| 研究課題/領域番号 |
21K05852
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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 | 佐賀大学 |
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研究代表者 |
佐藤 和也 佐賀大学, 理工学部, 教授 (30284607)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,900千円 (直接経費: 3,000千円、間接経費: 900千円)
2023年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2022年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2021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 | 移動ロボット車の自律走行制御 / 機械学習 / 非GPS環境下 / 移動ロボット車 / 自律走行制御 / 非GPS環境 / 自律走行ロボット |
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| 研究開始時の研究の概要 |
GPS 信号の受信困難な植物工場やビニールハウスなどで作業を行う移動ロボッ ト車について，カメラ映像など必要最低限な情報により，環境との相対的距離計測により自己位置認識を行いつつ，自律走行が達成可能なシンプルかつ低価格なシステムを開発し， 実際の圃場にて実証実験を行う．
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| 研究実績の概要 |
本研究では植物工場やビニールハウスなどの非GPS環境下で，カメラ映像を用いて移動ロボット車を自律制御走行させることを目的としている．研究初年度では，内部カメラ映像により移動ロボット車と特徴点とするパイロンとの相対的な位置を計測する際，パイロンの認識方法として簡単な画像処理手法を用いたが，床面の反射や外光などの影響により特徴点の抽出が困難である場合があることが判明した．そこで研究2年度目は，機械学習による特徴点認識方法について検討を行った．また，さらにパイロンの置き方を工夫することで移動ロボット車の直進走行距離を伸ばすことを検討するとともに，2種類の特徴点を準備して認識の違いにより移動ロボット車が左右に旋回する方法を考案した．考案した方法を用いて実証実験を行い，結果も含めて査読付き国際会議にて発表した．さらに，画像処理方法に比べ機械学習による特徴点を認識した方が，よりロバストに認識できることを確認し，さまざまな環境において機械学習による特徴点認識の有効性を検証するとともに，自律走行制御が可能であることを実機実験により検証し，査読付き英文誌に論文を掲載した．
一方，屋内などの非GPS環境下のみならず，果樹園などの圃場においても果実収穫の際にGPSを使わずに自律走行可能な移動ロボット車の導入が求められており，上記システムの導入を検討した．草地帯における特徴点認識に際して機械学習に用いるアノテーション画像を大量に準備し，芝生上での移動ロボット車の自律走行制御を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
当初検討していた特徴点の配置に加えて，新たな配置方法を見出すことで移動ロボット車の直進走行距離を大幅に伸ばすことが可能となり，さらに特徴点検出法に機械学習を用いることで，屋内外などさまざまな環境において特徴点が検出可能となった．さらに屋内外における移動ロボット車の自律走行制御を行い，実機実験により検証も加えたため．
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| 今後の研究の推進方策 |
研究3年度目は果樹園での実機実験を検討するとともに，屋内の直進走行時にはパイロンなどの特徴点を用いず，床面のみを認識して直進自律走行可能な制御システムの開発を検討している．
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