| 研究課題/領域番号 |
15K07680
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| 研究機関 | 東京農業大学 |
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研究代表者 |
佐々木 豊 東京農業大学, 地域環境科学部, 准教授 (60313508)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | Ｋｉｎｅｃｔセンサー / 農作業者 / 骨格情報 / 野外 / センシング / NUI |
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| 研究実績の概要 |
本研究では，新規就農者支援にもつながる農業機械・ロボットの知的高度化を目指し，「野外で姿勢，モーション，感性情報などをセンシング出来るヒューマンセンシングシステムの構築とその応用」を目的とし，具体的に次を実施課題としている．
1.野外で使用できる簡易・安価なヒューマンセンシングシステムの基礎研究・開発：野外で使用できる安価なシステムを前提とした，アクティブIR型距離画像センシングシステムをベースとして，農作業者・骨格・姿勢・モーション，顔情報より視線・感性情報の取得を実現する．加えて，高度モーションコントロールインターフェースの構築とロボット実機での検証を行う．
2.自動農作業・労働負担記録システムの開発：上記の具体的な応用として，姿勢情報と視線・表情情報から自動的に農作業記録を実現するシステムを構築する．特に姿勢情報と感性情報から，より精度の高い心理的肉体的労働負担を把握するシステムを構築する．
上記について，野外で農作業者をセンシング出来るセンサーとして，先ずKinect v2センサーを選定し，その基本性能の調査を行った．その結果，Kinect v1センサーよりも野外で使用できること，特にセンシング目的（使用する骨格情報の抽出）を絞ると太陽光の強い日中の環境下でも農作業者情報がセンシング可能であることが判明した．
次に，骨格情報を用いた応用技術として，農作業と知農ロボットの感性コミュニケーションインターフェースとして，モーションによるレゴマインドストームEV3ロボットのコントロール部の構築を行った．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
大学の業務に割かれる時間が予想以上に大きく，実施する時間が不足していた．このため，研究費の活用が十分できなかった．
反面，開発を検討していたセンサーについては，予想以上にKinectセンサーが野外で活用できることが判明したため，この点においては研究は予想以上に進んでいると考える．
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| 今後の研究の推進方策 |
野外で使用できる簡易・安価なヒューマンセンシングシステムの基礎研究・開発については，継続して実施する予定である．
自動農作業・労働負担記録システムの開発については，基本的な負担度算出などをサーベイし，特に実際の農家からヒアリングを行っていく．対象とする農作業としては，過酷な条件下である野生鳥獣害対策作業を想定していく．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
大学業務が予想以上に大きく，研究の実施時間の確保が難しかったため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
先ず，自動農作業・労働負担記録システムの開発については現地の農家にヒアリングや協力を定期的に行い，特に野生鳥獣の農作物被害対策作業における負担を評価できるようにする．
基本システムは改善を図り，研究発表などが行えるように本研究の時間確保を行う．
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