートシステム |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，農用車両の転倒・転落事故は深刻な問題となっている。実際の事故状況において事故に至る条件は多様であり，焦りや注意欠如も伴って，咄嗟のオペレータによる適切な判断が困難である。そこで，人工知能による事故リスク評価によりオペレータの危険認知補助や自動危険回避が可能になると考えた。
本研究では，事故に係る機械，環境，人の情報から，総合的に事故リスクを判断する人工知能の構築を目的とし，総合的な事故リスクの定量化とそれらに基づくデータセットおよび人工知能モデルの構築，学習後の人工知能の精度検証を進める。
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| 研究成果の概要 |
本研究では，農用車両のオペレータが，多様な条件下において事故防止のための適切な走行条件の選択を支援するA.I.の構築を目指し，人工知能により自律車両による障害物検知および障害物回避が可能な自律走行アルゴリズムを開発した。人工知能を活用し，特定の事例については効果的な対策となるアルゴリズムが開発可能であったが，あらゆる場面に対応可能な万能型の人工知能モデル構築には，更なるリスク評価の蓄積が必要である。今後も様々な事例について様々な条件の組合せの検証を行い，汎用性の高いA.I.モデル構築を継続していく。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果は，A.I.の構築に必要な様々なリスクデータを事故要因分析的なリスク評価と挙動シミュレーションを用いたリスク評価に基づいて明らかにできた点に学術的な意義がある。これらは，従来の農業機械および自動化された農業機械における農用車両転倒事故を低減する技術の提示を通して，人命尊重および労働環境の改善と健全な農業発展に寄与する。また，本手法を応用することで，国内のみならず，世界の様々な環境条件下で使用される農用車両の転倒事故解消に貢献し，世界の安全で快適な農業の実現に資する。
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