半自律型分散協調農場モニタリング制御システムの構築と検証

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本年度はイタリアCNRのDabbene博士らと国際共同研究を実施し、農場3次元モデル作成に適した画像を効率的に取得する新たな分散協調ドローン制御手法を提案し、Robot Zoo Skyにて検証実験を行った。結果として、提案法がモデル精度の向上に大きく寄与することが示された。以上の成果は国際会議2022 ACCおよびIEEE CCTA 2022にて発表するとともに、IEEE Control Systems Letterに学術論文として採択された。また、IEEE CCTAでは、イタリアの共同研究者とともにワークショップ「Control Systems and Robotics in the framework of Agriculture 4.0」をオーガナイズし、上記の成果を発表した。本年度からは、上記研究の発展として、Priority Mapとよばれる樹木の存在箇所を事前知識として利用する手法についてトリノ大学農学部Gay教授と異分野融合国際共同研究を実施し、実際のリンゴ園を模したシミュレーションにおいて効率を2倍程度向上させることを示した。この成果は国際会議IFAC AgriControl 2022に採録され、発表を行った。これらの成果と前年までの半自律制御を統合するアイデアについても既に着想済みである。課題２としてあげた「人の特性学習と自律性決定機構の設計」については、前年度のVR技術の人間特性への影響に関する成果が国際会議IFAC Cyber-Physical-Human Systemsに採録され、発表を行った。現在、本成果は国際誌に学術論文として投稿準備中である。課題3「検証実験の実施」については、東京都稲城市にある実際のブドウ園にてマルチドローン屋外実験を実施し、前述の画像取得手法が確かに効果的に機能することを実証した。