研究課題/領域番号 |
01560262
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研究機関 | 新潟大学 |
研究代表者 |
倉田 和彦 新潟大学, 農学部, 教授 (90018789)
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研究分担者 |
中野 和弘 新潟大学, 農学部, 助教授 (70188994)
亀岡 孝治 三重大学, 生物資源学部, 助教授 (90177600)
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キーワード | 自律走行 / ニュ-ラルネット / ニュ-ロコンピュ-タ / 画像処理 / ビデオ信号 |
研究概要 |
農業用自律走行車両の開発を目的として、外界認識の最も重要な手段としてのビデオカメラによる画像処理システムの開発を行った。農業のように環境・対象とも変化に富んだ条件下での画像処理は容易でない。 このため、曖昧な情報を扱うのに適したニュロコンピュ-タを用いてパタ-ン認識を行なわせた。本研究で用いたニュ-ラルネットの構成は入力層60ユニット、中間層9ユニット、出力層1ユニットの3層構造である。CCDビデオカメラからの入力信号は2値化され(横320ドット、縦256ドット)、3本の計測ラインで計測される。横320ドットを16ドット単位の20ユニットとし、この20ユニットがニュ-ラルネットの入力層に結ばれる。ビデオ信号の2値化及び白黒のドット数の計測等は自作のドットカウンタ等のハ-ド装置で処理する方式とした為、実行速度が早く実時間計測が可能である。前処理済の画像信号はホストコンピュ-タ上に構築されたニュ-ラルネットにより処理され、出力層に走行目標線の位置として出力される。ニュ-ラルネットのバックプロバゲ-ションに用いた関数はロジスティック関数に慣性項を加えたモ-メント法である。ニュ-ラルネットの性能評価はイメ-ジスキャナ-で取り込んだモデル画面(目標走行線、サインカ-ブ、線の太さ20ドット、ノイズ10%)で、学習2万回で、認識誤差平均10ドット(画面の3%)以下であった。又、コンクリ-ト路面に描いた巾5cmの白線のビデオカメラによる認識も平均30ドット、路面上では目標線の左右8cm以内の誤差であり、ニュ-ラルネットによる走行目標線の認識精度は実用に耐え得るものである事が確認された。次年度は本年度に開発したニュ-ラルネット走行路認識システムを自律走行車両に乗せ、走行実験を予定している。
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