| 研究課題/領域番号 |
21H02321
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| 研究機関 | 秋田県立大学 |
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研究代表者 |
山本 聡史 秋田県立大学, 生物資源科学部, 准教授 (20391526)
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| 研究分担者 |
保田 謙太郎 秋田県立大学, アグリイノベーション教育研究センター, 准教授 (00549032)
間所 洋和 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 教授 (10373218)
西村 洋 秋田県立大学, アグリイノベーション教育研究センター, 特任教授 (70391513)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 除草ロボット / エネルギー自給 / 太陽光発電 / 雑草検出 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、申請者らが2020年に試作したエネルギー自給型の軽量自律走行ロボットをベースに軽量・低速・低コストロボット群により、超精密選択除草作業を完全無人で行うために必要な技術を明らかにすることである。具体的には、ソーラーパネルを搭載した完全無人のエネルギー自給型自律走行ロボット群による高精度な除草作業を行うため、最初に、自律走行ロボットによりほ場内を隈なく走行し、ほ場における生育初期の雑草の検出と位置を正確に求める。次に、雑草の位置に基づき、作業計画を作成し、ロボットによる選択除草を実施する。このように、検出と除去作業を分けて実施することにより、除草作業の高精度化を実現する。
2023年度は、水稲直播作業を自動で行うことにより、自律走行ロボットのソフト改良を進めるとともに、深層学習を用いた三次元再構築アルゴリズムNeRFの利用技術を中心に取り組んだ。その結果、総走行距離が70kmを超え、樹脂製クローラの摩耗が目立ってきたものの、正常に走行できた。一方、ソーラーパネルの充電性能の低下が確認され、エネルギー自給に関して課題が残った。NeRFは、NeRF Studioを用いてトマトハウスの再現を試み、従来のフォトグラメトリと比較し、植物の細かい情報を欠損せずに三次元再構築できた。室内などわかりやすい物体がある場所での有効性は確認できたが、屋外のダイズほ場で直線的に進みながら画像を取得した場合、正確な再現は困難であった。そこで、撮影時のカメラの位置姿勢を正確に記録する手法として、RTK-GNSSと9軸慣性センサの活用を試みた。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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